詳解App保活實現原理

概述

早期的 Android 系統不完善，導致 App 側有很多空子可以鉆，因此它們有著有著各種各樣的姿勢進行保活。譬如說在 Android 5.0 以前，App 內部通過 native 方式 fork 出來的進程是不受系統管控的，系統在殺 App 進程的時候，隻會去殺 App 啟動的 Java 進程；因此誕生瞭一大批“毒瘤”，他們通過 fork native 進程，在 App 的 Java 進程被殺死的時候通過am命令拉起自己從而實現永生。那時候的 Android 可謂是魑魅橫行，群魔亂舞；系統根本管不住應用，因此長期以來被人詬病耗電、卡頓。同時，系統的軟弱導致瞭 Xposed 框架、阻止運行、綠色守護、黑域、冰箱等一系列管制系統後臺進程的框架和 App 出現。

不過，隨著 Android 系統的發展，這一切都在往好的方向演變。

Android 5.0 以上，系統殺進程以uid為標識，通過殺死整個進程組來殺進程，因此 native 進程也躲不過系統的法眼。

Android 6.0 引入瞭待機模式(doze)，一旦用戶拔下設備的電源插頭，並在屏幕關閉後的一段時間內使其保持不活動狀態，設備會進入低電耗模式，在該模式下設備會嘗試讓系統保持休眠狀態。

Android 7.0 加強瞭之前雞肋的待機模式（不再要求設備靜止狀態），同時對開啟瞭 Project Svelte，Project Svelte 是專門用來優化 Android 系統後臺的項目，在 Android 7.0 上直接移除瞭一些隱式廣播，App 無法再通過監聽這些廣播拉起自己。

Android 8.0 進一步加強瞭應用後臺執行限制：一旦應用進入已緩存狀態時，如果沒有活動的組件，系統將解除應用具有的所有喚醒鎖。另外，系統會限制未在前臺運行的應用的某些行為，比如說應用的後臺服務的訪問受到限制，也無法使用 Mainifest 註冊大部分隱式廣播。

Android 9.0 進一步改進瞭省電模式的功能並加入瞭應用待機分組，長時間不用的 App 會被打入冷宮；另外，系統監測到應用消耗過多資源時，系統會通知並詢問用戶是否需要限制該應用的後臺活動。

然而，道高一尺，魔高一丈。系統在不斷演進，保活方法也在不斷發展。大約在 4 年前出現過一個MarsDaemon，這個庫通過雙進程守護的方式實現保活，一時間風頭無兩。不過好景不長，進入 Android 8.0 時代之後，這個庫就逐漸消亡。

一般來說，Android 進程保活分為兩個方面：

• 保持進程不被系統殺死。
• 進程被系統殺死之後，可以重新復活。

隨著 Android 系統變得越來越完善，單單通過自己拉活自己逐漸變得不可能瞭；因此後面的所謂「保活」基本上是兩條路：1. 提升自己進程的優先級，讓系統不要輕易弄死自己；2. App 之間互相結盟，一個兄弟死瞭其他兄弟把它拉起來。

當然，還有一種終極方法，那就是跟各大系統廠商建立 PY 關系，把自己加入系統內存清理的白名單；比如說國民應用微信。當然這條路一般人是沒有資格走的。

大約一年以前，大神 gityuan 在其博客上公佈瞭 TIM 使用的一種可以稱之為「終極永生術」的保活方法；這種方法在當前 Android 內核的實現上可以大大提升進程的存活率。筆者研究瞭這種保活思路的實現原理，並且提供瞭一個參考實現Leoric。接下來就給大傢分享一下這個終極保活黑科技的實現原理。

保活的底層技術原理

知己知彼，百戰不殆。既然我們想要保活，那麼首先得知道我們是怎麼死的。一般來說，系統殺進程有兩種方法，這兩個方法都通過 ActivityManagerService 提供：

1.killBackgroundProcesses

2.forceStopPackage

在原生系統上，很多時候殺進程是通過第一種方式，除非用戶主動在 App 的設置界面點擊「強制停止」。不過國內各廠商以及一加三星等 ROM 現在一般使用第二種方法。第一種方法太過溫柔，根本治不住想要搞事情的應用。第二種方法就比較強力瞭，一般來說被 force-stop 之後，App 就隻能乖乖等死瞭。

因此，要實現保活，我們就得知道 force-stop 到底是如何運作的。既然如此，我們就跟蹤一下系統的forceStopPackage這個方法的執行流程：

首先是ActivityManagerService裡面的forceStopPackage這方法：

public void forceStopPackage(final String packageName, int userId) {

    // .. 權限檢查，省略

    long callingId = Binder.clearCallingIdentity();
    try {
        IPackageManager pm = AppGlobals.getPackageManager();
        synchronized(this) {
            int[] users = userId == UserHandle.USER_ALL
                    ? mUserController.getUsers() : new int[] { userId };
            for (int user : users) {

                // 狀態判斷，省略..

                int pkgUid = -1;
                try {
                    pkgUid = pm.getPackageUid(packageName, MATCH_DEBUG_TRIAGED_MISSING,
                            user);
                } catch (RemoteException e) {
                }
                if (pkgUid == -1) {
                    Slog.w(TAG, "Invalid packageName: " + packageName);
                    continue;
                }
                try {
                    pm.setPackageStoppedState(packageName, true, user);
                } catch (RemoteException e) {
                } catch (IllegalArgumentException e) {
                    Slog.w(TAG, "Failed trying to unstop package "
                            + packageName + ": " + e);
                }
                if (mUserController.isUserRunning(user, 0)) {
                    // 根據 UID 和包名殺進程
                    forceStopPackageLocked(packageName, pkgUid, "from pid " + callingPid);
                    finishForceStopPackageLocked(packageName, pkgUid);
                }
            }
        }
    } finally {
        Binder.restoreCallingIdentity(callingId);
    }
}

在這裡我們可以知道，系統是通過uid為單位 force-stop 進程的，因此不論你是 native 進程還是 Java 進程，force-stop 都會將你統統殺死。我們繼續跟蹤forceStopPackageLocked這個方法：

final boolean forceStopPackageLocked(String packageName, int appId,
        boolean callerWillRestart, boolean purgeCache, boolean doit,
        boolean evenPersistent, boolean uninstalling, int userId, String reason) {
    int i;

    // .. 狀態判斷，省略

    boolean didSomething = mProcessList.killPackageProcessesLocked(packageName, appId, userId,
            ProcessList.INVALID_ADJ, callerWillRestart, true /* allowRestart */, doit,
            evenPersistent, true /* setRemoved */,
            packageName == null ? ("stop user " + userId) : ("stop " + packageName));

    didSomething |=
            mAtmInternal.onForceStopPackage(packageName, doit, evenPersistent, userId);

    // 清理 service
    // 清理 broadcastreceiver
    // 清理 providers
    // 清理其他

    return didSomething;
}

這個方法實現很清晰：先殺死這個 App 內部的所有進程，然後清理殘留在 system_server 內的四大組件信息；我們關心進程是如何被殺死的，因此繼續跟蹤killPackageProcessesLocked，這個方法最終會調用到ProcessList內部的removeProcessLocked方法，removeProcessLocked會調用ProcessRecord的kill方法，我們看看這個kill：

void kill(String reason, boolean noisy) {
    if (!killedByAm) {
        Trace.traceBegin(Trace.TRACE_TAG_ACTIVITY_MANAGER, "kill");
        if (mService != null && (noisy || info.uid == mService.mCurOomAdjUid)) {
            mService.reportUidInfoMessageLocked(TAG,
                    "Killing " + toShortString() + " (adj " + setAdj + "): " + reason,
                    info.uid);
        }
        if (pid > 0) {
            EventLog.writeEvent(EventLogTags.AM_KILL, userId, pid, processName, setAdj, reason);
            Process.killProcessQuiet(pid);
            ProcessList.killProcessGroup(uid, pid);
        } else {
            pendingStart = false;
        }
        if (!mPersistent) {
            killed = true;
            killedByAm = true;
        }
        Trace.traceEnd(Trace.TRACE_TAG_ACTIVITY_MANAGER);
    }
}

這裡我們可以看到，首先殺掉瞭目標進程，然後會以uid為單位殺掉目標進程組。如果隻殺掉目標進程，那麼我們可以通過雙進程守護的方式實現保活；關鍵就在於這個killProcessGroup，繼續跟蹤之後發現這是一個 native 方法，它的最終實現在libprocessgroup中，代碼如下：

int killProcessGroup(uid_t uid, int initialPid, int signal) {
    return KillProcessGroup(uid, initialPid, signal, 40 /*retries*/);
}

註意這裡有個奇怪的數字：40。我們繼續跟蹤：

static int KillProcessGroup(uid_t uid, int initialPid, int signal, int retries) {

    // 省略

    int retry = retries;
    int processes;
    while ((processes = DoKillProcessGroupOnce(cgroup, uid, initialPid, signal)) > 0) {
        LOG(VERBOSE) << "Killed " << processes << " processes for processgroup " << initialPid;
        if (retry > 0) {
            std::this_thread::sleep_for(5ms);
            --retry;
        } else {
            break;
        }
    }

    // 省略
}

瞧瞧我們的系統做瞭什麼騷操作？循環 40 遍不停滴殺進程，每次殺完之後等 5ms，循環完畢之後就算過去瞭。

看到這段代碼，我想任何人都會蹦出一個疑問：假設經歷連續 40 次的殺進程之後，如果 App 還有進程存在，那不就僥幸逃脫瞭嗎？

實現方法

那麼，如何實現這個目的呢？我們看這個關鍵的5ms。假設，App 進程在被殺掉之後，能夠以足夠快的速度（5ms 內）啟動一堆新的進程，那麼系統在一次循環殺掉老的所有進程之後，sleep 5ms 之後又會遇到一堆新的進程；如此循環 40 次，隻要我們每次都能夠拉起新的進程，那我們的 App 就能逃過系統的追殺，實現永生。是的，煉獄般的 200ms，隻要我們熬過 200ms 就能渡劫成功，得道飛升。不知道大傢有沒有玩過打地鼠這個遊戲，整個過程非常類似，按下去一個又冒出一個，隻要每次都能足夠快地冒出來，我們就贏瞭。

現在問題的關鍵就在於：如何在 5ms 內啟動一堆新的進程？

再回過頭來看原來的保活方式，它們拉起進程最開始通過am命令，這個命令實際上是一個 java 程序，它會經歷啟動一個進程然後啟動一個 ART 虛擬機，接著獲取 ams 的 binder 代理，然後與 ams 進行 binder 同步通信。這個過程實在是太慢瞭，在這與死神賽跑的 5ms 裡，它的速度的確是不敢恭維。

後來，MarsDaemon 提出瞭一種新的方式，它用 binder 引用直接給 ams 發送 Parcel，這個過程相比am命令快瞭很多，從而大大提高瞭成功率。其實這裡還有改進的空間，畢竟這裡還是在 Java 層調用，Java 語言在這種實時性要求極高的場合有一個非常令人詬病的特性：垃圾回收（GC）；雖然我們在這 5ms 內直接碰上 gc 引發停頓的可能性非常小，但是由於 GC 的存在，ART 中的 Java 代碼存在非常多的 checkpoint；想象一下你現在是一個信使有重要軍情要報告，但是在路上卻碰到很多關隘，而且很可能被勒令暫時停止一下，這種情況是不可接受的。因此，最好的方法是通過 native code 給 ams 發送 binder 調用；當然，如果再底層一點，我們甚至可以通過ioctl直接給 binder 驅動發送數據進而完成調用，但是這種方法的兼容性比較差，沒有用 native 方式省心。

通過在 native 層給 ams 發送 binder 消息拉起進程，我們算是解決瞭「快速拉起進程」這個問題。但是這個還是不夠。還是回到打地鼠這個遊戲，假設你摁下一個地鼠，會冒起一個新的地鼠，那麼你每次都能摁下去最後獲取勝利的概率還是比較高的；但如果你每次摁下一個地鼠，其他所有地鼠都能冒出來呢？這個難度系數可是要高多瞭。如果我們的進程能夠在任意一個進程死亡之後，都能讓把其他所有進程全部拉起，這樣系統就很難殺死我們瞭。

新的黑科技保活中通過 2 個機制來保證進程之間的互相拉起：

1.2 個進程通過互相監聽文件鎖的方式，來感知彼此的死亡。

2.通過 fork 產生子進程，fork 的進程同屬一個進程組，一個被殺之後會觸發另外一個進程被殺，從而被文件鎖感知。

具體來說，創建 2 個進程 p1, p2，這兩個進程通過文件鎖互相關聯，一個被殺之後拉起另外一個；同時 p1 經過 2 次 fork 產生孤兒進程 c1，p2 經過 2 次 fork 產生孤兒進程 c2，c1 和 c2 之間建立文件鎖關聯。這樣假設 p1 被殺，那麼 p2 會立馬感知到，然後 p1 和 c1 同屬一個進程組，p1 被殺會觸發 c1 被殺，c1 死後 c2 立馬感受到從而拉起 p1，因此這四個進程三三之間形成瞭鐵三角，從而保證瞭存活率。

分析到這裡，這種方案的大致原理我們已經清晰瞭。基於以上原理，我寫瞭一個簡單的 PoC，代碼在這裡：https://github.com/tiann/Leoric有興趣的可以看一下。

改進空間

本方案的原理還是比較簡單直觀的，但是要實現穩定的保活，還需要很多細節要補充；特別是那與死神賽跑的 5ms，需要不計一切代價去優化才能提升成功率。具體來說，就是當前的實現是在 Java 層用 binder 調用的，我們應該在 native 層完成。筆者曾經實現過這個方案，但是這個庫本質上是有損用戶利益的，因此並不打算公開代碼，這裡簡單提一下實現思路供大傢學習：

如何在 native 層進行 binder 通信

libbinder 是 NDK 公開庫，拿到對應頭文件，動態鏈接即可。

難點：依賴繁多，剝離頭文件是個體力活。

如何組織 binder 通信的數據？

通信的數據其實就是二進制流；具體表現就是 (C++/Java) Parcel 對象。native 層沒有對應的 Intent Parcel，兼容性差。

方案：

1.Java 層創建 Parcel （含 Intent），拿到 Parcel 對象的 mNativePtr(native peer)，傳到 Native 層。

2.native 層直接把 mNativePtr 強轉為結構體指針。

3.fork 子進程，建立管道，準備傳輸 parcel 數據。

4.子進程讀管道，拿到二進制流，重組為 parcel。

如何應對

今天我把這個實現原理公開，並且提供 PoC 代碼，並不是鼓勵大傢使用這種方式保活，而是希望各大系統廠商能感知到這種黑科技的存在，推動自己的系統徹底解決這個問題。

兩年前我就知道瞭這個方案的存在，不過當時鮮為人知。最近一個月我發現很多 App 都使用瞭這種方案，把我的 Android 手機折騰的慘不忍睹；畢竟本人手機上安裝瞭將近 800 個 App，假設每個 App 都用這個方案保活，那這系統就沒法用瞭。

系統如何應對

如果我們把系統殺進程比喻為斬首，那麼這個保活方案的精髓在於能快速長出一個新的頭；因此應對之法也很簡單，隻要我們在斬殺一個進程的時候，讓別的進程老老實實呆著別搞事情就 OK 瞭。具體的實現方法多種多樣，不贅述。

用戶如何應對

在廠商沒有推出解決方案之前，用戶可以有一些方案來緩解使用這個方案進行保活的流氓 App。這裡推薦兩個應用給大傢：

• 冰箱
• Island

通過冰箱的凍結和 Island 的深度休眠可以徹底阻止 App 的這種保活行為。當然，如果你喜歡別的這種“凍結”類型的應用，比如小黑屋或者太極的陰陽之門也是可以的。

其他不是通過“凍結”這種機制來壓制後臺的應用理論上對這種保活方案的作用非常有限。

總結

1.對技術來說，黑科技沒有什麼黑的，不過是對系統底層原理的深入瞭解從而反過來對抗系統的一種手段。很多人會說，瞭解系統底層有什麼用，本文應該可以給出一個答案：可以實現別人永遠也無法實現的功能，通過技術推動產品，從而產生巨大的商業價值。

2.黑科技雖強，但是它不該存在於這世上。沒有規矩，不成方圓。黑科技黑的瞭一時，黑不瞭一世。要提升產品的存活率，終歸要落到產品本身上面來，尊重用戶，提升體驗方是正途。

以上就是詳解App保活實現原理的詳細內容，更多關於App保活實現原理的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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