Android 黑科技保活实现原理揭秘，精心整理
}
}
} finally {
Binder.restoreCallingIdentity(callingId);
}
}
在这里我们可以知道，系统是通过 uid为单位 force-stop 进程的，因此不论你是 Native 进程还是 Java 进程，force-stop 都会将你统统杀死。我们继续跟踪 forceStopPackageLocked这个方法：
final boolean forceStopPackageLocked(String packageName, int appId,
boolean callerWillRestart, boolean purgeCache, boolean doit,
boolean evenPersistent, boolean uninstalling, int userId, String reason) {
int i;
// .. 状态判断，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;
}
这个方法实现很清晰：先杀死这个 App 内部的所有进程，然后清理残留在 system_server 内的四大组件信息。我们关心进程是如何被杀死的，因此继续跟踪 killPackageProcessesLocked，这个方法最终会调用到 ProcessList 内部的 removeProcessLocked 方法， removeProcessLocked 会调用 ProcessRecord 的 kill 方法，我们看看这个 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);
}
}
这里我们可以看到，首先杀掉了目标进程，然后会以uid为单位杀掉目标进程组。如果只杀掉目标进程，那么我们可以通过双进程守护的方式实现保活；关键就在于这个 killProcessGroup，继续跟踪之后发现这是一个 Native 方法，它的最终实现在libprocessgroup中，代码如下：
int killProcessGroup(uid_t uid, int initialPid, int signal) {
return KillProcessGroup(uid, initialPid, signal, 40 /retries/);
}
注意这里有个奇怪的数字：40。
我们继续跟踪：
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
}
瞧瞧我们的系统做了什么骚操作？循环 40 遍不停滴杀进程，每次杀完之后等 5ms，循环完毕之后就算过去了。
看到这段代码，我想任何人都会蹦出一个疑问：假设经历连续 40 次的杀进程之后，如果 App 还有进程存在，那不就侥幸逃脱了吗？
那么，如何实现这个目的呢？我们看这个关键的 5ms。假设，App 进程在被杀掉之后，能够以足够快的速度（5ms 内）启动一堆新的进程，那么系统在一次循环杀掉老的所有进程之后，sleep 5ms 之后又会遇到一堆新的进程；如此循环 40 次，只要我们每次都能够拉起新的进程，那我们的 App 就能逃过系统的追杀，实现永生。是的，炼狱般的 200ms，只要我们熬过 200ms 就能渡劫成功，得道飞升。不知道大家有没有玩过打地鼠这个游戏，整个过程非常类似，按下去一个又冒出一个，只要每次都能足够快地冒出来，我们就赢了。
现在问题的关键就在于：如何在 5ms 内启动一堆新的进程？
再回过头来看原来的保活方式，它们拉起进程最开始通过 am 命令，这个命令实际上是一个 java 程序，它会经历启动一个进程然后启动一个 ART 虚拟机，接着获取 AMS 的 Binder 代理，然后与 AMS 进行 Binder 同步通信。这个过程实在是太慢了，在这与死神赛跑的 5ms 里，它的速度的确是不敢恭维。
后来，MarsDaemon 提出了一种新的方式，它用 Binder 引用直接给 AMS 发送 Parcel，这个过程相比 am 命令快了很多，从而大大提高了成功率。其实这里还有改进的空间，毕竟这里还是在 Java 层调用，Java 语言在这种实时性要求极高的场合有一个非常令人诟病的特性：垃圾回收（GC）；虽然我们在这 5ms 内直接碰上 GC 引发停顿的可能性非常小，但是由于 GC 的存在，ART 中的 Java 代码存在非常多的 checkpoint；想象一下你现在是一个信使，有重要军情要报告，但是在路上却碰到很多关隘，而且很可能被勒令暂时停止一下，这种情况是不可接受的。因此，最好的方法是通过 native code 给 AMS 发送 Binder 调用；当然，如果再底层一点，我们甚至可以通过 ioctl 直接给 Binder 驱动发送数据进而完成调用，但是这种方法的兼容性比较差，没有用 Native 方式省心。
通过在 Native 层给 AMS 发送 Binder 消息拉起进程，我们算是解决了「快速拉起进程」这个问题。但是这个还是不够。还是回到打地鼠这个游戏，假设你摁下一个地鼠，会冒起一个新的地鼠，那么你每次都能摁下去最后获取胜利的概率还是比较高的；但如果你每次摁下一个地鼠，其他所有地鼠都能冒出来呢？这个难度系数可是要高多了。如果我们的进程能够在任意一个进程死亡之后，都能让把其他所有进程全部拉起，这样系统就很难杀死我们了。
新的黑科技保活中通过 2 个机制来保证进程之间的互相拉起：
2 个进程通过互相监听文件锁的方式，来感知彼此的死亡。
通过 fork 产生子进程，fork 的进程同属一个进程组，一个被杀之后会触发另外一个进程被杀，从而被文件锁感知。
具体来说，创建 2 个进程 p1, p2，这两个进程通过文件锁互相关联，一个被杀之后拉起另外一个；同时 p1 经过 2 次 fork 产生孤儿进程 c1，p2 经过 2 次 fork 产生孤儿进程 c2，c1 和 c2 之间建立文件锁关联。这样假设 p1 被杀，那么 p2 会立马感知到，然后 p1 和 c1 同属一个进程组，p1 被杀会触发 c1 被杀，c1 死后 c2 立马感受到从而拉起 p1，因此这四个进程三三之间形成了铁三角，从而保证了存活率。
分析到这里，这种方案的大致原理我们已经清晰了。基于以上原理，我写了一个简单的 PoC，代码在这里：https://github.com/tiann/Leoric 有兴趣的可以看一下。
本方案的原理还是比较简单直观的，但是要实现稳定的保活，还需要很多细节要补充；特别是那与死神赛跑的 5ms，需要不计一切代价去优化才能提升成功率。具体来说，就是当前的实现是在 Java 层用 Binder 调用的，我们应该在 Native 层完成。笔者曾经实现过这个方案，但是这个库本质上是有损用户利益的，因此并不打算公开代码，这里简单提一下实现思路供大家学习。
如何在 Native 层进行 Binder 通信？
libbinder 是 NDK 公开库，拿到对应头文件，动态链接即可。
难点：依赖繁多，剥离头文件是个体力活。
如何组织 Binder 通信的数据？
通信的数据其实就是二进制流；具体表现就是 (C++/Java) Parcel 对象。Native 层没有对应的 Intent Parcel，兼容性差。
方案：
Java 层创建 Parcel （含 Intent），拿到 Parcel 对象的 mNativePtr(native peer)，传到 Native 层。
native 层直接把 mNativePtr 强转为结构体指针。
fork 子进程，建立管道，准备传输 Parcel 数据。
子进程读管道，拿到二进制流，重组为 Parcel。
今天我把这个实现原理公开，并且提供 PoC 代码，
并不是鼓励大家使用这种方式保活，而是希望各大系统厂商能感知到这种黑科技的存在，推动自己的系统彻底解决这个问题。
两年前我就知道了这个方案的存在，不过当时鲜为人知。最近一个月我发现很多 App 都使用了这种方案，把我的 Android 手机折腾的惨不忍睹；毕竟本人手机上安装了将近 800 个 App，假设每个 App 都用这个方案保活，那这系统就没法用了。
系统如何应对？
如果我们把系统杀进程比喻为斩首，那么这个保活方案的精髓在于能快速长出一个新的头；因此应对之法也很简单，只要我们在斩杀一个进程的时候，让别的进程老老实实呆着别搞事情就 OK 了。具体的实现方法多种多样，不赘述。
用户如何应对？
在厂商没有推出解决方案之前，用户可以有一些方案来缓解使用这个方案进行保活的流氓 App。这里推荐两个应用给大家：
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