Android7.0 MessageQueue

Android中的消息处理机制大量依赖于Handler。每一个Handler都有相应的Looper，用于不断地从相应的MessageQueue中取出消息处理。
一直以来，觉得MessageQueue应该是Java层的抽象。然而事实上MessageQueue的主要部分在Native层中。
自己对MessageQueue在Native层的工作不太熟悉，借此机会分析一下。

一、MessageQueue的创建
当须要使用Looper时。我们会调用Looper的prepare函数：

public static void prepare() {
    prepare(true);
}

private static void prepare(boolean quitAllowed) {
    if (sThreadLocal.get() != null) {
        throw new RuntimeException("Only one Looper may be created per thread");
    }
    //sThreadLocal为线程本地存储区；每一个线程仅有一个Looper
    sThreadLocal.set(new Looper(quitAllowed));
}

private Looper(boolean quitAllowed) {
    //创建出MessageQueue
    mQueue = new MessageQueue(quitAllowed);
    mThread = Thread.currentThread();
}

1 NativeMessageQueue
我们看看MessageQueue的构造函数：

MessageQueue(boolean quitAllowed) {
    mQuitAllowed = quitAllowed;
    //mPtr的类型为long？
    mPtr = nativeInit();
}

MessageQueue的构造函数中就调用了native函数，我们看看android_os_MessageQueue.cpp中的实现：

static jlong android_os_MessageQueue_nativeInit(JNIEnv* env, jclass clazz) {
    //MessageQueue的Native层实体
    NativeMessageQueue* nativeMessageQueue = new NativeMessageQueue();
    ............
    //这里应该相似与将指针转化成long类型，放在Java层保存；预计Java层使用时，会在native层将long变成指针，就能够操作队列了
    return reinterpret_cast<jlong>(nativeMessageQueue);
}

我们跟进NativeMessageQueue的构造函数：

NativeMessageQueue::NativeMessageQueue() :
        mPollEnv(NULL), mPollObj(NULL), mExceptionObj(NULL) {
    //创建一个Native层的Looper，也是线程唯一的
    mLooper = Looper::getForThread();
    if (mLooper == NULL) {
        mLooper = new Looper(false);
        Looper::setForThread(mLooper);
    }
}

从代码来看，Native层和Java层均有Looper对象。应该都是操作MessageQueue的。MessageQueue在Java层和Native层有各自的存储结构，分别存储Java层和Native层的消息。

2 Native层的looper

我们看看Native层looper的构造函数：

Looper::Looper(bool allowNonCallbacks) :
        mAllowNonCallbacks(allowNonCallbacks), mSendingMessage(false),
        mPolling(false), mEpollFd(-1), mEpollRebuildRequired(false),
        mNextRequestSeq(0), mResponseIndex(0), mNextMessageUptime(LLONG_MAX) {
    //此处创建了个fd
    mWakeEventFd = eventfd(0, EFD_NONBLOCK | EFD_CLOEXEC);
    .......
    rebuildEpollLocked();
}

在native层中，MessageQueue中的Looper初始化时。还调用了rebuildEpollLocked函数，我们跟进一下：

void Looper::rebuildEpollLocked() {
    // Close old epoll instance if we have one.
    if (mEpollFd >= 0) {
        close(mEpollFd);
    }

    // Allocate the new epoll instance and register the wake pipe.
    mEpollFd = epoll_create(EPOLL_SIZE_HINT);
    ............
    struct epoll_event eventItem;
    memset(& eventItem, 0, sizeof(epoll_event)); // zero out unused members of data field union
    eventItem.events = EPOLLIN;
    eventItem.data.fd = mWakeEventFd;
    //在mEpollFd上监听mWakeEventFd上是否有数据到来
    int result = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_ADD, mWakeEventFd, & eventItem);
    ...........
    for (size_t i = 0; i < mRequests.size(); i++) {
        const Request& request = mRequests.valueAt(i);
        struct epoll_event eventItem;
        request.initEventItem(&eventItem);
        //监听request相应fd上数据的到来
        int epollResult = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_ADD, request.fd, & eventItem);
        ............
    }
}

从native层的looper来看，我们知道Native层依赖于epoll来驱动事件处理。此处我们先保留一下大致的映像。后文具体分析。

二、使用MessageQueue
1 写入消息
Android中既能够在Java层向MessageQueue写入消息。也能够在Native层向MessageQueue写入消息。我们分别看一下相应的操作流程。

1.1 Java层写入消息
Java层向MessageQueue写入消息，依赖于enqueueMessage函数：

boolean enqueueMessage(Message msg, long when) {
    if (msg.target == null) {
        throw new IllegalArgumentException("Message must have a target.");
    }
    if (msg.isInUse()) {
        throw new IllegalStateException(msg + " This message is already in use.");
    }

    synchronized (this) {
        if (mQuitting) {
            .....
            return false;
        }

        msg.markInUse();
        msg.when = when;
        Message p = mMessages;
        boolean needWake;
        if (p == null || when == 0 || when < p.when) {
            // New head, wake up the event queue if blocked.
            msg.next = p;
            mMessages = msg;
            //在头部插入数据，假设之前MessageQueue是堵塞的，那么如今须要唤醒
            needWake = mBlocked;
        } else {
            // Inserted within the middle of the queue.  Usually we don't have to wake
            // up the event queue unless there is a barrier at the head of the queue
            // and the message is the earliest asynchronous message in the queue.
            // 若MessageQueue当前处于堵塞状态，而且新增加的消息为异步消息。而且异步消息的target等于null。那么有可能唤醒MessageQueue
            // 注意有两种方式创建一个消息是异步：
            // 1、创建一个异步的handler，我们经常使用的用looper构造的Handler是同步的。
用异步的handler发送消息，消息将被设置为异步的；
            // 2、创建一个Message，调用Message的setAsynchronous将该Message指定为异步的
            // 考虑到MessageQueue的enqueueMessage函数，要求target必须不等于null。因此这里的needWake应该一直是false
            needWake = mBlocked && p.target == null && msg.isAsynchronous();
            Message prev;
            for (;;) {
                prev = p;
                p = p.next;
                if (p == null || when < p.when) {
                    break;
                }
                //若needWake为true（应该不会出现这样的情况），但新增加的消息不是第一个异步消息时，needWake又一次置为false
                if (needWake && p.isAsynchronous()) {
                    needWake = false;
                }
            }
            msg.next = p; // invariant: p == prev.next
            prev.next = msg;
        }
        // We can assume mPtr != 0 because mQuitting is false.
        if (needWake) {
            nativeWake(mPtr);
        }
    }
    return true；
}

上述代码比較简单，主要就是将新增加的Message按运行时间插入到原有的队列中。然后依据情况调用nativeAwake函数。

我们跟进一下nativeAwake：

void NativeMessageQueue::wake() {
    mLooper->wake();
}

void Looper::wake() {
    uint64_t inc = 1;
    //就是向mWakeEventFd写入数据
    ssize_t nWrite = TEMP_FAILURE_RETRY(write(mWakeEventFd, &inc, sizeof(uint64_t)));
    .............
}

在native层的looper初始化时，我们提到过native层的looper将利用epoll来驱动事件，当中构造出的epoll句柄就监听了mWakeEventFd。
实际上从MessageQueue中取出数据时。若没有数据到来，就会利用epoll进行等待。因此当Java层写入消息时。将会将唤醒处于等待状态的MessageQueue。
在后文介绍从MessageQueue中提取消息时，将再次分析这个问题。

1.2 Native层写入消息
Native层写入消息，依赖于Native层looper的sendMessage函数：

void Looper::sendMessage(const sp<MessageHandler>& handler, const Message& message) {
    nsecs_t now = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC);
    sendMessageAtTime(now, handler, message);
}

void Looper::sendMessageAtTime(nsecs_t uptime, const sp<MessageHandler>& handler,
        const Message& message) {
    size_t i = 0;
    {
        AutoMutex _l(mLock);

        //相同须要按时间插入
        size_t messageCount = mMessageEnvelopes.size();
        while (i < messageCount && uptime >= mMessageEnvelopes.itemAt(i).uptime) {
            i += 1;
        }

        //将message包装成一个MessageEnvelope对象
        MessageEnvelope messageEnvelope(uptime, handler, message);
        mMessageEnvelopes.insertAt(messageEnvelope, i, 1);

        // Optimization: If the Looper is currently sending a message, then we can skip
        // the call to wake() because the next thing the Looper will do after processing
        // messages is to decide when the next wakeup time should be.  In fact, it does
        // not even matter whether this code is running on the Looper thread.
        if (mSendingMessage) {
            return;
        }
    }
    // Wake the poll loop only when we enqueue a new message at the head.
    if (i == 0) {
        //若插入在队列头部，相同利用wake函数触发epoll唤醒
        wake();
    }
}

以上就是向MessageQueue中增加消息的主要流程，接下来我们看看从MessageQueue中取出消息的流程。

2、提取消息
当Java层的Looper对象调用loop函数时，就開始使用MessageQueue提取消息了：

public static void loop() {
    final Looper me = myLooper();
    .......
    for (;;) {
        Message msg = queue.next(); // might block
        .......
        try {
            //调用Message的处理函数进行处理
            msg.target.dispatchMessage(msg);
        }........
    }
}

此处我们看看MessageQueue的next函数：

Message next() {
    //mPtr保存了NativeMessageQueue的指针
    final long ptr = mPtr;
    .......
    int pendingIdleHandlerCount = -1; // -1 only during first iteration
    int nextPollTimeoutMillis = 0;

    for (;;) {
        if (nextPollTimeoutMillis != 0) {
            //会调用Native函数，终于调用IPCThread的talkWithDriver，将数据写入Binder驱动或者读取一次数据
            //不知道在此处进行这个操作的理由？
            Binder.flushPendingCommands();
        }

        //处理native层的数据，此处会利用epoll进行blocked
        nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis);

        synchronized (this) {
            final long now = SystemClock.uptimeMillis();
            Message prevMsg = null;
            Message msg = mMessages;
            //以下事实上就是找出下一个异步处理类型的消息；
            //因为enqueueMessage函数的限制，msg.target不会等于null，正常情况下，以下的代码应该不会运行
            if (msg != null && msg.target == null) {
                // Stalled by a barrier.  Find the next asynchronous message in the queue.
                do {
                    prevMsg = msg;
                    msg = msg.next;
                } while (msg != null && !msg.isAsynchronous());
            }

            if (msg != null) {
                if (now < msg.when) {
                    // Next message is not ready.  Set a timeout to wake up when it is ready.
                    nextPollTimeoutMillis = (int) Math.min(msg.when - now, Integer.MAX_VALUE);
                } else {
                    // Got a message.
                    mBlocked = false;
                    //完毕next记录的存储
                    if (prevMsg != null) {
                        prevMsg.next = msg.next;
                    } else {
                        mMessages = msg.next;
                    }
                    msg.next = null;
                    if (DEBUG) Log.v(TAG, "Returning message: " + msg);
                    msg.markInUse();
                    //返回可用的msg
                    return msg;
                }
            } else {
                // No more messages.
                nextPollTimeoutMillis = -1;
            }

            // Process the quit message now that all pending messages have been handled.
            if (mQuitting) {
                dispose();
                return null;
            }

            //MessageQueue中引入了IdleHandler接口，即当MessageQueue没有数据处理时，调用IdleHandler进行一些工作

            //pendingIdleHandlerCount表示待处理的IdleHandler。初始为-1
            if (pendingIdleHandlerCount < 0
                    && (mMessages == null || now < mMessages.when)) {
                //mIdleHandlers的size默觉得0，调用接口addIdleHandler才干增加
                pendingIdleHandlerCount = mIdleHandlers.size();
            }

            if (pendingIdleHandlerCount <= 0) {
                // No idle handlers to run.  Loop and wait some more.
                mBlocked = true;
                continue;
            }

            //将待处理的IdleHandler增加到PendingIdleHandlers中
            if (mPendingIdleHandlers == null) {
                mPendingIdleHandlers = new IdleHandler[Math.max(pendingIdleHandlerCount, 4)];
            }
            //调用ArrayList.toArray(T[])节省每次分配的开销；毕竟对于Message.Next这样调用频率较高的函数，能省一点就是一点
            mPendingIdleHandlers = mIdleHandlers.toArray(mPendingIdleHandlers);
        }

        for (int i = 0; i < pendingIdleHandlerCount; i++) {
            final IdleHandler idler = mPendingIdleHandlers[i];
            mPendingIdleHandlers[i] = null; // release the reference to the handler

            boolean keep = false;
            try {
                //运行实现类的queueIdle函数。返回值决定是否继续保留
                keep = idler.queueIdle();
            } catch (Throwable t) {
                Log.wtf(TAG, "IdleHandler threw exception", t);
            }

            if (!keep) {
                synchronized (this) {
                    mIdleHandlers.remove(idler);
                }
            }
        }
        pendingIdleHandlerCount = 0;
        nextPollTimeoutMillis = 0;
    }
}

整个提取消息的过程，大致上如上图所看到的。
能够看到在Java层，Looper除了要取出MessageQueue的消息外，还会在队列空暇期运行IdleHandler定义的函数。

2.1 nativePollOnce
如今唯一的疑点是nativePollOnce是怎样处理Native层数据的。我们看看相应的native函数：

static void android_os_MessageQueue_nativePollOnce(JNIEnv* env, jobject obj,
        jlong ptr, jint timeoutMillis) {
    //果然Java层调用native层MessageQueue时，将long类型的ptr变为指针
    NativeMessageQueue* nativeMessageQueue = reinterpret_cast<NativeMessageQueue*>(ptr);
    nativeMessageQueue->pollOnce(env, obj, timeoutMillis);
}

void NativeMessageQueue::pollOnce(JNIEnv* env, jobject pollObj, int timeoutMillis) {
    mPollEnv = env;
    mPollObj = pollObj;
    //最后还是进入到Native层looper的pollOnce函数
    mLooper->pollOnce(timeoutMillis);
    mPollObj = NULL;
    mPollEnv = NULL;

    if (mExceptionObj) {
        .........
    }
}

看看native层looper的pollOnce函数：

//timeoutMillis为超时等待时间。值为-1时，表示无限等待直到有事件到来。值为0时，表示无需等待
//outFd此时为null。含义是：存储产生事件的文件句柄
//outEvents此时为null，含义是：存储outFd上发生了哪些事件，包含可读、可写、错误和中断
//outData此时为null。含义是：存储上下文数据。事实上调用时传入的參数
int Looper::pollOnce(int timeoutMillis, int* outFd, int* outEvents, void** outData) {
    int result = 0;
    for (;;) {
        //处理response。眼下我们先不关注response的内含
        while (mResponseIndex < mResponses.size()) {
            const Response& response = mResponses.itemAt(mResponseIndex++);
            int ident = response.request.ident;
            if (ident >= 0) {
                int fd = response.request.fd;
                int events = response.events;
                void* data = response.request.data;

                if (outFd != NULL) *outFd = fd;
                if (outEvents != NULL) *outEvents = events;
                if (outData != NULL) *outData = data;
                return ident;
            }
        }

        //依据pollInner的结果，进行操作
        if (result != 0) {
            if (outFd != NULL) *outFd = 0;
            if (outEvents != NULL) *outEvents = 0;
            if (outData != NULL) *outData = NULL;
            return result;
        }

        //主力还是靠pollInner
        result = pollInner(timeoutMillis);
    }
}

跟进一下pollInner函数：

int Looper::pollInner(int timeoutMillis) {
    // Adjust the timeout based on when the next message is due.
    //timeoutMillis是Java层事件等待事件
    //native层维持了native message的等待时间
    //此处事实上就是选择最小的等待时间
    if (timeoutMillis != 0 && mNextMessageUptime != LLONG_MAX) {
         nsecs_t now = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC);
         int messageTimeoutMillis = toMillisecondTimeoutDelay(now, mNextMessageUptime);
         if (messageTimeoutMillis >= 0
                && (timeoutMillis < 0 || messageTimeoutMillis < timeoutMillis)) {
            timeoutMillis = messageTimeoutMillis;
        }
    }

    int result = POLL_WAKE;
    //pollInner初始就清空response
    mResponses.clear();
    mResponseIndex = 0;

    // We are about to idle.
    mPolling = true;

    //利用epoll等待mEpollFd监控的句柄上事件到达
    struct epoll_event eventItems[EPOLL_MAX_EVENTS];
    int eventCount = epoll_wait(mEpollFd, eventItems, EPOLL_MAX_EVENTS, timeoutMillis);

    // No longer idling.
    mPolling = false;

    // Acquire lock.
    mLock.lock();

    //又一次调用rebuildEpollLocked时，将使得epoll句柄能够监听新增加request相应的fd
    if (mEpollRebuildRequired) {
        mEpollRebuildRequired = false;
        rebuildEpollLocked();
        goto Done;
    }

    // Check for poll error.
    if (eventCount < 0) {
        if (errno == EINTR) {
            goto Done;
        }
        ......
        result = POLL_ERROR;
        goto Done;
    }

    // Check for poll timeout.
    if (eventCount == 0) {
        result = POLL_TIMEOUT;
        goto Done;
    }

    for (int i = 0; i < eventCount; i++) {
        if (fd == mWakeEventFd) {
            if (epollEvents & EPOLLIN) {
                //前面已经分析过，当java层或native层有数据写入队列时，将写mWakeEventFd，以触发epoll唤醒
                //awoken将读取并清空mWakeEventFd上的数据
                awoken();
            } else {
                .........
            }
        } else {
            //epoll相同监听的request相应的fd
            ssize_t requestIndex = mRequests.indexOfKey(fd);
            if (requestIndex >= 0) {
                int events = 0;
                if (epollEvents & EPOLLIN) events |= EVENT_INPUT;
                if (epollEvents & EPOLLOUT) events |= EVENT_OUTPUT;
                if (epollEvents & EPOLLERR) events |= EVENT_ERROR;
                if (epollEvents & EPOLLHUP) events |= EVENT_HANGUP;
                //存储这个fd相应的response
                pushResponse(events, mRequests.valueAt(requestIndex));
            } else {
                ..........
            }
        }
    }

Done：
    // Invoke pending message callbacks.
    mNextMessageUptime = LLONG_MAX;
    //处理Native层的Message
    while (mMessageEnvelopes.size() != 0) {
        nsecs_t now = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC);
        const MessageEnvelope& messageEnvelope = mMessageEnvelopes.itemAt(0);
        if (messageEnvelope.uptime <= now) {
            // Remove the envelope from the list.
            // We keep a strong reference to the handler until the call to handleMessage
            // finishes.  Then we drop it so that the handler can be deleted *before*
            // we reacquire our lock.
            {
                sp<MessageHandler> handler = messageEnvelope.handler;
                Message message = messageEnvelope.message;
                mMessageEnvelopes.removeAt(0);
                mSendingMessage = true;
                mLock.unlock();

                //处理Native Message
                handler->handleMessage(message);
            }
            mLock.lock();
            mSendingMessage = false;
            result = POLL_CALLBACK;
        } else {
            // The last message left at the head of the queue determines the next wakeup time.
            mNextMessageUptime = messageEnvelope.uptime;
            break;
        }
    }

    // Release lock.
    mLock.unlock();

    //处理带回调函数的response
    for (size_t i = 0; i < mResponses.size(); i++) {
        Response& response = mResponses.editItemAt(i);
        if (response.request.ident == POLL_CALLBACK) {
            int fd = response.request.fd;
            int events = response.events;
            void* data = response.request.data;

            //调用response的callback
            int callbackResult = response.request.callback->handleEvent(fd, events, data);
            if (callbackResult == 0) {
                removeFd(fd, response.request.seq);
            }

            response.request.callback.clear();
            result = POLL_CALLBACK;
        }
    }
    return result;
}

说实话native层的代码写的非常乱，该函数的功能比較多。

如上图所看到的。在nativePollOnce中利用epoll监听是否有数据到来。然后处理native message、native response。

最后，我们看看怎样在native层中增加request。

3 增加监控请求
native层增加request依赖于looper的接口addFd：

//fd表示须要监听的句柄
//ident的含义还没有搞明确
//events表示须要监听的事件，比如EVENT_INPUT、EVENT_OUTPUT、EVENT_ERROR和EVENT_HANGUP中的一个或多个
//callback为事件发生后的回调函数
//data为回调函数相应的參数
int Looper::addFd(int fd, int ident, int events, Looper_callbackFunc callback, void* data) {
    return addFd(fd, ident, events, callback ?
 new SimpleLooperCallback(callback) : NULL, data);
}

结合上文native层轮询队列的操作，我们大致能够知道：addFd的目的，就是让native层的looper监控新增加的fd上是否有指定事件发生。
假设发生了指定的事件，就利用回调函数及參数构造相应的response。

native层的looper处理response时，就能够运行相应的回调函数了。

看看实际的代码：

int Looper::addFd(int fd, int ident, int events, const sp<LooperCallback>& callback, void* data) {
    ........
    {
        AutoMutex _l(mLock);

        //利用參数构造一个request
        Request request;
        request.fd = fd;
        request.ident = ident;
        request.events = events;
        request.seq = mNextRequestSeq++;
        request.callback = callback;
        request.data = data;
        if (mNextRequestSeq == -1) mNextRequestSeq = 0; // reserve sequence number -1

        struct epoll_event eventItem;
        request.initEventItem(&eventItem);

        //推断之前是否已经利用该fd构造过Request
        ssize_t requestIndex = mRequests.indexOfKey(fd);
        if (requestIndex < 0) {
            //mEpollFd新增一个需监听fd
            int epollResult = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_ADD, fd, & eventItem);
            .......
            mRequests.add(fd, request);
        } else {
            //mEpollFd改动旧的fd相应的监听事件
            int epollResult = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_MOD, fd, & eventItem);
            if (epollResult < 0) {
                if (errno == ENOENT) {
                    // Tolerate ENOENT because it means that an older file descriptor was
                    // closed before its callback was unregistered and meanwhile a new
                    // file descriptor with the same number has been created and is now
                    // being registered for the first time. 
                    epollResult = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_ADD, fd, & eventItem);
                    .......
                }
                //错误发生又一次增加时。安排EpollRebuildLocked。将让epollFd又一次增加一次待监听的fd
                scheduleEpollRebuildLocked();
            }
            mRequests.replaceValueAt(requestIndex, request);
        }
    }
}

对增加监控请求的处理。在上文介绍pollInner函数时已做分析。此处不再赘述。

三、总结

1、流程总结

MessageQueue的整个流程包含了Java部分和Native部分，从图中能够看出Native层的比重还是非常大的。

我们结合上图回顾一下整个MessageQueue相应的处理流程：
1、Java层创建Looper对象时，将会创建Java层的MessageQueue；Java层的MessageQueue初始化时。将利用Native函数创建出Native层的MessageQueue。

2、Native层的MessageQueue初始化后，将创建相应的Native Looper对象。Native对象初始化时。将创建相应epollFd和WakeEventFd。当中，epollFd将作为epoll的监听句柄。初始时epollFd仅监听WakeEventFd。

3、图中红色线条为Looper从MessageQueue中取消息时。处理逻辑的流向。

3.1、当Java层的Looper開始循环时，首先须要通过JNI函数调用Native Looper进行pollOnce的操作。

3.2、Native Looper開始运行后，须要等待epollFd被唤醒。当epollFd等待超时或监听的句柄有事件到来。Native Looper就能够開始处理事件了。

3.3、在Native层，Native Looper将先处理Native MessageQueue中的消息，再调用Response相应的回调函数。

3.4、本次循环中。Native层事件处理完毕后。才開始处理Java层中MessageQueue的消息。若MessageQueue中没有消息须要处理，而且MessageQueue中存在IdleHandler时。将调用IdleHandler定义的处理函数。

图中蓝色部分为相应的函数调用：
在Java层：
利用MessageQueue的addIdleHandler，能够为MessageQueue增加IdleHandler；
利用MessageQueue的enqueueMessage，能够向MessageQueue增加消息；必要时将利用Native函数向Native层的WakeEventFd写入消息，以唤醒epollFd。

在Native层：
利用looper:sendMessage。能够为Native MessageQueue增加消息；相同。要时将向Native层的WakeEventFd写入消息。以唤醒epollFd。
利用looper:addFd，能够向Native Looper注冊监听请求。监听请求包含需监听的fd、监听的事件及相应的回调函数等，监听请求相应的fd将被成为epollFd监听的对象。

当被监听的fd发生相应的事件后，将会唤醒epollFd。此时将生成相应response增加的response List中，等待处理。一旦response被处理，就会调用相应的回调函数。

2、注意事项
MessageQueue在Java层和Native层有各自的存储结构。能够分别增加消息。从处理逻辑来看。会优先处理native层的Message。然后处理Native层生成的response，最后才是处理Java层的Message。