一、JNI到底是什么？
如果你做过Android开发，肯定听说过JNI（Java Native Interface）。简单来说，它就是让Java和C/C++代码互相调用的桥梁。比如你想用C++写一个高性能的图像处理算法，然后在Java里调用它，JNI就是干这个的。
1.1 基本工作原理
JNI的核心是“双向通信”：
- Java调C/C++：通过
native关键字声明方法，然后在C/C++中实现。 - C/C++调Java：通过JNIEnv提供的接口反射调用Java方法。
1.2 一个简单示例
下面是一个Java调用C++的示例（技术栈：Android NDK + C++）：
// Java端代码
public class NativeLib {
// 声明native方法
public native String sayHello();
static {
// 加载动态库
System.loadLibrary("native-lib");
}
}
// C++端代码（native-lib.cpp）
#include <jni.h>
#include <string>
extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_example_NativeLib_sayHello(JNIEnv* env, jobject /* this */) {
std::string hello = "Hello from C++!";
return env->NewStringUTF(hello.c_str());
}
注释说明：
extern "C"：确保C++编译器不修改函数名（C语言风格导出）。JNIEXPORT/JNICALL：JNI的宏定义，标记函数可被Java调用。- 函数名规则：
Java_包名_类名_方法名。
二、JNI调用中的性能陷阱
JNI虽然强大，但用不好会严重拖慢性能。以下是几个常见问题：
2.1 频繁的JNI调用开销
每次Java和Native代码交互都会产生额外开销。比如下面这个反面教材：
// Java端：错误示例！频繁调用native方法
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
nativeProcessData(i); // 每次调用都有JNI开销
}
优化方案：
- 批量处理数据，减少调用次数。
- 将循环逻辑移到C++中。
2.2 局部引用泄漏
JNI默认使用局部引用（Local Reference），如果不手动释放，可能导致内存泄漏：
// C++端：错误示例！局部引用未释放
jclass clazz = env->FindClass("java/util/ArrayList");
jmethodID constructor = env->GetMethodID(clazz, "<init>", "()V");
jobject list = env->NewObject(clazz, constructor);
// 忘记调用env->DeleteLocalRef(list);
正确做法：
- 显式调用
DeleteLocalRef释放对象。 - 或者使用
PushLocalFrame/PopLocalFrame自动管理。
三、高级技巧：如何优化JNI性能
3.1 缓存字段ID和方法ID
查找字段ID或方法ID（如GetFieldID）是耗时操作，应该缓存结果：
// C++端：缓存优化示例
static jmethodID cacheMethodId = nullptr;
if (cacheMethodId == nullptr) {
jclass clazz = env->FindClass("com/example/NativeLib");
cacheMethodId = env->GetMethodID(clazz, "callback", "(I)V");
env->DeleteLocalRef(clazz);
}
// 后续直接使用cacheMethodId
3.2 使用Direct Buffer减少拷贝
如果Java和Native需要共享大数据（如图像），用ByteBuffer.allocateDirect避免内存拷贝：
// Java端：分配直接内存
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024);
nativeProcessBuffer(buffer);
// C++端：直接访问内存
void* ptr = env->GetDirectBufferAddress(buffer);
// 直接操作ptr，无需拷贝
四、实战：一个完整的JNI性能优化案例
假设我们要优化一个图像灰度化处理的功能：
4.1 初始版本（低效）
// Java端：逐像素调用native方法
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = 0; x < width; x++) {
int gray = nativeGetGray(pixels[y][x]); // 每次调用都有开销
result[y][x] = gray;
}
}
4.2 优化版本（高效）
// Java端：一次性传递所有数据
nativeProcessImage(pixels, result, width, height);
// C++端：批量处理
void processImage(JNIEnv* env, jobject, jintArray pixels, jintArray result, jint width, jint height) {
jint* pixelPtr = env->GetIntArrayElements(pixels, nullptr);
jint* resultPtr = env->GetIntArrayElements(result, nullptr);
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
int r = (pixelPtr[i] >> 16) & 0xFF;
int g = (pixelPtr[i] >> 8) & 0xFF;
int b = pixelPtr[i] & 0xFF;
resultPtr[i] = (r + g + b) / 3; // 灰度化计算
}
env->ReleaseIntArrayElements(pixels, pixelPtr, 0);
env->ReleaseIntArrayElements(result, resultPtr, 0);
}
优化效果：
- 调用次数从O(N²)降到O(1)。
- 运行速度提升10倍以上。
五、应用场景与注意事项
5.1 适合使用JNI的场景
- 高性能计算（如图像处理、音视频编解码）。
- 调用已有的C/C++库（如OpenCV、FFmpeg）。
5.2 注意事项
- 线程安全：JNIEnv是线程相关的，不能跨线程使用。
- 异常处理：Native代码中要通过
env->ExceptionCheck()检查Java异常。 - 内存管理：Native层分配的内存必须手动释放。
总结
JNI是Android高性能开发的利器，但也需要谨慎使用。核心原则是：
- 减少跨语言调用次数。
- 缓存重复使用的ID。
- 合理管理内存和引用。
如果你能掌握这些技巧，NDK开发就会变得游刃有余！
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