不止是“搬家具”：构建面向“作用域”的 Android 大数据传递架构解决大数据传递问题的关键，是首先明确数据的“作用域

一句话总结：

解决大数据传递问题的关键，是首先明确数据的“作用域”。应用内部的传递，应首选 ViewModel 和 Repository 架构；而跨进程的共享，则应采用现代的 SharedMemory 机制。

第一步：重新定义问题——你的数据要“搬”到哪里去？

在选择“搬家工具”之前，我们必须先回答两个核心问题：

数据传递的作用域是？ 是在同一个 App 内部（Intra-Process），还是需要跨越 App 的边界（Inter-Process）？
数据的生命周期是？ 数据是一次性的瞬时传递，还是需要在多个地方被缓存和复用？

根据这两个问题的答案，我们可以绘制出一张清晰的决策地图。

场景一：“户内搬运”——同一个应用内的数据传递 (Intra-Process)

当你在应用的 Activity、Fragment 之间传递数据时，所有组件都运行在同一个进程中。此时，我们有最高效、最安全的架构方案。

情况 A: 瞬时数据传递（把客厅的数据带到卧室）

需求： 将一个屏幕的数据（如用户填写的数据对象）传递给下一个屏幕。
最佳方案：使用 ViewModel
- ViewModel 的生命周期长于 Activity/Fragment，能在屏幕旋转等配置变更后存活。将数据保存在 ViewModel 中，新的 UI 组件可以直接从中获取，无需通过 Intent 传递，避免了序列化和大小限制。
- 这是 Jetpack 架构下的“标准答案”，它从根本上解决了进程内的数据共享问题。

情况 B: 缓存与复用（把常用物品放在公共储物柜）

需求： 缓存从网络或数据库加载的数据（如用户信息、配置），供 App 内多个页面使用。
最佳方案：Repository + LRUCache
- 在这里，LRUCache 终于找到了它正确的位置——作为数据仓库 (Repository) 内部的内存缓存策略。
- 正确架构： UI 层向 Repository 请求数据，Repository 优先从内部的 LRUCache 中查找，如果未命中，再从网络或数据库加载，并存入缓存。UI 层永远不应直接与 LRUCache 交互。

场景二：“跨国运输”——跨进程数据共享 (Inter-Process)

当数据需要从你的 App 发送到另一个 App、一个独立的 Service 进程，或者反之时，我们必须使用真正的 IPC（跨进程通信）机制。

情况 A: 瞬时、大数据量的传递（空投一个大型集装箱）

需求： 发送一个大型 Bitmap、一段音频数据或一个机器学习模型文件给另一个进程。

最佳方案：现代 SharedMemory API (Android 8.0+)

SharedMemory 是官方推荐的、用于跨进程共享大块数据的高性能“零拷贝”方案。它通过传递一个轻量的文件描述符，让多个进程直接映射到同一块物理内存。
这是 Ashmem 技术的现代化、安全且无需反射的实现方式。

// 发送方：创建、写入并发送 SharedMemory
val shm = SharedMemory.create("MySharedMemory", 1024 * 1024) // 创建 1MB 共享内存
val byteBuffer = shm.mapReadWrite()
byteBuffer.put(largeDataByteArray)
SharedMemory.unmap(byteBuffer)

// 通过 Binder/Intent 传递 ParcelFileDescriptor
val pfd = shm.parcelFileDescriptor 
// intent.putExtra("shm_pfd", pfd)

// 接收方：通过 PFD 映射并读取
val receivedPfd = // ... 从 Intent/Binder 获取 ...
val receivedShm = SharedMemory.fromFileDescriptor(receivedPfd)
val readBuffer = receivedShm.mapReadOnly()
val receivedData = ByteArray(readBuffer.remaining())
readBuffer.get(receivedData)
// ... 使用数据后，记得关闭资源 ...

情况 B: 结构化、持久化的数据共享（建立一个标准化的海关口岸）

需求： 向其他应用安全地暴露你的文件、或数据库中的特定数据（如联系人应用）。
最佳方案：ContentProvider
- 这是 Android 平台官方指定的、用于跨进程共享结构化数据的标准机制。它拥有完善的权限模型和统一的 URI 查询接口，是实现安全、可控的数据共享的唯一正确方式。

四、总结：你的大数据传递决策矩阵

	瞬时传递 (Transient)	缓存/持久化 (Cached/Persistent)
应用内 (Intra-Process)	`ViewModel`	Repository + `LRUCache`
跨进程 (Inter-Process)	`SharedMemory`	`ContentProvider` (背后可以是文件或数据库)

通过这个矩阵，你可以清晰地看到，LRUCache 和 SharedMemory (Ashmem) 并非竞争关系，而是分别服务于完全不同架构场景的专属工具。在为你的大数据“搬家”前，请先用这个矩阵定位你的“作用域”，然后选择最高效、最正确的“交通工具”。