核心方案：使用 ArrayBuffer 与零拷贝机制

鸿蒙文档明确指出，处理大型二进制数据时，应优先使用 ArrayBuffer 和 TypedArray（如 Uint8Array），并通过 外部缓冲区（External Buffer） 或 转移（Transfer） 机制避免不必要的内存拷贝，以最大化性能。

1. 在ArkTS侧准备数据

在ArkTS中，您的大型数据应封装在 ArrayBuffer 中，通常通过 TypedArray（如 Uint8Array）进行视图操作。

// ArkTS 侧：创建或获取数据
let imageData: Uint8Array = new Uint8Array(3840 * 2160 * 3); // 您的数据源
let arrayBuffer: ArrayBuffer = imageData.buffer; // 获取底层的ArrayBuffer

2. 将ArrayBuffer从ArkTS传递到C++ (Node-API)

方法一（推荐：零拷贝）：使用 napi_create_external_arraybuffer 此接口允许C++侧直接操作ArkTS ArrayBuffer 的底层内存，无需拷贝，性能最高。但需注意内存生命周期管理（C++侧需确保内存有效，直到ArkTS不再使用）。

• C++ 侧代码示例：

#include "napi/native_api.h"

// 假设这是您的C++算法函数
void ProcessImageData(void* data, size_t length) {
    // 直接在此处对 data 指针指向的内存进行计算
    // ... 您的算法逻辑 ...
}

static napi_value ProcessImage(napi_env env, napi_callback_info info) {
    size_t argc = 1;
    napi_value args[1] = {nullptr};
    napi_get_cb_info(env, info, &argc, args, nullptr, nullptr);

    // 1. 检查传入的是否是ArrayBuffer
    bool is_arraybuffer;
    napi_is_arraybuffer(env, args[0], &is_arraybuffer);
    if (!is_arraybuffer) {
        napi_throw_error(env, nullptr, "Argument must be an ArrayBuffer");
        return nullptr;
    }

    // 2. 获取ArrayBuffer的信息（数据指针和长度）
    void* data = nullptr;
    size_t length = 0;
    napi_get_arraybuffer_info(env, args[0], &data, &length);

    // 3. 调用C++算法处理数据（零拷贝）
    ProcessImageData(data, length); // 原地修改数据

    // 4. 返回修改后的ArrayBuffer（可选，因为是原地修改）
    return args[0];
}

• ArkTS 接口声明 (index.d.ts):

export const processImage: (buffer: ArrayBuffer) => ArrayBuffer;

• ArkTS 侧调用:

import testNapi from 'libentry.so';
// ... 获取 arrayBuffer ...
let resultBuffer = testNapi.processImage(arrayBuffer); // 接收处理后的ArrayBuffer
let resultData = new Uint8Array(resultBuffer);

方法二（安全拷贝）：使用 napi_get_arraybuffer_info 与 napi_create_arraybuffer 如果需要在C++侧创建数据的独立副本进行计算，可以使用此方法。这会增加一次内存拷贝，开销较大，但数据隔离更安全。

• C++ 侧代码示例（部分）:

// ... 获取传入的ArrayBuffer info ...
napi_get_arraybuffer_info(env, args[0], &originalData, &length);

// 创建新的ArrayBuffer用于存放副本
void* copiedData = nullptr;
napi_value newArrayBuffer;
napi_create_arraybuffer(env, length, &copiedData, &newArrayBuffer);

// 拷贝数据
memcpy(copiedData, originalData, length);

// 在副本上执行算法 ProcessImageData(copiedData, length);
// 返回新的ArrayBuffer
return newArrayBuffer;

3. 将处理后的数据从C++返回ArkTS

• 如果采用“方法一（零拷贝）”：由于是原地修改，直接返回传入的 ArrayBuffer 即可。
• 如果采用“方法二（拷贝）”：返回新创建的 napi_value newArrayBuffer。
• 如果算法产生全新数据：在C++侧使用 napi_create_arraybuffer 分配新内存并填充结果，然后返回。

重要注意事项（来自文档）

1. 性能优先：对于您所述的大尺寸数据，强烈推荐使用零拷贝的 napi_create_external_arraybuffer 或原地修改方案，以避免巨大的内存拷贝开销。
2. 内存管理：
   • 使用 napi_create_external_arraybuffer 时，可以提供一个 FinalizeCallback。当ArkTS的 ArrayBuffer 被垃圾回收时，会调用此回调，以便C++侧释放相关资源（如果内存是C++分配的）。
   • 如果内存由ArkTS管理（最常见的情况），则无需此回调，但C++侧必须确保在回调函数执行期间不访问已可能被释放的内存。
3. 错误处理：始终在C++侧检查 napi_status 返回值，并在出错时使用 napi_throw_error 抛出异常到ArkTS侧。
4. 替代方案：Buffer对象：文档也提到了 Buffer 相关接口（如 napi_create_buffer），但 ArrayBuffer 是更现代和标准的处理二进制数据的方式，与 TypedArray 兼容性更好，应作为首选。

总结

根据鸿蒙文档，您的问题的解决方案是：

1. ArkTS侧：将大型字节数组包装在 ArrayBuffer（通过 Uint8Array）中。
2. Node-API (C++)侧：
   • 高性能方案：使用 napi_get_arraybuffer_info 获取传入 ArrayBuffer 的指针和长度，原地进行算法计算，然后返回原 ArrayBuffer 或一个新的 ArrayBuffer（根据算法是否需要改变数据大小）。
   • 安全方案：使用 napi_get_arraybuffer_info 和 napi_create_arraybuffer 创建数据的副本，在副本上进行计算，然后返回新的 ArrayBuffer。
3. 关键：优先选择原地修改的零拷贝方案以应对您的大数据量场景，并妥善处理内存生命周期。

实现步骤

1/ ArkTS侧数据准备与传递：

// 声明Native接口

// index.d.ts

export const processLargeData: (input: Uint8Array) => Uint8Array;

// 调用侧

import nativeModule from 'libentry.so';

// 创建大尺寸字节数组（示例）

let byteArray = new Uint8Array(3840 * 2160 * 3);

// 填充数据逻辑...

// 调用Native处理

let processedData = nativeModule.processLargeData(byteArray);

2/ Native C++侧数据处理：

#include <vector>

#include "napi_utils.h"

static napi_value ProcessLargeData(napi_env env, napi_callback_info info) {

    // 获取输入数据

    napi_value input;

    napi_get_cb_info(env, info, nullptr, 1, &input, nullptr, nullptr);

    

    // 解析Uint8Array

    napi_typedarray_type type;

    size_t length;

    void* rawData;

    napi_value arrayBuffer;

    size_t byteOffset;

    napi_get_typedarray_info(env, input, &type, &length, &rawData, &arrayBuffer, &byteOffset);

    

    // 执行算法处理（这里举例简单反转操作）

    auto* dataPtr = static_cast<uint8_t*>(rawData);

    std::vector<uint8_t> processedVec(dataPtr, dataPtr + length);

    for (auto& val : processedVec) {

        val = 255 - val; // 示例算法逻辑

    }

    

    // 创建返回的ArrayBuffer

    napi_value output;

    void* outputBuffer;

    napi_create_arraybuffer(env, length, &outputBuffer, &output);

    memcpy(outputBuffer, processedVec.data(), length);

    

    // 包装为Uint8Array

    napi_value result;

    napi_create_typedarray(env, napi_uint8_array, length, output, 0, &result);

    return result;

}