背景
我们闲鱼使用的图片方案是自研的外接纹理方案:
Android 侧创建 SurfaceTexture,通过 FlutterJNI 注册到 Flutter engine 里,最后返回 texture id 给 Flutter 应用层,应用层使用 Texture Widget 和 textue id 去显示图片纹理。
纹理数据则是在 Android 侧,通过 OpenGL 将图片纹理写入到 SurfaceTexture,然后通过 Flutter engine 里的共享内存,将纹理数据传入到应用层,最终交给 Skia 渲染。
这里面存在的问题: Flutter 应用层的纹理数据没有缓存,每次都需要重新将 Bitmap 数据渲染成纹理,再交给 Flutter 应用层使用。Native 图片加载会内存缓存,Flutter 自身提供的图片库也存在缓存,这 2 个缓存相互隔离,占用很大的内存空间。而且 Flutter 图片缓存基本都是存放的本地资源图,而我们 Flutter 页面上大部分其实都是网络下载的外接纹理图片,导致缓存资源利用率很低。
分析
针对上述的 3 个问题,我们先抛开技术实现,假设下要解决这 3 个问题,最理想的一个解决方案是什么:
纹理没有缓存,那我们在应用层增加一个纹理的内存缓存就解决了。
当上层的应用层已经缓存纹理,那 Native 侧的 Bitmap 的内存缓存也可以被去掉,只保留图片资源的磁盘缓存。
整个 App 的内存缓存,只有纹理缓存,Flutter 的 ImageCache 缓存,为了避免内存资源的浪费,将这 2 个缓存合成一个
所以最理想的解决方案:整个 App 内只存在一个内存缓存,并且它既能缓存纹理,也能缓存 Flutter 的 Image Widget 加载的图片数据。
解决方案
ImageCache 是官方提供的,我们没办法去掉,而且闲鱼 App 里也有一些地方使用 Image Widget。现在解决方案就变成: 将纹理数据也放到 ImageCache 里缓存。使用纹理时,先从 imageCache 里取。
我们先看下现有的 Flutter 图片加载逻辑,以及图片是如何缓存的
从图中可以看到,Flutter 的图片加载,都会调用 ImageCache.putIfAbsent 方法,通过该方法取缓存,没命中缓存则会使用传入有的 loader 方法,去构造对应的 ImageStreamCompleter,由 Completer 去完成图片加载的逻辑。
当命中缓存时,putIfAbsent 方法会直接返回 Completer,该对象里持有了 imageInfo,ImageWidget 直接拿 imageInfo 的 ui.Image 去渲染。
方案一:扩展 ImageCache,缓存纹理
ImageCache 对外提供取缓存方法就一个 putIfAbsent
一开始我们想的是按照该方法参数,构建对应的 key,loader,以及 ImageStreamCompleter,然后也使用 putIfAbsent 方法去取缓存。
尝试过后发现不行,如下图所示,当图片下载解码成功后,会回调这个 listener 方法,在该方法中,会将图片存放进 ImageCache 的缓存队列
这个 listener 回调有 2 个参数,ImageInfo 里面存放着图片数据 ui.Image。
我们应用层根本没办法去构造 ui.Image,因为该类是 Flutter engine 底层完成图片解码之后 set 到应用层的。应用层根本没办法去主动 set 值。这样就导致在 listener 里,无法计算出 imageSize 的值,自然也没办法存到缓存里。
方案二:自定义 ImageCache
因为 ImageCache 的缓存队列是私有的,只有 putIfAbsent 方法可以往里面存数据。那我们只有另外一条路,从 ImageCache 的源码入手,去自定义 imageCache,然后对其进行功能扩展。
将 ImageCache 替换成我们自定义的
因为 Flutter 提供的 ImageCache 没办法修改代码,所以我们直接把 ImageCache 的源码 copy 出来一份,继承 ImageCache,然后将 PaintingBinding 的 imageCache 替换成自定义的。
如图所示:Flutter 的 PaintingBinding 有暴露出 createImageCache 的方法,我们继承 WidgetsFlutterBinding,重写该方法返回我们自己的 ImageCache, 另外在这里还可以针对 ImageCache 的各种缓存大小做设置。
对 ImageCache 进行功能扩展
为了尽可能不修改 ImageCache 的代码,我们直接定义了新的缓存纹理的方法,对齐了 putIfAbsent 方法的逻辑,核心代码逻辑如下:
该方法主要是参考 putIfAbsent 的逻辑来实现的,为了将纹理也缓存进 ImageCache,主要做了以下几个关键扩展:
TextureCacheKey 是唯一标识纹理的 key,该 key 是主要是根据宽高,url 来判断是否是同一个纹理的。
TextureImageStreamCompleter 则是纹理的管理类,内部持有纹理数据和下载成功的回调。当命中缓存时,返回该对象给应用层,并从中拿到纹理 id 交给 Texture Widget 渲染
当没有命中缓存时,会调用传入的 loader 方法构造 TextureImageStreamCompleter,并且会执行纹理的加载逻辑。同时会构造一个 listener 方法回调,注册进去。
当纹理加载成功时,会执行 listener 方法回调,该方法里主要是计算纹理大小,将它放入缓存队列里,检查缓存大小是否超过最大值,超过则淘汰之前最久未使用的纹理。
这里要注意的一个点, 因为普通的图片是 dart 对象,会被 Dart VM 自动回收,但是我们的纹理对象真实的数据是在 Engine 的共享内存里,所以这里需要手动的管理纹理的释放,我们对纹理对了引用计数,只有当没有 widget 持有纹理时,引用计数为 0 时,才会真正的释放。
同理,上层 Texture Widget 在 dispose 时,也会调用下 ImageCache 提供的接口,看下当前使用的纹理是否被缓存或者正在被使用。只有否的时候才会真正的释放纹理。
效果
我们采用搜索结果页作为测试页面,该页面存在很多宝贝大图,以及各种重复的标签小图。使用华为荣耀 20 来测试优化前后的物理内存占用。
操作步骤是:打开 app,进入搜索结果页,搜索相同的关键字后进入搜索结果页,然后静默 10s 后滑动浏览 100 条数据,最后停止操作。期间每秒采样一次物理内存,一共持续 100s,得出如下的数据
蓝色曲线是优化前的内存占用,橘黄色曲线是优化后,进入时可以看到占用的内存基本一致。滑动时内存占用下降是因为触发了 GC 回收 App 的内存导致的。总体上看,优化后总的内存占用比优化前要少,因为 GC 导致的毛刺也比优化前要少。
展望
上述的方案虽然实现了一个 App 内一个内存缓存,并且将纹理和 Flutter 图片都存进去了,节省了内存空间,提高了内存使用率,但还是侵入了 ImageCache 源码,后续 flutter engine 的升级和代码维护,需要有额外的工作。
此外因为 Flutter 侧加载原生图片,都走的 putIfAbsent 方法,并且因为加载原生图片都走的原图加载,我们 app 内时不时存在着这种情况,一张图片可能会占用好几 M 的内存,所以我们直接在 putIfAbsent 加上了大图监控的方法,当发现加载的图片大小超过 2M 时,会进行数据上报,包括图片的 url,图片使用信息,图片大小等。通过该方式,我们发现了好几例图片使用不当的情况:直接使用 Image.network 加载原图,或者是 Image.asset 加载一张很大的本地资源。
本文转载自公众号闲鱼技术(ID:XYtech_Alibaba)。
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