Flutter 图片库高燃新登场

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背景

去年，闲鱼图片库在大规模的应用下取得了不错的成绩，但也遇到了一些问题和诉求，需要进一步的演进，以适应更多的业务场景与最新的 flutter 特性。比如，因为完全抛弃了原生的 ImageCache，在与原生图片混用的场景下，会让一些低频的图片反而占用了缓存；比如，我们在模拟器上无法展示图片；比如我们在相册中，需要在图片库之外再搭建图片通道。

这次，我们巧妙地将外接纹理与 FFi 方案组合，以更贴近原生的设计，解决了一系列业务痛点。没错，Power 系列将新增一员，我们将新的图片库命名为 「PowerImage」！

我们将新增以下核心能力：

  • 支持加载 ui.Image 能力。在去年基于外接纹理的方案中，使用方无法拿到真正的 ui.Image 去使用，这导致图片库在这种特殊的使用场景下无能为力。
  • 支持图片预加载能力。正如原生precacheImage一样。这在某些对图片展示速度要求较高的场景下非常有用。
  • 新增纹理缓存，与原生图片库缓存打通！统一图片缓存，避免原生图片混用带来的内存问题。
  • 支持模拟器。在 flutter-1.23.0-18.1.pre之前的版本，模拟器无法展示 Texture Widget。
  • 完善自定义图片类型通道。解决业务自定义图片获取诉求。
  • 完善的异常捕获与收集。
  • 支持动图。

去年图片方案可以参考[《闲鱼Flutter图片框架架构演进（超详细）》]。

Flutter 原生方案

在我们新方案开始之前，先简单回忆一下 flutter 原生图片方案。 原生 Image Widget 先通过 ImageProvider 得到 ImageStream，通过监听它的状态，进行各种状态的展示。比如frameBuilder、loadingBuilder，最终在图片加载成功后，会 rebuild 出 RawImage，RawImage 会通过 RenderImage 来绘制，整个绘制的核心是 ImageInfo 中的 ui.Image。

  • Image：负责图片加载的各个状态的展示，如加载中、失败、加载成功展示图片等。
  • ImageProvider：负责 ImageStream 的获取，比如系统内置的 NetworkImage、AssetImage 等。
  • ImageStream：图片资源加载的对象。

在梳理 flutter 原生图片方案之后，我们发现是不是有机会在某个环节将 flutter 图片和 native 以原生的方式打通？

新的方案

我们巧妙地将 FFi 方案与外接纹理方案组合，解决了一系列业务痛点。

FFI

正如开头说的那些问题，Texture 方案有些做不到的事情，这需要其他方案来互补，这其中核心需要的就是 ui.Image。我们把 native 内存地址、长度等信息传递给 flutter 侧，用于生成 ui.Image。

首先 native 侧先获取必要的参数（以 iOS 为例）：

   _rowBytes = CGImageGetBytesPerRow(cgImage);

    CGDataProviderRef dataProvider = CGImageGetDataProvider(cgImage);
    CFDataRef rawDataRef = CGDataProviderCopyData(dataProvider);
    _handle = (long)CFDataGetBytePtr(rawDataRef);

    NSData *data = CFBridgingRelease(rawDataRef);
    self.data = data;
    _length = data.length;

dart 侧拿到后

@override
  FutureOr<ImageInfo> createImageInfo(Map map) {
    Completer<ImageInfo> completer = Completer<ImageInfo>();
    int handle = map['handle'];
    int length = map['length'];
    int width = map['width'];
    int height = map['height'];
    int rowBytes = map['rowBytes'];
    ui.PixelFormat pixelFormat =
        ui.PixelFormat.values[map['flutterPixelFormat'] ?? 0];
    Pointer<Uint8> pointer = Pointer<Uint8>.fromAddress(handle);
    Uint8List pixels = pointer.asTypedList(length);
    ui.decodeImageFromPixels(pixels, width, height, pixelFormat,
        (ui.Image image) {
      ImageInfo imageInfo = ImageInfo(image: image);
      completer.complete(imageInfo);
      //释放 native 内存
      PowerImageLoader.instance.releaseImageRequest(options);
    }, rowBytes: rowBytes);
    return completer.future;
  }

我们可以通过 ffi 拿到 native 内存，从而生成 ui.Image。这里有个问题，虽然通过 ffi 能直接获取 native 内存，但是由于 decodeImageFromPixels 会有内存拷贝，在拷贝解码后的图片数据时，内存峰值会更加严重。

这里有两个优化方向：

  • 解码前的图片数据给 flutter，由 flutter 提供的解码器解码，从而削减内存拷贝峰值。
  • 与 flutter 官方讨论，尝试从内部减少这次内存拷贝。

FFI 这种方式适合轻度使用、特殊场景使用，支持这种方式可以解决无法获取 ui.Image 的问题，也可以在模拟器上展示图片（flutter <= 1.23.0-18.1.pre），并且图片缓存将完全交给 ImageCache 管理。

Texture

Texture 方案与原生结合有一些难度，这里涉及到没有 ui.Image 只有 textureId。这里有几个问题需要解决：

问题一：Image Widget 需要 ui.Image 去 build RawImage 从而绘制，这在本文前面的Flutter 原生方案介绍中也提到了。

问题二：ImageCache 依赖 ImageInfo 中 ui.Image 的宽高进行 cache 大小计算以及缓存前的校验。

问题三：native 侧 texture 生命周期管理

都有解决方案：

问题一：通过自定义 Image 解决，透出 imageBuilder 来让外部自定义图片 widget

问题二：为 Texture 自定义 ui.image，如下：

import 'dart:typed_data';
import 'dart:ui' as ui show Image;
import 'dart:ui';

class TextureImage implements ui.Image {
  int _width;
  int _height;
  int textureId;
  TextureImage(this.textureId, int width, int height)
      : _width = width,
        _height = height;

  @override
  void dispose() {
    // TODO: implement dispose
  }

  @override
  int get height => _height;

  @override
  Future<ByteData> toByteData(
      {ImageByteFormat format = ImageByteFormat.rawRgba}) {
    // TODO: implement toByteData
    throw UnimplementedError();
  }

  @override
  int get width => _width;
}

这样的话，TextureImage 实际上就是个壳，仅仅用来计算 cache 大小。实际上，ImageCache 计算大小，完全没必要直接接触到 ui.Image，可以直接找 ImageInfo 取，这样的话就没有这个问题了。这个问题可以具体看 @皓黯 的 ISSUE[1] 与 PR[2]。

问题三：关于 native 侧感知 flutter image 释放时机的问题

  • flutter 在 2.2.0 之后，ImageCache 提供了释放时机，可以直接复用，无需修改。

  • < 2.2.0 版本，需要修改 ImageCache，获取 cache 被丢弃的时机，在 cache 被丢弃的时候，通知 native 进行释放。

修改的 ImageCache 释放如下(部分代码)：

typedef void HasRemovedCallback(dynamic key, dynamic value);

class RemoveAwareMap<K, V> implements Map<K, V> {
  HasRemovedCallback hasRemovedCallback;
  ...
}
//------
  final RemoveAwareMap<Object, _PendingImage> _pendingImages = RemoveAwareMap<Object, _PendingImage>();
//------
void hasImageRemovedCallback(dynamic key, dynamic value) {
    if (key is ImageProviderExt) {
      waitingToBeCheckedKeys.add(key);
    }
    if (isScheduledImageStatusCheck) return;
    isScheduledImageStatusCheck = true;
    //We should do check in MicroTask to avoid if image is remove and add right away
    scheduleMicrotask(() {
      waitingToBeCheckedKeys.forEach((key) {
        if (!_pendingImages.containsKey(key) &&
            !_cache.containsKey(key) &&
            !_liveImages.containsKey(key)) {
          if (key is ImageProviderExt) {
            key.dispose();
          }
        }
      });
      waitingToBeCheckedKeys.clear();
      isScheduledImageStatusCheck = false;
    });
  }

整体架构

我们将两种解决方案非常优雅地结合在了一起：

我们抽象出了 PowerImageProvider ，对于 external（ffi）、texture，分别生产自己的 ImageInfo 即可。它将通过对 PowerImageLoader 的调用，提供统一的加载与释放能力。

蓝色实线的 ImageExt 即为自定义的 Image Widget，为 texture 方式透出了 imageBuilder。蓝色虚线 ImageCacheExt 即为 ImageCache 的扩展，仅在 flutter < 2.2.0 版本才需要，它将提供 ImageCache 释放时机的回调。

这次，我们也设计了超强的扩展能力。除了支持网络图、本地图、flutter 资源、native 资源外，我们提供了自定义图片类型的通道，flutter 可以传递任何自定义的参数组合给 native，只要 native 注册对应类型 loader，比如「相册」这种场景，使用方可以自定义 imageType 为 album ，native 使用自己的逻辑进行加载图片。有了这个自定义通道，甚至图片滤镜都可以使用 PowerImage 进行展示刷新。

除了图片类型的扩展，渲染类型也可进行自定义。比如在上面 ffi 中说的，为了降低内存拷贝带来的峰值问题，使用方可以在 flutter 侧进行解码，当然这需要 native 图片库提供解码前的数据。

数据对比

FFI vs Texture：

机型：iPhone 11 Pro，图片：300 张网络图，行为：在listView中手动滚动到底部再滚动到顶部，native Cache：100MB，flutter Cache：100MB

这里有两个现象：

Texture：395MB波动，内存较平滑
FFI：480MB波动，内存有毛刺

Texture 方案在内存方面表现优于 FFI，在内存水位与毛刺两方面：

  • 内存水位：由于 Texture 方案在 flutter 侧的 cache 为占位空壳，没有实际占用内存，因此只在 native 图片库的内存缓存中存在一份，所以 flutter 侧内存缓存实际上比 ffi 方案少了 100MB
  • 毛刺：由于 ffi 方案不能避免 flutter 侧内存拷贝，会有先拷贝再释放的过程，所以会有毛刺。

结论：

1 . Texture 适用于日常场景，优先选择；

2 . FFI 更适用于

a . flutter <= 1.23.0-18.1.pre 版本中，在模拟器上显示图片

b . 获取 ui.Image 图片数据

c . flutter 侧解码，解码前的数据拷贝影响较小。（比如集团 Hummer 的外接解码库）

滚动流畅性分析：

设备: Android OnePlus 8t，CPU和GPU进行了锁频。
case: GridView每行4张图片，300张图片，从上往下，再从下往上，滑动幅度从500，1000，1500，2000，2500，5轮滑动。重复20次。
方式: for i in {1..20}; do flutter drive --target=test_driver/app.dart --profile; done 跑数据，获取TimeLine数据并分析。

结论：

  • UI thread 耗时 texture 方式最好，PowerImage 略好于 IFImage，FFI方式波动比较大。
  • Raster thread 耗时 PowerImage 好于 IFImage。Origin 原生方式好是因为对图片 resize了，其他方式加载的是原图。

更精简的代码：

dart 侧代码有较大幅度的减少，这归功于技术方案贴合 flutter 原生设计，我们与原生图片共用较多代码。FFI 方案补全了外接纹理的不足，遵循原生 Image 的设计规范，不仅让我们享受到 ImageCache 带来的统一管理，也带来了更精简的代码。

未来

相信很多人注意到了，上文中少了动图部分。当前动图部分正在开发中，内部的 Pre Release 版本中，在 load 的时候返回的实际上是 OneFrameImageStreamCompleter，对于动图，我们将替换为 MultiFrameImageStreamCompleter，后面如何做，只是一些策略问题，并不难。顺便抛个另一种方案：可以把动图解码前的数据给 flutter 侧解码与渲染，但支持的格式不如原生丰富。

我们希望能将 PowerImage 贡献给社区，为了实现这一目标，我们提供了详细的设计文档、接入文档、性能报告，另外我们也在完善单元测试，在代码提交后或者 CR 时，都会进行单元测试。

最后，也是大家最关心的：我们计划在今年十二月底将代码开源在 「XianyuTech[3]」。

References

[1] ISSUE: https://github.com/flutter/flutter/issues/86402

[2] PR: https://github.com/flutter/flutter/pull/86555

[3] XianyuTech: https://github.com/XianyuTech

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