Flutter圖片加載與緩存機制的深入探究
前言
今天來學習一下 Flutter 自身是如何加載圖片和管理圖片的。
Flutter 提供瞭一個圖片控件 Image,Image 定義瞭若幹中加載圖片的方式,包括 Image.asset、Image.file、Image.network、Image.memory。
Image內部維護瞭一個 ImageProvider對象,ImageProvider則真正維護整個圖片加載的工作。Widget 本身內部是體現在 RawImage中:
圖片控件
// Image Widget result = RawImage( image: _imageInfo?.image, debugImageLabel: _imageInfo?.debugLabel, width: widget.width, height: widget.height, scale: _imageInfo?.scale ?? 1.0, color: widget.color, colorBlendMode: widget.colorBlendMode, fit: widget.fit, alignment: widget.alignment, repeat: widget.repeat, centerSlice: widget.centerSlice, matchTextDirection: widget.matchTextDirection, invertColors: _invertColors, isAntiAlias: widget.isAntiAlias, filterQuality: widget.filterQuality, ); return result;
這裡可以看到 _imageInfo 決定 RawImage如何展示圖片。
_imageInfo 則會在圖片的每一幀進行重新賦值:
// image.dart void _handleImageFrame(ImageInfo imageInfo, bool synchronousCall) { setState(() { _imageInfo = imageInfo; } }
那麼圖片信息是從哪裡來的呢,它是由 _resolveImage 這個方法發起的。這個方法會在 _ImageState 的 didChangeDependencies、 didUpdateWidget和 reassemble方法進行調用。
也就是控件發生變化刷新狀態的時候,就會重新去解析圖片。
圖片解析
_resolveImage 邏輯如下:
void _resolveImage() { final ScrollAwareImageProvider provider = ScrollAwareImageProvider<dynamic>( context: _scrollAwareContext, imageProvider: widget.image, ); final ImageStream newStream = provider.resolve(createLocalImageConfiguration( context, size: widget.width != null && widget.height != null ? Size(widget.width, widget.height) : null, )); _updateSourceStream(newStream); }
這裡會用 ScrollAwareImageProvider 包裝一下,ScrollAwareImageProvider 的功能我們後面會介紹,這裡先跳過。
//ImageProvider# resolve ImageStream resolve(ImageConfiguration configuration) { _createErrorHandlerAndKey(configuration,(T key, ImageErrorListener errorHandler) { resolveStreamForKey(configuration, stream, key, errorHandler); }, (T? key, dynamic exception, StackTrace? stack) async { await null; // wait an event turn in case a listener has been added to the image stream. final _ErrorImageCompleter imageCompleter = _ErrorImageCompleter(); stream.setCompleter(imageCompleter); InformationCollector? collector; assert(() { collector = () sync* { yield DiagnosticsProperty<ImageProvider>('Image provider', this); yield DiagnosticsProperty<ImageConfiguration>('Image configuration', configuration); yield DiagnosticsProperty<T>('Image key', key, defaultValue: null); }; return true; }()); imageCompleter.setError( exception: exception, stack: stack, context: ErrorDescription('while resolving an image'), silent: true, // could be a network error or whatnot informationCollector: collector, ); } ); }
resolve 方法調用 _createErrorHandlerAndKey 來處理圖片加載的異常情況。當圖片正常加載的時候,會執行 resolveStreamForKey。
//resolveStreamForKey void resolveStreamForKey(ImageConfiguration configuration, ImageStream stream, T key, ImageErrorListener handleError) { if (stream.completer != null) { final ImageStreamCompleter? completer = PaintingBinding.instance!.imageCache!.putIfAbsent( key, () => stream.completer!, onError: handleError, ); return; } final ImageStreamCompleter? completer = PaintingBinding.instance!.imageCache!.putIfAbsent( key, () => load(key, PaintingBinding.instance!.instantiateImageCodec), onError: handleError, ); if (completer != null) { stream.setCompleter(completer); } }
Flutter 會把圖片緩存相關的邏輯維護在 ImageCache這個對象。
緩存管理
ImageCache裡面有 3 個 map:
分別表示
- 正在加載的圖片
- 緩存在內存的圖片
- 表示正活躍的圖片,Widget 狀態變化後可能會清空
新增緩存
新增緩存的時候會設置 map 的 key, key 由 ImageProvider 對象提供。例如:
- AssetImage 當包名和bundle一樣的時候,key可以認為是一樣的。
- NetworkImage 當圖片 url 和比例一樣的時候,key可以認為是一樣的。
ImageCache 實際上是一個單例對象。也就是 Flutter 的圖片緩存管理是全局的。ImageCache 最重要的方法就是 putIfAbsent:
// 整理過核心邏輯的代碼 ImageStreamCompleter? putIfAbsent(Object key, ImageStreamCompleter loader(), { ImageErrorListener? onError }) { // 根據key從正在加載的map裡獲取緩存,如果有直接返回 ImageStreamCompleter? result = _pendingImages[key]?.completer; if (result != null) { return result; } // 檢查內存緩存,存在的話更新存活map final _CachedImage? image = _cache.remove(key); if (image != null) { _trackLiveImage(key, _LiveImage(image.completer, image.sizeBytes, () => _liveImages.remove(key))); _cache[key] = image; return image.completer; } // 沒有緩存,從 _live 裡面取 final _CachedImage? liveImage = _liveImages[key]; if (liveImage != null) { // 更新緩存 _touch(key, liveImage, timelineTask); return liveImage.completer; } // 3 個 map 都沒有獲取到緩存的圖片 result = loader(); // 加載 _trackLiveImage(key, _LiveImage(result, null, () => _liveImages.remove(key))); _PendingImage? untrackedPendingImage; //定義一個listener void listener(ImageInfo? info, bool syncCall) { // 加載的監聽 } // 包裝一個listener final ImageStreamListener streamListener = ImageStreamListener(listener); if (maximumSize > 0 && maximumSizeBytes > 0) { // 放入緩存 _pendingImages[key] = _PendingImage(result, streamListener); } else { untrackedPendingImage = _PendingImage(result, streamListener); } // 添加監聽 result.addListener(streamListener); return result; }
listener 回調的邏輯:
在 Image 狀態改變的時候,會觸發對 liveImages 的修改:
// Image _imageStream.removeListener(_getListener()); // ImageStream void removeListener(ImageStreamListener listener) { for (final VoidCallback callback in _onLastListenerRemovedCallbacks) { callback(); } _onLastListenerRemovedCallbacks.clear(); }
而在 _trackLiveImage 的時候,_LiveImage 都註冊瞭上面的這個 callback:
_trackLiveImage(key, _LiveImage(image.completer, image.sizeBytes, () => _liveImages.remove(key)));
這時候改圖片會從 _liveImages 裡面移除。
由此可見,緩存的優先級為 pending -> cache -> live -> load,圖片緩存和獲取的流程如下圖所示:
緩存清理
在更新緩存大小的時候,還會進行緩存大小的檢查:
void _checkCacheSize(TimelineTask? timelineTask) { while (_currentSizeBytes > _maximumSizeBytes || _cache.length > _maximumSize) { final Object key = _cache.keys.first; final _CachedImage image = _cache[key]!; _currentSizeBytes -= image.sizeBytes!; _cache.remove(key); } }
當當前緩存總容量大於最大容量或者緩存數量大於最大數量的時候,就會進行緩存的清理。
所以上面使用緩存的過程中,多次訪問的緩存就會把key往後放,避免一上來就被清理掉。
所以 Flutter 自身的緩存清理算法也是遵循瞭 “最近最少使用” 的。
圖片緩存的邏輯如下圖所示:
圖片加載
圖片加載主要依賴上面的 load方法進行。不同的 ImageProvider 子類有自己的實現。例如
AssetImage
return MultiFrameImageStreamCompleter( codec: _loadAsync(key, decode), scale: key.scale, debugLabel: key.name, informationCollector: collector );
NetworkImage
final StreamController<ImageChunkEvent> chunkEvents = StreamController<ImageChunkEvent>(); return MultiFrameImageStreamCompleter( chunkEvents: chunkEvents.stream, codec: _loadAsync(key as NetworkImage, decode, chunkEvents), scale: key.scale, debugLabel: key.url, informationCollector: _imageStreamInformationCollector(key));
邏輯基本一樣,具體特異的流程體現在 loadAsync裡面:
// AssetImage _loadAsync try { data = await key.bundle.load(key.name); } on FlutterError { PaintingBinding.instance!.imageCache!.evict(key); rethrow; } if (data == null) { // 加載數據是null,清掉這個key的緩存 PaintingBinding.instance!.imageCache!.evict(key); throw StateError('Unable to read data'); } return await decode(data.buffer.asUint8List()); /// NetworkImage _loadAsync Future<ui.Codec> _loadAsync( NetworkImage key, image_provider.DecoderCallback decode, StreamController<ImageChunkEvent> chunkEvents) { final Uri resolved = Uri.base.resolve(key.url); return ui.webOnlyInstantiateImageCodecFromUrl(resolved, // ignore: undefined_function chunkCallback: (int bytes, int total) { chunkEvents.add(ImageChunkEvent( cumulativeBytesLoaded: bytes, expectedTotalBytes: total)); }) as Future<ui.Codec>; }
這裡分別會從 bundle 裡加載圖片和從網絡拉取圖片。
滑動中處理
還記得上面提到的 ScrollAwareImageProvider嗎,這裡會有一個關於滑動中的判斷:
if (Scrollable.recommendDeferredLoadingForContext(context.context)) { SchedulerBinding.instance.scheduleFrameCallback((_) { scheduleMicrotask(() => resolveStreamForKey(configuration, stream, key, handleError)); }); return; }
當 if 裡的邏輯成立,就把解析圖片的工作放到下一幀。recommendDeferredLoadingForContext 的具體邏輯:
static bool recommendDeferredLoadingForContext(BuildContext context) { final _ScrollableScope widget = context.getElementForInheritedWidgetOfExactType<_ScrollableScope>()?.widget as _ScrollableScope; if (widget == null) { return false; } // 存在滑動的widget return widget.position.recommendDeferredLoading(context); }
這個會找到 Widget 樹裡面最近的 _ScrollableScope。如果 ScrollableScope 處於快速滑動的時候,就返回true。所以 flutter 在快速滑動的列表中是不會加載圖片的。
總結
到這裡 Flutter 圖片的加載和緩存管理就介紹完瞭。我們可以認識到幾個問題
- Flutter 本身是有圖片的內存緩存。也是按照 LRU 的算法去管理緩存的。並且緩存池有閾值,我們可以自己去設置我們想要的內存閾值。
- Flutter 本身沒有提供圖片的磁盤緩存,APP 重啟之後圖片加載流程是會重新走的。
到此這篇關於Flutter圖片加載與緩存機制的文章就介紹到這瞭,更多相關Flutter圖片加載與緩存機制內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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