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flutter图片组件核心类源码解析

开发者 https://www.devze.com 2023-04-21 10:17 出处:网络 作者: allenymt
目录导语问题Image的核心类图及其关系网络图片的加载过程网络图片数据的回调和展示过程补上图片内存缓存的源码分析如何支持图片的磁盘缓存总结导语
目录
  • 导语
  • 问题
  • Image的核心类图及其关系
  • 网络图片的加载过程
  • 网络图片数据的回调和展示过程
  • 补上图片内存缓存的源码分析
  • 如何支持图片的磁盘缓存
  • 总结

导语

在使用flutter 自带图片组件的过程中,大家有没有考虑过flutter是如何加载一张网络图片的? 以及对自带的图片组件我们可以做些什么优化?

问题

flutter 网络图片是怎么请求的?

图片请求成功后是这么展示的? gif的每一帧是怎么支持展示的?

如何支持图片的磁盘缓存?

接下来,让我们带着问题一起探究flutter 图片组件的内部原理

本文源码分析以flutter-1.22版本为准,只涉及到Dart端,c层图片解码不涉及

Image的核心类图及其关系

自己重新画一张

flutter图片组件核心类源码解析

  • Image,是一个statefulWidget,flutter image的核心入口类,包含了network,file,assert,memory这几个主要的功能,分包对应网络图片,文件图片,APP内置assert图片,从文件流解析图片
  • _ImageState,由于Image是statefulWidget,所以核心代码都在_ImageState
  • ImageStream ,处理图片资源,ImageState和ImageStreamCompleter的桥梁
  • ImageInfo ,图片原生信息存储者
  • ImageStreamCompleter,可以理解为一帧帧解析图片,并把解析的数据回调给展示方,主要有两个实现类
    • OneFrameImageStreamCompleter单帧图片解析器(貌似没在用)
    • MultiFrameImageStreamCompleter多帧图片解析器,源码里所有图片都是默认使用这个了
  • ImageProvider,图片加载器,不同的加载方式有不同的实现
    • NetworkImage 网络加载图片
    • MemoryImage 从二进制流加载图片
    • AssetImage 加载asset里的image
    • FileImage 从文件中加载图片
  • ImageCache ,flutter自带的图片缓存,只有内存缓存,官方自带cache ,最大个数100,最大内存100MB
  • ScrollAwareImageProvider,避免图片在快速滑动中加载

网络图片的加载过程

// 网络图片
Image.network(imgUrl,  //图片链接
  编程客栈    width: w, 
      height: h),
)

上文中提到过,Image是个StatefulWidget,那核心逻辑看对应的ImageState,ImageState继承自State,State的生命周期我们知道,首次初始化时按InitState()->didChangeDependencies->didUpdateWidget()-> build()顺序执行

ImageState的InitState没做什么,图片请求的发起是在didChangeDependencies里做的

// ImageState->didChangeDependencies
@override
void didChangeDependencies() {
    // IOS在辅助模式下的配置,不影响主流程,我们不分析
  _updateInvertColors(); 
  
  // 核心方法,开始请求解析图片,从这里开始,provier,stream,completer开始悉数登场
  _resolveImage();
    
    // 这个判断可以认为是,当前widget 在tree中是否还是激活状态
  if (TickerMode.of(context))
    _listenToStream();
  else
    _stopListeningToStream();

  super.didChangeDependencies();
}

再看ImageState里的_resolveImage方法

void _resolveImage() {
    // ScrollAwareImageProvider代理模式,它本身也是继承的ImageProvider,
    // 它的功能是防止在快速滚动时加载图片
  final ScrollAwareImageProvider provider = ScrollAwareImageProvider<dynamic>(
    context: _scrollAwareContext,
    imageProvider: widget.image,
  );
  
  // 这里调用了ImageProvider的resolve方法,图片请求的主流程
  final ImageStream newStream =
    provider.resolve(createLocalImageConfiguration(
      context,
      size: widget.width != null && widget.height != null ? Size(widget.width, widget.height) : null,
    ));
  assert(newStream != null);
  // 对resolve返回的Stream注册监听,这个监听很重要,决定了后续的图片展示(包括gif)
  // 刷新当前图片展示一次,例如帧数,加载状态等等
  _updateSourceStream(newStream);
}

我们接着看ImageProvider的resolve方法

// 这方法初次看比较绕,其实就干了三个事
// 1. 创建了一个ImageStream
// 2. 创建一个Key,key由具体的provider自己实现,这个key用在后面ImageCache里
// 3. 把接下来的流程封装在一个Zone里,捕获了同步异常和异步异常,不了解Zone的同学可以参考我另一篇文章
@nonVirtual
ImageStream resolve(ImageConfiguration configuration) {
  assert(configuration != null);
  final ImageStream stream = createStream(configuration);
  // 创建了key,把后续的流程封装在zone里,源码我不贴了,感兴趣的同学自己看下
  _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,
      );
    },
  );
  return stream;
}

接着看resolveStreamForKey方法,在1.22里,默认的provijavascriptder都是ScrollAwareImageProvider,ScrollAwareImageProvider重写了resolveStreamForKey,这里有滚动控制加载的逻辑,但最终调用的还是ImageProvier的resolveStreamForKey

// ImageProvier -> resolveStreamForKey
@protected
void resolveStreamForKey(ImageConfiguration configuration, ImageStream stream, T key, ImageErrorListener handleError) {
    // streem中已经有completer了,从缓存中拿,
  if (stream.completer != null) {
    final ImageStreamCompleter? completer = PaintingBinding.instance!.imageCache!.putIfAbsent(
      key,
      () => stream.completer!,
      onError: handleError,
    );
    assert(identical(completer, stream.completer));
    return;
  }
  
  // 如果是首次,新建一个completer,然后会执行load这个函数,就是putIfAbsent的第二个入参
  final ImageStreamCompleter? completer = PaintingBinding.instance!.imageCache!.putIfAbsent(
    key,
    () => load(key, PaintingBinding.instance!.instantiateImageCodec),
  javascript  onError: handleError,
  );
  // 赋值,注意这里,后面讲图片展示的时候会说到这里
  if (completer != null) {
    stream.setCompleter(completer);
  }
}

接着看ImageProvider的load,load方法就是图片的具体加载方法,不同的provider有不同的实现,此时我们关注NetworkImage的Provier里的实现

// NetworkImage
@override
ImageStreamCompleter load(image_provider.NetworkImage key, image_provider.DecoderCallback decode) {
  // Ownership of this controller is handed off to [_loadAsync]; it is that
  // method's responsibility to close the controller's stream when the image
  // has been loaded or an error is thrown.
  final StreamController<ImageChunkEvent> chunkEvents = StreamController<ImageChunkEvent>();
    
    // MultiFrameImageStreamCompleter是多帧解析器,默认使用的是就是这个,所以默认支持gif
  return MultiFrameImageStreamCompleter(
    codec: _loadAsync(key as NetworkImage, chunkEvents, decode), // 异步加载图片,我们接着看这个方法
    chunkEvents: chunkEvents.stream, //加载过程的回调
    scale: key.scale,
    debugLabel: key.url,
    informationCollector: () {
      return <DiagnosticsNode>[
        DiagnosticsProperty<image_provider.ImageProvider>('Image provider', this),
        DiagnosticsProperty<image_provider.NetworkImage>('Image key', key),
      ];
    },
  );
}

接着看NetworkImage的_loadAsync

// 这里就很清晰了吧,内置的HttpClient去加载
Future<ui.Codec> _loadAsync(
  NetworkImage key,
  StreamController<ImageChunkEvent> chunkEvents,
  image_provider.DecoderCallback decode,
) async {
  try {
    assert(key == this);
    final Uri resolved = Uri.base.resolve(key.url);
    final HttpClientRequest request = await _httpClient.getUrl(resolved);

    headers?.forEach((String name, String value) {
      request.headers.add(name, value);
    });
    final HttpClientResponse response = await request.close();
    if (response.statusCode != HttpStatus.ok) {
        // 请求失败,报错
      throw image_provider.NetworkImageLoadException(statusCode: response.statusCode, uri: resolved);
    }
    
    // 二进制流数据回调
    final Uint8List bytes = await consolidateHttpClientResponseBytes(
      response,
      onBytesReceived: (int cumulative, int? total) {
        chunkEvents.add(ImageChunkEvent(
          cumulativeBytesLoaded: cumulative,
          expectedTotalBytes: total,
        ));
      },
    );
    if (bytes.lengthInBytes == 0)
      throw Exception('NetworkImage is an empty file: $resolved');
    //解析二进制流
    return decode(bytes);
  } catch (e) {
    // Depending on where the exception was thrown, the image cache may not
    // have had a chance to track the key in the cache at all.
    // Schedule a microtask to give the cache a chance to add the key.
    scheduleMicrotask(() {
      PaintingBinding.instance!.imageCache!.evict(key);
    });
    rethrow;
  } finally {
    chunkEvents.close();
  }
}

至此,第一个问题回答完毕,那当图片数据请求成功后,是怎么回调到ImageState并展示到界面中的呢?

网络图片数据的回调和展示过程

要看回调和展示,我们从终点ImageState的build方法开始看

// 很容易发现RawImage,RawImage是实际渲染图片的widget,这么说其实也不对,RenderImage才是最终渲染的
// 可以看到RawImage的第一个参数_imageInfo?.image,那_imageInfo?.image是什么时候赋值的?
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,
);

还记得第一部分提到的_updateSourceStream(newStream);方法吗?在这个方法里对ImageStrem设置了一个监听

// 设置了监听
_imageStream.addListener(_getListener());

// ImageStreamListener
ImageStreamListener _getListener({bool recreateListener = false}) {
  if(_imageStreamListener == null || recreateListener) {
    _lastException = null;
    _lastStack = null;
    _imageStreamListener = ImageStreamListener(
      _handleImageFrame, // 每一帧图片解析完,代表可以展示这一帧了
      onChunk: widget.loadingBuilder == null ? null : _handleImageChunk, // 图片加载互调
      onError: widget.errorBuilder != null // 图片加载错误互调
          ? (dynamic error, StackTrace stackTrace) {
              setState(() {
                _lastException = error;
                _lastStack = stackTrace;
              });
            }
          : null,
    );
  }
  return _imageStreamListener;
}

接着看ImageState的_handleImageFrame

// 很简单,就是setState,可以看到这里赋值了_imageInfo
void _handleImageFrame(ImageInfo imageInfo, bool synchronousCall) {
  setState(() {
    _imageInfo = imageInfo;
    _loadingProgress = null;
    _frameNumber = _frameNumber == null ? 0 : _frameNumber + 1;
    _wasSynchronouslyLoaded |= synchronousCall;
  });
}

那么这个_imageStreamListener 是什么时候回调的呢? 还记得第一步加载过程最后一步的MultiFrameImageStreamCompleter吗?

// MultiFrameImageStreamCompleter就是支持gif的多帧解析器,还有一个OneFrameImageStreamCompleter,但已经不用了
MultiFrameImageStreamCompleter({
  required Future<ui.Codec> codec,
  required double scale,
  String? debugLabel,
  Stream<ImageChunkEvent>? chunkEvents,
  InformationCollector? informationCollector,
}) : assert(codec != null),
     _informationCollector = informatihttp://www.devze.comonCollector,
     _scale = scale {
  this.debugLabel = depythonbugLabel;
  // _handleCodecReady就是图片加载完的回调,我们看看他内部干了什么
  codec.then<void>(_handleCodecReady, onError: (dynamic error, StackTrace stack) {
    // 捕获错误并上报
  });
  // 监听回调
  if (chunkEvents != null) {
    chunkEvents.listen(reportImageChunkEvent,
      onError: (dynamic error, StackTrace stack) {
        reportError(
          context: ErrorDescription('loading an image'),
          exception: error,
          stack: stack,
          informationCollector: informationCollector,
          silent: true,
        );
      },
    );
  }
}

这里回答了第二个问题,gif的每帧是怎么支持的,关键就是MultiFrameImageStreamCompleter这个类, 接着看MultiFrameImageStreamCompleter的_handleCodecReady

void _handleCodecReady(ui.Codec codec) {
  _codec = codec;
  assert(_codec != null);

  if (hasListeners) {
      // 看函数名就知道了,解析下一帧并执行
    _decodeNextFrameAndSchedule();
  }
}

MultiFrameImageStreamCompleter的_decodeNextFrameAndSchedule()

Future<void> _decodeNextFrameAndSchedule() async {
  try {
      // 获得下一帧,这一步在C中处理
    _nextFrame = await _codec!.getNextFrame();
  } catch (exception, stack) {
    reportError(
      context: ErrorDescription('resolving an image frame'),
      exception: exception,
      stack: stack,
      informationCollector: _informationCollector,
      silent: true,
    );
    return;
  }
  // 帧数不等于1,说明图片有多帧
  if (_codec!.frameCount == 1) {
    // This is not an animated image, just return it and don't schedule more
    // frames.
    _emitFrame(ImageInfo(image: _nextFrame!.image, scale: _scale, debugLabel: debugLabel));
    return;
  }
  // 如果只有一帧,_scheduleAppFrame最终也会走到_emitFrame
  _scheduleAppFrame();
}

接着看MultiFrameImageStreamCompleter的_emitFrame

// 调用了setImage
void _emitFrame(ImageInfo imageInfo) {
  setImage(imageInfo);
  _framesEmitted += 1;
}

ImageStreamCompleter的setImage

@protected
void setImage(ImageInfo image) {
  _currentImage = image;
  if (_listeners.isEmpty)
    return;
  // Make a copy to allow for concurrent modification.
  final List<ImageStreamListener> localListeners =
      List<ImageStreamListener>.from(_listeners);
  for (final ImageStreamListener listener in localListeners) {
    try {
        // 在这里回调了onImage,那这个回调是哪里注册的呢? 回到ImageStream的addLister里
      listener.onImage(image, false);
    } catch (exception, stack) {
    }
  }
}

ImageStream的addLister里

void addListener(ImageStreamListener listener) {
    // 这里破案了,_completer 不为null的时候,注册了回调,而ImageStream的completer在ImageStream被创建的还是就赋值了
    // 所以前面的listener.onImage(image, false);最终会回调到ImageState里的_imageStreamListener
  if (_completer != null)
    return _completer!.addListener(listener);
  _listeners ??= <ImageStreamListener>[];
  _listeners!.add(listener);
}

至此,图片的是展示流程也分析完毕,第二个问题也回答完了。

补上图片内存缓存的源码分析

首先要说明的是,flutter内存缓存默认只有内存缓存,也就意味着如果杀进程重启,图片就需要重新加载了。

1.22的内存缓存主要分三部分,相比1.17增加了一部分

_pendingImages 正在加载中的缓存,这个有什么作用呢? 假设Widget1加载了图片A,Widget2也在这个时候加载了图片A,那这时候Widget就复用了这个加载中的缓存

_cache 已经加载成功的图片缓存,这个很好理解

_liveImages 存活的图片缓存,看代码主要是在CacheImage之外再加一层缓存,在CacheImage被清楚后,

对于一张图片,当首次加载时,首先会在_pendingImages中,注意此时图片还未加载成功,所以如果有复用的情况,会命中_pendingImages,当图片请求成功后,在_cache和_liveImages都会保存一份,此时_pendingImages会移除。 当超过缓存中的最大数时,会从_cache里按照LRU的规则删除

如何支持图片的磁盘缓存

在看完整个流程后,对磁盘缓存应该也有思路了。第一个是可以自定义ImageProvider,在图片数据请求成功后写入磁盘缓存,不过对于混合项目来说,更好的方式应该是替换图片的网络请求方式,利用channel和原生(android ,ios)的图片库加载图片,开发者_开发学习这样可以复用原生图片库的磁盘缓存,但也有缺陷,在效率上会有降低,毕竟多了内存的多次拷贝和channel通信。

总结

本文只是分析了Image.Network的加载和展示过程,而且也只是涉及到了dart端代码。总的来说,整个流程并不复杂,其他诸如Image.Memory,Image.File 原理都是一样的,区别只是各自的ImageProvider不一样,我们也可以自定义ImageProvider实现自己想要的效果。

以上就是flutter图片组件核心类源码解析的详细内容,更多关于flutter图片组件核心类的资料请关注我们其它相关文章!

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