Flutter实战 图片加载原理与缓存

在本书前面章节已经介绍过Image 组件，并提到 Flutter 框架对加载过的图片是有缓存的（内存），默认最大缓存数量是1000，最大缓存空间为100M。本节便详细介绍 Image 的原理及图片缓存机制，下面我们先看看ImageProvider 类。

#14.5.1 ImageProvider

我们已经知道Image 组件的image 参数是一个必选参数，它是ImageProvider类型。下面我们便详细介绍一下ImageProvider，ImageProvider是一个抽象类，定义了图片数据获取和加载的相关接口。它的主要职责有两个：

1. 提供图片数据源
2. 缓存图片

我们看看ImageProvider抽象类的详细定义：

abstract class ImageProvider<T> {


  ImageStream resolve(ImageConfiguration configuration) {
    // 实现代码省略
  }
  Future<bool> evict({ ImageCache cache,
                      ImageConfiguration configuration = ImageConfiguration.empty }) async {
    // 实现代码省略
  }


  Future<T> obtainKey(ImageConfiguration configuration); 
  @protected
  ImageStreamCompleter load(T key); // 需子类实现
}

#load(T key)方法

加载图片数据源的接口，不同的数据源的加载方法不同，每个ImageProvider的子类必须实现它。比如NetworkImage类和AssetImage类，它们都是ImageProvider的子类，但它们需要从不同的数据源来加载图片数据：NetworkImage是从网络来加载图片数据，而AssetImage则是从最终的应用包里来加载（加载打到应用安装包里的资源图片）。 我们以NetworkImage为例，看看其 load 方法的实现：

@override
ImageStreamCompleter load(image_provider.NetworkImage key) {


  final StreamController<ImageChunkEvent> chunkEvents = StreamController<ImageChunkEvent>();

  
  return MultiFrameImageStreamCompleter(
    codec: _loadAsync(key, chunkEvents), //调用
    chunkEvents: chunkEvents.stream,
    scale: key.scale,
    ... //省略无关代码
  );
}

我们看到，load方法的返回值类型是ImageStreamCompleter ，它是一个抽象类，定义了管理图片加载过程的一些接口，Image Widget 中正是通过它来监听图片加载状态的（我们将在下面介绍Image 原理时详细介绍）。

MultiFrameImageStreamCompleter 是 ImageStreamCompleter的一个子类，是 flutter sdk 预置的类，通过该类，我们以方便、轻松地创建出一个ImageStreamCompleter实例来做为load方法的返回值。

我们可以看到，MultiFrameImageStreamCompleter 需要一个codec参数，该参数类型为Future<ui.Codec>。Codec 是处理图片编解码的类的一个 handler，实际上，它只是一个 flutter engine API 的包装类，也就是说图片的编解码逻辑不是在 Dart 代码部分实现，而是在 flutter engine中实现的。Codec类部分定义如下：

@pragma('vm:entry-point')
class Codec extends NativeFieldWrapperClass2 {
  // 此类由flutter engine创建，不应该手动实例化此类或直接继承此类。
  @pragma('vm:entry-point')
  Codec._();


  /// 图片中的帧数(动态图会有多帧)
  int get frameCount native 'Codec_frameCount';


  /// 动画重复的次数
  /// * 0 表示只执行一次
  /// * -1 表示循环执行
  int get repetitionCount native 'Codec_repetitionCount';


  /// 获取下一个动画帧
  Future<FrameInfo> getNextFrame() {
    return _futurize(_getNextFrame);
  }


  String _getNextFrame(_Callback<FrameInfo> callback) native 'Codec_getNextFrame';

我们可以看到Codec最终的结果是一个或多个（动图）帧，而这些帧最终会绘制到屏幕上。

MultiFrameImageStreamCompleter 的 codec参数值为_loadAsync方法的返回值，我们继续看_loadAsync方法的实现：

 Future<ui.Codec> _loadAsync(
    NetworkImage key,
    StreamController<ImageChunkEvent> chunkEvents,
  ) async {
    try {
      //下载图片
      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)
        throw Exception(...);
      // 接收图片数据 
      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');
      // 对图片数据进行解码
      return PaintingBinding.instance.instantiateImageCodec(bytes);
    } finally {
      chunkEvents.close();
    }
  }

可以看到_loadAsync方法主要做了两件事：

1. 下载图片。
2. 对下载的图片数据进行解码。

下载逻辑比较简单：通过HttpClient从网上下载图片，另外下载请求会设置一些自定义的 header，开发者可以通过NetworkImage的headers命名参数来传递。

在图片下载完成后调用了PaintingBinding.instance.instantiateImageCodec(bytes)对图片进行解码，值得注意的是instantiateImageCodec(...)也是一个 Native API 的包装，实际上会调用 Flutter engine 的instantiateImageCodec方法，源码如下：

String _instantiateImageCodec(Uint8List list, _Callback<Codec> callback, _ImageInfo imageInfo, int targetWidth, int targetHeight)
  native 'instantiateImageCodec';

#obtainKey(ImageConfiguration)方法

该接口主要是为了配合实现图片缓存，ImageProvider从数据源加载完数据后，会在全局的ImageCache中缓存图片数据，而图片数据缓存是一个 Map，而 Map 的 key 便是调用此方法的返回值，不同的 key 代表不同的图片数据缓存。

#resolve(ImageConfiguration) 方法

resolve方法是ImageProvider的暴露的给Image的主入口方法，它接受一个ImageConfiguration参数，返回ImageStream，即图片数据流。我们重点看一下resolve执行流程：

ImageStream resolve(ImageConfiguration configuration) {
  ... //省略无关代码
  final ImageStream stream = ImageStream();
  T obtainedKey; //
  //定义错误处理函数
  Future<void> handleError(dynamic exception, StackTrace stack) async {
    ... //省略无关代码
    stream.setCompleter(imageCompleter);
    imageCompleter.setError(...);
  }


  // 创建一个新Zone，主要是为了当发生错误时不会干扰MainZone
  final Zone dangerZone = Zone.current.fork(...);

  
  dangerZone.runGuarded(() {
    Future<T> key;
    // 先验证是否已经有缓存
    try {
      // 生成缓存key，后面会根据此key来检测是否有缓存
      key = obtainKey(configuration);
    } catch (error, stackTrace) {
      handleError(error, stackTrace);
      return;
    }
    key.then<void>((T key) {
      obtainedKey = key;
      // 缓存的处理逻辑在这里，记为A，下面详细介绍
      final ImageStreamCompleter completer = PaintingBinding.instance
          .imageCache.putIfAbsent(key, () => load(key), onError: handleError);
      if (completer != null) {
        stream.setCompleter(completer);
      }
    }).catchError(handleError);
  });
  return stream;
}

ImageConfiguration 包含图片和设备的相关信息，如图片的大小、所在的AssetBundle(只有打到安装包的图片存在)以及当前的设备平台、devicePixelRatio（设备像素比等）。Flutter SDK 提供了一个便捷函数createLocalImageConfiguration来创建ImageConfiguration 对象：

ImageConfiguration createLocalImageConfiguration(BuildContext context, { Size size }) {
  return ImageConfiguration(
    bundle: DefaultAssetBundle.of(context),
    devicePixelRatio: MediaQuery.of(context, nullOk: true)?.devicePixelRatio ?? 1.0,
    locale: Localizations.localeOf(context, nullOk: true),
    textDirection: Directionality.of(context),
    size: size,
    platform: defaultTargetPlatform,
  );
}

我们可以发现这些信息基本都是通过Context来获取。

上面代码 A 处就是处理缓存的主要代码，这里的PaintingBinding.instance.imageCache 是 ImageCache的一个实例，它是PaintingBinding的一个属性，而 Flutter 框架中的PaintingBinding.instance是一个单例，imageCache事实上也是一个单例，也就是说图片缓存是全局的，统一由PaintingBinding.instance.imageCache 来管理。

下面我们看看ImageCache类定义：

const int _kDefaultSize = 1000;
const int _kDefaultSizeBytes = 100 << 20; // 100 MiB


class ImageCache {
  // 正在加载中的图片队列
  final Map<Object, _PendingImage> _pendingImages = <Object, _PendingImage>{};
  // 缓存队列
  final Map<Object, _CachedImage> _cache = <Object, _CachedImage>{};


  // 缓存数量上限(1000)
  int _maximumSize = _kDefaultSize;
  // 缓存容量上限 (100 MB)
  int _maximumSizeBytes = _kDefaultSizeBytes;

  
  // 缓存上限设置的setter
  set maximumSize(int value) {...}
  set maximumSizeBytes(int value) {...}

 
  ... // 省略部分定义


  // 清除所有缓存
  void clear() {
    // ...省略具体实现代码
  }


  // 清除指定key对应的图片缓存
  bool evict(Object key) {
   // ...省略具体实现代码
  }



 
  ImageStreamCompleter putIfAbsent(Object key, ImageStreamCompleter loader(), { ImageErrorListener onError }) {
    assert(key != null);
    assert(loader != null);
    ImageStreamCompleter result = _pendingImages[key]?.completer;
    // 图片还未加载成功，直接返回
    if (result != null)
      return result;

 
    // 有缓存，继续往下走
    // 先移除缓存，后再添加，可以让最新使用过的缓存在_map中的位置更近一些，清理时会LRU来清除
    final _CachedImage image = _cache.remove(key);
    if (image != null) {
      _cache[key] = image;
      return image.completer;
    }
    try {
      result = loader();
    } catch (error, stackTrace) {
      if (onError != null) {
        onError(error, stackTrace);
        return null;
      } else {
        rethrow;
      }
    }
    void listener(ImageInfo info, bool syncCall) {
      final int imageSize = info?.image == null ? 0 : info.image.height * info.image.width * 4;
      final _CachedImage image = _CachedImage(result, imageSize);
      // 下面是缓存处理的逻辑
      if (maximumSizeBytes > 0 && imageSize > maximumSizeBytes) {
        _maximumSizeBytes = imageSize + 1000;
      }
      _currentSizeBytes += imageSize;
      final _PendingImage pendingImage = _pendingImages.remove(key);
      if (pendingImage != null) {
        pendingImage.removeListener();
      }


      _cache[key] = image;
      _checkCacheSize();
    }
    if (maximumSize > 0 && maximumSizeBytes > 0) {
      final ImageStreamListener streamListener = ImageStreamListener(listener);
      _pendingImages[key] = _PendingImage(result, streamListener);
      // Listener is removed in [_PendingImage.removeListener].
      result.addListener(streamListener);
    }
    return result;
  }


  // 当缓存数量超过最大值或缓存的大小超过最大缓存容量，会调用此方法清理到缓存上限以内
  void _checkCacheSize() {
   while (_currentSizeBytes > _maximumSizeBytes || _cache.length > _maximumSize) {
      final Object key = _cache.keys.first;
      final _CachedImage image = _cache[key];
      _currentSizeBytes -= image.sizeBytes;
      _cache.remove(key);
    }
    ... //省略无关代码
  }
}

有缓存则使用缓存，没有缓存则调用 load 方法加载图片，加载成功后:

1. 先判断图片数据有没有缓存，如果有，则直接返回ImageStream。
2. 如果没有缓存，则调用load(T key)方法从数据源加载图片数据，加载成功后先缓存，然后返回 ImageStream。

另外，我们可以看到ImageCache类中有设置缓存上限的setter，所以，如果我们可以自定义缓存上限：

 PaintingBinding.instance.imageCache.maximumSize=2000; //最多2000张
 PaintingBinding.instance.imageCache.maximumSizeBytes = 200 << 20; //最大200M

现在我们看一下缓存的 key，因为 Map 中相同 key 的值会被覆盖，也就是说 key 是图片缓存的一个唯一标识，只要是不同 key，那么图片数据就会分别缓存（即使事实上是同一张图片）。那么图片的唯一标识是什么呢？跟踪源码，很容易发现 key 正是ImageProvider.obtainKey()方法的返回值，而此方法需要ImageProvider子类去重写，这也就意味着不同的ImageProvider对key的定义逻辑会不同。其实也很好理解，比如对于NetworkImage，将图片的 url 作为 key 会很合适，而对于AssetImage，则应该将“包名+路径”作为唯一的 key。下面我们以NetworkImage为例，看一下它的obtainKey()实现：

@override
Future<NetworkImage> obtainKey(image_provider.ImageConfiguration configuration) {
  return SynchronousFuture<NetworkImage>(this);
}

代码很简单，创建了一个同步的 future，然后直接将自身做为 key 返回。因为 Map 中在判断 key（此时是NetworkImage对象）是否相等时会使用“==”运算符，那么定义 key 的逻辑就是NetworkImage的“==”运算符：

@override
bool operator ==(dynamic other) {
  ... //省略无关代码
  final NetworkImage typedOther = other;
  return url == typedOther.url
      && scale == typedOther.scale;
}

很清晰，对于网络图片来说，会将其“url+缩放比例”作为缓存的 key。也就是说如果两张图片的 url 或 scale 只要有一个不同，便会重新下载并分别缓存。

另外，我们需要注意的是，图片缓存是在内存中，并没有进行本地文件持久化存储，这也是为什么网络图片在应用重启后需要重新联网下载的原因。

同时也意味着在应用生命周期内，如果缓存没有超过上限，相同的图片只会被下载一次。

#总结

上面主要结合源码，探索了ImageProvider的主要功能和原理，如果要用一句话来总结ImageProvider功能，那么应该是：加载图片数据并进行缓存、解码。在此再次提醒读者，Flutter 的源码是非常好的第一手资料，建议读者多多探索，另外，在阅读源码学习的同时一定要有总结，这样才不至于在源码中迷失。

#14.5.2 Image组件原理

前面章节中我们介绍过Image的基础用法，现在我们更深入一些，研究一下Image是如何和ImageProvider配合来获取最终解码后的数据，然后又如何将图片绘制到屏幕上的。

本节换一个思路，我们先不去直接看Image的源码，而根据已经掌握的知识来实现一个简版的“Image组件” MyImage，代码大致如下：

class MyImage extends StatefulWidget {
  const MyImage({
    Key key,
    @required this.imageProvider,
  })
      : assert(imageProvider != null),
        super(key: key);


  final ImageProvider imageProvider;


  @override
  _MyImageState createState() => _MyImageState();
}


class _MyImageState extends State<MyImage> {
  ImageStream _imageStream;
  ImageInfo _imageInfo;


  @override
  void didChangeDependencies() {
    super.didChangeDependencies();
    // 依赖改变时，图片的配置信息可能会发生改变
    _getImage();
  }


  @override
  void didUpdateWidget(MyImage oldWidget) {
    super.didUpdateWidget(oldWidget);
    if (widget.imageProvider != oldWidget.imageProvider)
      _getImage();
  }


  void _getImage() {
    final ImageStream oldImageStream = _imageStream;
    // 调用imageProvider.resolve方法，获得ImageStream。
    _imageStream =
        widget.imageProvider.resolve(createLocalImageConfiguration(context));
    //判断新旧ImageStream是否相同，如果不同，则需要调整流的监听器
    if (_imageStream.key != oldImageStream?.key) {
      final ImageStreamListener listener = ImageStreamListener(_updateImage);
      oldImageStream?.removeListener(listener);
      _imageStream.addListener(listener);
    }
  }


  void _updateImage(ImageInfo imageInfo, bool synchronousCall) {
    setState(() {
      // Trigger a build whenever the image changes.
      _imageInfo = imageInfo;
    });
  }


  @override
  void dispose() {
    _imageStream.removeListener(ImageStreamListener(_updateImage));
    super.dispose();
  }


  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return RawImage(
      image: _imageInfo?.image, // this is a dart:ui Image object
      scale: _imageInfo?.scale ?? 1.0,
    );
  }
}

上面代码流程如下：

1. 通过imageProvider.resolve方法可以得到一个ImageStream（图片数据流），然后监听ImageStream的变化。当图片数据源发生变化时，ImageStream会触发相应的事件，而本例中我们只设置了图片成功的监听器_updateImage，而_updateImage中只更新了_imageInfo。值得注意的是，如果是静态图，ImageStream只会触发一次时间，如果是动态图，则会触发多次事件，每一次都会有一个解码后的图片帧。
2. _imageInfo 更新后会 rebuild，此时会创建一个RawImage Widget。RawImage最终会通过RenderImage来将图片绘制在屏幕上。如果继续跟进RenderImage类，我们会发现RenderImage的paint 方法中调用了paintImage方法，而paintImage方法中通过Canvas的drawImageRect(…)、drawImageNine(...)等方法来完成最终的绘制。
3. 最终的绘制由RawImage来完成。

下面测试一下MyImage：

class ImageInternalTestRoute extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Column(
      children: <Widget>[
        MyImage(
          imageProvider: NetworkImage(
            "https://avatars2.githubusercontent.com/u/20411648?s=460&v=4",
          ),
        )
      ],
    );
  }
}

运行效果如图14-4所示：

成功了！ 现在，想必Image Widget 的源码已经没必要在花费篇章去介绍了，读者有兴趣可以自行去阅读。

#总结

本节主要介绍了 Flutter 图片的加载、缓存和绘制流程。其中ImageProvider主要负责图片数据的加载和缓存，而绘制部分逻辑主要是由RawImage来完成。 而Image正是连接起ImageProvider和RawImage 的桥梁。