「转」iOS图片加载速度极限优化—FastImageCache解析

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原文：iOS图片加载速度极限优化—FastImageCache解析

FastImageCache是Path团队开发的一个开源库，用于提升图片的加载和渲染速度，让基于图片的列表滑动起来更顺畅，来看看它是怎么做的。

优化点

iOS从磁盘加载一张图片，使用UIImageVIew显示在屏幕上，需要经过以下步骤：

  1. 从磁盘拷贝数据到内核缓冲区
  2. 从内核缓冲区复制数据到用户空间
  3. 生成UIImageView，把图像数据赋值给UIImageView
  4. 如果图像数据为未解码的PNG/JPG，解码为位图数据
  5. CATransaction捕获到UIImageView layer树的变化
  6. 主线程Runloop提交CATransaction，开始进行图像渲染
    6.1 如果数据没有字节对齐，Core Animation会再拷贝一份数据，进行字节对齐。
    6.2 GPU处理位图数据，进行渲染。

FastImageCache分别优化了2,4,6.1三个步骤：

  1. 使用mmap内存映射，省去了上述第2步数据从内核空间拷贝到用户空间的操作。
  2. 缓存解码后的位图数据到磁盘，下次从磁盘读取时省去第4步解码的操作。
  3. 生成字节对齐的数据，防止上述第6.1步CoreAnimation在渲染时再拷贝一份数据。

接下来具体介绍这三个优化点以及它的实现。

内存映射

平常我们读取磁盘上的一个文件，上层API调用到最后会使用系统方法read()读取数据，内核把磁盘数据读入内核缓冲区，用户再从内核缓冲区读取数据复制到用户内存空间，这里有一次内存拷贝的时间消耗，并且读取后整个文件数据就已经存在于用户内存中，占用了进程的内存空间。

FastImageCache采用了另一种读写文件的方法，就是用mmap把文件映射到用户空间里的虚拟内存，文件中的位置在虚拟内存中有了对应的地址，可以像操作内存一样操作这个文件，相当于已经把整个文件放入内存，但在真正使用到这些数据前却不会消耗物理内存，也不会有读写磁盘的操作，只有真正使用这些数据时，也就是图像准备渲染在屏幕上时，虚拟内存管理系统VMS才根据缺页加载的机制从磁盘加载对应的数据块到物理内存，再进行渲染。这样的文件读写文件方式少了数据从内核缓存到用户空间的拷贝，效率很高。

解码图像

一般我们使用的图像是JPG/PNG，这些图像数据不是位图，而是是经过编码压缩后的数据，使用它渲染到屏幕之前需要进行解码转成位图数据，这个解码操作是比较耗时的，并且没有GPU硬解码，只能通过CPU，iOS默认会在主线程对图像进行解码。很多库都解决了图像解码的问题，不过由于解码后的图像太大，一般不会缓存到磁盘，SDWebImage的做法是把解码操作从主线程移到子线程，让耗时的解码操作不占用主线程的时间。

FastImageCache也是在子线程解码图像，不同的是它会缓存解码后的图像到磁盘。因为解码后的图像体积很大，FastImageCache对这些图像数据做了系列缓存管理，详见下文实现部分。另外缓存的图像体积大也是使用内存映射读取文件的原因，小文件使用内存映射无优势，内存拷贝的量少，拷贝后占用用户内存也不高，文件越大内存映射优势越大。

字节对齐

Core Animation在图像数据非字节对齐的情况下渲染前会先拷贝一份图像数据，官方文档没有对这次拷贝行为作说明，模拟器和Instrument里有高亮显示“copied images”的功能，但似乎它有bug，即使某张图片没有被高亮显示出渲染时被copy，从调用堆栈上也还是能看到调用了CA::Render::copy_image方法：

fastImageCache1

那什么是字节对齐呢，按我的理解，为了性能，底层渲染图像时不是一个像素一个像素渲染，而是一块一块渲染，数据是一块块地取，就可能遇到这一块连续的内存数据里结尾的数据不是图像的内容，是内存里其他的数据，可能越界读取导致一些奇怪的东西混入，所以在渲染之前CoreAnimation要把数据拷贝一份进行处理，确保每一块都是图像数据，对于不足一块的数据置空。大致图示：(pixel是图像像素数据，data是内存里其他数据)

fastImageCache2

块的大小应该是跟CPU cache line有关，ARMv7是32byte，A9是64byte，在A9下CoreAnimation应该是按64byte作为一块数据去读取和渲染，让图像数据对齐64byte就可以避免CoreAnimation再拷贝一份数据进行修补。FastImageCache做的字节对齐就是这个事情。

实现

FastImageCache把同个类型和尺寸的图像都放在一个文件里，根据文件偏移取单张图片，类似web的css雪碧图，这里称为ImageTable。这样做主要是为了方便统一管理图片缓存，控制缓存的大小，整个FastImageCache就是在管理一个个ImageTable的数据。整体实现的数据结构如图：

fastImageCache3

一些补充和说明：

ImageTable

  1. 一个ImageFormat对应一个ImageTable，ImageFormat指定了ImageTable里图像渲染格式/大小等信息，ImageTable里的图像数据都由ImageFormat规定了统一的尺寸，每张图像大小都是一样的。
  2. 一个ImageTable一个实体文件，并有另一个文件保存这个ImageTable的meta信息。
  3. 图像使用entityUUID作为唯一标示符，由用户定义，通常是图像url的hash值。ImageTable Meta的indexMap记录了entityUUID->entryIndex的映射，通过indexMap就可以用图像的entityUUID找到缓存数据在ImageTable对应的位置。

ImageTableEntry

  1. ImageTable的实体数据是ImageTableEntry，每个entry有两部分数据，一部分是对齐后的图像数据，另一部分是meta信息，meta保存这张图像的UUID和原图UUID，用于校验图像数据的正确性。
  2. Entry数据是按内存分页大小对齐的，数据大小是内存分页大小的整数倍，这样可以保证虚拟内存缺页加载时使用最少的内存页加载一张图像。
  3. 图像数据做了字节对齐处理，CoreAnimation使用时无需再处理拷贝。具体做法是CGBitmapContextCreate创建位图画布时bytesPerRow参数传64倍数。

Chunk

  • ImageTable和实体数据Entry间多了层Chunk，Chunk是逻辑上的数据划分，N个Entry作为一个Chunk，内存映射mmap操作是以chunk为单位的，每一个chunk执行一次mmap把这个chunk的内容映射到虚拟内存。为什么要多一层chunk呢，按我的理解，这样做是为了灵活控制mmap的大小和调用次数，若对整个ImageTable执行mmap，载入虚拟内存的文件过大，若对每个Entry做mmap，调用次数会太多。

缓存管理

  • 用户可以定义整个ImageTable里最大缓存的图像数量，在有新图像需要缓存时，如果缓存没有超过限制，会以chunk为单位扩展文件大小，顺序写下去。如果已超过最大缓存限制，会把最少使用的缓存替换掉，实现方法是每次使用图像都会把UUID插入到MRUEntries数组的开头，MRUEntries按最近使用顺序排列了图像UUID，数组里最后一个图像就是最少使用的。被替换掉的图片下次需要再使用时，再走一次取原图—解压—存储的流程。

使用

FastImageCache适合用于tableView里缓存每个cell上同样规格的图像，优点是能极大加快第一次从磁盘加载这些图像的速度。但它有两个明显的缺点：一是占空间大。因为缓存了解码后的位图到磁盘，位图是很大的，宽高100100的图像在2x的高清屏设备下就需要200200*4byte/pixel=156KB，这也是为什么FastImageCache要大费周章限制缓存大小。二是接口不友好，需预定义好缓存的图像尺寸。FastImageCache无法像SDWebImage那样无缝接入UIImageView，使用它需要配置ImageTable，定义好尺寸，手动提供的原图，每种实体图像要定义一个FICEntity模型，使逻辑变复杂。

FastImageCache已经属于极限优化，做图像加载/渲染优化时应该优先考虑一些低代价高回报的优化点，例如CALayer代替UIImageVIew，减少GPU计算（去透明/像素对齐），图像子线程解码，避免Offscreen-Render等。在其他优化都做到位，图像的渲染还是有性能问题的前提下才考虑使用FastImageCache进一步提升首次加载的性能，不过字节对齐的优化倒是可以脱离FastImageCache直接运用在项目上，只需要在解码图像时bitmap画布的bytesPerRow设为64的倍数即可。