这篇文章主要讲解了“flutter图片组件核心类源码分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“flutter图片组件核心类源码分析”吧！
自己重新画一张
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
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
// 网络图片
Image.network(imgUrl, //图片链接
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provider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),
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？
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 = informationCollector,
_scale = scale {
this.debugLabel = debugLabel;
// _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。
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
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，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。
感谢各位的阅读，以上就是“flutter图片组件核心类源码分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对flutter图片组件核心类源码分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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