鸿蒙跨端实践-长列表解决方案和性能优化

云上有数芯2024-09-23 15:14:06  79

这是我参加创作者计划的第一篇文章。

前言

长列表是前端和客户端应用中最常见的业务场景,比如商品瀑布流等,有成千上万条数据,因此长列表的渲染性能在iOS,Android,Harmony,Web等各大平台都非常重要。HarmonyOS和iOS类似也提供了自己的解决方案。Roma(罗码)作为跨端平台,在此基础上进行了具体的实践。在实践过程中,遇到了各种问题和挑战,经历了ArkTS+C++架构向纯C++架构的转变,本文将围绕实践中的各种问题和挑战,探讨Roma的具体解决方案和优化思路。

一、鸿蒙长列表解决方案及原理

鸿蒙系统为List,WaterFlow,Grid等容器组件的数据加载和渲染提供了一次性加载方案(ForEach)按需加载方案(LazyForEach)两种方式。

1. 一次性加载方案(ForEach)

?ForEach:一次性加载全量数据并循环渲染。原理如下:

(图片来自鸿蒙官网)

缺点:

1) 因为要一次性加载所有的列表数据,创建所有组件节点并完成组件树的构建,在数据量大时会非常耗时,从而导致页面加载渲染时间过长

2) 屏幕可视区外的组件虽然不会显示在屏幕上,但是仍然会占用内存。在系统处于高负载的情况下,更容易出现性能问题,极限情况下甚至会导致应用异常退出。

实际业务中数据条数非常多,该方案存在很严重的性能问题。为了解决这个性能问题,HarmonyOS提供了性能更好的解决方案

2. 按需加载方案(LazyForEach)

?LazyForEach: 实现延迟加载数据并按需渲染。原理如下:

1) 根据屏幕可视区能够容纳显示的组件数量按需加载数据。

2) 根据加载的数据量创建组件,挂载在组件树上,屏幕可以展示多少列表项组件,就按需创建多少个ListItem组件节点挂载在List组件树根节点上。

3) 当组件滑出可视区域外时,框架会进行组件销毁以降低内存占用;当组件滑入可视区域时,需要从头完成数据加载、组件创建、挂载组件树这一过程,直至渲染到屏幕上。

(图片来自鸿蒙官网)

LazyForEach实现了按需加载,针对列表数据量大、列表组件复杂的场景,减少了页面首次启动时一次性加载数据的时间消耗,减少了内存峰值。可以显著提升页面的能效比和用户体验。提升性能,HarmonyOS又给出了两种优化手段: 缓存列表项(CacheCount) + 组件复用(@Reusable)。

2.1 缓存列表项CacheCount

如果只有懒加载,滑动速度过快时,则会导致数据来不及加载而出现“白块现象”。为了解决这一问题,LazyForEach懒加载可以通过设置cachedCount属性来指定缓存数量。在设置cachedCount后,除屏幕内显示的ListItem组件外,还会预先将屏幕可视区外指定数量的列表项数据缓存起来。这样当缓存列表项需要从屏幕可视区外进入可视区内时,只用创建、渲染组件即可,相比不设置cachedCount提升了显示效率。(cacheCount具体设置多少,这里依然不详细展开,详见后续文章。)

原理如下:

(图片来自鸿蒙官网)

2.2 组件复用@Reusable

由上文可知LazyForEach+cacheCount方案中,当组件滑出可视区域外时,框架会进行组件销毁以降低内存占用;当组件滑入可视区域时,需要从头完成组件创建、挂载组件树这一过程,直至渲染到屏幕上。而且列表页面很多列表项的UI样式完全相同,只有数据上的差异,如果能组件复用,就能节省组件创建的时间,因此就可以进一步提高列表页面的加载速度和响应速度。

框架为我们提供了组件复用的能力,机制如下:

1)标记为@Reusable的组件从组件树上被移除时,组件和其对应的JSView对象都会被放入复用缓存中,复用缓存可以通过reuseId标记为不同的缓存池。

2)当列表滑动新的ListItem将要被显示,List组件树上需要新建节点时,将会从相应的复用缓存池中查找可复用的组件节点。

3)找到可复用节点并对其进行更新后添加到组件树中。从而节省了组件节点和JSView对象的创建时间。

(图片来自鸿蒙官网)

二、动态化的长列表解决方案

结合上文HarmonyOS提供的解决方案,开始考虑动态化的长列表方案。通过前面鸿蒙跨端方案介绍文章,我们知道,跨平台框架的核心原理是通过JavaScript在JS引擎上执行时,对虚拟DOM进行操作,通过桥接或JSI与原生端进行通信,同时通过组件抽象,这些组件在不同平台上映射到相应的原生组件。运行时我们会有相应的节点树:JS虚拟DOM节点树 -> 原生端组件节点树 -> 原生端渲染节点树。长列表的渲染同样会涉及这三棵树,并且过程比较复杂。

1. 移植iOS、Android方案到鸿蒙

1.1 其他两端的方案原理

?缓存池大小设置为最大N页,每个方向N/2页(这里的N和摩擦系数等因素有关,这里暂时不详细展开,后面有机会专门写文章分享)

?当组件滑出缓存区域外时,操作虚拟DOM树删除列表项节点,同时通过bridge在原生端进行相应列表项组件的销毁以降低内存占用;当组件滑入缓存区域时,操作虚拟DOM树添加列表项节点,同时通过bridge在原生端进行相应列表项组件的添加,这里从虚拟DOM节点到原生端的组件,都需要从头完成组件创建、挂载组件树这一过程,直至渲染到屏幕上。

?原生端列表的reuseId是一个不会重复的唯一值

该方案已经被京东金融业务100+页面使用,在复杂的列表页面性能表现也非常好。优点也是显而易见,由于跨端的核心原理决定了我们必须操作VDOM节点树和组件树,过程中涉及JS线程和UI线程的频繁通信,最终行为是否一致,是否能达到我们想要的结果,这个过程涉及的细节非常多,因此一个简单的逻辑是保证正确性的比较好的手段。这当然也得益于iOS和Android系统本身性能的优越。从上文可知我们其实无论在VDOM节点树中,还是原生端组件树中,新的VDOM节点/列表项组件创建或删除的时候,都没有复用节点或者利用系统本身的组件复用的能力,只有新创建和真删除,这种逻辑就非常简单明了,不容易产生bug。但是从头创建的过程会依赖系统本身的性能。

1.2 移植后存在的问题

然而,当我们把同样的方案移植到HarmonyOS上之后,使用ArkUI框架开发,发现肉眼可见的卡顿,抖动等掉帧现象非常严重,因此我们开始排查原因。并与iOS和Android系统进行对比分析,经过分析我们发现主要存在以下3个问题

?UI层级过多。在ArkUI框架实现下,自定义组件本身必须增加一个包裹的容器,比如一个类似RomaDiv这样的业务里最常使用的,数量最多的自定义容器组件,里面必须有个类似Stack/Flex这样的容器组件才合法,因此这个组件本身就已经是两层了,比其他系统就多了一层。另外有些容器组件还有系统本身生成的类似__common__ 这种层级,也会导致层级变多。层级过多,每次创建,渲染过程中的计算就更多,耗时自然就更长。

?跨语言通信链路长。原生组件的UI是基于ArkUI实现的,运行在方舟虚拟机中。JS代码运行在系统的JSVM中,在C++端,两种语言通过系统提供的NAPI通信,其中涉及各种数据类型转换,成本自然比其他系统要高。尤其在UI层级多的情况下,成本就更高了。

?系统二次布局的问题。动态化系统架构中有三个核心线程:UI主线程,JS线程和布局计算的线程。布局方案采用的是yoga布局,可以高效地进行组件的大小,位置的计算。但是系统在此布局之后还会重新进行布局一次,这个开销就完全没有必要,但是却增加了耗时,影响了性能。

针对这几个问题,经过和华为专家沟通以后,建议我们直接使用C-API开发,但是经过深入开发和沟通之后,发现C-API目前尚有功能欠缺,而且文档不完善,不能满足我们当下的所有需求,因此我们决定支持ArkTS版本和C-API版本两个版本,Q3先上线ArkTS版本,同时开发完CAPI版本,待华为进一步完善C-API后,Q4上线。

2. ArkTS版本解决方案

在已经存在以上问题的前提下,我们需要尽可能的提高列表性能,创建慢的问题,首先考虑到的就是reuse的思路。

2.1 ArkTS方案原理

?原生端UI完全依赖系统提供的懒加载LazyForEach + 缓存列表项CacheCount + 组件复用@Reusable,其中复用的reuseId设置为具体缓存池的类别。

?虚拟DOM节点的创建,复用,回收和销毁的时机完全与原生端UI相对应的时机同步。由于ArkUI是声明式语法,因此整个过程是先由原生端触发UI占位,然后在对应的生命周期上相应的操作VDOM,再通过JSI&NAPI与原生端通信,更新原生端组件。

这个方案是真正做到了reuse/recycle的长列表,做到了比较丝滑的体验。但是由于有了recycle/reuse的过程,也增加了更多的复杂性,有很多细节需要处理。

2.2 重点优化点

1)更新数据后UI“闪”的问题 - 不要改变键值key + @ObjectLink + @Observed

这个问题的根本原因是lazyForEach的迭代器key generator的键值key发生了变化。如果键值key发生了变化,框架会将这个变化的组件整体先回收,然后再重新创建。经历这一个过程就会出现“闪”的问题。

而且,改变键值key去刷新UI的方式代价很大,同一类别的列表项的结构非常类似,只是显示的文本和图片等不一样,不变化的组件不需要重新创建,只需要更新变化的部分即可。这种情况框架提供了装饰器@Observed和@ObjectLink,可以监听变化的部进行局部更新。同时,复杂列表情况下,数据源大多都是多层嵌套的对象结构,建议使用@ObjectLink而不要用@Prop,因为@Prop会进行深拷贝,会增加创建时间及内存的消耗,开销较大,而@ObjectLink指向数据源的指针,双向同步数据,因此这种情况下性能更优。

2)刷新/更新数据后,数据先展示其他的数据然后快速再刷成最终结果

? 不要更新(可见+cacheCount)范围内的组件的键值key,此范围外的部分改变键值key

?手动调用列表组件的方法只更新(可见+cacheCount)范围内的组件和对应的VDOM节点

首先产生这个问题的原因还是由于key发生了变化,每次重新创建的时候,如果当前类型的缓存池有数据,就从缓存池取出复用,然后再更新变化的部分。这个从缓存池取出的组件仍然带有原来的数据信息,因此我们会看到先展示其他数据然后再被刷成最终结果。为了避免这个现象,首先还是不要改变key。在UI上就是已经渲染了的那些组件,也即可视加上cacheCount范围内的组件。同时对此范围内的组件手动调用组件的更新方法,更新组件,这时JS引擎会对这个节点进行diff,把变化的部分通过JSI与原生端通信,原生端完成最终UI的更新。范围外的部分就按需更新key和数据源。

3)有些列表滑动过程中仍有卡顿现象

? 没有正确使用组件复用 - 使用了组件复用,实际上是无效的复用,reuseId设置一定要正确,且必须为字符串类型

复用类型

描述

复用思路

标准型

复用组件之间布局完全相同

标准复用

有限变化型

复用组件之间有不同,但是类型有限

使用reuseId或者独立成两个自定义组件

组合型

复用组件之间有不同,情况非常多,但是拥有共同的子组件

将复用组件改为Builder,让内部子组件相互之间复用

全局型

组件可在不同的父组件中复用,并且不适合使用@Builder

使用BuilderNode自定义复用组件池,在整个应用中自由流转

嵌套型

复用组件的子组件的子组件存在差异

采用化归思想将嵌套问题转化为上面四种标准类型来解决

无法复用型

组件之间差别很大,规律性不强,子组件也不相同

不建议使用组件复用

标准型

有限变化型

组合型

全局型

嵌套型

此外,如果使用if/else条件语句来控制布局的结构,会导致在不同逻辑创建不同布局结构嵌套的组件,此时我们应该使用reuseId将if/else条件语句拆分为不同结构的组件

?优先使用@Builder替代自定义组件@Component,减少嵌套层级

ArkUI中使用自定义组件时,在build阶段将在在后端FrameNode树创建一个相应的CustomNode节点,在渲染阶段时也会创建对应的RenderNode节点。会造成组件复用下,CustomNode创建和和RenderNod渲染的耗时,因此应该优先使用@Builder。同时减少一个自定义组件,也就是减少一次aboutToReuse的回调,也会节省耗时。

?避免不必要的状态变量刷新,使用AttributeUpdater更新组件属性

?避免对@Link/@ObjectLink/@Prop等自动更新的状态变量,在aboutToReuse方法中再进行更新

?避免使用函数/方法作为复用组件创建时的入参

?避免在列表滑动过程中做大量计算或者耗时长的操作

?可以结合列表预加载,布局优化等其他常规手段进一步优化体验

3. C-API版本解决方案

上文中我们已经提到CAPI的方案能解决UI层级过多,跨语言通信链路长两个核心问题,同时也减少了状态变量维护相应的耗时,是我们最终的解决方案。C++端我们还是采用了recycle/reuse的方案,C-API实现上我们需要自己实现类似lazyForEach的能力。

3.1 C-API方案原理

? 系统提供了一个ArkUI_NodeAdapter对象来管理容器的子组件,这个对象类似事件的机制,通过相关事件通知按需生成组件。

(图片来自鸿蒙官网)

?在监听事件的回调中处理创建,回收,复用,删除等逻辑。

3.2 部分核心代码

有兴趣的同学可以私下联系我。

4. 性能对比分析

使用JR APP购物车页面(页面结构较复杂),400条数据,分别用三种方案以及优化后测试,测试结果如下:

方案

ArkTS Create

ArkTS Reuse

C++ Reuse

完全显示所用时间

1s 804ms

1s 321ms

977ms

丢帧率

12.1%

0.0%

0.0%

独占内存

45.1M

42.3M

40.2M

测试结果表明,lazyForEach,组件复用,cacheCount,预加载等等这些方法的确提高了性能,尤其是滑动过程中出现的明显卡顿现象,同时减少UI层级,不跨语言通信能进一步提高性能,带来更好的体验。

三、总结

本文通过图文的方式介绍了HarmonyOS的长列表ArkTS解决方案以及原理,同时结合实际的实现过程介绍了ROMA动态化长列表的ArkTS和C++解决方案,相应的重点优化细节以及部分核心源码,最后对两者进行了性能对比分析。

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