项目总结 2017.06.15 ---- SDWebimage、

作者: 你看见我的小象了吗 | 来源:发表于2017-06-16 11:31 被阅读309次

    声明:
    我不是在外包公司工作,目前就职于北京红黄蓝教育机构,旗下产品有竹兜育儿、红黄蓝亲子园等平台服务类APP。竹兜育儿日活4000 + ,关于日活,如果说是开发人员的原因我实在是没有办法反驳,公司运营真的不听我的,曾经做过相关建议,但是没有什么效果,后来安静的做我自己的开发。大学没有毕业就在红黄蓝上班,现在准备离职了,如果有合适的公司,可以联系我,谢谢。

    SDImageCacheConfig.png
    1. 使用第三方应用之前,请用一点时间去阅读源码,哪怕试一次简单的升级,也要花点时间去阅读一下,毕竟,没有人会无缘无故的改写代码
    2. 能够进行封装就简单的封装下,粒度自己控制就好,但是好的粒度控制对于系统升级、代码重构、扩展有事半功倍之效

    一、SDWebImage 的坑(可能很多人说过,但是自己整理一下,留作自用,给他人提供另外的思路也好)

    1. SDWebImage 4.0.0 版本,新增了 SDImageCacheConfig 类,此类里面包含了关于 Cache 的配置项,可以自行进行更改,如果有需要的话。
    • shouldDecompressImages (是否对图片进行解压缩操作)
      官方解释:解压缩被下载的或者已经缓存的图片能够提高性能但是同时占用很高的内存。默认是 YES(解压缩),但是如果你的项目深受图片占用高内存而困扰或者是闪退,强烈建议你将此项置为 NO,相对于闪退来说,稍微的响应慢一点是可以接受的

    • shouldCacheImageInMemory 是否缓存至内存。用过 SD 的人知道,SD 的缓存策略是首先缓存到内存,系统最快速的响应,让后缓存至磁盘(Disk),生成特定的key 值。下次请求相同的URL 时,首先去内存查找缓存是否存在,如果存在,直接显示,同时看 Disk 里是否不存在,不存在的情况下,再次写进 Disk。但是如果项目中的图片质量参差不齐,而且多数较大,不建议缓存到磁盘中,缓存到磁盘中,会占用大量的内存,来不及进行释放的时候,程序已经闪退。所以结合业务进行相关设置

    代码示例

     SDImageCacheConfig.m
      _shouldDecompressImages = NO;
      _shouldCacheImagesInMemory = NO;
     ```
    PS: 如果贵公司是对性能要求很高的公司,FPS 必须上60,响应时间控制及其严格等等,我相信不单单会只从 iOS 方面下手,而是多方面去优化,有时候移动端需要服务很大代价能完成的东西,后端多写两行代码就可以解决了。
    2. SDWebImageDownloader、SDWebImageManager 两类中还是存在加载大图,占用内存超高的现象
    * Manager 内部调用了 Download,Download 内部调用了SDWebImageDownloaderOperation,所以如果出现加载图片内存飙升的情况可以直接定位到 operation 里面看看,是哪里的代码出现了问题。同时使用 Instruments 看一下内存占用情况,定位到具体代码位置, 之前出现过 SD 对原图没有做任何处理直接转化为 data 的情况,导致内存直接飙升。
    
    二、AFN & YYCache 缓存处理、AFN 组下载文件
    
    1. AFN 大多数的开发人员都会使用,并且也会根据业务进行封装,我原来也是这样做的,屡试不爽,直到遇到这次的项目,我彻底的被项目打败了,项目里面最少1500张图片、50 PDF 文件、40多视频文件,都要求能够进行离线缓存,而且是一键缓存,先不说需求到底合理与否,做是一定能做出来的。事实证明,后来我还是做出来了,而且做得还好。不卡不闪退,运行流畅。
    * AFN 配合 YYCache 做缓存
     思路是每次请求时,首先根据URL 读取本地缓存的 data,存在即展示,请求成功之后,异步保存成功的数据,再次返回成功的数据,刷新视图。YYCache 会自动处理内部的缓存逻辑,具体的可以看看 YYCache 的源码部分,很好理解,这样至少不用写蹩脚的 sql 语句放在数据库里面,还要考虑数据库的读写性能,全部交由自动处理,省去了很多的麻烦。
    
    ![AFN & YYCache.png](https://img.haomeiwen.com/i1226381/a66ac4698299a48f.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)  
      这只是简单的提供一下关于缓存数据的思路,后续需要去完善的地方还有很多,留在后续来说。  
    
    1. AFN 对于UIkit 框架同样有一套自己的支持,只是一直以来用的人不是很多。但是同样有可取之处。  
    *  AFImageDownloader 相对于  SDWebImageDownloader 来说,在请求相同的的大图的情况下 AFN 所占用的内存要小于 SD,而且不会存在内存飙升的情况,对于内存的控制表现良好,一直都是比较平稳的,占用释放都很好。但是缓存策略(cachePolicy)的设置一定要设置好,因为如果requestCachePolicy 设置为 NSURLRequestReturnCacheDataElseLoad 或 NSURLRequestReturnCacheDataDontLoad 时,会一直加载缓存的数服务器返回的新数据并不会显示。幸运的是,AFN 中 AFNetworkReachabilityManager 提供了网络切换的回调方法,可以在回调方法里进行设置。开始的时候,我在应用中采取的就是这样的策略。但是由于我的资源文件实在是太大,而且网络情况太不稳定,会造成缓存的读写混乱,有可能此时正在写入缓存,而网络断掉,开始读取缓存,比较难处理。所以我针对这样的情况,替换成为了以下解决方案。   
    2. AFN 文件下载功能  
    资源文件的类型已经确定,仅有图片、PDF 、Video 三种资源文件,采用队列组的方式进行下载,首先去请求图片文件,全部图片文件下载成功之后下载 PDF 文件,然后再去下载 Video 文件,因为Video 文件很大占用的时间较长,以及配合业务逻辑所以放在最后下载。 
    
    ![dispath_group 队列下载文件.png](https://img.haomeiwen.com/i1226381/c96a94068484ca3c.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
    * 创建组,循环中加入组,成功之后离开组,全部完成之后发送通知,完全能够满足要求
    * 具体使用方法,下次再说
    
    ![AFNDownload 方法的封装.png](https://img.haomeiwen.com/i1226381/24461533f56dbe2f.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)  
    *  根据文件的不同类型,文件保存路径不同,这点很重要  
    http://cyznres.rybbaby.com/20170508155721332_75.jpg?imageView2/1/w/150/h/130/q/100/format/png
    http://cyznres.rybbaby.com/20170508155721332_75.jpg?imageMogr2/format/jpg/size-limit/5120k!  
    因为 AFN 获取文件名的方式是直接获取  `response.suggestedFilename` 以上两个链接的图片文件名是一样的,但是获取到的图片质量大小都是不同的,前者为缩略图后者为高清图,所以一定一定要放在不同的路径下进行保存。这一点很重要
    * 下载失败的处理,我处理的方式是,下载失败之后,将 URL 添加到 fails 数组里,当全部文件下载完成之后,遍历 fails 新开组进行下载,最多三次。  
    
    三、AFN & SDWebImageCache 读取文件
    
    ![显示图片的方法.png](https://img.haomeiwen.com/i1226381/e20ca8ff4a977a15.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
    
    * 读取 SD 缓存,存在缓存直接显示
    * 缓存不存在,判断文件是否已经被下载,如果文件已经被下载,直接读取本地文件显示
    * 文件没有下载,使用 SD 进行显示,并且缓存至 Disk
    
    四、整体流程图
    
    ![AFN & SDWebImage 配合使用流程图.png](https://img.haomeiwen.com/i1226381/a1d874e791507842.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
    
    
    
     
    
    
    
    

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