SDWebImage 对多gif显示内存消耗过高的优化

2024-02-26 07:18

本文主要是介绍SDWebImage 对多gif显示内存消耗过高的优化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

内存过高

  • 项目中有时候会遇到当前页面用到大量gif的情况,这个时候如果仅仅用SDWebImage去加载gif的话,会出现内存暴增的现象.
  • 这是因为 SD在对 gif 的处理过程中采用了一个数组存储 gif 的帧图片,当有大量动态图时,大量图片存在内存中,造成了内存暴增的现象.

原因分析

  • 先看SDWebImage的源代码,SDWebImage通过这个类UIImage+GIF.h来处理gif,我们进入头文件发现会调用一个+ (UIImage *)sd_animatedGIFWithData:(NSData *)data 这样的类方法
    下面是这个方法的源代码,我已经加了很详细的注释,并且把问题的所在也写的很清楚.
+ (UIImage *)sd_animatedGIFWithData:(NSData *)data {//安全判断if (!data) {return nil;}//二进制类型的转换//CGImageSourceRef是个什么呢? 我们可以看到这是一个typedef CGImageSource * CGImageSourceRef;//这是一个指针,CGImageSource是对图像数据读取任务的抽象,通过它可以获得图像对象、缩略图、图像的属性(包括Exif信息)。CGImageSourceRef source = CGImageSourceCreateWithData((__bridge CFDataRef)data, NULL);//获取有几张图片size_t count = CGImageSourceGetCount(source);//返回的动态图片UIImage *animatedImage;//如果为一张图片,那就只显示一张图片if (count <= 1) {animatedImage = [[UIImage alloc] initWithData:data];}//如果为多张图片,就开始创建动态图片else {//集合 存放单张的图片NSMutableArray *images = [NSMutableArray array];//时长NSTimeInterval duration = 0.0f;for (size_t i = 0; i < count; i++) {//取出gif单张的图片CGImageRef image = CGImageSourceCreateImageAtIndex(source, i, NULL);// 计算出单张图片的播放时长duration += [self sd_frameDurationAtIndex:i source:source];//添加到数组中[images addObject:[UIImage imageWithCGImage:image scale:[UIScreen mainScreen].scale orientation:UIImageOrientationUp]];//释放CGImageRelease(image);}//安全判断同时计算需要播放的时间if (!duration) {duration = (1.0f / 10.0f) * count;}//把静态的图片转换为动态的image,所以会有大量单张的图片存放在内存中animatedImage = [UIImage animatedImageWithImages:images duration:duration];}//释放图像数据读取任务的抽象对象CFRelease(source);//返回动态图片return animatedImage;
}

解决方案

  • gif播放其实就是一张一张图片返回去,我们要写一个方法,只要不断地取出当前的那一张图片,这样就可以有效的避免内存中存储了大量图片.那如何实现不断地去取呢,我们可以开一个定时器,定时器不断的去掉我们写的方法,不断地去取图片赋值给imageView.

代码重写

  • 我采用创建一个UIImageView子类来封装定时器方法.
  • 需要注意导入相关的头文件<ImageIO/ImageIO.h>.
  • 这个方法的本质就是用一个定时器不断的去获取一张图片给imageView,这样就避免了大量图片存入内存中.
  • 附上github源码github源码,懒得下的人,源码就在下面.我也写了很详细的注释.
  • 实例代码中,在一个界面上用了6个gif,如果用原生的方法,内存会达到130M左右,如果采用计时器方法,则只有30M左右
#import "WBWebImage.h"
#import <SDWebImageManager.h>
#import <NSData+ImageContentType.h>
#import <UIImage+GIF.h>
#import <ImageIO/ImageIO.h>@implementation WBWebImage {//记录当前是第几张gifNSInteger _currentIndex;//定时器NSTimer *_timer;//gif图片的二进制数据NSData *_data;
}
/*//1.根据url去下载图片的二进制数据//2.根据图片的类型判断如果是gif特殊处理//3.如果是其他类型,直接显示*/
- (void)WB_downloadIMGOrGif:(NSURL *)url {_timer = [NSTimer timerWithTimeInterval:0.12 target:self selector:@selector(updateIMG) userInfo:nil repeats:YES];[self downloadIMGData:url];
}
- (void)updateIMG {//不断的调用生成gif的方法,并且不断的赋值给imageViewself.image = [self wb_animatedGIFWithData:_data];
}//下载图片
- (void)downloadIMGData:(NSURL *)url {//从管理者进行查找[[SDWebImageManager sharedManager].imageDownloader downloadImageWithURL:url options:0 progress:nil completed:^(UIImage *image, NSData *data, NSError *error, BOOL finished) {if (error) {NSLog(@"下载错误%@",error);return;}//根据图片的类型进行判断;//UI操作放在主线程[[NSOperationQueue mainQueue] addOperationWithBlock:^{if ([[NSData sd_contentTypeForImageData:data] isEqualToString:@"image/gif"]) {//据图片的类型判断如果是gif特殊处理_data = data;//将定时器加入到运行循环中[[NSRunLoop currentRunLoop] addTimer:_timer forMode:NSDefaultRunLoopMode];} else {self.image = image;}}];}];
}
//原始代码是把所有的gif全部加载处理完毕才去播放,内存占用过多
//修改: 开启一个定时器,不断的去gif中取出对应的单张图片
- (UIImage *)wb_animatedGIFWithData:(NSData *)data {if (!data) {return nil;}//类型转换CGImageSourceRef source = CGImageSourceCreateWithData((__bridge CFDataRef)data, NULL);//几张图片size_t count = CGImageSourceGetCount(source);//返回的变量UIImage *animatedImage;if (count <= 1) {animatedImage = [[UIImage alloc] initWithData:data];}else {//取出gif中的单张图片CGImageRef image = CGImageSourceCreateImageAtIndex(source, _currentIndex % count, NULL);_currentIndex ++;//类型的转换animatedImage = [UIImage imageWithCGImage:image scale:[UIScreen mainScreen].scale orientation:UIImageOrientationUp];CGImageRelease(image);}CFRelease(source);return animatedImage;
}
@end

总结

  • 利用定时器方法,会稍微增加一些cpu的负荷,原因是cpu不断的再计算.
  • 利用图片数组来做gif,虽然cpu轻松了,但是内存负荷大.
  • 两个方法,一个是用性能去换空间,一个是用空间换性能.

 

这篇关于SDWebImage 对多gif显示内存消耗过高的优化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/748059

相关文章

Python内存管理机制之垃圾回收与引用计数操作全过程

《Python内存管理机制之垃圾回收与引用计数操作全过程》SQLAlchemy是Python中最流行的ORM(对象关系映射)框架之一,它提供了高效且灵活的数据库操作方式,本文将介绍如何使用SQLAlc... 目录安装核心概念连接数据库定义数据模型创建数据库表基本CRUD操作创建数据读取数据更新数据删除数据查

C#实现SHP文件读取与地图显示的完整教程

《C#实现SHP文件读取与地图显示的完整教程》在地理信息系统(GIS)开发中,SHP文件是一种常见的矢量数据格式,本文将详细介绍如何使用C#读取SHP文件并实现地图显示功能,包括坐标转换、图形渲染、平... 目录概述功能特点核心代码解析1. 文件读取与初始化2. 坐标转换3. 图形绘制4. 地图交互功能缩放

k8s容器放开锁内存限制问题

《k8s容器放开锁内存限制问题》nccl-test容器运行mpirun时因NCCL_BUFFSIZE过大导致OOM,需通过修改docker服务配置文件,将LimitMEMLOCK设为infinity并... 目录问题问题确认放开容器max locked memory限制总结参考:https://Access

Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南

《Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南》这篇文章将从原理层面深入解析Docker多阶段构建与缓存机制,结合实际项目示例,说明如何有效利用构建缓存,组织镜像层次,最大化提升构建速度并减少... 目录一、技术背景与应用场景二、核心原理深入分析三、关键 dockerfile 解读3.1 Docke

Redis实现高效内存管理的示例代码

《Redis实现高效内存管理的示例代码》Redis内存管理是其核心功能之一,为了高效地利用内存,Redis采用了多种技术和策略,如优化的数据结构、内存分配策略、内存回收、数据压缩等,下面就来详细的介绍... 目录1. 内存分配策略jemalloc 的使用2. 数据压缩和编码ziplist示例代码3. 优化的

从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化

《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化:从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度:打破默认阈值2. 避免装箱

Python实战之SEO优化自动化工具开发指南

《Python实战之SEO优化自动化工具开发指南》在数字化营销时代,搜索引擎优化(SEO)已成为网站获取流量的重要手段,本文将带您使用Python开发一套完整的SEO自动化工具,需要的可以了解下... 目录前言项目概述技术栈选择核心模块实现1. 关键词研究模块2. 网站技术seo检测模块3. 内容优化分析模

深入解析C++ 中std::map内存管理

《深入解析C++中std::map内存管理》文章详解C++std::map内存管理,指出clear()仅删除元素可能不释放底层内存,建议用swap()与空map交换以彻底释放,针对指针类型需手动de... 目录1️、基本清空std::map2️、使用 swap 彻底释放内存3️、map 中存储指针类型的对象

Java实现复杂查询优化的7个技巧小结

《Java实现复杂查询优化的7个技巧小结》在Java项目中,复杂查询是开发者面临的“硬骨头”,本文将通过7个实战技巧,结合代码示例和性能对比,手把手教你如何让复杂查询变得优雅,大家可以根据需求进行选择... 目录一、复杂查询的痛点:为何你的代码“又臭又长”1.1冗余变量与中间状态1.2重复查询与性能陷阱1.

Python内存优化的实战技巧分享

《Python内存优化的实战技巧分享》Python作为一门解释型语言,虽然在开发效率上有着显著优势,但在执行效率方面往往被诟病,然而,通过合理的内存优化策略,我们可以让Python程序的运行速度提升3... 目录前言python内存管理机制引用计数机制垃圾回收机制内存泄漏的常见原因1. 循环引用2. 全局变