该库提供了具有缓存支持的异步图像下载器。为方便起见,我们为UI元素例如UIImageView,UIButton,MKAnnotationView等类添加了categories。
说起 SDWebImage 大家肯定都不陌生,它在GitHub上的星星有16300多个,可见其火爆程度;作为目前最受欢迎的第三方图片下载框架,在app开发中使用率很高,尤其是需要处理大量图片的项目。
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GIF 和 Animated WebP 是互联网上最主流的动图格式, 但是在 iOS 开发中, 原生的 UIImage 并不直接支持 GIF 以及 Animated WebP 的展示, 因此有了各种优秀的第三方开源方案, 例如 SDWebImage 以及 YYImage 等. 这篇文章将以 QQ 音乐 iOS 端优化动图的实践为基础, 来介绍不同方案的思路以及优劣, 并给出优化的方案. 1. 端内动图展示的问题以及优化结果 长期以来, 部分机型浏览 Q 音的图文流时很容易闪退, 端内其他业务也存在不少动图相
SDWebImage是一个很厉害的图片缓存的框架。既ASIHttp+AsyncImage之后,我一直使用AFNetworking集成的UIImageView+AFNetworking.h,但后者对于图片的缓存实际应用的是NSURLCache自带的cache机制。而NSURLCache每次都要把缓存的raw data 再转化为UIImage,就带来了数据处理和内存方面的更多操作。具体的比较在这里。
因为自动布局的原理是:通过创建一个与view绑定的对象engine,使用engine记录下来相关的约束信息,在布局计算的时候,带入相关参数计算出来frame.
学习iOS的各种知识点,例如runloop,只懂原理不行,要清楚明白它的应用场景才是真懂;学习SDWebImage的框架源码,只看SDWebImage的业务逻辑,也不是真懂。有效的学习是不断的问问题,挖掘并总结SDWebImage它这些场景涉及到的知识点,然后再模仿它,结合那些场景去写出这个知识点才是真懂。据我所观察SD涉及到的知识点就有:runloop的mode切换,runtime的关联对象,多线程NSOperation的开始与挂起,网络操作里面NSURLSession与NSURLConnection的区别,关于缓存的NSCache,NSFileManager操作,等等。
关于面试题,可能没那么多时间来总结答案,有什么需要讨论的地方欢迎大家指教。主要记录一下准备过程,和面试的一些总结,希望能帮助到正在面试或者将要面试的同学吧。
事情发生在最近,我们的应用(稿定设计)新上线的 iOS 版本崩溃数据飙升。根据崩溃日志和用户反馈,大部分新增崩溃都来自于同一个原因:内存不足。有的直接变成 OOM,不易排查。有的则是申请内存失败,导致后续逻辑错误的崩溃。
SDWebImage本是ObjC的一个开源控件,在gitub上有对Xamarin的完整binding封装,同时还将其支持UIImageView/UIButton等控件的扩展方法,参考博文的功能说明(SDWebImage):
一.图像从文件到屏幕过程 通常计算机在显示是CPU与GPU协同合作完成一次渲染.接下来我们了解一下CPU/GPU等在这样一次渲染过程中,具体的分工是什么? CPU: 计算视图frame,图片解码,需要
同一时间,CPU只能处理一条线程,也就是只有一条线程在工作。所谓多线程并发(同时)执行,
做iOS开发的对网络图片一定不会陌生,因为在日常开发中我们难免需要下载网络图片并及时显示出来, 而这个看似简单的逻辑其实蕴含着许多难点,为了直接“跨越”这些难点, 通常我们会直接使用SDWebImage第三方框架来进行“傻瓜式”处理。今天我们就来谈谈这个“简单逻辑”到底有哪些难点, SDWebImage又是如何处理这个逻辑的。
你要知道的NSURLSession都在这里 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 本系列文章主要讲解iOS中网络请求类NSURLSession的使用方法进行详解,同时也会以此为扩展,讲解SDWebImage中图片下载功能的源码分析,讲解AFNetworking相关源码分析。本系列文章主要分为以下几篇进行讲解,读者可按需查阅。 iOS网络——NSURLSession详解及SDWebImage源码解析 iOS网络——SDWebImage
UIKit框架是可视类对象的基础文件,继承于NSObject。提供一系列的Class(类)来建立和管理iPhone OS应用程序的用户界面接口、应用程序对象、事件控制、绘图模型、窗口、视图和用于控制触摸屏等的接口。
SDWebImage是iOS开发者最常用的第三方框架之一,用于异步下载网络图片,缓存图片,Github源码地址
用CGImageCreateCopy或者CGImageCreateCopyWithColorSpace
测试方法比较简单,在一个可以tableView里面展示图片,图片是已经放在本地的10张图片,每张图片大于1MB
例如,SD为UIImageView提供的UIImageView+WebCache.m分类,有这些API:
2016-11-2319:56:15 发表评论 3,614℃热度 1.请简单说明多线程技术的优点和缺点? 2.请简单说明线程和进程,以及他们之间的关系? 3.请简单说明在iOS开发中有哪些多线程的实现方案? 4.请简单说明主线程的作用,以及使用注意点? 5.请简单列出NSThread线程的几种状态,并说明状态转换的逻辑? 6.请简单说明如何简单的解决多线程访问同一块资源造成的线程安全的问题,以及注意点? 7.请简单介绍下什么是原子和非原子属性? 8.请简单介绍下GCD这门技术? 9.请简
用CGImageCreateCopy 或者CGImageCreateCopyWithColorSpace函数拷贝
本文主要讲述 YBImageBrowser 的一些功能技术细节,代码架构思路,设计模式选择等,希望对组件原理感兴趣的朋友有所帮助,也可以作为如何高效构建图片浏览器的参考资料。
CocoaPods的缓存你了解吗?缓存的默认存储路径在哪里?缓存怎么手动清除?又有什么机制会触发自动清理?今天小菜带大家一窥究竟。
功能:图片下载、图片缓存、下载进度监听、gif处理等等 项目地址:https://github.com/rs/SDWebImage 常见面试题: SDWebImage的最大并发数是多少? _dow
减少网络流量,下载完图片后存储到本地,下载再获取同一张图片时,直接从本地获取,提升用户体验,能快速从本地获取呈现给用户。
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分为内存缓存(利用SDImageCache类的NSCache属性),磁盘缓存(利用NSFileManager),和操作缓存(利用runtime关联的字典属性)。下载之前先查询缓存,没有就下载并在下载后保存图片到缓存。
前言 在移动端,图片一直是流量大头,一些商品列表和详情等页面,图片大小动不动就以几百K,当然在某些比较大的公司会根据具体情况去加载相应尺寸的图片,这就意味着服务器必须提供多套尺寸的图片。而对传统的JPEG、PNG 和 GIF 这些图片格式的优化几乎已经达到了极致,而 Google在这个时候给了开发者一个新选择:WebP。在Google 的明星产品如 Youtube、Gmail、Google Play 中都可以看到 WebP 的身影,而 Chrome 网上商店甚至已完全使用了 WebP。国外公司如 Faceb
首先,SDWebImage 的图片缓存采用的是 Memory(内存) 和 Disk(硬盘) 双重 Cache
| 导语AVIF是一种基于AV1视频编码的新一代图像格式,压缩率高,画面细节好。移动端APP经常面临网络环境不稳定、需要帮用户节省流量等场景,那就使用AVIF图片吧。不过AVIF目前只在 iOS16、Android12 上得到原生支持,很多机型覆盖不到,怎么办?本文来教你一分钟集成AVIF解码器,兼容所有机型。 AVIF简介 AVIF是一种基于AV1视频编码的新图像格式,相对于JPEG,WEBP这类图片格式来说,它的压缩率更高,并且画面细节更好。而最关键的是,AV1 由谷歌发起的AOM(开放媒体联盟)推动,
SDWebImage是iOS开发中非常流行的一个网络图片加载库,如果你观察其源码,会发现其中的文件非常多,虽然文件数很多,但是作者的代码结构和条理却是非清晰。SDWebImage的代码结构基本可以分为3块:应用层类别、核心功能类、工具类与类别。其中我们最常使用的是应用层的类别。例如UIImageView的图片加载,UIButton的图片加载等。
在上一篇【iOS 组件化开发(一):远程私有库的基本使用】中我们已经实战了远程私有库的基本操作,但是组件不可能上传一次就完事了,随着业务的增加,我们的组件可能还需要添加更多的东西,或者修复一些问题,这
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我之前写过一篇博客,介绍缓存处理的三种方式,其中最难,最麻烦,最占内存资源的还是图片缓存,最近做的项目有大量的图片处理,还是采用了SDWebImage来处理,但是发现之前封装好的代码报错了。研究发现,是我用了新版的SDWebImage,好多方法都变了。 现在把代码贴出来,供大家参考。尤其是新手,看完这篇博客,图片缓存so easy。最后有demo供大家下载,先学习。 第一步,下载SDWebImage,导入工程。github托管地址https://github.com/rs/SDWebImage 第二步,在需
在使用SDWebImage加载图片时,尤其是加载gif等大图时,SDWebImage会将图片缓存在内存中,这样是非常吃内存的,这时我们就需要在适当的时候去释放一下SDWebImage的内存缓存,才不至于造成APP闪退。 SDWebImage 提供了 UIImageView、UIButton 、MKAnnotationView 的图片下载分类,只要一行代码就可以实现图片异步下载和缓存功能。 这样开发者就无须花太多精力在图片下载细节上,专心处理业务逻辑。
SDWebImage更新到如今这个版本,过程做了许多改进,性能已经非常的好了。以前就粗略的看过SDWebImage的源码,但是未做记录整理。再次阅读还是受益良多,故做此记录。SDWebImage的结构比较混乱,所以解析其调用顺序也是相当的绕啊。
iOS 中有的时候我们控件要做成圆形 或者是切成圆角,这个时候我们一般都会使用.layer.cornerRadius -> clipsToBounds = YES 的属性来切,这样完全能达到我们的效果,但是如果一个界面上需要切圆角的控件很多,并且列表很长的时候,尤其是像 tableView 那样如果每一个 cell 上都有大量的控件需要切,那么就会非常卡顿,帧数严重下降 。其实原因就是这样设置会触发离屏渲染,比较消耗性能。注意:png 图片 UIImageView 处理圆角是不会产生离屏渲染的。(ios9.0 之后不会离屏渲染,ios9.0 之前还是会离屏渲染)。这里先说下离屏渲染: ###### iOS 的渲染机制: CPU 计算好显示内容提交到 GPU,GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区,随后视频控制器会逐行读取帧缓冲区的数据,经过可能的数模转换传递给显示器显示。GPU 屏幕渲染有以下两种方式: On-Screen Rendering 意为当前屏幕渲染,指的是 GPU 的渲染操作是在当前用于显示的屏幕缓冲区中进行。 Off-Screen Rendering 意为离屏渲染,指的是 GPU 在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作。 由以上可以看出离屏渲染需要重新开辟新的缓存空间,必定要更加消耗资源。 通过查资料目前知道了设置了以下属性时,都会触发离屏绘制: shouldRasterize(光栅化) masks(遮罩) shadows(阴影) edge antialiasing(抗锯齿) group opacity(不透明) 复杂形状设置圆角等 渐变 我用一个现有的小 DEMO 来测试下,因为这个 demo 中没有切圆角,但是有阴影,一样可以出发离屏渲染,所以效果是一样的,在 tableView 中的自定义 cell 类中我设置了阴影如图:
关于SDWebImage的介绍就不多说了,网上很多。我们主要聊聊怎么阅读SDWebImage的源码。 阅读源码前首先我们要思考几个问题: 1.SDWebImage的下载流程是怎么样的? 2.SDWebImage怎么处理多线程并发? 3.SDWebImage怎么处理缓存? 4.SDWebImage怎么设置图片? 5.缓存多久?
在 iOS 开发中,异步网络图片下载框架可以说是很大的解放了生产力,通常情况下开发者只需要简单的代码就能将网络图片异步下载并显示到手机屏幕上,并且还带有缓存优化。
最近在我们的项目中出现了一个问题,暴力测试 高速上拉cell 不断加载出更多的cell 就会出现app 闪退。调试的时候 会发现 高速拉出很多cell的时候 内存 会有极大的浮动,拉出差不多200多个cell的时候就会出现闪退。为了弄清楚是怎么回事,我查了很多资料 ,也看了很多国外的博客 ,后来终于让我发现了问题所在,废话不多说 ,听我细细道来 1.首先是SDwebimage的原理: ---- UIImageView+WebCache:setImageWithURL:placeholderImage:op
typedef void(^SDExternalCompletionBlock)(UIImage * _Nullable image, NSError * _Nullable error, SDImageCacheType cacheType, NSURL * _Nullable imageURL);
网络相关 网络连接 AFNetworking - ASI不升级以后,最多人用的网络连接开源库,iOS的网络编程之AFNetworking使用,iOS的开发下载文件速度计算 , AFNetworking 3.0迁移指南 , AFNetworking2.0源码解析<一> ,AFNetworking2.0源码解析<二>,AFNetworking源码解析<三>,AFNetworking源码解析<四>。 Alamofire.swift - Alamofire是AFNetworking的作者mattt
CPU 和GPU 关于绘图和动画有两种处理方式CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器),CPU的工作都在软件层面,而GPU的在硬件层面。 总的来说,可以使用CPU做任何事情,但是对于图像的处理,通常GPU会更快,因为GPU使用图像对高度并行的浮点运算做了优化,所以,我们想尽可能的把屏幕渲染的工作交给硬件去处理,而问题在于GPU并没有无限制处理的性能,一旦资源用尽,即使CPU并没有完全占用,GPU性能还是会下降。 所以,目前大多的性能优化都是关于智能利用GPU和CPU,平衡它们之间工作负载。 Xcode
我也年轻过,我首先非常尊重每一个不远前来面试的每一个准小伙伴.我代码或者项目上的任何问题,都不会带进面试间!
与SDWebImage异步加载网络图片的功能相似,只是代码比较简单,功能没有SD的完善与强大,支持缺省添加图片,支持本地缓存。
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