1.Android 14 HWUI 源码研究 View Canvas RenderThread ViewRootImpl skia
2.Spring-data-redis 源码+ Lettuce 如何使用 Pipeline
Android 14 HWUI 源码研究 View Canvas RenderThread ViewRootImpl skia
HUWUI是Android系统中负责应用可视化元素绘制的核心组件,其架构主要在C++层实现,源码从Java层接收View绘制信息,源码通过唯一的源码渲染线程使用skia技术完成渲染任务。整体上,源码从应用程序到UI线程,源码xwork 源码再到渲染线程,源码形成了清晰的源码层级关系。
HUWUI的源码构建主要包括三个核心类,它们分别是源码:RecordingCanvas、Canvas、源码RenderNode、源码RenderProxy、源码仿网易星球源码RenderThread、源码CanvasContext、源码IRenderPipeline。在Java层,主要涉及两类Canvas,RecordingCanvas用于记录绘制指令,Canvas则是直接用于渲染。RecordingCanvas在构造时创建,而Canvas在调用时创建。这两个类在C++层分别对应SkiaRecordingCanvas和SkiaCanvas,后者直接引用SkCanvas。
在全局循环中,旅行网源码UI线程与渲染线程之间的协同操作至关重要。具体流程包括:新创建Activity后,附着到对应的PhoneWindow,然后调用PhoneWindow的setContentView方法,将View添加到DecorView作为子节点。接着,DecorView与ViewRootImpl对接,完成View的更新与渲染。整个过程包含了measure、layout和draw等复杂子流程。
渲染线程创建与核心对象紧密关联,主要包括RenderProxy、广告源码是什么RenderThread和DrawFrameTask。RenderProxy负责Java层信息的衔接,RenderThread作为进程唯一的渲染线程,持有DrawFrameTask和CanvasContext,完成一帧的绘制任务。指令记录流程的核心在于使用C++层的RecordingCanvas将View属性和绘制信息记录到DisplayList中,进而完成指令的渲染。
Surface、ANativeWindow、EGLSurface的创建流程在ViewRootImpl的performTraversals函数中初始化。ReliableSurface的封装和EGL与Skia环境的创建主要在RenderThread的requireGlContext函数中实现。从源码分析,paomo47源码这一过程通常在三个地方调用。
View树与RenderNode树之间的协作关系明确,一个Application进程对应多个Activity,每个Activity与一个PhoneWindow绑定,PhoneWindow持有DecorView,DecorView对应一个ViewRootImpl,而ViewRootImpl与ThreadedRender模块对接。ThreadedRender与C++层的RenderProxy一一对应,RenderProxy持有关键对象,如RenderThread、CanvasContext、DrawFrameTask等。RenderThread是单例模式,进程唯一,负责一帧绘制的逻辑。
在RenderPipeline模块中,关键操作包括makeCurrent、draw和swapBuffers。Native Canvas在这一过程中扮演了桥梁角色,接收Java API调用,而RecordingCanvas完成Op记录,最终DisplayListData存储这些Op。
skia的核心资源主要在三个使用场景中发挥作用,具体细节需深入分析,这些资源对于实现高效、稳定的渲染效果至关重要。
Spring-data-redis + Lettuce 如何使用 Pipeline
在探讨Spring-data-redis与Lettuce的Pipeline使用方法时,首先需要理解Spring-data-redis和Lettuce的基本原理及其如何协同工作。使用Pipeline的主要目的是减少网络传输次数,提升操作效率。具体配置和使用流程如下:
在Spring-data-redis与Lettuce的集成中,Pipeline通过RedisCallback进行操作。正确的使用方式是:在异步专用连接上执行回调,而避免直接通过RedisTemplate调用。
要实现Pipeline生效,需确保所有操作在同一个连接上执行,并且使用回调。当使用Pipeline时,操作会首先本地缓存,然后统一发送到Redis服务端执行,最后接收并返回结果集。
Lettuce中有一个AutoFlushCommands配置,其默认为false,表示每接收到一个命令即发送到服务端。若配置为false,则会缓存所有命令,直至手动调用flushCommands方法,将所有命令一并发送至服务端,实现Pipeline功能。
自Spring-data-redis 2.3.0版本,已支持Lettuce的Pipeline配置。配置步骤为:在RedisTemplate中设置shareNativeConnection为false,避免使用共享连接,以防止阻塞等待连接。同时,确保连接池的大小大于预期并发线程数。
关闭共享连接的原因在于要使用PipeliningFlushPolicy,此策略要求每次获取独占连接。Pipeline的实现逻辑在PipeliningFlushPolicy的源码中得到了体现,特别是flushOnClose和buffered两种实现方式。关闭共享连接,实际上是为了正确地执行Pipeline操作。
总之,正确配置Spring-data-redis和Lettuce的Pipeline,结合合理的连接管理和策略选择,可以显著提升Redis操作效率。