重度使用Flutter研发模式下的页面性能优化实践

原创余玠阿里云开发者

一 Flutter页面性能优化的挑战

淘宝特价版是集团内应用Flutter技术场景比较多，且用户量一亿人以上的应用了。目前我们首页、详情、店铺、我的，看看短视频，及评价，设置等二级页面都在用Flutter技术搭建。

我们发现使用Flutter经常会遇到性能问题。因为Flutter严格意义上仅是一种“UI渲染框架”，它通过异步来来实现子线程渲染UI，并且通过Skia保证两端“渲染的一致性”。但子线程执行并渲染，且动态库打包这些策略并非“一片通吃”，会导致损耗页面打开性能及可交互时长的增加。试想，app启动时动态库加载的dynamic binding（影响启动时长），页面启动时主线程启动了页面，但ui渲染却需要等待Flutter的子线程执行并渲染，低端机上页面会短暂白屏（页面未渲染影响可交互时长，虽然fps欺骗性的提高了）。

Flutter有性能瓶颈，但重度使用Flutter研发的我们是如何做到性能优化的？本篇会就基础链路各Flutter页面的优化策略，分享我们的实践！

二模块级混合——首页的优化实践

首页最开始是全部采用Flutter+DXFlutter（面向Flutter的UI动态化框架）实现，业务实现一切ok，但发版的时候测试同学发现首页的启动性能突然比上个版本跌了1s。这个问题是必然的，因为Flutter是动态库要延迟加载和绑定，同时DXFlutter大量的模板逻辑也会极大消耗性能。

问题很难解，当时我们就是否继续全部Flutter，但优化引擎和DXFlutter，还是回退为Native实现产生了分歧。如果回退Native，则首页及搜索的分类tab技术方案都要切回native，成本巨大。最终，我们根据特价版的现状及经验，拍板采用：app启动时首页推荐等采用Native实现，但搜索实现的其他tab分类继续采用Flutter，如此不会对搜索业务研发模式产生影响，又能避免Flutter带来启动性能的损耗。

但是该方案会遇到一个技术挑战：我们使用的Flutter混合栈FlutterBoost仅支持页面级混合，还不支持页面内模块级混合。因为Flutter是单window的设计策略，如果模块级混合必然会遇到Flutter页面生命周期的管理及渲染窗口尺寸的一致性问题。

前一个问题是因Flutter是单引擎引起的。当模块切换的时候，新模块显示需要连接引擎重新触发渲染，否则页面会空白或不可交互。这个在FlutterBoost中早就做了。

后一个问题是单window，Flutter页面上弹框Native页面都会导致页面布局问题。

但模块级混合明显是技术可行的，我们在AliFlutter正物、来一等同学的参与下，很快就开发出了可以容纳Native、Flutter甚至其他类型如WebView的模块级混合容器。如下图：

我们通过一个FlutterWrapperVC，基于FlutterBoost解决单引擎渲染问题，根据模块可见性切换FlutterEngine和虚拟机，保证当前可见的模块能正常渲染，并执行底层的Flutter代码；然后通过Window大小强制修正解决了单window问题，解决布局问题。最后我们也考虑到了模块复用性，将这个能力组件化，并封装到这里：LTaoUIKit。

pod LTaoUIKit '0.0.3.89'

基于这个方案之后，这么改造后，首页的启动实践至少提升1s。更重要的是首页的研发就如围棋里建了两眼，活出了一片。后面推荐页基于native dxcontainer实现后，就直接可以复用之前淘宝等成熟app的优化经验。

后面我们优化RT，DX模板打底，图标本地化，图片压缩多管其下，首页启动性能稳稳提升。

同事后面对首页的启动链路做了分步治理，并做了较为体系化的治理建设：

三数据预取与FFI——纯Flutter页面的优化实践

上面探讨模块混合Flutter页性能优化，本节则讲整个页面均是Flutter实现的优化策略，这应该也是大部分Flutter开发者常遇到的。通过这种方式，以特价版详情页为例，我们在之前的优化结果上又再优化了100多ms，以下是具体数据：

Android(vivo y67): 80～100ms
iOS(iPhone6): 120~200ms

首先，Flutter页面会遇到哪些性能瓶颈？从Flutter机制看，他其实是个能较好解决“多端一致问题”的“UI渲染框架”，虽然提供了通过bridge访问native，但Flutter bridge性能极差，涉及到了线程切换，字符编码等问题（后面会讲）。所以，我们使用Flutter应该避免直接通过Flutter来解决IO等资源访问的工作，而且这些工作应尽量放在native侧。

显然app一张页面的启动，往往涉及到请求服务端准备渲染数据。同时，从路由跳转，到通过Engine初始化Native的VC或者activity到Engine构造Rasterrizer还涉及Engine层面的线程等待。这些时间其实可以做不少事情，我们可以将服务端数据请求放在这个阶段，这就是我们希望做的“数据预取”。

其实“数据预取”在淘宝上已经大规模用了，但在Flutter页面上所显示的优越性则会更强，因为Flutter页的多线程切换太多了，很容易就掉入channel bridge的陷阱。如我们详情页最开始也用了数据预取，但数据预取调用是从Flutter发起的，性能似乎有提升，但并不那么明显。为什么？以下是从Flutter发起一个mtop请求的流程图，可以从其中一窥究竟：

上图UI线程是指Flutter的ui线程，并非系统主线程。请求从“开始”处开始，兜兜转转，要经历2次线程切换等待，多次的数据encode和decode，造成的性能损耗还是蛮多的，分析如下：

首先，一旦某个情形下设备cpu紧张，则Flutter的请求/数据返回会迟迟无法送达到native或者Flutter。

其次，当数据量大的情形下，数据encode和decode也会耗费更多时间。

最后，页面打开经常遇到Engine和Native之间谁先启动的问题。比如VC启动了，这个时候并不能马上就给Flutter发送message，因为Flutter Engine可能还没有准备好，此时message丢失，双方都不知道。这个问题在FlutterBoost中遇到不少。

我们最终通过以下策略来解决：

数据预取在Native侧发起，在页面路由构造Native VC/Activity时，就马上发起mtop等请求。

mtop返回的数据优先不通过channel bridge返回给Flutter层，而是通过ffi机制供Flutter直接读取。

上面native侧必须暂存数据，但为避免长久引用造成资源泄漏，采用LRU策略缓存数据（iOS不能用NSCache，猜猜为什么）。

考虑到有些页面数据可以持久化存储，供下次使用，我们构造了多级缓存策略。

将上面能力全部组件化，以供其他业务复用。

详细的设计如下：

首先，基于ffi和native侧数据预取，优化后的数据请求链路如下：

右上角之所以还有channel bridge是为解决Native请求返回慢于Flutter页面渲染的情形下的数据刷新。

其次，我们构建了多级缓存策略和缓存失效及复用策略，以支持部分页面数据的持久化复用提升首屏渲染性能：

以缓存复用策略为例，我们支持以下策略：

激进型：第二次请求直接使用上一次缓存数据，不再马上刷新数据，待缓存自然过期后刷新。该策略适用于页面数据不常变的情形。

正常型：第二次请求可使用上一次缓存，但仍需请求并马上刷新数据。该策略比较普适，适合数据变化不频繁的情形。

保守型：第二次请求不可使用上一次缓存，需请求最新数据。适合强实时性的页面数据渲染。

最后，我们将这些能力做了封装，比如iOS侧，我们以单独的SDK集成：

pod LTPrefetch '1.0.1.19'

目前基础链路如详情，我的，店铺，mini详情等都采用了这个方案进行优化，启动实践均有了不错的提升。

四其他优化实践

其他还有很多优化实践。有些是淘系已经实践过的，有些是特价版根据Flutter的特点有所改动的。这里不详细说了，仅就我们使用过的列个列表：

详情从首页借图。

资源压缩及本地预置：如首页dx模板预置，Json压缩及预置，图片压缩及预置。

数据提前异步加载。如我的页面数据，其实在用户登陆的时候就会异步加载并缓存下来，然后通过上面的缓存更新策略来更新。

优化服务端RT，精简协议。

其他。

五最后

其实我们的优化策略更多在上层应用上做了优化，UC那边在Flutter Engine层面做了优化，后期可以考虑使用他们引擎，相信页面打开性能会更上一层楼。

同时上面的ffi及数据预取也可以做的更激进一些。如通过Dart2Native的方式，完全实现Json数据的encode和decode本地实现，容器访问的本地实现，估计还能提升至少50ms的时间。

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