作者：何瑾(潇珺)

本文为《Cube 技术解读》系列第四篇文章，往期文章欢迎大家回顾。

• 《Cube 技术解读 | Cube 小程序技术详解》
• 《Cube 技术解读 | 支付宝新一代动态化技术架构与选型综述》
• 《Cube 技术解读 | Cube 卡片技术栈详解》

阿里是个重运营的公司，前端开发者居多，2016-2017年，在Weex还是1.0时代，React Native开源还没多久，Flutter还没诞生的时候，如何在贴合前端开发环境的前提下，快速铺到android/iOS双平台是个大热点，支付宝内部孵化一个动态化跨平台方案顺势而生。

前面三篇文章分别介绍了Cube当前架构，Cube卡片和Cube小程序技术产品形态。这篇文章主要讨论Cube的渲染设计，帮助大家了解Cube卡片渲染技术的前世今生。

Native原生渲染的问题

我们都知道一个原生view渲染上屏需要几个步骤，以android举例：create、measure、layout、draw，这些需要在主线程完成，当实现原生列表时，即使完美复用item，对不同数据渲染时，也需要measure、layout、draw几步缺一不可，而且随着view嵌套层级越深，对主线程资源消耗越大，当列表fly起来以后，帧率快速下降，造成页面卡顿，基于这个问题，cube在调研期间，如何解决渲染效率是重要的一part。

通常来说优化列表滚动帧率，也就是view层级、布局复杂度、去掉不必要背景色，解决过度绘制，图片懒加载、item复用等方面下手，但根本还是绕不过measure、layout、draw。彼时的weex和RN，也都还是将html中的标签映射到平台层view，在某些场景下，开发者又不能像原生开发一样自行优化，在渲染性能上饱受诟病。因此cube调研期间渲染目标是：优化渲染效率+跨平台。

跨平台异步渲染方案

异步渲染

基于上面提到的背景和需求，那么我们就想，能否有一种方式，把关键步骤移除出线程呢，即异步渲染。在列表滚动时基本只有系统手势和列表本身滚动算法、动画需要占用主线程，将大大提高帧率。视图内元素绘制的产物是一个像素缓存（Cube采用的设计是Bitmap），回到主线程给视图进行刷新显示。

跨平台架构

另一个目标跨平台，是要做到可以快速扩展其他平台，cube将涉及平台的部分分离出来，形成platform 层。

platform

这里提供了各平台通用的标准c++原子接口，在不同平台用平台语言实现，初步只实现了android、iOS两个平台，android通过jni调用java方法，iOS在实现文件中c++、OC混编。如果未来需要扩展其他平台例如macOS，只需实现platform层定义的接口即可，可以达到快速扩展其他平台的目标。

core

library是基于platform原子接口用c++实现的是基础库，例如文件IO、UI控件、图片下载、消息通讯等，供上层引擎使用。library之上，就是cube渲染的核心实现，渲染部分包括数据模型和渲染逻辑，组件库指cube内部支持的一些系统实体控件，或者开发者可外接的实体组件。

下图是第一版cube渲染架构图。

cube渲染架构图

异步渲染技术选型

前面提到了，异步渲染方案里异步绘制的“产物”是一张bitmap交给“容器”View，为什么是bitmap呢，看起来对内存很不友好，View又是个什么View，有没有特殊性，下面聊聊cube调研时期都研究过哪些方案，最终为什么选型bitmap。

Android平台技术选型

android的选型之路坎坷崎岖，最先能想到的支持独立渲染线程的textureView、GLSurfaceView做为容器，但有明显缺陷，是不能用于常见业务的列表场景的，只能应用于特定场景。

SurfaceView、GLSurfaceView

SurfaceView从android1.0开始就有，主要特点是它的渲染可以在子线程中实现，因此存在的问题是，虽然它继承View，但是它拥有独立的Surface，不在View hierachy中，它的显示也不受View的属性控制，因此不能像普通view一样缩放平移，更不能作为item放在listView/RecycleView中当作普通view使用，滚动起来会有不同步的问题。

GLSurfaceView继承SurfaceView，它自带GLThread，有和GLSurfaceView相同的问题，总之，这两个view更适合单个视频渲染或者像地图类渲染场景。

有人可能要问，整个页面都用SurfaceView/GLSurfaceView不就行了，连列表也在render线程实现？这里两个问题：

1、如果列表容器也在render线程实现，正如现在的flutter一样，那么列表滑动手势处理需要自己实现，比如drag，fling，各种列表滚动个动画，以及滚动加速度计算等，成本很高。并且，touch事件捕获仍然依赖平台层，而处理事件需要切换到render线程，这中间一定有线程切换成本造成的不跟手的体验问题。现在很多基于flutter引擎改造的渲染引擎，正面临着这些问题；

2、在当时cube团队的主要目标是快速验证 ，列表的实现这种成本过高，不是主要矛盾所在。

TextureVIew

textureView是google从android4.0开始提供的，它的出现很大程度上是为了弥补SurfaceView、GLSurfaceView与原生View融合的不足，基于上面一节描述的这两个view与原生view一起动画的问题，textureView似乎更适合我们的场景，既能支持独立render线程，又能保证与原生view完美融合。

但是，在实际的调研过程中发现，textureView的渲染机制，不适用于长列表，如果每个列表的item是一个textureView，那么就涉及到出屏回收，进屏创建，否则会带来内存问题。而回收和创建SurfaceTexture是异步过程，出现了闪黑屏问题。除此之外，进一步发现textureView的数量和容量（每个view的尺寸累计）存在某个上限，而且不同手机上限也差异很大。简单说，这是一个看起来很美好，但是兼容性坑无数的技术路线。

Bitmap+普通View

最终选择了bitmap看起来并不完美的方案，虽然这被大多数android开发认为bitmap带来大量内存消耗，视为不可接受，但随着cube的应用范围越来越广，这逐渐被证明是在当时，最普适的一个方案。

每一个layer对应一个系统view，每个view的绘制内容在子线程通过CanvasAPI异步绘制在bitmap上，当view上屏时，系统onDraw绘制这个bitmap“产物”。

BitmapCache

虽然用了Bitmap绘制方案，但必须要考虑内存过载的问题，这里我们采用了BitmapCache，主要针对列表类型场景，依赖系统的item回收回调通知，将bitmap画布放入Cache，item上屏渲染时，优先从cache取bitmap画布使用，优先取相同大小的，如果不存在，则取width、height大于目标width、height，让view只绘制bitmap局部，达到正确渲染的目的

iOS平台技术选型

iOS的实现原理与android大致相同，区别是，iOS异步线程绘制完成的“产物”，不会在UIView的drawRect里利用CoreGraphics进行渲染，这种方式效率很低，页面卡顿明显，最终采用的是将画布赋值给UIView的layer，托管给系统渲染layer。

渲染技术的演进

上面讲了cube异步渲染大体方案和关键技术选型，事实上，从19年初上线答答星球，到现在，cube在支付宝内应用越来越广泛，这中间也伴随着cube团队根据实际业务场景不断摸索、优化的过程，渲染链路经历了两次重构。需要强调的，这个演进过程是在严格的内存/性能下完成的，而且要对Android兼容性做出妥协。一些看起来不那么优雅或者先进的设计，事实上是不得不这么做，比如选择Bitmap作为像素缓冲，比如接入三方组件的设计等。从某种意义上，抛开约束谈论技术优劣也意义不大。我们曾经借鉴flutter的部分，但Cube最终还是沿着适合自身场景的技术路线往前走。

常见术语

• LayoutTree：DomApi通过add、update、remove构建的经过yoga布局的，用来描述节点父子关系，包含布局信息的原始树型结构；
• RenderTree：用来描述绘制节点父子关系，包含绘制信息的树型结构，与layoutTree的区别举例：一个layoutNode visible为gone，则该节点不会在RenderTree中出现；
• Layer：一般情况下，根节点及其子节点绘制在同一个画布上，定义为一个layer，对应平台层一个view，当子节点有动画属性，或者超出父节点范围，则需要独立出一个layer；
• LayerTree：上面提到的layer节点，构建的树型结构，一个layer对应平台层一个view，我们叫ContainerView；
• 实体节点：需要独立layer的节点为实体节点；
• 虚拟节点：除了实体节点以外，其他节点均会被绘制在父容器的画布上，这些是虚拟节点。

演进过程

调研初期——1.0验证方案的可行性

调研时期验证方案可行性，场景比较简单，以支付宝内朋友动态页面为验证场景，每条状态（一个item/cell）作为一个渲染单元，这里只考虑了layerTree只有一个layer的情况，头像、昵称、时间、配图、“赞”、“赏”，“评”等元素均绘制在root节点对应的layer上，“赞”、“赏”，“评”文本旁边的小图标则作为外接实体组件，通过addSubView添加在rootLayer的View上。

数据模型

如下图所示，根据layoutTree构建RenderTree，但非渲染节点不在renderTree上，layerTree只有一个自绘制layer（rootLayer），和其他自定义组件X，最终除自定义组件外，其他所有节点都绘制在rootLayer上。

渲染流程

bridge线程通过DomApi构建layoutTree，当主线程触发渲染时，主线程根据layoutTree构建RenderTree，构建过程中遇到外接实体组件，创建实例并addSubView，之后切换子线程绘制RenderTree，即rootLayer上的所有虚拟节点，绘制完成后切换主线程贴图（bitmap“产物”）。

缺点

• 不能支持多layer结构
• 实体view没有复用，也就是朋友动态列表中有多少item/cell，就会有多少“赞”、“赏”，“评”实体组件

但这个调研验证了异步渲染的可行性，在列表滚动时帧率大幅提升。

产品化时期——2.0支持多layer

前面验证了可行性，在进行产品化设计时，就必须要满足多layer结构了，即实际的一张卡片中，会有一个或几个不同的节点被设置为layer，这些节点及其子节点，分别绘制在不同画布上，供不同的layer渲染。

数据模型

改进之处时layerTree里有个多layer节点，layer节点下面的子虚拟节点，将绘制在该layer的bitmap“产物”上。

渲染流程

brige线程构建layoutTree的过程中，每个指令（addNode、removeNode……）都会相应分发到render模块的主线程，render根据指令构建RenderTree，并用指令信息生成task入队，当VSync信号来时，触发任务出队并去重，构建layerTree，不同layer分发到不同draw线程绘制，绘制完成后切主线程贴图（bitmap“产物”）。

缺点

• 主线程计算量大，可能造成卡顿
• render节点既包含绘制信息，是绘制对象，还包含逻辑，例如display:"none"节点忽略不显示，职责不清晰。

优化时期——3.0取长补短

上面可以看到renderTree的构建以及layerTree的构建，都是在UI线程，在节点数比较多活复杂的情况下会造成UI的卡顿，为了追求极致滚动帧率，尽可能减少主线程计算内容，优化3.0版本将renderObject构建layer、以及计算节点变更导致的绘制影响范围，的部分改在子线程完成，形成了现在线上运行的版本。

数据模型

新增了PaintTree这个结构，它挂载在Layer节点上，样式和属性值从RenderTree拷贝而来，但不涉及任何逻辑处理，单纯的是一个绘制对象，每个绘制任务只绘制paintTree上的paint节点，与layerTree和renderTree没有并发问题。

渲染流程

layout线程构建layoutTree，切换到render线程构建renderTree，当平台层触发渲染，切换到renderTree构建layerTree，并计算影响范围等，切换到主线程将layer对应的实体化View添加在容器View上，生成绘制任务在paint线程执行，绘制结束后切换主线程贴图（bitmap产物）。

缺点

• render线程繁忙时造成的闪白率升高

以上就是cube渲染从诞生到现在线上方案的演进，目前在支付宝端内卡片形态接入业务超过20+，线上运行的卡片模版个数达到500多个，显示PV过百亿，经受住了各业务方的考验。

但在技术支持中也发现了一些问题，例如渲染任务过多时，render线程阻塞排队，不能及时消费导致白屏概率变大，最近cube也在继续研究优化方案。

存在的问题

两端一致性问题

• cube目前的绘制api，采用的系统平台层提供的CanvasApi（iOS是CoreGraphics），这就导致了两个平台在绘制点线面的细节上必须两端人工代码对齐，否则就会产生效果差异，当新增一些feature，例如支持点划线，需要两个平台各自实现DrawDottedLine接口，但这个问题，cube团队正调研自绘制，即使用skia api将绘制接口下沉到c++，实现跨平台自绘制；
• 文本也是容易产生差异的一个点，利用平台层api对文本进行布局，在绘制时调用布局的api进行绘制，因此可能会产品平台差异，但cube团队目前已经在Cube小程序上把文本布局，布局算法下沉在c++层，不依赖平台api，实现双平台一致；限于内存/性能的约束尚未在Cube卡片上应用。

闪白问题

因为滚动采用的异步渲染，所以必然会产生主线程卡片已经上屏，异步绘制还未完成造成的闪白问题，线程切换有成本，这个闪白理论上一定存在，只是时间长短问题，cube团队致力于提高渲染效率，将线程切换带来的损耗降到最低，使用户在列表滚动中体验提升。

未来规划

针对目前已知的问题，cube团队致力于持续优化，主要优化点包括但不限于以下：

• 渲染快照，提高冷启的渲染效率，减少闪白时间；
• 渲染策略，例如预渲染、同异步绘制自适应、线程模型优化、组件缓存和预加载等，减少闪白率，提升渲染效率；
• 用于Cube卡片的yoga布局引擎优化，提升layout布局效率；
• skia自绘制实现，实现双端一致性；

cube的渲染技术的应用包含卡片和小程序两种技术形态，场景包括支付宝端内、端外、IOT等多样化场景，团队成员将持续在渲染性能、用户体验、以及工具链等方向持续发力，努力把产品打磨好，把开发者服务好，成长为具有竞争力的跨平台动态化渲染方案。

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