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1.Android 14 HWUI 源码研究 View Canvas RenderThread ViewRootImpl skia
2.wxsqlite静态编译 sqlite3加密 的源码简单方法
3.skia发展历史
4.Flutter 新一代图形渲染器 Impeller

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，下载从Java层接收View绘制信息，源码通过唯一的下载渲染线程使用skia技术完成渲染任务。整体上，源码从应用程序到UI线程，下载区块链 开源码再到渲染线程，源码形成了清晰的下载层级关系。

       HUWUI的源码构建主要包括三个核心类，它们分别是下载：RecordingCanvas、Canvas、源码RenderNode、下载RenderProxy、源码RenderThread、下载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。织梦源码授权

       在全局循环中，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、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python差别矩阵源码创建流程在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，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，ip隧道 源码解析最终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。

wxsqlite静态编译 sqlite3加密 的简单方法

       针对需要在项目中集成sqlite3加密功能的需求，可选择wxsqlite作为解决方案。相较于其他推荐的工具，wxsqlite提供了更为简便的静态编译方式。

       通过使用xmake作为包管理器，发现wxsqlite的集成相对简单，无需面对复杂的库文件与配置问题。选择wxsqlite的理由在于其提供了合并的C文件，只需将其包含至项目中即可。

       首先，下载wxsqlite源码，并在对应的目录下找到需要的两个文件。这些文件是wxsqlite的关键组成部分，直接将它们加入到项目内即可实现功能集成。

       在构建系统中，只需简单配置，添加必要的包含路径，即可实现wxsqlite的pcm音频编码源码静态编译。整个过程简洁高效，无需面对繁琐的库文件管理和复杂配置。

       在项目中直接包含头文件，使用wxsqlite的加密功能即可。对于设置选项，通常默认配置已能满足基本需求，无需额外调整。

       使用wxsqlite后，可发现程序的执行文件大小略有增加，例如，加入SDL2后，执行文件大小增加了2M，加入skia后，增加了7、8M。这些额外的大小主要源自于所集成的额外依赖库。

       针对不需进行图形绘制的情况，可选择使用SVG格式替代，通过SDL_image库处理SVG文件，同样可以实现所需的视觉效果。这种方法在简化代码的同时，也减少了依赖库的使用，进一步优化了项目的大小。

       总体而言，通过wxsqlite实现sqlite3加密功能的过程简单明了，无需面对复杂的编译与配置问题。对于游戏项目而言，即使执行文件大小有所增加，对于整体的资源占用来说仍然属于较小的影响。

       使用wxsqlite后，观察到编译后的执行文件大小相较于其他方法，保持在合理的范围内，通常在1M以上。这表明在集成wxsqlite时，已较好地控制了对项目资源的影响。

skia发展历史

       自年Google购入Skia以来，这个项目一直保持着相对低调的姿态。转折点发生在年初，Skia的GL相关源代码首次公开，它成为了Google Android平台的关键图形引擎。随后，Google Chrome浏览器也接纳了Skia的技术，使其在浏览器渲染中发挥重要作用。随着Android和Chrome开源计划（Android的开源版本称为Chromium）的展开，Skia的原始源代码也随之公开，采用的是Apache License v2的许可协议，这与GPLv2有所不同。在Android和Chrome的源代码库中，都包含了对Skia的定制版本，如Chrome项目下的"chrome/trunk/src/skia"，这些定制主要针对各自平台的需求，如Android通过Linux Framebuffer接口与系统集成，而Chrome在开发中的Linux版本则使用Gtk+。

       值得注意的是，Skia本身并不直接处理底层环境的细节，如Linux Framebuffer或Gtk+的衔接，这就导致了Android和Chrome需要针对其各自的环境需求进行相应的代码修改，以确保系统的兼容性和流畅运行。这些定制版的Skia在各自的项目中扮演了不可或缺的角色，但原始的Skia项目本身并未涉及这些底层整合工作。[1]

Flutter 新一代图形渲染器 Impeller

       Flutter在年的Roadmap中提出需重新考虑着色器使用方式，计划重写图像渲染后端。此计划的初步成果是名为Impeller的渲染后端，本文将探讨Impeller解决的问题、目标、架构和渲染细节。

       背景部分， Flutter过去一年解决了不少Jank问题，但着色器编译导致的Jank问题一直没有解决。着色器编译Jank问题源于Flutter底层使用skia做2D图形渲染库，内部定义了SkSL（Skia shading language）。在光栅化阶段，skia生成SkSL着色器，再将其转换为特定后端（GLSL、GLSL ES 或 Metal SL）着色器，并在设备上编译，此过程可能耗时数百毫秒，导致数十帧丢失。通过在Flutter 1.版本中为GL后端实现SkSL预热机制，离线收集并保存应用程序中使用的SkSL着色器，进而提升性能。

       Impeller架构部分，Impeller是专为Flutter设计的渲染器，目前处于早期原型阶段，仅支持iOS和Mac系统，依赖flutter fml和display list，并实现了display list dispatcher接口，便于替换skia。其核心目标是解决着色器编译Jank问题。

       Impeller着色器离线编译部分，Impeller compiler模块是关键。在编译阶段，将compiler相关源码编译为host工具impellerc binary，利用impellerc compiler将所有着色器源码（包括顶点和片段着色器）编译为SPIR-V中间语言，再转换为特定后端的高级着色器语言（如Metal SL），并编译为shader library，同时生成C++ shader binding用于快速创建pipeline state objects。这样所有着色器在离线时被编译，运行时不需执行任何编译操作，提升首帧渲染性能。

       Impeller渲染流程部分，通过继承IOSContext、IOSSurface和flow Surface实现IOSContextMetalImpeller、IOSSurfaceMetalImpeller和GPUSurfaceMetalImpeller结构，对接flutter flow子系统。光栅化阶段，通过DisplayListCanvasRecorder合成Layer Tree，将所有layer中的绘图命令转换为DLOps，并存储到DisplayList结构。随后，使用DisplayListDispatcher执行所有Ops，将信息转换为EntityPass结构。接着，使用RenderPass从Root EntityPass开始遍历，将每个Entity转换为Command结构，生成GPU Pipeline，设置顶点和片段着色器的数据，将顶点数据和颜色或纹理数据转换为GPU buffer。最后，开始渲染指令编码阶段，根据MTLCommandBuffer生成MTLRenderCommandEncoder，遍历所有Commands，设置PipelineState、Vertext Buffer和Fragment Buffer，提交command buffer。

       总结部分，Impeller通过离线编译着色器、优化渲染流程等手段解决着色器编译Jank问题，显著提升渲染性能。Flutter重写图像渲染后端的决心可见一斑，期待Impeller能进一步提升Flutter的渲染性能。