深入理解Flutter引擎线程模式

在终端业务需求日益复杂，版本迭代日趋于频繁的情况下，我们迫切需要优秀的多端统一跨平台开发方案以提升研发效率。目前已有类似RN，Weex这种通过JavaScript桥接到Native的终端技术方案。但是，基于JavaScript的桥接模式有JavaScriptCore自身的性能瓶颈和桥接层的消耗。闲鱼产品界面的复杂度和我们制定的高性能基线使得我们无法选择这些方案。

目前我们正在积极尝试和探索Flutter在业务中的实践以追求更加高性能的跨平台终端方案。同为跨平台技术，Flutter为什么有其它方案所不具备的高性能特性？

Flutter在Rlease模式下直接将Dart编译成本地机器码，避免了代码解释运行的性能消耗。
Dart本身针对高频率循环刷新（如屏幕每秒60帧）在内存层面进行了优化，使得Dart运行时在屏幕绘制实现如鱼得水。
Flutter实现了自己的图形绘制避免了Native桥接。

Flutter体系结构：

为了更好地应用和实践，我们需要深入到引擎内部去理解的它的实现原理和构造。线程一直是在开发当中令人比较头疼的话题，我们也在实践过程中踩过不少坑，本文就Flutter引擎的线程模式进行一些探讨。

对于刚接触Flutter的朋友，更加详尽的Flutter相关信息可以浏览它的官方网站：Flutter IO

Flutter 线程模型

Flutter Engine自己不创建管理线程。Flutter Engine线程的创建和管理是由embedder负责的。Embeder指的是将引擎移植到平台的中间层代码。

Flutter Engine要求Embeder提供四个Task Runner。尽管Flutter Engine不在乎Runner具体跑在哪个线程，但是它需要线程配置在整一个生命周期里面保持稳定。也就是说一个Runner最好始终保持在同一线程运行。这四个主要的Task Runner包括：

Platform Task Runner

Flutter Engine的主Task Runner，运行Platform Task Runner的线程可以理解为是主线程。类似于Android Main Thread或者iOS的Main Thread。但是我们要注意Platform Task Runner和iOS之类的主线程还是有区别的。

对于Flutter Engine来说Platform Runner所在的线程跟其它线程并没有实质上的区别，只不过我们人为赋予它特定的含义便于理解区分。实际上我们可以同时启动多个Engine实例，每个Engine对应一个Platform Runner，每个Runner跑在各自的线程里。这也是Fuchsia（Google正在开发的操作系统）里Content Handler的工作原理。一般来说，一个Flutter应用启动的时候会创建一个Engine实例，Engine创建的时候会创建一个线程供Platform Runner使用。

跟Flutter Engine的所有交互（接口调用）必须发生在Platform Thread，试图在其它线程中调用Flutter Engine会导致无法预期的异常。这跟iOS UI相关的操作都必须在主线程进行相类似。需要注意的是在Flutter Engine中有很多模块都是非线程安全的。一旦引擎正常启动运行起来，所有引擎API调用都将在Platform Thread里发生。

Platform Runner所在的Thread不仅仅处理与Engine交互，它还处理来自平台的消息。这样的处理比较方便的，因为几乎所有引擎的调用都只有在Platform Thread进行才能是安全的，Native Plugins不必要做额外的线程操作就可以保证操作能够在Platform Thread进行。如果Plugin自己启动了额外的线程，那么它需要负责将返回结果派发回Platform Thread以便Dart能够安全地处理。规则很简单，对于Flutter Engine的接口调用都需保证在Platform Thread进行。

需要注意的是，阻塞Platform Thread不会直接导致Flutter应用的卡顿（跟iOS android主线程不同）。尽管如此，平台对Platform Thread还是有强制执行限制。所以建议复杂计算逻辑操作不要放在Platform Thread而是放在其它线程（不包括我们现在讨论的这个四个线程）。其他线程处理完毕后将结果转发回Platform Thread。长时间卡住Platform Thread应用有可能会被系统Watchdot强行杀死。

UI Task Runner Thread（Dart Runner）

UI Task Runner被Flutter Engine用于执行Dart root isolate代码（isolate我们后面会讲到，姑且先简单理解为Dart VM里面的线程）。Root isolate比较特殊，它绑定了不少Flutter需要的函数方法。Root isolate运行应用的main code。引擎启动的时候为其增加了必要的绑定，使其具备调度提交渲染帧的能力。对于每一帧，引擎要做的事情有： - Root isolate通知Flutter Engine有帧需要渲染。 - Flutter Engine通知平台，需要在下一个vsync的时候得到通知。 - 平台等待下一个vsync - 对创建的对象和Widgets进行Layout并生成一个Layer Tree，这个Tree马上被提交给Flutter Engine。当前阶段没有进行任何光栅化，这个步骤仅是生成了对需要绘制内容的描述。 - 创建或者更新Tree，这个Tree包含了用于屏幕上显示Widgets的语义信息。这个东西主要用于平台相关的辅助Accessibility元素的配置和渲染。

除了渲染相关逻辑之外Root Isolate还是处理来自Native Plugins的消息响应，Timers，Microtasks和异步IO。我们看到Root Isolate负责创建管理的Layer Tree最终决定什么内容要绘制到屏幕上。因此这个线程的过载会直接导致卡顿掉帧。如果确实有无法避免的繁重计算，建议将其放到独立的Isolate去执行，比如使用compute关键字或者放到非Root Isolate，这样可以避免应用UI卡顿。但是需要注意的是非Root Isolate缺少Flutter引擎需要的一些函数绑定，你无法在这个Isolate直接与Flutter Engine交互。所以只在需要大量计算的时候采用独立Isolate。

GPU Task Runner

GPU Task Runner被用于执行设备GPU的相关调用。UI Task Runner创建的Layer Tree信息是平台不相关，也就是说Layer Tree提供了绘制所需要的信息，具体如何实现绘制取决于具体平台和方式，可以是OpenGL，Vulkan，软件绘制或者其他Skia配置的绘图实现。GPU Task Runner中的模块负责将Layer Tree提供的信息转化为实际的GPU指令。GPU Task Runner同时也负责配置管理每一帧绘制所需要的GPU资源，这包括平台Framebuffer的创建，Surface生命周期管理，保证Texture和Buffers在绘制的时候是可用的。

基于Layer Tree的处理时长和GPU帧显示到屏幕的耗时，GPU Task Runner可能会延迟下一帧在UI Task Runner的调度。一般来说UI Runner和GPU Runner跑在不同的线程。存在这种可能，UI Runner在已经准备好了下一帧的情况下，GPU Runner却还正在向GPU提交上一帧。这种延迟调度机制确保不让UI Runner分配过多的任务给GPU Runner。

前面我们提到GPU Runner可以导致UI Runner的帧调度的延迟，GPU Runner的过载会导致Flutter应用的卡顿。一般来说用户没有机会向GPU Runner直接提交任务，因为平台和Dart代码都无法跑进GPU Runner。但是Embeder还是可以向GPU Runner提交任务的。因此建议为每一个Engine实例都新建一个专用的GPU Runner线程。

IO Task Runner

前面讨论的几个Runner对于执行任务的类型都有比较强的限制。Platform Runner过载可能导致系统WatchDog强杀，UI和GPU Runner过载则可能导致Flutter应用的卡顿。但是GPU线程有一些必要操作是比较耗时间的，比如IO，而这些操作正是IO Runner需要处理的。

IO Runner的主要功能是从图片存储（比如磁盘）中读取压缩的图片格式，将图片数据进行处理为GPU Runner的渲染做好准备。在Texture的准备过程中，IO Runner首先要读取压缩的图片二进制数据（比如PNG，JPEG），将其解压转换成GPU能够处理的格式然后将数据上传到GPU。这些复杂操作如果跑在GPU线程的话会导致Flutter应用UI卡顿。但是只有GPU Runner能够访问GPU，所以IO Runner模块在引擎启动的时候配置了一个特殊的Context，这个Context跟GPU Runner使用的Context在同一个ShareGroup。事实上图片数据的读取和解压是可以放到一个线程池里面去做的，但是这个Context的访问只能在特定线程才能保证安全。这也是为什么需要有一个专门的Runner来处理IO任务的原因。获取诸如ui.Image这样的资源只有通过async call，当这个调用发生的时候Flutter Framework告诉IO Runner进行刚刚提到的那些图片异步操作。这样GPU Runner可以使用IO Runner准备好的图片数据而不用进行额外的操作。

用户操作，无论是Dart Code还是Native Plugins都是没有办法直接访问IO Runner。尽管Embeder可以将一些一般复杂任务调度到IO Runner，这不会直接导致Flutter应用卡顿，但是可能会导致图片和其它一些资源加载的延迟间接影响性能。所以建议为IO Runner创建一个专用的线程。

各个平台目前默认Runner线程实现

前面我们提到Engine Runner的线程可以按照实际情况进行配置，各个平台目前有自己的实现策略。

iOS和Android

Mobile平台上面每一个Engine实例启动的时候会为UI，GPU，IO Runner各自创建一个新的线程。所有Engine实例共享同一个Platform Runner和线程。

Fuchsia

每一个Engine实例都为UI，GPU，IO，Platform Runner创建各自新的线程。

自定义配置线程可行方案

我们注意到Mobile平台上面，Platform Runner和Thread是共享的。引擎源码如下：

    Shell::Shell(fxl::CommandLine command_line)
    : command_line_(std::move(command_line)) {
  FXL_DCHECK(!g_shell);

  gpu_thread_.reset(new fml::Thread("gpu_thread"));
  ui_thread_.reset(new fml::Thread("ui_thread"));
  io_thread_.reset(new fml::Thread("io_thread"));

  // Since we are not using fml::Thread, we need to initialize the message loop
  // manually.
  fml::MessageLoop::EnsureInitializedForCurrentThread();

  blink::Threads threads(fml::MessageLoop::GetCurrent().GetTaskRunner(),
                         gpu_thread_->GetTaskRunner(),
                         ui_thread_->GetTaskRunner(),
                         io_thread_->GetTaskRunner());
  blink::Threads::Set(threads);

  blink::Threads::Gpu()->PostTask([this]() { InitGpuThread(); });
  blink::Threads::UI()->PostTask([this]() { InitUIThread(); });

  blink::SetRegisterNativeServiceProtocolExtensionHook(
      PlatformViewServiceProtocol::RegisterHook);
}

这里我们可以进行改动，让引擎每个实例初始化独自的线程:


    gpu_thread_.reset(new fml::Thread("gpu_thread"));
    ui_thread_.reset(new fml::Thread("ui_thread"));
    io_thread_.reset(new fml::Thread("io_thread"));

    platform_thread_.reset(new fml::Thread("platform_thread"));

    blink::Threads threads(platform_thread_->GetTaskRunner(),
                            gpu_thread_->GetTaskRunner(),
                            ui_thread_->GetTaskRunner(),
                            io_thread_->GetTaskRunner());

理论上你可以配置任意线程供其使用，不过最好遵循最佳实践。

代码导读

iOS Android平台可以参考Flutter Engine源码:

flutter/common/threads.cc
flutter/shell/common/shell.cc

Dart isolate机制

An isolated Dart execution context. 这是文档对isolate的定义。

isolate定义

isolate是Dart对actor并发模式的实现。运行中的Dart程序由一个或多个actor组成，这些actor也就是Dart概念里面的isolate。isolate是有自己的内存和单线程控制的运行实体。isolate本身的意思是“隔离”，因为isolate之间的内存在逻辑上是隔离的。isolate中的代码是按顺序执行的，任何Dart程序的并发都是运行多个isolate的结果。因为Dart没有共享内存的并发，没有竞争的可能性所以不需要锁，也就不用担心死锁的问题。

isolate之间的通信

由于isolate之间没有共享内存，所以他们之间的通信唯一方式只能是通过Port进行，而且Dart中的消息传递总是异步的。

isolate与普通线程的区别

我们可以看到isolate神似Thread，但实际上两者有本质的区别。操作系统内内的线程之间是可以有共享内存的而isolate没有，这是最为关键的区别。

isolate实现简述

我们可以阅读Dart源码里面的isolate.cc文件看看isolate的具体实现。我们可以看到在isolate创建的时候有以下几个主要步骤：

初始化isolate数据结构
初始化堆内存(Heap)
进入新创建的isolate，使用跟isolate一对一的线程运行isolate
配置Port
配置消息处理机制(Message Handler)
配置Debugger，如果有必要的话
将isolate注册到全局监控器（Monitor）

我们看看isolate开始运行的主要代码

Thread* Isolate::ScheduleThread(bool is_mutator, bool bypass_safepoint) {
  // Schedule the thread into the isolate by associating
  // a 'Thread' structure with it (this is done while we are holding
  // the thread registry lock).
  Thread* thread = NULL;
  OSThread* os_thread = OSThread::Current();
  if (os_thread != NULL) {

    MonitorLocker ml(threads_lock(), false);

    // Check to make sure we don't already have a mutator thread.
    if (is_mutator && scheduled_mutator_thread_ != NULL) {
      return NULL;
    }

   
    while (!bypass_safepoint && safepoint_handler()->SafepointInProgress()) {
      ml.Wait();
    }

    // Now get a free Thread structure.
    thread = thread_registry()->GetFreeThreadLocked(this, is_mutator);
    ASSERT(thread != NULL);

    // Set up other values and set the TLS value.
    thread->isolate_ = this;
    ASSERT(heap() != NULL);
    thread->heap_ = heap();
    thread->set_os_thread(os_thread);
    ASSERT(thread->execution_state() == Thread::kThreadInNative);
    thread->set_execution_state(Thread::kThreadInVM);
    thread->set_safepoint_state(0);
    thread->set_vm_tag(VMTag::kVMTagId);
    ASSERT(thread->no_safepoint_scope_depth() == 0);
    os_thread->set_thread(thread);
    if (is_mutator) {
      scheduled_mutator_thread_ = thread;
      if (this != Dart::vm_isolate()) {
        scheduled_mutator_thread_->set_top(heap()->new_space()->top());
        scheduled_mutator_thread_->set_end(heap()->new_space()->end());
      }
    }
    Thread::SetCurrent(thread);
    os_thread->EnableThreadInterrupts();

    thread->ResetHighWatermark();
  }
  return thread;
}

我们可以看到Dart本身抽象了isolate和thread，实际上底层还是使用操作系统的提供的OSThread。

Flutter Engine Runners与Dart Isolate

有朋友看到这里可能会问既然Flutter Engine有自己的Runner，那为何还要Dart的Isolate呢，他们之间又是什么关系呢？

那我们还要从Runner具体的实现说起，Runner是一个抽象概念，我们可以往Runner里面提交任务，任务被Runner放到它所在的线程去执行，这跟iOS GCD的执行队列很像。我们查看iOS Runner的实现实际上里面是一个loop，这个loop就是CFRunloop，在iOS平台上Runner具体实现就是CFRunloop。被提交的任务被放到CFRunloop去执行。

Dart的Isolate是Dart虚拟机自己管理的，Flutter Engine无法直接访问。Root Isolate通过Dart的C++调用能力把UI渲染相关的任务提交到UI Runner执行这样就可以跟Flutter Engine相关模块进行交互，Flutter UI相关的任务也被提交到UI Runner也可以相应的给Isolate一些事件通知，UI Runner同时也处理来自App方面Native Plugin的任务。

所以简单来说Dart isolate跟Flutter Runner是相互独立的，他们通过任务调度机制相互协作。

踩坑血泪史

理解Flutter Engine的原理以及Dart虚拟机的异步实现，让我们避免采坑，更加灵活高效地进行开发。在项目应用过程我们踩过不少坑，在采坑和填坑的过程中不断学习。这里我简单聊其中一个具体的案例：当时我们需要把Native加载好图片数据注册到Engine里面去以便生成Texture渲染，使用完资源我们需要将其移除，看起来非常清晰的逻辑竟然造成了野指针问题。后来排查到注册的时候在一个子线程进行而移除却在Platform线程进行，在弄清楚线程结构以后问题也就迎刃而解。

结语

本文我们主要讨论了Flutter引擎层面的线程配置管理以及Dart本身isolate的机制。在深入了解Flutter线程机制以后，我们在开发过程当中能够更加得心应手。在理解Flutter设计的过程中，我们得到启发如何去设计类似应用内的线程结构。

延展讨论

目前团队将Flutter集成到现有的App是以单例的方式启动的，这样避免了Native与Flutter页面切换过程当中由于Flutter冷启动导致的耗时问题。但是单引擎模式启动在支持多个Flutter页面的时候逻辑变得复杂。最为理想的状态，我们希望每一个页面都是一个相对独立的组件，这可能需要引擎层面进行一些改造。一种可能设想是一个组件对应一个引擎实例，多实例的引擎在线程模式方面面临一些挑战。包括线程复用，线程间的通信，线程性能调优，引擎间的协作的问题。

我们将在这方面进一步深入探索和尝试，请持续关注公众号，同时闲鱼团队期待你的加入！

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参考资料

（https://github.com/flutter/flutter）Flutter 开发文档
（https://github.com/flutter/engine）Flutter 引擎文档
（https://flutter.io/）Flutter IO
（https://www.dartlang.org/）Dart 语言开发文档
（https://book.douban.com/subject/27074797/）《Dart编程语言》