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flutter是什么
这篇文章给大家分享的是有关flutter是什么的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
flutter 架构
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flutter框架分三层
framework，engine， embedder
framework使用dart语言实现，包括ui，文本，图片，按钮等widgets，渲染，动画，手势等。此部分的核心代码是flutter仓库下的flutter package，以及sky_engine仓库下的 io, async, ui(dart:ui库提供了flutter框架和引擎之间的接口)等package。
engine使用c 实现，主要包括:skia, dart 和 text。
skia是开源的二维图形库，提供了适用于多种软硬件平台的通用api。其已作为google chrome，chrome os，android, mozilla firefox, firefox os等其他众多产品的图形引擎，支持平台还包括windows, macos, ios，android，ubuntu等。
dart 部分主要包括:dart runtime，garbage collection(gc)，如果是debug模式的话，还包括jit(just in time)支持。release和profile模式下，是aot(ahead of time)编译成了原生的arm代码，并不存在jit部分。
text 即文本渲染，其渲染层次如下:衍生自 minikin的libtxt库(用于字体选择，分隔行)；hartbuzz用于字形选择和成型；skia作为渲染/gpu后端，在android和fuchsia上使用freetype渲染，在ios上使用coregraphics来渲染字体。
embedder是一个嵌入层，通过该层把flutter嵌入到各个平台上去，embedder的主要工作包括渲染surface设置, 线程设置，以及插件等。平台(如ios)只是提供一个画布，剩余的所有渲染相关的逻辑都在flutter内部，这就使得它具有了很好的跨端一致性。
dart语言
dart 也是一种vm语言，所以在每个运行flutter的app中都有一个dart的运行环境。编译模式支持aot和jit。
dart最开始是google设计出来替代javascript的，但是并没有凑效。后面flutter选择了dart, 才使dart活跃起来。
dart语言的特点：
单进程异步事件模型
强类型，可以类型推断
具有极高的运行效率和优秀的代码运行优化的vm，根据早前的基准测试，性能比肩 java7 的jvm；
独特的隔离区( isolate )，可以实现多线程
面向对象编程，一切数据类型均派生自 object
运算符重载，泛型支持
强大的 future 和 stream 模型,可以简单实现高效的代码
minix 特性，可以更好的实现方法复用
全平台语言，可以很好的胜任移动和前后端的开发
在语法上，dart 提供了很多便捷的操作
flutter线程管理
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提供四个task runner, 每个task runner负责不同的任务，flutter engine不在乎task 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
platform task runner
是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。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。 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正在开发的操作引擎）里content handler的工作原理。一般情况下，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android和ios对于ui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。
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
flutter engine用于执行dart root isolate代码。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，layer 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。
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
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。
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
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
android & ios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线程
isolate
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an isolated dart execution context
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，actor也就是dart概念里面的isolate。isolate是隔离的，每个isolate有自己的内存和单线程运行的实体. isolate之间不互相共享内存，且独立gc。
isolate中的代码是顺序执行的，且是单线程，所以不存在资源竞争和变量状态同步的问题，也就不需要锁。dart中的并发都是多个isolate并行实现的
由于isolate不共享内存，所以isolate之间不能直接互相通信，只能通过port进行通信，而且是异步的
flutter engine runners与dart isolate
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。 dart isolate跟flutter runner是相互独立的，它们通过任务调度机制相互协作。
dart内存管理
dart vm将内存管理分为新生代(new generation)和老年代(old generation)
新生代：初次分配的对象都位于新生代中，该区域主要是存放内存较小并且生命周期较短的对象，比如局部变量。新生代会频繁执行内存回收(gc)，回收采用“复制-清除”算法，将内存分为两块，运行时每次只使用其中的一块，另一块备用。当发生gc时，将当前使用的内存块中存活的对象拷贝到备用内存块中，然后清除当前使用内存块，最后，交换两块内存的角色。
老年代: 在新生代的gc中“幸存”下来的对象，它们会被转移到老年代中。老年代存放生命力周期较长，内存较大的对象。老年代的gc回收采用“标记-清除”算法，分成标记和清除两个阶段。在标记阶段会触发停顿，多线程并发的完成对垃圾对象的标记，降低标记阶段耗时。在清理阶段，由gc线程负责清理回收对象，和应用线程同时执行，不影响应用运行。
flutter中的image所占的内存
android将中内存分java内存或native内存，通常在代码中的申请的内存都在这两个范围内
java内存是指java或kotlin分配的内存对象
native内存是指由c/c 中分配的内存，也包括一些android原生系统占用的内存，如图像资源和其他图形等
flutter中的image占用的不用这两种内存，而是graphics内存，graphics内存内存是指图形缓冲区队列向屏幕显示像素所使用的内存，图形缓冲区是指gl表面，gl纹理等。graphics内存是与cpu共享的内存，而不是gpu专用的内存
flutter运行模式
flutter常见的种运行模式：debug，release和profile
release和profile模式比较类似，不用之处在于profile模式的服务扩展的支持，支持跟踪，以及最小化使用跟踪信息需要的依赖。profile并不支持模拟器，原因在于模拟器上的诊断并不代表真实的性能。所有重点截介绍
debug和release的差异
debug模式：使用jit编译，支持模拟器和设备。打开了断言支持，包括所有的调试信息，服务扩展和observatory等调试辅助。此模式为快速开发和运行做了优化，但并未对执行速度，包大小和部署做优化。
所以能实现秒级别的hot reloadrelease模式：使用aot编译，只支持真机，不支持模拟器。关闭了所有断言，尽可能多地去掉了调试信息，关闭了所有调试工具。为快速启动，快速执行，包大小做了优化。禁止了所有调试辅助手段，服务扩展。
flutter platform channel
platform channel用来实现flutter和native之间的通讯，实现方式类似远程通讯。
flutter定义了三种channel：
basicmessagechannel：用于传递字符串和半结构化的信息
methodchannel：用于传递方法调用（method invocation）
eventchannel: 用于数据流（event streams）的通信
这三种channel的工作原理都一致，都用三个基本的属性：
name: string类型，代表channel的名字，也是其唯一标识符
messager：binarymessenger类型，代表消息信使，是消息的发送与接收的工具
codec: messagecodec类型或methodcodec类型，代表消息的编解码器
binarymessenger是native端与flutter端通信的工具，其通信使用的消息格式为二进制格式数据。初始化一个channel，并向该channel注册处理消息的handler时，实际上会生成一个与之对应的binarymessagehandler，并以channel name为key，注册到binarymessenger中。当flutter端发送消息到binarymessenger时，binarymessenger会根据其入参channel找到对应的binarymessagehandler，并交由其处理。
binarymessenger只和binarymessagehandler通讯。而channel和binarymessagehandler则是一一对应的。由于channel从binarymessagehandler接收到的消息是二进制格式数据，无法直接使用，故channel会将该二进制消息通过codec（消息编解码器）解码为能识别的消息并传递给handler进行处理。
当handler处理完消息之后，会通过回调函数返回result，并将result通过编解码器编码为二进制格式数据，通过binarymessenger发送回flutter端。
codec：息编解码器，主要用来将二进制格式的数据转化为handler能够识别的数据，flutter定义了两种codec：messagecodec和methodcodec
messagecodec用于二进制格式数据与基础数据之间的编码和解码。有多重实现如：binarycodec， stringcodec， jsonmessagecodec等
methodcodec用于二进制数据与方法调用(methodcall)和返回结果之间的编解码。methodchannel和eventchannel所使用的编解码器均为methodcodec。
methodcodec用于methodcall对象的编解码，一个methodcall对象代表一次从flutter端发起的方法调用。methodcall有2个成员变量：string类型的method代表需要调用的方法名称，通用类型(android中为object，ios中为id)的arguments代表需要调用的方法入参。
由于处理的是方法调用，methodcodec多了对调用结果的处理。当方法调用成功时，使用encodesuccessenvelope将result编码为二进制数据，而当方法调用失败时，则使用encodeerrorenvelope将error的code、message、detail编码为二进制数据。
methodcodec有两种实现：jsonmethodcodec和standardmethodcodec
由于platform channel运行在flutter app的ui task runner, 对应的native实现运行在platform task runner，而platform task runner运行在主线程，所以在native实现是不能进行耗时的操作，且platform task runner是非线程安全的，所以要保证回调函数在主线程中执行
platform channel支持大数据传递，传递大内存数据块时，使用basicmessagechannel以及binarycodec。而整个数据传递的过程中，唯一可能出现数据拷贝的位置为native二进制数据转化为dart语言二进制数据。若二进制数据大于阈值时（目前阈值为1000byte）则不会拷贝数据，直接转化，否则拷贝一份再转化。
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