基于现在iOS11新生成的图片都是HEIF，该图片使用UIImage(named: name)已不在那么优雅，图片大小为1.8m大小的，读进手机内存，直接飙升了45M，这是我们不想看到的结果，一个页面有多个这样子的图的话，恐怕就是灾难了。

既然原图不能读入，那么如何可以用更少的内存和CPU来解决呢?

这就要先了解该图片的编码了。

HEIC HEIF带有元数据的HEIF的另一种形式。HEIC文件包含一个或多个以“高效图像格式”(HEIF)保存的图像，该格式通常用于在移动设备上存储照片。它可能包含单个图像或图像序列以及描述每个图像的元数据。最常使用文件扩展名“ .heic”，但HEIC文件也可能显示为.HEIF文件

heic和heif是广色域图片的格式，广色域比sRGB表示范围大25%，在广色域设备中能显示更广的色彩，sRGB 8bit/dept，广色域达到16bit/dept。广色域只是在硬件支持的情况下才能显示的。 其实就是苹果搞的一个更高效体积更小效率更高的压缩方式。

加载

加载image，只是把文件信息加载到内存中，下一步就是解码。在代码中体现就是let image = UIImage(contentsOfFile: url.path)

或 加载图片到内存 会常驻内存

let image = UIImage(named: name)!

解码

其实是发生在添加到要显示的view上面才会解码let imageV = UIImageView.init(image: image)

imageV.frame = CGRect(x: 50, y: (250 * i) + 100, width: 200, height: 200)

self.view.addSubview(imageV)

最后一行不写，则不会解码。

渲染

当view显示出来则是渲染。过程是解码的data buffer 复制到frame buffer,硬件从帧缓冲区读取数据显示到屏幕上。self.view.addSubview(imageV)

内存暴涨原因

一部分图片加载到内存，在解码过程中出现了内存暴涨问题，今天探究一下原因和解决方案。

首先有请我们准备的素材和设备(6s 64g版本)A:jpg

20M 12000*12000

B:jpg

2.8M 3024*4032

C:HEIC

1.8M 3024*4032

素材AAPP运行内存：13.8M

加载Image: 240.3M之后稳定到220M

CPU：峰值5%，随后降低到0%

image占内存：226.5M

素材BAPP运行内存：13.7M

加载Image: 31.5

CPU：峰值5%，随后降低到0%

image占内存：17.8M

素材CAPP运行内存：13.8M

加载Image: 32.3

CPU：峰值4%，随后降低到0%

image占内存：18.5M

我们猜测是否是imageView的大小影响内存的呢？ size改为原来的1/10结果运行内存还是和以前一样。

为什么呢？内存大小不是取决于view的size，而是原始文件image size。

渲染格式

SRGB

每个像素4字节

display p3 宽色域

每个像素8字节，使用机型iphone7 、iphone8、iphone X及以后的设备，不支持该格式的机型无法显示该效果。

亮度和透明度

每个像素2字节，单一的色调和透明度，只能来显示白色和黑色之间的色值，没有其他颜色。

Alpha 8 Format

每个像素1字节，用来表示透明度，一般用作蒙版和文字。 相比sRGB容量小了75%，详细 宽色域 容量小了87.5%

渲染图片大小计算

图片大小 = 图片格式容量 * 像素个数 当我们把大小是20*20使用Alpha 8 format渲染到20*20的view上面，和40*40的image使用p3渲染到20*20的view中，后着占用内存是前者的8倍。

使用sRGB色域进行渲染所占用的大小为imageWidth*imageHeight*4 字节

每个像素占用了4字节，每个字节8位，

使用display p3则每个通道占用16位，那么占用内存大小是imageWidth*imageHeight*8 字节

如何选择正确的图片格式不要主动选择图片格式，让格式选择你。

不要再使用UIGraphicsBeginImageContextWithOptions,该方法总是使用sRGB格式，你想节约内存是不行的，在支持p3的设备上想绘制出来p3色域的图片也是不行的。那么使用UIGraphicsImageRenderer系统可以自动为你选择格式，如果绘制image，自己再添加单色蒙版，是不需要另外单独分配内存的。if let im = imageV {

//第二次添加蒙版

im.tintColor = UIColor.black

}else{

//绘制一个红色矩形

let bounds = CGRect(x: 0, y: 0, width: width, height: height)

let renderer = UIGraphicsImageRenderer(bounds: bounds)

let image = renderer.image { (coxt) in

UIColor.red.setFill()

let path = UIBezierPath(roundedRect: bounds,

cornerRadius: 20)

path.addClip()

UIRectFill(bounds)

}

imageV = UIImageView(image: image)

imageV?.frame = bounds

self.view.addSubview(imageV!)

}

UIImage 直接读出来需要将所有UIImage的data全部解码到内存，很耗费内存和性能。为了节省内存和降低CPU使用率，可以采用下采样。

下采样

当image素材大小是1000*1000，但是在手机上显示出来只有200*200，我们其实是没必要将1000*1000的数据都解码的，只需要缩小成200*200的大小即可，这样子节省了内存和CPU，用户感官也没有任何影响。 在UIKit中使用UIGraphicsImageRenderer会有瞬间很高的内存和CPU峰值，那么

1.UIKit  UIGraphicsImageRenderer

使用素材A下采样技术，使用UIKit中的UIGraphicsImageRendererMemory

High:16.4M

normal:14.8M

CPU:

Hight:29%

normal:0%func resizedImage(at url: URL, for size: CGSize) -> UIImage? {

guard let image = UIImage(contentsOfFile: url.path) else {

return nil

}

if #available(iOS 10.0, *) {

let renderer = UIGraphicsImageRenderer(size: size)

return renderer.image { (context) in

image.draw(in: CGRect(origin: .zero, size: size))

}

}else{

UIGraphicsBeginImageContext(size)

image.draw(in: CGRect(origin: .zero, size: size))

let image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext()

UIGraphicsEndImageContext()

return image

}

}

用子线程绘制，会出现CPU略微升高，当image size大很多的时候会出现内存飙升然后慢慢恢复到normal。

2.CoreGraphics CGContext上下文绘制缩略图

使用上下文绘制 cpu 和内存变化如下,CPU和内存没有大的变动解决了该问题，也做到省电、顺滑。Memory

High:42.3M

normal:14.1M

CPU:

Hight:6%

normal:0%

func resizedImage2(at url: URL, for size: CGSize) -> UIImage?{

guard let imageSource = CGImageSourceCreateWithURL(url as NSURL, nil),

let image = CGImageSourceCreateImageAtIndex(imageSource, 0, nil)

else{

return nil;

}

let cxt = CGContext(data: nil,

width: Int(size.width),

height: Int(size.height),

bitsPerComponent: image.bitsPerComponent,

bytesPerRow: image.bytesPerRow,

space: image.colorSpace ?? CGColorSpace(name: CGColorSpace.sRGB)!

,

bitmapInfo: image.bitmapInfo.rawValue)

cxt?.interpolationQuality = .high

cxt?.draw(image, in: CGRect(origin: .zero, size: size))

guard let scaledImage = cxt?.makeImage() else {

return nil

}

let ima = UIImage(cgImage: scaledImage)

return ima

}

3.ImageIO 创建缩略图

使用ImageIO 中创建图像，CPU和内存记录反而更高了，内存也居高不下，时间上基本2s才将图像绘制出来。Memory

High:320M

normal:221M

CPU:

Hight:73%

normal:0%func resizedImage3(at url: URL, for size: CGSize) -> UIImage?{

let ops:[CFString:Any] = [kCGImageSourceCreateThumbnailFromImageIfAbsent:true,

kCGImageSourceCreateThumbnailWithTransform:true,

kCGImageSourceShouldCacheImmediately:true,

kCGImageSourceThumbnailMaxPixelSize:max(size.width, size.height)]

guard let imageSource = CGImageSourceCreateWithURL(url as NSURL, nil),

let image = CGImageSourceCreateImageAtIndex(imageSource, 0, ops as CFDictionary) else {

return nil;

}

let ima = UIImage(cgImage: image)

printImageCost(image: ima)

return ima

}

4.CoreImage 滤镜

使用滤镜处理反而有点麻烦，在iOS不是专业处理图像的APP中略微臃肿，而且性能不是很好。在重复删除添加操作，第二次出现了APP闪退问题。Memory

High:1.04G

normal:566M

CPU:

Hight:73%

normal:0%

func resizedImage4(at url: URL, for size: CGSize) -> UIImage?{

let shareContext = CIContext(options: [.useSoftwareRenderer:false])

guard let image = CIImage(contentsOf: url) else { return nil }

let fillter = CIFilter(name: "CILanczosScaleTransform")

fillter?.setValue(image, forKey: kCIInputImageKey)

fillter?.setValue(1, forKey: kCIInputScaleKey)

guard let outPutCIImage = fillter?.outputImage,let outputCGImage = shareContext.createCGImage(outPutCIImage, from: outPutCIImage.extent) else { return nil }

return UIImage(cgImage: outputCGImage)

}

5.使用 vImage 优化图片渲染

使用vImage创建图像性能略低，内存使用较多，步骤麻烦，是我们该舍弃的。在内存只有1G的手机上恐怕要crash了。Memory

High:998.7M

normal:566M

CPU:

Hight:78%

normal:0%func resizedImage5(at url: URL, for size: CGSize) -> UIImage? {

// 解码源图像

guard let imageSource = CGImageSourceCreateWithURL(url as NSURL, nil),

let image = CGImageSourceCreateImageAtIndex(imageSource, 0, nil),

let properties = CGImageSourceCopyPropertiesAtIndex(imageSource, 0, nil) as? [CFString: Any],

let imageWidth = properties[kCGImagePropertyPixelWidth] as? vImagePixelCount,

let imageHeight = properties[kCGImagePropertyPixelHeight] as? vImagePixelCount

else {

return nil

}

// 定义图像格式

var format = vImage_CGImageFormat(bitsPerComponent: 8,

bitsPerPixel: 32,

colorSpace: nil,

bitmapInfo: CGBitmapInfo(rawValue: CGImageAlphaInfo.first.rawValue),

version: 0,

decode: nil,

renderingIntent: .defaultIntent)

var error: vImage_Error

// 创建并初始化源缓冲区

var sourceBuffer = vImage_Buffer()

defer { sourceBuffer.data.deallocate() }

error = vImageBuffer_InitWithCGImage(&sourceBuffer,

&format,

nil,

image,

vImage_Flags(kvImageNoFlags))

guard error == kvImageNoError else { return nil }

// 创建并初始化目标缓冲区

var destinationBuffer = vImage_Buffer()

error = vImageBuffer_Init(&destinationBuffer,

vImagePixelCount(size.height),

vImagePixelCount(size.width),

format.bitsPerPixel,

vImage_Flags(kvImageNoFlags))

guard error == kvImageNoError else { return nil }

// 优化缩放图像

error = vImageScale_ARGB8888(&sourceBuffer,

&destinationBuffer,

nil,

vImage_Flags(kvImageHighQualityResampling))

guard error == kvImageNoError else { return nil }

// 从目标缓冲区创建一个 CGImage 对象

guard let resizedImage =

vImageCreateCGImageFromBuffer(&destinationBuffer,

&format,

nil,

nil,

vImage_Flags(kvImageNoAllocate),

&error)?.takeRetainedValue(),

error == kvImageNoError

else {

return nil

}

return UIImage(cgImage: resizedImage)

}

内存优化

图片解码后加载在内存中的数据需要在恰当的时机删除掉，在合适的时机添加上，也是保持低内存使用率的手段。

在用户拨打电话或者进入到其他APP中可以先删除掉大图片，等回来的时候再次添加也是不错的选择。# 1

NotificationCenter.default.addObserver(forName: UIApplication.didEnterBackgroundNotification,

object: nil,

queue: .main)

{[weak self] (note) in

self?.unloadImage()

}

NotificationCenter.default.addObserver(forName: UIApplication.willEnterForegroundNotification,

object: nil,

queue: .main)

{[weak self] (note) in

self?.loadImage()

}

# 2

override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {

super.viewWillAppear(animated)

self.loadImage()

}

override func viewWillDisappear(_ animated: Bool) {

super.viewWillDisappear(animated)

self.unloadImage()

}

总结基于性能综合考虑方法1是最简单最合适的

使用滤镜和vImage略微复杂点，平时开发过程中可以不用考虑了。

图片解码缓存和图片大小有关，适当的下采样是不错的选择。

参考