FastImageCache 是 Path 团队开发的一个开源库，用于提升图片的加载和渲染速度，让基于图片的列表滑动起来更顺畅，来看看它是怎么做的。
一、优化点
iOS 从磁盘加载一张图片，使用 UIImageVIew 显示在屏幕上，需要经过以下步骤：
- 从磁盘拷贝数据到内核缓冲区
- 从内核缓冲区复制数据到用户空间
- 生成 UIImageView，把图像数据赋值给 UIImageView
- 如果图像数据为未解码的 PNG/JPG，解码为位图数据
- CATransaction 捕获到 UIImageView layer 树的变化
- 主线程 Runloop 提交 CATransaction，开始进行图像渲染
- 如果数据没有字节对齐，Core Animation 会再拷贝一份数据，进行字节对齐。
- GPU 处理位图数据，进行渲染。
FastImageCache 分别优化了 2、4、6(1) 三个步骤：
- 使用 mmap 内存映射，省去了上述第 2 步数据从内核空间拷贝到用户空间的操作。
- 缓存解码后的位图数据到磁盘，下次从磁盘读取时省去第 4 步解码的操作。
- 生成字节对齐的数据，防止上述第 6(1) 步 CoreAnimation 在渲染时再拷贝一份数据。
接下来具体介绍这三个优化点以及它的实现。
二、内存映射
平常我们读取磁盘上的一个文件，上层 API 调用到最后会使用系统方法 read() 读取数据，内核把磁盘数据读入内核缓冲区，用户再从内核缓冲区读取数据复制到用户内存空间，这里有一次内存拷贝的时间消耗，并且读取后整个文件数据就已经存在于用户内存中，占用了进程的内存空间。
FastImageCache 采用了另一种读写文件的方法，就是用 mmap 把文件映射到用户空间里的虚拟内存，文件中的位置在虚拟内存中有了对应的地址，可以像操作内存一样操作这个文件，相当于已经把整个文件放入内存，但在真正使用到这些数据前却不会消耗物理内存，也不会有读写磁盘的操作，只有真正使用这些数据时，也就是图像准备渲染在屏幕上时，虚拟内存管理系统 VMS 才根据缺页加载的机制从磁盘加载对应的数据块到物理内存，再进行渲染。这样的文件读写文件方式少了数据从内核缓存到用户空间的拷贝，效率很高。
三、解码图像
一般我们使用的图像是 JPG/PNG，这些图像数据不是位图，而是是经过编码压缩后的数据，使用它渲染到屏幕之前需要进行解码转成位图数据，这个解码操作是比较耗时的，并且没有 GPU 硬解码，只能通过 CPU，iOS 默认会在主线程对图像进行解码。很多库都解决了图像解码的问题，不过由于解码后的图像太大，一般不会缓存到磁盘，SDWebImage 的做法是把解码操作从主线程移到子线程，让耗时的解码操作不占用主线程的时间。
FastImageCache 也是在子线程解码图像，不同的是它会缓存解码后的图像到磁盘。因为解码后的图像体积很大，FastImageCache 对这些图像数据做了系列缓存管理，详见下文实现部分。另外缓存的图像体积大也是使用内存映射读取文件的原因，小文件使用内存映射无优势，内存拷贝的量少，拷贝后占用用户内存也不高，文件越大内存映射优势越大。
四、字节对齐
Core Animation 在图像数据非字节对齐的情况下渲染前会先拷贝一份图像数据，官方文档没有对这次拷贝行为作说明，模拟器和 Instrument 里有高亮显示“copied images”的功能，但似乎它有 bug，即使某张图片没有被高亮显示出渲染时被 copy，从调用堆栈上也还是能看到调用了 CA::Render::copy_image 方法：
那什么是字节对齐呢，按我的理解，为了性能，底层渲染图像时不是一个像素一个像素渲染，而是一块一块渲染，数据是一块块地取，就可能遇到这一块连续的内存数据里结尾的数据不是图像的内容，是内存里其他的数据，可能越界读取导致一些奇怪的东西混入，所以在渲染之前 CoreAnimation 要把数据拷贝一份进行处理，确保每一块都是图像数据，对于不足一块的数据置空。大致图示：(pixel 是图像像素数据，data 是内存里其他数据)
块的大小应该是跟 CPU cache line 有关，ARMv7 是 32byte，A9 是 64byte，在 A9 下 CoreAnimation 应该是按 64byte 作为一块数据去读取和渲染，让图像数据对齐 64byte 就可以避免 CoreAnimation 再拷贝一份数据进行修补。FastImageCache 做的字节对齐就是这个事情。
五、实现
FastImageCache 把同个类型和尺寸的图像都放在一个文件里，根据文件偏移取单张图片，类似 web 的 css 雪碧图，这里称为 ImageTable。这样做主要是为了方便统一管理图片缓存，控制缓存的大小，整个 FastImageCache 就是在管理一个个 ImageTable 的数据。整体实现的数据结构如图：
一些补充和说明：
5.1 ImageTable
一个 ImageFormat 对应一个 ImageTable，ImageFormat 指定了 ImageTable 里图像渲染格式/大小等信息，ImageTable 里的图像数据都由 ImageFormat 规定了统一的尺寸，每张图像大小都是一样的。
一个 ImageTable 一个实体文件，并有另一个文件保存这个 ImageTable 的 meta 信息。
图像使用 entityUUID作为唯一标示符，由用户定义，通常是图像url的hash值。ImageTable Meta的indexMap记录了entityUUID->entryIndex的映射，通过indexMap就可以用图像的entityUUID找到缓存数据在ImageTable对应的位置。
5.2 ImageTableEntry
ImageTable的实体数据是ImageTableEntry，每个entry有两部分数据，一部分是对齐后的图像数据，另一部分是meta信息，meta保存这张图像的UUID和原图UUID，用于校验图像数据的正确性。
Entry数据是按内存分页大小对齐的，数据大小是内存分页大小的整数倍，这样可以保证虚拟内存缺页加载时使用最少的内存页加载一张图像。
图像数据做了字节对齐处理，CoreAnimation使用时无需再处理拷贝。具体做法是CGBitmapContextCreate创建位图画布时bytesPerRow参数传64倍数。
5.3 Chunk
ImageTable和实体数据Entry间多了层Chunk，Chunk是逻辑上的数据划分，N个Entry作为一个Chunk，内存映射mmap操作是以chunk为单位的，每一个chunk执行一次mmap把这个chunk的内容映射到虚拟内存。为什么要多一层chunk呢，按我的理解，这样做是为了灵活控制mmap的大小和调用次数，若对整个ImageTable执行mmap，载入虚拟内存的文件过大，若对每个Entry做mmap，调用次数会太多。
5.4 缓存管理
用户可以定义整个ImageTable里最大缓存的图像数量，在有新图像需要缓存时，如果缓存没有超过限制，会以chunk为单位扩展文件大小，顺序写下去。如果已超过最大缓存限制，会把最少使用的缓存替换掉，实现方法是每次使用图像都会把UUID插入到MRUEntries数组的开头，MRUEntries按最近使用顺序排列了图像UUID，数组里最后一个图像就是最少使用的。被替换掉的图片下次需要再使用时，再走一次取原图—解压—存储的流程。
六、使用
FastImageCache 适合用于 tableView 里缓存每个 cell 上同样规格的图像，优点是能极大加快第一次从磁盘加载这些图像的速度。但它有两个明显的缺点：
- 占空间大。因为缓存了解码后的位图到磁盘，位图是很大的，宽高 100*100 的图像在 2x 的高清屏设备下就需要 200*200*4byte/pixel = 156KB，这也是为什么 FastImageCache 要大费周章限制缓存大小。
- 接口不友好，需预定义好缓存的图像尺寸。FastImageCache 无法像 SDWebImage 那样无缝接入UIImageView，使用它需要配置 ImageTable，定义好尺寸，手动提供的原图，每种实体图像要定义一个 FICEntity 模型，使逻辑变复杂。
FastImageCache 已经属于极限优化，做图像加载/渲染优化时应该优先考虑一些低代价高回报的优化点，例如 CALayer 代替 UIImageVIew，减少 GPU 计算（去透明/像素对齐），图像子线程解码，避免 Offscreen-Render 等。在其他优化都做到位，图像的渲染还是有性能问题的前提下才考虑使用 FastImageCache 进一步提升首次加载的性能，不过字节对齐的优化倒是可以脱离 FastImageCache 直接运用在项目上，只需要在解码图像时 bitmap 画布的 bytesPerRow 设为 64 的倍数即可。