老司机 iOS 周报 #340 | 2025-06-30
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文章
🌟 🐢 btrace 3.0 对外开源:重磅新增 iOS 支持!免插桩原理大揭秘!
@JonyFang: btrace 是字节开源的一款高性能 Android/iOS 端性能追踪(Tracing)工具,基于 Perfetto 进行数据展示。它能够详细记录方法的调用过程,精准分析耗时,并归因性能瓶颈,兼具高采样精度和低性能损耗。与 Apple 的 Time Profiler 等传统工具相比,btrace 更加灵活、可自定义,并支持系统方法追踪、有丰富的数据归因和可视化能力,能帮助开发者深入理解和优化 App 性能。
btrace 3.0 相比 2.0 的优化(iOS 视角):
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采集方案升级。
3.0 由单一编译期插桩,升级为“同步抓栈 + 异步抓栈”的混合采样方案。同步抓栈通过 hook 高频系统方法和关键节点,实时采集 Trace 数据;异步抓栈则通过独立采样线程定时回溯线程调用栈,保证采集的时间连续性。相比 2.0,3.0 大幅降低了接入和维护成本,采集更全面、对系统方法也支持更好。 -
数据存储与压缩优化。
3.0 针对 Trace 数据量大、存储压力大等问题,设计了高效的调用栈去重与压缩结构。通过空间相似性(调用栈公共前缀合并)、时间相似性(连续相同栈合并)等手段,进一步减少内存和磁盘占用,提升了大体量数据下的可用性。 -
多线程与性能再提升。
3.0 优化了多线程数据写入的并发安全性与性能,采用 CAS 等无锁 / 低锁技术,兼顾高性能与数据一致性,在复杂多线程场景下依然保持低开销。 -
死锁规避与线程采样精细化。
异步采样时规避了 Time Profiler 可能导致的死锁风险,通过黑名单和信号安全 API 控制,提升了工具的稳定性。同时,仅采集活跃线程,有效降低了对 App 性能的影响。 -
丰富的性能归因与可视化。
除了基本的方法调用追踪,3.0 进一步支持 CPU 时间、对象分配、缺页 / 上下文切换、线程阻塞等多维度的耗时归因,配合 Perfetto 可视化,帮助开发者一站式定位性能瓶颈。 -
易用性和生态提升。
3.0 极大简化了接入流程,无需业务侧代码大改,无侵入式支持线上场景,支持性能自动诊断和多端(Android/iOS/ 鸿蒙 /Web)扩展,生态愈发完善。
整体来看,btrace 3.0 对 iOS 开发者而言,是一款集高性能、易用性、灵活性于一体的专业 Trace 工具。相比 2.0,3.0 大幅优化了采集方式、性能、安全性和数据分析能力,适合需要深入性能调优、线上问题定位和日常性能治理使用,推荐纳入工程实践!
🐕 避免在 Swift 中使用 self.
@AidenRao:这篇文章探讨了在 Swift 开发中避免不必要的 self.
前缀使用,利用编译器检查减少循环引用风险。它基于 Swift 5.3(SE-0269)和 5.8(SE-0365)的演进,在闭包中省略 self.
能让编译器强制捕获语义(如使用 [weak self]
),从而暴露潜在内存泄漏问题。
🐕 Why I ’ ve Filed Over 1,000 Apple Feedbacks — And Why You Should Too
@阿权:文章分享了作者关于 Apple Feedback 的心得体会与收益:
- 反馈的价值:
- 作者自 2014 年起提交超 1000 条反馈,推动漏洞修复、文档更新及新功能开发(如 HealthKit、MetricKit 等框架的改进)。
- 对开发者而言,可以理清技术思路、记录测试用例,形成可复用的技术文档;提升沟通能力,强化对平台的理解,甚至在撰写反馈过程中解决问题。
- 有效提交反馈的策略:
- 内容结构化:
- 标题:包含框架名和关键词(如 “生产问题”“测试版”),例:“ HealthKit: 锻炼会话中 paddleSports 的 totalDistance 弃用导致数据保存失败”。
- 内容:遵循 “问题描述→预期→复现步骤→重要性→示例项目” 结构,附日志、截图或 sysdiagnose 文件。
- 高优场景:
- 生产环境漏洞、重大回归、影响广泛的 API 问题;
- beta 版本期间,及时提交问题,利用 WWDC 与工程师面对面跟进。
- 内容结构化:
- 作者的反馈实践案例。
开发者可以积极参与反馈提交,尤其在 WWDC 和测试版周期中,通过结构化报告和社区分享推动平台改进。反馈不仅是对 Apple 的贡献,更是优化自身开发流程的重要手段。
🐢 Reverse-Engineering Xcode's Coding Intelligence prompt
@zhangferry:Xcode 26 提供了 Coding Intelligence 功能,并且支持自定义模型。但当前自定义模型支持的 URL 格式 是 ChatGPT 风格的,非这类格式例如 Gemini 还需要依赖 Proxyman 这类网络代理工具做一层转换。(感觉算是 Bug,希望后续能修复)
文中以 Xcode 中使用 Gemini 为例,抓取和分析了 AI 相关的代码解释、文档生成、代码生成这几个功能所涉及的 Prompt,每一个功能都对应一组封装好的 Prompt,可以了解到 Apple 是如何使用 PE 的:
- 行为约束:完整理解用户意图及代码再回答问题
- 前置知识:注意 Apple 平台的 API 选型;代码生成优先使用 Swift、OC;优先 Concurrency 而不是 Combine
- 代码理解:使用 SEARCH 工具(函数调用)获取代码相关上下文,再丢给 LLM
- 代码生成:除了代码本身,还会查找项目依赖,学习其 API
🐕 Flutter 又双叒叕可以在 iOS 26 的真机上 hotload 运行了,来看看又是什么黑科技
@Damien:由于 iOS 26 beta1 禁止了 Debug 时 mprotect 的 RX 权限,导致 Flutte 在 iOS 26 真机上 Debug 运行时出现了问题。为了解决这一问题,Flutter 团队采用了一种临时方案,即创建了 NOTIFY_DEBUGGER_ABOUT_RX_PAGES 函数。当 Flutter 应用需要执行新代码时,该函数会暂停应用并通知调试器,调试器随后利用其特权,通过 debugserver 修改内存权限,实现“双地址映射”,其中一个地址用于写入代码,另一个地址用于执行代码。这一方案虽然解决了当前的运行问题,但存在一定的延迟和较高的环境要求,未来仍需开发高性能的 Debug 解释器来提供更完善的解决方案。
代码
🐕 EFQRCode
@Barney:EFQRCode
是一个轻量级纯 Swift
二维码库,支持生成带水印 / 图标的风格化二维码和图片识别功能。基于 CoreGraphics
、CoreImage
和 ImageIO
,全平台支持 iOS/macOS/watchOS/tvOS/visionOS
。最新 7.0.0 版本重构了 API
,引入 EFQRCodeGenerator
和 EFQRCodeRecognizer
类,支持链式配置,改进 Objective-C
兼容性。可通过 CocoaPods
、Carthage
或 SPM
集成。
音视频
🐢 SwiftData versus SQL Query Builder
@Kyle-Ye: Point-Free 团队在 WWDC 2025 期间免费放送了一期重磅视频,深入对比 SwiftData 与他们自家 SQL Query Builder(Structured Queries)在实际开发中的表现。视频以还原 Apple Reminders 复杂查询为例,展示了两种方案在代码简洁性、可组合性和类型安全等方面的差异。
Structured Queries 方案只需 23 行代码即可线性表达复杂查询逻辑,支持类型安全、可读性强;而 SwiftData 不仅写法更繁琐(32 行),还存在布尔和枚举类型无法直接排序 / 筛选、可选字段排序不灵活等问题,甚至有些写法在运行时会直接崩溃。
如果你关心 Swift 持久化方案、数据层架构,或在 SwiftData 和 SQL 之间犹豫,强烈建议观看本期视频。
内推
重新开始更新「iOS 靠谱内推专题」,整理了最近明确在招人的岗位,供大家参考
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