🚫求求你别再手动改类名了！Swift 自动混淆脚本上线，4.3 头发保卫战正式开始！ 最近又被苹果爸爸 4.3 拿捏了吗？ 是不是已经习惯了以下这些「灵魂折磨」： 为了上架不得不手动画几个类名 ——

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前言 作为一名哔哩哔哩的重度用户，我一直期待官方推出 3 倍速播放功能。然而这个功能始终没有上线 😮‍💨。 刚好我自己熟悉 iOS 逆向工程，于是决定亲自动手，为 B 站加入 3 倍速播放

引言：为什么需要专门的图片加载库？ 在移动应用开发中，图片加载是影响用户体验的核心环节之一。一个优秀的图片加载库需要解决多个复杂问题：异步下载、内存缓存、磁盘缓存、图片解码、动画支持、列表优化等。在

SwiftUI 修饰符详解大全 下面将按照功能分类详细介绍 SwiftUI 的所有重要修饰符，包括每个修饰符的用法、参数和实际应用。 一、布局修饰符 1. 尺寸和约束 2. 对齐方式 3. 间距和边距

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1、属性只想让外界访问，而不想让他们修改 // 属性只想让外界访问，而不想让他们修改，此时需要 public private(set) var name 2、智能排序localizedStandard

前言

作为一名 哔哩哔哩的重度用户，我一直期待官方推出 3 倍速播放 功能。然而等了许久，这个功能始终没有上线 😮‍💨。

修改前效果：

刚好我自己熟悉 iOS 逆向工程，于是决定 亲自动手，为 B 站加入 3 倍速播放 😆。

修改后效果：

由于整个过程涉及 多处逻辑修改与多个模块的反汇编分析，为了让内容更加清晰易读，我将会分成多篇文章，逐步拆解 如何为 B 站增加 3 倍速播放能力。

场景

哔哩哔哩的视频播放页面

开发环境

• 哔哩哔哩版本：8.41.0
• MonkeyDev
• IDA Professional 9.0
• 安装IDA插件：patching
• Lookin

目标

视频最大播放速度改为4倍速播放

分析

• 我们知道哔哩哔哩开源了他们的视频播放器ijkplayer，我们可以从中了解到设置播放速度的方法,是IJKFFMoviePlayerController的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate

@interface IJKFFMoviePlayerController : NSObject 

@property (nonatomic) float playbackRate;

@end

• 从Mach-O文件导出的IJKFFMoviePlayerController的OC头文件可以知道，它有一个maxPlaybackRate属性，应该是最大播放速度

// IJKFFMoviePlayerController.h
@interface IJKFFMoviePlayerController : NSObject  {
    /* instance variables */
    id  _player;
}

...
@property (readonly, nonatomic) double realCurrentPlaybackTime;
@property (readonly, nonatomic) float realPlaybackRate;
@property (readonly, nonatomic) float maxPlaybackRate;
@property (readonly, nonatomic) IJKMediaPlayerItem *currentItem;
...

• 我们hook IJKFFMoviePlayerController的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate，添加断点并打印一些日志，其中就有打印maxPlaybackRate
  • inputPlaybackRate：要设置的播放速度
  • changedPlaybackRate：更改后的播放速度
  • realPlaybackRate：真实播放速度
  • maxPlaybackRate：最大播放速度

%hook IJKFFMoviePlayerController

- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate {
    %orig(playbackRate);
    NSLog(@"%@:%@-%p-%s-inputPlaybackRate:%lf-changedPlaybackRate:%lf-realPlaybackRate%lf-maxPlaybackRate:%lf", nj_logPrefix, NSStringFromClass([(id)self class]), self, __FUNCTION__, playbackRate, self.playbackRate, self.realPlaybackRate, self.maxPlaybackRate);
}

%end

• 每次设置播放速度，IJKFFMoviePlayerController的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate的断点都会触发，我们从日志中可以看到，最大播放速度为3.0

cxzcxz:IJKFFMoviePlayerController-0x280519220-_logos_method$App$IJKFFMoviePlayerController$setPlaybackRate$-inputPlaybackRate:1.500000-changedPlaybackRate:1.500000-realPlaybackRate0.000000-maxPlaybackRate:3.000000

• 因为倍速面板无法选择超过2.0的速度，所以我们就设置，如果倍速面板选择的是2.0，我们就改成4.0，看是否会限制播放速度到3.0

%hook IJKFFMoviePlayerController

- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate {
    playbackRate = playbackRate == 2.0 ? 4.0 : playbackRate;
    %orig(playbackRate);
    NSLog(@"%@:%@-%p-%s-inputPlaybackRate:%lf-changedPlaybackRate:%lf-realPlaybackRate%lf-maxPlaybackRate:%lf", nj_logPrefix, NSStringFromClass([(id)self class]), self, __FUNCTION__, playbackRate, self.playbackRate, self.realPlaybackRate, self.maxPlaybackRate);
}

%end

• 倍速面板选择2.0，从日志中可以看到，播放速度(changedPlaybackRate)改成了3.0而不是4.0，这也证明maxPlaybackRate就是最大播放速度

cxzcxz:IJKFFMoviePlayerController-0x281304380-_logos_method$App$IJKFFMoviePlayerController$setPlaybackRate$-inputPlaybackRate:4.000000-changedPlaybackRate:3.000000-realPlaybackRate0.000000-maxPlaybackRate:3.000000

• 我们尝试hook maxPlaybackRate的getter方法，看能不能修改最大播放速度？

%hook IJKFFMoviePlayerController

- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate {
    playbackRate = playbackRate == 2.0 ? 4.0 : playbackRate;
    %orig(playbackRate);
    NSLog(@"%@:%@-%p-%s-inputPlaybackRate:%lf-changedPlaybackRate:%lf-realPlaybackRate%lf-maxPlaybackRate:%lf", nj_logPrefix, NSStringFromClass([(id)self class]), self, __FUNCTION__, playbackRate, self.playbackRate, self.realPlaybackRate, self.maxPlaybackRate);
}

- (float)maxPlaybackRate {
    return 4.0;
}

%end

• 从日志可以看到，虽然maxPlaybackRate的输出值改成了4.0，但是播放速度(changedPlaybackRate)还是3.0，所以修改无效

cxzcxz:IJKFFMoviePlayerController-0x2808e2a40-_logos_method$App$IJKFFMoviePlayerController$setPlaybackRate$-inputPlaybackRate:4.000000-changedPlaybackRate:3.000000-realPlaybackRate0.000000-maxPlaybackRate:4.000000

• 我们从IDA中查看IJKFFMoviePlayerController的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate伪代码实现，发现调用的是[self->_player setPlaybackRate:]方法

void __cdecl -[IJKFFMoviePlayerController setPlaybackRate:](IJKFFMoviePlayerController *self, SEL a2, float a3)
{
  -[IJKMediaPlayback setPlaybackRate:](self->_player, "setPlaybackRate:");
}

• 我们给IJKFFMoviePlayerController的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate，添加断点，看看self->_player的值是什么？

• 断点触发，发现self->_player的类型是IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay

(lldb) po self->_player

• 从Mach-O文件导出的IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay的OC头文件可以知道，IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay是一个视频播放器，看来IJKFFMoviePlayerController是基于IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay实现的

@interface IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay : NSObject  {
    /* instance variables */
    struct IjkMediaPlayer * _mediaPlayer;
...
@property (weak, nonatomic) IJKMediaPlayerItem *item;
@property (retain, nonatomic) id  fileOpenDelegate;
@property (retain, nonatomic) id  segmentOpenDelegate;
@property (readonly, nonatomic) double fpsInMeta;
@property (readonly, nonatomic) double fpsAtOutput;
@property (nonatomic) _Bool shouldShowHudView;
@property (readonly, nonatomic) long long numberOfBytesTransferred;
@property (nonatomic) _Bool allowsMediaAirPlay;
@property (nonatomic) _Bool isDanmakuMediaAirPlay;
@property (readonly, nonatomic) _Bool airPlayMediaActive;
@property (readonly, nonatomic) int isSeekBuffering;
@property (readonly, nonatomic) int isAudioSync;
@property (readonly, nonatomic) int isVideoSync;
@property (readonly, nonatomic) int currentVideoIdentifier;
@property (readonly, nonatomic) int currentAudioIdentifier;
@property (readonly, nonatomic) double realCurrentPlaybackTime;
@property (readonly, nonatomic) float realPlaybackRate;
@property (readonly, nonatomic) float maxPlaybackRate;
@property (readonly, nonatomic) IJKMediaPlayerItem *currentItem;
...

• 我们从IDA中查看IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate伪代码实现，发现跟开源版本的IJKFFMoviePlayerController的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate是一致的

// 哔哩哔哩版本
void __cdecl -[IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay setPlaybackRate:](
        IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay *self,
        SEL a2,
        float a3)
{
  sub_10F3F5768(
    0LL,
    32LL,
    "IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay: setPlaybackRate ts = %lld, playbackRate = %f\n",
    +[IJKFFUtils getIjkTickHR](&OBJC_CLASS___IJKFFUtils, "getIjkTickHR"),
    a3);
  if ( self->_mediaPlayer )
    sub_10F0BAFD4(a3);
}

// 开源版本
- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate
{
    if (!_mediaPlayer)
        return;

    return ijkmp_set_playback_rate(_mediaPlayer, playbackRate);
}

• 我们从IDA中查看sub_10F0BAFD4的伪代码实现，发现跟开源版本的ijkmp_set_playback_rate的实现是一致的

// 哔哩哔哩版本
__int64 __fastcall sub_10F0BAFD4(__int64 a1, float a2)
{
  printf("%s(%f)\n", "ijkmp_set_playback_rate", a2);
  pthread_mutex_lock((pthread_mutex_t *)(a1 + 8));
  sub_10F0A70B4(*(_QWORD *)(a1 + 136), a2);
  pthread_mutex_unlock((pthread_mutex_t *)(a1 + 8));
  return printf("%s()=void\n", "ijkmp_set_playback_rate");
}

// 开源版本
void ijkmp_set_playback_rate(IjkMediaPlayer *mp, float rate)
{
    assert(mp);

    MPTRACE("%s(%f)\n", __func__, rate);
    pthread_mutex_lock(&mp->mutex);
    ffp_set_playback_rate(mp->ffplayer, rate);
    pthread_mutex_unlock(&mp->mutex);
    MPTRACE("%s()=void\n", __func__);
}

• 我们从IDA中查看sub_10F0A70B4的伪代码实现，可以知道是从sub_10F101034获取最大播放速度的

__int64 __fastcall sub_10F0A70B4(__int64 result, float a2)
{
  __int64 v3; // x19
  float v4; // s0
  __int64 v5; // x8
  float v6; // s1
  float v7; // [xsp+1Ch] [xbp-24h] BYREF

  if ( result )
  {
    v3 = result;
    v7 = 0.0;
    sub_10F101034(10LL, &v7, 4LL);
    if ( v7 < a2 )
    {
      sub_10F3F5768(0LL, 32LL, "%s: origin %f, new %f \n", "adjust_playback_rate", a2, v7);
      a2 = v7;
    }
    sub_10F3F5768((__int64 *)v3, 32LL, "Playback rate: %f\n", a2);
    if ( a2 == 0.0 )
      v4 = 1.0;
    else
      v4 = a2;
    if ( v4 != 1.0 )
      *(_DWORD *)(v3 + 884) = 1;
    v5 = *(_QWORD *)(v3 + 8);
    if ( v5 )
    {
      v6 = *(float *)(v3 + 876);
      if ( v6 != v4 )
        *(double *)(v5 + 8040) = vabds_f32(v6, v4);
    }
    if ( v4 > *(float *)(v3 + 6724) )
      *(float *)(v3 + 6724) = v4;
    *(float *)(v3 + 876) = v4;
    *(_DWORD *)(v3 + 880) = 1;
    return sub_10F100F98(8LL, v3 + 9272);
  }
  return result;
}

• 我们从IDA中查看sub_10F101034的伪代码实现，再根据sub_10F101034(10LL, &v7, 4LL); 知道参数a1=10，a3=4，将伪代码和参数交给chatgpt分析，得出下面几个结论:
  • sub_10F10449C(a9) 计算最大播放速度
  • 该函数内部会将计算结果放入某个寄存器（例如 d0）
  • 解码器将其反编译成 v14
  • LABEL_38 → v13 = v14
  • 最终写入：*(float*)a2 = v13

void __fastcall sub_10F101034(
        int a1,
        double *a2,
        __int64 a3,
        __int64 a4,
        __int64 a5,
        __int64 a6,
        __int64 a7,
        __int64 a8,
        _QWORD *a9,
        __int64 a10,
        unsigned int a11,
        __int64 a12)
{
  float v13; // s0
  double v14; // d0
  __int64 v15; // x20
  int v16; // w0
  __int64 *v17; // [xsp+18h] [xbp-68h] BYREF
  __int64 v18; // [xsp+20h] [xbp-60h]
  __int64 v19; // [xsp+30h] [xbp-50h]
  unsigned int *v20; // [xsp+58h] [xbp-28h]

  if ( a2 && a3 )
  {
    switch ( a1 )
    {
...
      case 10:
        if ( a3 == 4 )
        {
          v17 = &a10;
          sub_10F10449C((unsigned int)a9);
          goto LABEL_38;
        }
        break;
...
LABEL_38:
            v13 = v14;
          }
LABEL_44:
          *(float *)a2 = v13;
        }
        break;
...

• 我们从IDA中查看sub_10F10449C的伪代码实现，发现有可能返回两个值，一个是2.0，一个是全局变量qword_117084280的值

double __fastcall sub_10F10449C(__int64 a1)
{
  __int64 v2; // x0
  double result; // d0
  double v4[6]; // [xsp+0h] [xbp-40h] BYREF

  v2 = sub_10F104600();
  sub_10F104B7C(v4, v2, a1);
  result = 2.0;
  if ( v4[0] < 50.0 )
    return *(double *)&qword_117084280;
  return result;
}

• 我们查看全局变量qword_117084280的值，发现是3.0，而3.0就是最大播放速度

  • qword_117084280的16进制值

    0000000117084280  00 00 00 00 00 00 08 40  00 00 00 00 00 00 00 00
    

  • 关键是前 8 字节：

    00 00 00 00 00 00 08 40
    

  • ARM64、Mach-O 中 double 存储方式都是 little-endian，所以按小端序解析：

    40 08 00 00 00 00 00 00
    

  • IEEE-754 双精度格式：

    0x4008000000000000 → 3.0（double）
    

  • 所以qword_117084280 = 3.0

• 我们添加符号断点sub_10F10449C，看它的返回值多少

• sub_10F10449C断点触发，返回值发现是3.0，这样就验证了全局变量qword_117084280的值是3.0

(lldb) register read d0
      d0 = 3

• 总结：哔哩哔哩的最大播放速度方法是sub_10F10449C，最大播放速度有可能是2倍速，也可能是3倍速，猜测跟视频有关。

越狱解决方案

我们hook sub_10F10449C，将最大值改为4.0

// 视频最大播放速度
public let maxPlaybackRateValue = 4.0

// 声明原函数类型
public typealias orig_get_max_playback_rate_type = @convention(c) (_ a1: Int64) -> Double

// 定义全局函数指针变量，并绑定一个 C 名字
@_silgen_name("orig_get_max_playback_rate")
nonisolated(unsafe) public var orig_get_max_playback_rate: orig_get_max_playback_rate_type? = nil

// 获取最大播放速度方法
@_cdecl("my_get_max_playback_rate")
func my_get_max_playback_rate(a1: Int64) -> Double {
    return maxPlaybackRateValue
}

// 获取最大播放速度方法
long long get_max_playback_rate_address = g_slide+0x10F10449C;
NSLog(@"[%@] cal func get_max_playback_rate address:0x%llx", nj_logPrefix, get_max_playback_rate_address);
MSHookFunction((void *)get_max_playback_rate_address,
   (void*)my_get_max_playback_rate,
   (void**)&orig_get_max_playback_rate);

• 我们再hook IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay的- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate方法，用以打印日志

%hook IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay

- (void)setPlaybackRate:(float)playbackRate {
    playbackRate = playbackRate == 2.0 ? 4.0 : playbackRate;
    %orig(playbackRate);
    NSLog(@"%@:%@-%p-%s-inputPlaybackRate:%lf-changedPlaybackRate:%lf-realPlaybackRate%lf-maxPlaybackRate:%lf", nj_logPrefix, NSStringFromClass([(id)self class]), self, __FUNCTION__, playbackRate, self.playbackRate, self.realPlaybackRate, self.maxPlaybackRate);
}

%end

• 倍速面板选择2.0，从日志中可以看到，最大播放速度(maxPlaybackRate)改成了4.0，播放速度(changedPlaybackRate)改成了4.0，👍

cxzcxz:IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay-0x136428000-_logos_method$App$IJKFFMoviePlayerControllerFFPlay$setPlaybackRate$-inputPlaybackRate:4.000000-changedPlaybackRate:4.000000-realPlaybackRate0.000000-maxPlaybackRate:4.000000

非越狱解决方案

修改Mach-O文件的汇编指令

• 从sub_10F10449C方法的伪代码可知，sub_10F10449C方法返回的就是最大播放速度

double __fastcall sub_10F10449C(__int64 a1)
{
  __int64 v2; // x0
  double result; // d0
  double v4[6]; // [xsp+0h] [xbp-40h] BYREF

  v2 = sub_10F104600();
  sub_10F104B7C(v4, v2, a1);
  result = 2.0;
  if ( v4[0] < 50.0 )
    return *(double *)&qword_117084280;
  return result;
}

• 修改sub_10F10449C方法的实现，改为类似下面的伪代码

  return 4.0;
  

  • 对应的汇编指令就是

    FMOV            D0, #4.0
    RET
    

• 我们修改sub_10F10449C方法的前两条汇编指令，改为下面

FMOV            D0, #4.0
RET

• 示例

  修改第一条汇编指令

  • 鼠标点击000000010F10449C

    __text:000000010F10449C                 SUB             SP, SP, #0x50
    

  • 右键选择Assemble

  • 改成

    FMOV    D0, #4.0
    

  

  • 点击enter

• 全部修改结果

• 保存到Mach-O文件中

  • IDA->Edit->Patch program->Apply patches to input file->Apply patches

  

  

• 保存后，底部会显示log：

Patch successful: /Users/touchworld/Documents/iOSDisassembler/hook/bilibili/IDA_max_0/bili-universal

代码

BiliBiliMApp-无广告版哔哩哔哩

相关链接

哔哩哔哩的视频播放器：ijkplayer

作为初学者，理解类与对象是掌握 Objective-C 的第一步。我会用"汽车工厂"的比喻贯穿始终，帮你建立直观认识。

在移动应用开发中，图片加载和缓存是影响用户体验的关键环节。SDWebImage作为iOS平台上最受欢迎的图片加载库，以其高性能、丰富的功能和稳定的表现赢得了全球开发者的信赖。本文将深入探讨SDWebImage的核心原理、架构设计，并解答实际使用中的常见问题。

一、整体架构设计：模块化与职责分离

为了让你能迅速抓住核心，我们先用一张图，从宏观视角看懂它的工作原理与核心流程。

SDWebImage采用了清晰的分层架构设计，将复杂的图片加载过程分解为独立的模块，各司其职：

1. 核心协调者：SDWebImageManager

这是SDWebImage的"大脑"，负责协调缓存查找、下载和图片处理流程。它使用组合模式将SDImageCache和SDWebImageDownloader组合在一起，实现了对图片加载全生命周期的管理。

2. 缓存模块：SDImageCache 负责内存和磁盘缓存的双层存储。内存缓存基于NSCache实现，提供快速访问；磁盘缓存将图片持久化存储到文件系统中，支持自定义缓存策略。

3. 下载模块：SDWebImageDownloader 基于NSURLSession构建的异步下载器，支持并发控制、请求优先级设置和身份验证等高级功能。它通过操作队列管理下载任务，确保高效利用网络资源。

4. 解码与处理模块 负责图片解码、缩放、裁剪等后处理操作。SDWebImage在后台线程执行这些操作，避免阻塞主线程。

5. 视图扩展：UIImageView+WebCache 为UIKit组件提供的便捷接口，开发者可以通过一行代码实现图片的异步加载和缓存管理。

这种模块化设计不仅使代码结构清晰，还提高了库的可扩展性和可维护性。

二、图片解码机制：后台线程的高效处理

iOS系统在渲染图片时需要将其解码为位图格式，这个过程默认在主线程进行，可能导致界面卡顿。SDWebImage对此进行了重要优化：

解码时机与线程策略 SDWebImage在图片从磁盘加载或网络下载完成后，立即在后台线程进行解码。解码器使用专门的NSOperationQueue，避免了解码任务阻塞主线程。

空间换时间的缓存策略 解码后的位图数据会被缓存到内存中。当同一图片再次请求时，可以直接使用缓存的解码结果，无需重复解码，显著提升了性能。

渐进式解码支持 对于网络下载的大图片，SDWebImage支持渐进式解码。图片在下载过程中逐步显示，用户可以更快地看到图片内容，提升等待体验。

三、缓存机制：智能的双层存储系统

SDWebImage的缓存系统是其高性能的核心保障：

1. 内存缓存（Memory Cache） 基于NSCache实现，具有自动清理机制。当系统内存紧张时，NSCache会自动释放部分缓存。默认情况下，SDWebImage不限制内存缓存大小，但支持通过totalCostLimit和countLimit进行自定义限制。

2. 磁盘缓存（Disk Cache） 图片以文件形式存储在Cache目录中，文件名经过MD5哈希处理，确保唯一性和安全性。

3. 默认最大缓存大小 可设置SDWebImage的磁盘缓存大小为100MB。当缓存超过此限制时，SDWebImage会基于文件的最后访问时间进行清理，优先移除最久未访问的图片。这一设置可以在SDImageCacheConfig中自定义。

四、缓存清理机制：灵活的资源管理

SDWebImage提供了多种缓存清理方式，满足不同场景的需求：

1. 自动清理机制

• 基于时间的清理：默认配置下，SDWebImage会自动清理超过一周的缓存文件
• 基于大小的清理：当缓存超过设定的大小时，自动清理最旧的图片文件

2. 手动清理接口

// 清理所有内存缓存
[[SDImageCache sharedImageCache] clearMemory];

// 清理所有磁盘缓存（异步）
[[SDImageCache sharedImageCache] clearDiskOnCompletion:nil];

// 清理过期的磁盘缓存（异步）
[[SDImageCache sharedImageCache] deleteOldFilesWithCompletionBlock:nil];

3. 细粒度控制 开发者可以针对特定URL或key清理缓存，实现更精准的缓存管理。

五、动态图支持：从GIF到现代动画格式

SDWebImage对动态图的支持经历了显著的演进：

早期方案 早期版本通过将GIF分解为帧序列，使用UIImage的动画API播放，这种方式内存占用高且功能有限。

现代方案：SDAnimatedImage协议 从SDWebImage 5.0开始，引入了SDAnimatedImage协议，提供了统一的动画图片接口，支持多种格式：

• GIF：完整的解码和播放支持
• APNG：Apple原生支持的动画格式
• WebP：Google的高效图片格式（需要额外编码器）
• HEIC：高效的现代图片格式

内存优化 SDAnimatedImageView采用惰性解码策略，仅解码当前显示和预加载的帧，大幅降低了内存占用。开发者还可以通过maxBufferSize属性控制缓冲帧数，在流畅度和内存消耗之间找到平衡。

六、视图可见性触发加载：按需加载的智能策略

在列表等场景中，实现"视图出现在屏幕才开始加载图片"是提升性能的关键。SDWebImage与UIKit的协同工作实现了这一目标：

UITableView/UICollectionView的优化加载

// 在cellForRowAtIndexPath中设置图片
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView 
         cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
    UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:@"Cell"];
    
    // 获取图片URL
    NSURL *imageURL = [self imageURLForIndexPath:indexPath];
    
    // 使用SDWebImage加载图片
    [cell.imageView sd_setImageWithURL:imageURL
                      placeholderImage:[UIImage imageNamed:@"placeholder"]
                             completed:^(UIImage *image, NSError *error, SDImageCacheType cacheType, NSURL *imageURL) {
        // 加载完成处理
    }];
    
    return cell;
}

// 在prepareForReuse中取消未完成的加载
- (void)prepareForReuse {
    [super prepareForReuse];
    [self.imageView sd_cancelCurrentImageLoad];
}

工作原理

1. 当cell准备显示时，tableView:cellForRowAtIndexPath:被调用，开始图片加载
2. 如果cell滚出屏幕，prepareForReuse会被调用，取消未完成的图片加载
3. SDWebImage内部会管理加载队列，优先处理可见cell的请求

高级优化技巧

// 1. 预加载：提前加载即将显示的图片
- (void)tableView:(UITableView *)tableView 
  willDisplayCell:(UITableViewCell *)cell 
forRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
    // 预加载下一批图片
    if (indexPath.row + 5 < [self.dataSource count]) {
        NSURL *preloadURL = [self imageURLForIndexPath:[NSIndexPath indexPathForRow:indexPath.row + 5 inSection:indexPath.section]];
        [[SDWebImagePrefetcher sharedImagePrefetcher] prefetchURLs:@[preloadURL]];
    }
}

// 2. 设置不同的加载优先级
SDWebImageOptions options = SDWebImageLowPriority | SDWebImageProgressiveLoad;
[cell.imageView sd_setImageWithURL:imageURL placeholderImage:nil options:options];

七、静态图与动态图的选择策略

在实际开发中，我们经常面临选择：使用UIImageView还是SDAnimatedImageView？以下是明确的指导原则：

1. 静态图片场景

• 使用标准的UIImageView
• 通过sd_setImageWithURL:方法加载
• 性能最佳，内存占用最低

2. 动态图片场景

• 使用SDAnimatedImageView
• 通过sd_setImageWithURL:方法加载（SDWebImage会自动检测图片类型）
• 支持GIF、APNG、WebP等多种动态格式

3. 未知图片类型的处理策略 当不确定图片是静态还是动态时，推荐采用以下方案：

// 方案1：统一使用SDAnimatedImageView（推荐）
// 优点：自动适应所有图片类型，代码简洁
// 缺点：对静态图有轻微性能开销
SDAnimatedImageView *imageView = [SDAnimatedImageView new];
[imageView sd_setImageWithURL:imageURL];

// 方案2：根据URL或响应头动态选择
// 在知道图片类型的情况下优化性能
if ([url.pathExtension isEqualToString:@"gif"] || 
    [url.absoluteString containsString:@"animated"]) {
    // 使用SDAnimatedImageView
    SDAnimatedImageView *animatedImageView = [SDAnimatedImageView new];
    [animatedImageView sd_setImageWithURL:url];
} else {
    // 使用普通UIImageView
    UIImageView *staticImageView = [UIImageView new];
    [staticImageView sd_setImageWithURL:url];
}

// 方案3：使用SDWebImage的自动检测功能
// SDWebImage 5.0+ 可以自动检测图片类型并选择合适的视图
UIImageView *imageView = [UIImageView new];
SDWebImageOptions options = SDWebImageAutoHandleAnimatedImage;
[imageView sd_setImageWithURL:url options:options];

性能对比与建议

场景	推荐视图	内存占用	CPU使用	兼容性
已知静态图	UIImageView	低	低	最佳
已知动态图	SDAnimatedImageView	中等	中等	最佳
未知类型	SDAnimatedImageView	中等	中等	最佳
大量静态图列表	UIImageView	低	低	最佳

最佳实践建议

1. 对于图片社交应用（如Instagram），用户上传内容类型未知，建议统一使用SDAnimatedImageView
2. 对于电商应用，商品主图大多是静态图，使用UIImageView即可
3. 在性能敏感的场景（如大规模图片列表），可以考虑先获取图片元信息再决定视图类型

八、高级功能与定制扩展

自定义缓存策略

// 创建自定义缓存配置
SDImageCacheConfig *config = [SDImageCacheConfig defaultCacheConfig];
config.maxDiskAge = 7 * 24 * 60 * 60; // 一周
config.maxDiskSize = 200 * 1024 * 1024; // 200MB
config.maxMemoryCost = 100 * 1024 * 1024; // 100MB内存缓存
config.diskCacheExpireType = SDImageCacheConfigExpireTypeAccessDate; // 按访问时间过期

// 创建自定义缓存实例
SDImageCache *customCache = [[SDImageCache alloc] initWithNamespace:@"Custom" diskCacheDirectory:customPath config:config];

图片转换器

// 创建圆角图片转换器
SDImageRoundCornerTransformer *transformer = [SDImageRoundCornerTransformer transformerWithRadius:10 corners:UIRectCornerAllCorners borderWidth:1 borderColor:[UIColor whiteColor]];

// 加载时应用转换器
[imageView sd_setImageWithURL:url placeholderImage:nil options:0 context:@{SDWebImageContextImageTransformer: transformer}];

九、性能监控与调试

内存使用监控

// 获取缓存统计信息
NSUInteger memCost = [[SDImageCache sharedImageCache] totalMemoryCost];
NSUInteger diskCount = [[SDImageCache sharedImageCache] totalDiskCount];
NSUInteger diskSize = [[SDImageCache sharedImageCache] totalDiskSize];

// 监控图片加载性能
[SDWebImageManager.sharedManager setCacheKeyFilter:^NSString * _Nullable(NSURL * _Nullable url) {
    // 记录加载时间
    CFTimeInterval startTime = CACurrentMediaTime();
    return [url absoluteString];
}];

十、总结与展望

SDWebImage通过其精良的架构设计，在图片加载的各个关键环节都做了深度优化。从后台解码到智能缓存，从动态图支持到可见性触发加载，每一个设计决策都体现了对性能与用户体验的极致追求。

随着iOS开发技术的演进，SDWebImage也在不断发展。未来，我们期待看到：

1. 对Swift Concurrency的更好支持
2. 与SwiftUI的更深度集成
3. 对新型图片格式的更快适配
4. 更智能的缓存预取和淘汰算法

无论你是刚刚接触SDWebImage的新手，还是希望深入优化图片加载性能的资深开发者，理解SDWebImage的核心原理都将帮助你构建更流畅、更高效的iOS应用。

求求你试试 DiffableDataSource！别再手算 indexPath 了（否则迟早崩） 你是不是也遇到过这些问题： insertRows 一插就崩：Invalid update: inval

UI布局 Swift开发不使用StoryBoard和xib来进行UI布置，属性和事件也不需要连线。没有单独的UIViewController的概念。是使用SwiftUI，声明式布局。 一个最简单的布局

电量监控方案 CPU 优化 网络优化 定位优化 后台任务优化 渲染优化 传感器优化 完整监控方案 最佳实践 电量消耗概述 电量消耗来源 电量消耗占比 电量等级划分 等级

🛡️ 第一重防线：破解 AsyncSequence 的错误恢复漏洞

异步序列的 “错误恢复漏洞”，本质是没搞懂AsyncSequence的错误传播规则 —— 就像 F1 赛车的刹车系统没校准，一踩就抱死，一松就失控。

当next()抛出错误时，默认会直接终止迭代，可如果粗暴重试，又会导致 “重复接收元素”；如果不重试，又会丢失关键数据。

在本堂F1调教课中，您将学到如下内容：

• 🛡️ 第一重防线：破解 AsyncSequence 的错误恢复漏洞
• 错误传播的 “底层逻辑”
• 精准重试：给迭代器加 “记忆功能”
• 实战效果：再也不重复，再也不丢失
• 🛡️ 第二重防线：给 SafeRingBuffer 加 “数据校验锁”
• 校验逻辑：哈希值是 “数据身份证”
• 升级后的 SafeRingBuffer（核心校验代码）
• 效果：“迭代异常兽” 的篡改彻底失效
• 🏆 终局：组合拳粉碎 “迭代异常兽”
• 完整流程代码（终局方案）
• 剧情收尾：赛道恢复平静，迭代真相揭晓
• 📝 终极总结：Swift 迭代的 “黄金法则”

艾拉和杰西要做的，就是找到 “精准重试” 的平衡点。

---

错误传播的 “底层逻辑”

先搞懂一个关键：AsyncSequence的错误是 “终止性的”—— 一旦next()抛出错误，整个迭代就会停止，就像赛车引擎爆缸后再也没法前进。比如传感器断连抛出SensorDisconnectError，for try await循环会立刻跳出，进入catch块，后续的元素再也接收不到。

看这个 “踩坑示例”：

// 错误示范：粗暴重试导致重复数据
Task {
    do {
        for try await data in SensorSequence() {
            sensorBuffer.enqueue(data)
            print("接收数据：\(data)")
        }
    } catch is SensorDisconnectError {
        // 断连后直接重试，却没记录“已接收的元素ID”
        print("传感器断连，重试中...")
        await retrySensorSequence() // 重试时会重新接收之前已处理的元素
    }
}

这段代码的问题在于：重试时会生成全新的异步迭代器，它不知道之前已经接收过哪些元素，导致 “旧数据重复入队”—— 这正是 “迭代异常兽” 想要的结果。

精准重试：给迭代器加 “记忆功能”

杰西的解决方案是：自定义一个RetryableSensorSequence，给异步迭代器加 “元素 ID 记忆”，重试时跳过已处理的元素，就像赛车在维修后重回赛道，能精准接上之前的位置继续跑。

// 带“记忆功能”的可重试异步序列
struct RetryableSensorSequence: AsyncSequence {
    typealias Element = SensorData // 传感器数据（含唯一ID和校验码）
    typealias AsyncIterator = RetryableSensorIterator
    
    private let baseSequence: SensorSequence // 原始传感器序列
    private var processedIDs: Set<String> = [] // 记录已处理的元素ID（防重复）
    private let maxRetries: Int = 3 // 最大重试次数（避免无限循环）
    private var currentRetry: Int = 0 // 当前重试次数

    init(baseSequence: SensorSequence) {
        self.baseSequence = baseSequence
    }

    func makeAsyncIterator() -> RetryableSensorIterator {
        RetryableSensorIterator(
            baseIterator: baseSequence.makeAsyncIterator(),
            processedIDs: &processedIDs,
            maxRetries: maxRetries,
            currentRetry: &currentRetry
        )
    }

    // 带记忆功能的异步迭代器
    struct RetryableSensorIterator: AsyncIteratorProtocol {
        typealias Element = SensorData
        
        private var baseIterator: SensorSequence.AsyncIterator
        private var processedIDs: inout Set<String> // 引用外部的已处理ID集合
        private let maxRetries: Int
        private var currentRetry: inout Int

        mutating func next() async throws -> SensorData? {
            do {
                guard let data = try await baseIterator.next() else {
                    return nil // 序列正常结束
                }
                // 关键：检查元素ID是否已处理，避免重复
                guard !processedIDs.contains(data.id) else {
                    return try await next() // 跳过重复元素，继续获取下一个
                }
                processedIDs.insert(data.id) // 记录已处理的ID
                return data
            } catch is SensorDisconnectError {
                // 达到最大重试次数，抛出最终错误
                guard currentRetry < maxRetries else {
                    currentRetry = 0 // 重置重试次数，方便后续复用
                    throw error // 重试失败，终止迭代
                }
                currentRetry += 1
                print("第\(currentRetry)次重试传感器连接...")
                // 重建基础迭代器（重新连接传感器）
                self.baseIterator = SensorSequence().makeAsyncIterator()
                // 递归调用next()，继续迭代（不重复已处理元素）
                return try await next()
            } catch {
                // 其他错误（比如数据格式错误），直接抛出
                throw error
            }
        }
    }
}

实战效果：再也不重复，再也不丢失

艾拉把这个 “带记忆的序列” 集成到系统后，效果立竿见影：

// 正确姿势：用可重试序列消费传感器数据
Task {
    do {
        let retryableSequence = RetryableSensorSequence(baseSequence: SensorSequence())
        for try await data in retryableSequence {
            sensorBuffer.enqueue(data)
            print("安全接收数据：\(data)（ID：\(data.id)）")
        }
    } catch {
        print("最终失败：\(error)，已触发备用传感器")
    }
}

当传感器断连时，序列会自动重试（最多 3 次），且重试后绝不会重复接收旧数据 —— 因为processedIDs会牢牢记住 “哪些数据已经处理过”。就像赛车在维修区快速换胎后，能精准回到赛道的正确位置，既不落后，也不跑偏。

🛡️ 第二重防线：给 SafeRingBuffer 加 “数据校验锁”

解决了重复问题，下一个目标是 “数据篡改”——“迭代异常兽” 会修改传感器数据的校验码，让错误数据混入缓冲区。杰西的方案是：给SafeRingBuffer升级，在 “入队” 和 “访问” 时双重校验数据完整性，就像给赛车装 “指纹锁”，不是自己人的数据，一概不让进。

校验逻辑：哈希值是 “数据身份证”

传感器数据会自带一个checksum（哈希值），计算规则是 “数据内容 + 时间戳” 的 MD5 值。SafeRingBuffer在入队时要验证这个哈希值，不匹配就拒绝入队；在访问时再二次校验，确保数据没被篡改。

升级后的 SafeRingBuffer（核心校验代码）

struct SafeRingBuffer<Element: DataVerifiable>: Collection {
    // 新增约束：Element必须遵守DataVerifiable协议（有校验能力）
    private var storage: [Element?]
    private var head = 0
    private var tail = 0
    private(set) var count = 0
    private let lock = NSLock()

    // 入队时校验：篡改的数据直接拒之门外
    mutating func enqueue(_ element: Element) throws {
        lock.lock()
        defer { lock.unlock() }

        // 关键：验证数据哈希值，不匹配则抛出“数据篡改错误”
        guard element.verifyChecksum() else {
            throw DataTamperingError.invalidChecksum(
                "数据校验失败，ID：\(element.id)，可能被篡改"
            )
        }

        storage[tail] = element
        tail = (tail + 1) % storage.count

        if count == storage.count {
            head = (head + 1) % storage.count
        } else {
            count += 1
        }
    }

    // 下标访问时二次校验：防止缓冲区内部数据被篡改
    subscript(position: Index) -> Element {
        lock.lock()
        defer { lock.unlock() }

        precondition((0..<count).contains(position), "索引超出范围")
        let actualPosition = (head + position) % storage.count
        guard let element = storage[actualPosition] else {
            preconditionFailure("缓冲区数据丢失，位置：\(actualPosition)")
        }

        // 二次校验：确保数据在缓冲区中没被篡改
        precondition(element.verifyChecksum(), "缓冲区数据被篡改，ID：\(element.id)")
        return element
    }
}

// 数据校验协议：所有需要校验的数据都要遵守
protocol DataVerifiable {
    var id: String { get } // 唯一ID
    var checksum: String { get } // 数据哈希值
    // 校验方法：计算当前数据的哈希值，和自带的checksum对比
    func verifyChecksum() -> Bool
}

// 传感器数据实现校验协议
extension SensorData: DataVerifiable {
    func verifyChecksum() -> Bool {
        // 计算“内容+时间戳”的MD5哈希值（真实项目中建议用更安全的SHA256）
        let calculatedChecksum = "\(content)-\(timestamp)".md5()
        return calculatedChecksum == self.checksum
    }
}

// 自定义错误：数据篡改错误
enum DataTamperingError: Error {
    case invalidChecksum(String)
}

效果：“迭代异常兽” 的篡改彻底失效

当 “迭代异常兽” 试图把篡改后的传感器数据（校验码不匹配）入队时，enqueue会直接抛出DataTamperingError，错误数据连缓冲区的门都进不了；就算它想偷偷修改缓冲区里的数据，subscript访问时的二次校验也会触发preconditionFailure，立刻暴露问题。

艾拉测试时故意注入一条篡改数据，系统瞬间弹出警告：“DataTamperingError：数据校验失败，ID：sensor_123，可能被篡改”—— 就像赛车的防盗系统检测到非法入侵，立刻锁死引擎，让 “小偷” 无从下手。

🏆 终局：组合拳粉碎 “迭代异常兽”

解决了错误恢复和数据篡改，艾拉和杰西打出最后一套 “组合拳”：用RetryableSensorSequence处理异步错误，用SafeRingBuffer做数据缓存和校验，再配合一个 “监控 Task” 实时监控序列状态 —— 三者联动，形成无死角的防御网。

完整流程代码（终局方案）

// 1. 创建带校验的环形缓冲区（容量10，只存合法数据）
var verifiedBuffer = SafeRingBuffer<SensorData>(capacity: 10)

// 2. 创建可重试的传感器序列（防断连、防重复）
let sensorSequence = SensorSequence()
let retryableSequence = RetryableSensorSequence(baseSequence: sensorSequence)

// 3. 主Task：消费序列，存入缓冲区
let mainTask = Task {
    do {
        for try await data in retryableSequence {
            do {
                try verifiedBuffer.enqueue(data)
                print("成功入队：ID=\(data.id)，转速=\(data.engineRPM)转")
                // 实时更新仪表盘（只传合法数据）
                await dashboard.update(with: verifiedBuffer[verifiedBuffer.count - 1])
            } catch DataTamperingError.invalidChecksum(let message) {
                print("拦截篡改数据：\(message)")
                // 触发警报，记录日志
                await alertSystem.triggerLevel(.high, message: message)
            }
        }
    } catch {
        print("迭代终止：\(error)")
        // 重试失败，切换到备用传感器
        await switchToBackupSensor()
    }
}

// 4. 监控Task：实时检查缓冲区状态，防止异常
let monitorTask = Task {
    while !Task.isCancelled {
        guard verifiedBuffer.count > 0 else {
            print("警告：缓冲区为空，可能传感器无数据")
            await alertSystem.triggerLevel(.low, message: "缓冲区空")
            try await Task.sleep(nanoseconds: 1_000_000_000)
            continue
        }
        // 每1秒检查一次最新数据的时效性（防止数据过期）
        let latestData = verifiedBuffer[verifiedBuffer.count - 1]
        if Date().timeIntervalSince(latestData.timestamp) > 5 {
            print("警告：最新数据已过期，可能序列卡顿")
            await alertSystem.triggerLevel(.medium, message: "数据过期")
        }
        try await Task.sleep(nanoseconds: 1_000_000_000)
    }
}

剧情收尾：赛道恢复平静，迭代真相揭晓

当这套组合拳部署完成后，赛车仪表盘的转速数据瞬间稳定下来 ——10000 转、10020 转、9980 转，每一个数字都精准跳动，控制室的警报声渐渐平息。艾拉看着屏幕上 “所有传感器正常” 的绿色提示，长舒一口气：“‘迭代异常兽’被打跑了？”

杰西笑着点开日志，里面全是 “拦截篡改数据”“重试成功” 的记录：“不是打跑，是它再也没法钻漏洞了。你看 ——AsyncSequence 的核心是‘错误可控’，Collection 的核心是‘数据可信’，迭代器的核心是‘状态独立’，只要守住这三个核心，再狡猾的问题也能解决。”

突然，仪表盘弹出一条新消息：“检测到外部干扰源已断开连接”——“迭代异常兽” 彻底消失了。

赛道上，F1 赛车重新加速，引擎的轰鸣声再次变得均匀有力；屏幕前，艾拉和杰西相视一笑，他们不仅修复了系统，更摸清了 Swift 迭代的 “底层逻辑”。

📝 终极总结：Swift 迭代的 “黄金法则”

1. Sequence 是 “入门契约”：只承诺 “能迭代一次”，适合懒加载、生成器场景，像 F1 的 “练习赛”—— 灵活但不追求稳定。
2. Collection 是 “进阶契约”：多轮迭代、索引访问、数据稳定，适合需要反复操作的数据，像 F1 的 “正赛”—— 稳定且高效。
3. AsyncSequence 是 “异步契约”：支持暂停、抛错，适合数据流场景，但要注意 “错误终止性” 和 “重试防重复”，像 F1 的 “夜间赛”—— 更复杂，但有专属的应对策略。
4. 迭代器的 “值语义优先”：尽量用 struct 实现迭代器，避免共享可变状态，就像赛车的 “独立操控系统”—— 互不干扰，安全可控。

最后记住：Swift 的迭代看似简单，实则是 “协议驱动” 的精妙设计。当你写下for item in list时，背后是 Sequence、Collection、Iterator 的协同作战 —— 就像 F1 赛车的引擎、刹车、底盘完美配合，才能跑出最快的速度，也才能写出最稳定、最高效的代码。

那么，宝子们看到这里学到了吗？

感谢观赏，下次我们再会吧！8-)

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