blink渲染知识7-webview和android的交互

http://blog.youkuaiyun.com/hongbomin/article/details/18499295
WebView本身是一个layout, 他和android的view系统交互的方法是:
当webview本身内容有变化时,需要更新到android系统时,WebView的invalidate函数被调用,实际的调用栈:
BrowserViewRenderer.cc中
->client_->PostInvalidate();
->AwContents::PostInvalidate
->Java_AwContents_postInvalidateOnAnimation
->AwContents.java, postInvalidateOnAnimation
->containerView, 也就是WebView.postInvalidate等操作。
这样就会告知android我们自己的内容变化了,需要重新绘制。
之后,android绘制框见就会调用webview.onDraw函数,从我们webview里面取出我们的绘制结果到canvas里,然后拿走和其他view的onDraw的结果拼凑起来显示给用户。

Webview.onDraw被调用,应该并不是每次调用都会完成一次本地的绘制,但是至少能够同步拿走一些数据。此外会异步触发一些绘制,比如告知内核要beginframe, 等等。

摘要
从应用程序层次来看,WebView只是一个视图(View)部件而已,与普通的TextView一样,它可以被嵌入在应用程序的任何一个位置,所以,尽管WebView是一个较为复杂的视图部件,但仍然工作在Android视图系统的绘制模型下。
绘制模型 vs. 渲染模型
事实上,绘制模型和渲染模型两个术语可以混用。但本文还是对两者做了细微的区分。当谈及与Android视图系统整合,使用“绘制模型”术语说明 Android View系统的绘制模型是如何作用到WebView部件上,而谈及WebView内页面内容的合成方式时,使用“渲染模型”术语描述以何种方式将页面内容 渲染到由绘制模型中给定的Canvas对象上。两者的联系是,渲染模型会根据绘制模型中的Canvas对象决定采取何种渲染方式。
WebView的绘制模型
Android SDK中,android.webkit.WebView实际上是一个ViewGroup,并将后端的具体实现抽象为WebViewProvider,而 WebViewChromium正是一个提供基于Chromium的具体实现类,对核心类AwContents做了一层简单的封装,加强了对线程安全方面 的考量。大致结构如下图所示:

简单的来说,当一个视图(View)部件的内容发生更新时,会调用invalidate()方法通知Android视图系统表明这个View的内容 已经失效,视图系统会根据view层次结构计算有哪些View需要重绘,并调用View.draw方法将更新的内容绘制到传入Canvas上,对于用户自 定义的View,绘制的逻辑代码实现在重载地View.onDraw方法中,决定在在Canvas上绘制什么内容。关于Android视图系统的绘制模 型,详细信息可参考这里。
再回到WebView的情况。当WebView部件发生内容更新时,例如页面加载完毕,CSS动画,或者是滚动、缩放操作导致页面内容更新,同样会 在WebView触发invalidate方法,随后在视图系统的统筹安排下,WebView.onDraw方法会被调用,最后实际上调用了 AwContents.onDraw方法,它会请求对应的native端对象执行OnDraw方法,将页面的内容更新绘制到WebView对应的 Canvas上去,至此,就像按下了WebView渲染器的启动开关,一个完整的渲染流水线开始工作了。
1. WebViewChromium::onDraw(Canvas canvas) (WebViewChromium.java in AOSP) 
2. --> AwContents::onDraw(Canvas canvas) (AwContents.java in chromium) 
3.     --> android_webview::AwContents::OnDraw(...) (aw_contents.cc) 
4.         -->  android_webview::InProcessViewRenderer::OnDraw(...) (in_process_view_renderer.cc) 

绘制方法OnDraw
Native端InProcessViewRenderer对象负责响应从Java层发出的OnDraw调用请求,首先会根据判断硬件加速是否开启,决定渲染的执行路径。
1. bool InProcessViewRenderer::OnDraw(jobject java_canvas, 
2.                                    bool is_hardware_canvas, 
3.                                    const gfx::Vector2d& scroll, 
4.                                    const gfx::Rect& clip) { 
5.   scroll_at_start_of_frame_  = scroll; 
6.   if (is_hardware_canvas && attached_to_window_ && HardwareEnabled()) { 
7.     // We should be performing a hardware draw here. If we don't have the 
8.     // comositor yet or if RequestDrawGL fails, it means we failed this draw and 
9.     // thus return false here to clear to background color for this draw. 
10.     return compositor_ && client_->RequestDrawGL(java_canvas); 
11.   } 
12.   // Perform a software draw 
13.   return DrawSWInternal(java_canvas, clip); 
14. } 
上面的代码片段中,OnDraw方法接受四个参数,
1. java_canvas:Java层Canvas对象在JNI层的native表示,对这个Canvas的绘制实际上是在更新WebView部件的内容;
2. is_hardware_canvas:布尔值,标识java_canvas对象是否启用了硬件加速的Canvas对象,在Java层通过调用Canvas.isHardwareAccelerated()来获取;
3. scroll:因屏幕滚动而发生的偏移;
4. clip:WebView部件内容发生更新的矩形区域;
显然,OnDraw有两条不同的执行路径:
硬件渲染路径:当同时满足 1)WebView的Canvas开启了硬件加速;2)当WebView与一个Window关联后;3)没有通过命令行选项--disable- webview-gl-mode禁用WebView的GL模式等这三者条件时,会请求Client对象调用RequestDrawGL以硬件方式绘制 Canvas。RequestDrawGL方法最终还是会调用InProcessViewRenderer::DrawGL,但其中涉及到Java层和 JNI的互操作性问题,调用过程看起来不是那么直接了当,后续文章将会详细介绍。
软件渲染路径:当上述三者条件不满足时,调用DrawSWInternal方法以软件方式绘制 Canvas。而DrawSWInternal还会考虑两种情况,1)从AOSP编译的WebView;2)从Chromium编译的WebView。两 者不同之处在于,是否提供了直接访问Java层Canvas对象中Pixels的函数表,对于从AOSP编译的WebView,可以直接将Java层 Canvas对象转换为SkCanvas,合成器(compositor)直接将合成的内容渲染到这个Canvas上。而从Chromium编译出来的 WebView,编译期是不能直接访问AOSP代码,也就是说不能直接将Canvas对象转换为SkCanvas,需要先调用NDK方法创建一个 Bitmap,合成器只能先将页面内容渲染到这个Bitmap上,然后再通过JNI调用Java层的drawBitmap将这个Bitmap绘制到 Canvas对象上。
小结:
WebView只是一个普通的View部件而已,当页面内容更新时,会触发invalidate,Android视图系统收到失效消息后会要求 WebView部件回调onDraw方法重绘自己。WebView重绘过程较为复杂,方法InProcessViewRenderer::OnDraw是 理解和分析WebView渲染模型的入口点,Canvas对象的硬件加速属性决定了渲染路径的不同。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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