代码审查报告
代码概述
- 审查范围：ImageProcessor 的批量 JPEG 压缩逻辑（GCD + 信号量 + DispatchGroup），以及 GalleryController 中的调用与结果持有
- 整体评价：目标明确（限制并发与内存、主线程汇总），但存在严重的并发与线程安全问题，当前实现会阻塞主线程、结果数组存在数据竞争且顺序不确定，API 缺少错误/取消/进度设计。需要系统性修正以保证正确性、性能与可维护性
主要问题
-
并发控制与主线程阻塞
- 具体问题描述
- 使用 DispatchQueue(label: "img.proc") 创建的是串行队列；同时又用 DispatchSemaphore(value: 3) 试图限制并发。由于队列是串行的，实际并发度为 1，信号量不会提升并发
- semaphore.wait() 放在 for 循环里、且在 queue.async 之前执行，调用线程（通常是主线程）在超过 3 个任务后会被阻塞，造成明显卡顿
- 影响分析
- UI 卡顿甚至假死，用户体验极差
- 并发限制策略无效，吞吐量低
- 改进建议
- 改为并发队列 + 在异步任务内部 wait/signal，避免阻塞调用线程
- 或直接使用 OperationQueue，将 maxConcurrentOperationCount=3，语义清晰、可取消、易扩展
- 对于 iOS 15+，可考虑 Swift Concurrency + 有限并发（更推荐）
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线程安全与结果一致性
- 具体问题描述
- 多个任务并发对同一个 Array result 执行 append，Swift Array 对并发写入不安全，存在数据竞争与未定义行为
- append 也导致输出顺序不确定，无法保证与输入 images 一一对应
- 影响分析
- 可能出现随机崩溃/数据损坏（Release 下更隐蔽）
- 结果顺序错乱，后续 UI 映射错误
- 改进建议
- 使用专用串行队列或锁保护对 result 的写入
- 为保证顺序，使用 enumerated() 获取索引，预分配 [Data?] 并按 index 写入；最终 compactMap 或保留等长数组
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API 设计不完善（错误/进度/取消）
- 具体问题描述
- jpegData 失败被静默忽略，返回结果长度与输入不一致且无错误信息
- 无进度回调，无法为用户提供反馈；无取消能力，无法在页面关闭/任务切换时及时停止
- quality 参数未校验，可能超出 0...1
- 影响分析
- 调用方难以定位失败原因，无法优雅处理用户交互
- 长任务无中断能力，浪费资源
- 改进建议
- 返回 [Result<Data, Error>] 或 [Data?] 保持等长，并在失败时携带原因（如编码失败）
- 增加 progress 回调（已完成/总数）
- 增加取消能力（OperationQueue.cancelAllOperations 或 Swift Concurrency Task cancellation）
- 对 quality 进行 clamp 到 0...1
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对象生命周期与信号量使用风险
- 具体问题描述
- 任务闭包中直接捕获 self；若改为 [weak self]，一旦 self 提前释放将无法 signal，可能死锁
- 影响分析
- 改进建议
- 在 compress 方法内捕获必要资源的强引用副本（如 let semaphore = self.semaphore, let resultQueue = self.resultQueue），保证任务期间可用，同时避免对外部产生意外循环引用
- 或采用 OperationQueue（无需手动信号量）
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内存占用与大图处理
- 具体问题描述
- 一次性将所有压缩后的 Data 全部驻留内存，批量/大图时内存峰值高
- jpegData 可能触发整图解码，内存瞬时开销大
- 影响分析
- 改进建议
- 大量/超大图时，优先使用 ImageIO 下采样后再编码（CGImageSource + kCGImageSourceThumbnailMaxPixelSize）
- 提供单张完成回调或落盘为临时文件并返回 URL，减少内存峰值
- 保留 autoreleasepool（对桥接对象与 CoreGraphics 资源释放有帮助）
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QoS 和调度策略
- 具体问题描述
- 统一使用 .userInitiated；对大量后台批处理可能不合适
- 影响分析
- 改进建议
- 批量后台压缩使用 .utility；确需即时展示再用 .userInitiated
- 避免在主线程上做任何 wait/同步操作
优化建议
- 性能优化
- 使用并发队列 + 内部信号量限流，或改用 OperationQueue 设置最大并发，避免主线程阻塞
- 保持每张图在独立 autoreleasepool 中处理
- 大图先下采样再编码，显著降低内存与 CPU 压力
- 代码重构
- 将结果写入与并发处理解耦：并发做计算，结果写入用串行 resultQueue 或锁保护
- 提供可配置并发度与 QoS
- 增加取消、进度、错误回传，接口更健壮
- 最佳实践
- 校验 quality 范围
- 保证结果顺序与输入一致，便于 UI 映射
- 控制器中使用 [weak self] 是正确的；在回调中仅做 UI 更新，避免长期持有大量 Data
- 对大批量结果建议落盘并返回 URL，避免长期持有内存
参考实现（GCD 版，线程安全且不阻塞主线程）
- 说明：并发队列 + 内部信号量限流；结果写入用串行队列保证顺序一致与线程安全；quality clamp；保持等长输出（失败使用 nil，可根据需求改为 Result）
final class ImageProcessor {
private let workQueue = DispatchQueue(label: "img.proc.work", qos: .userInitiated, attributes: .concurrent)
private let resultQueue = DispatchQueue(label: "img.proc.result") // 串行，保护结果写入
private let semaphore = DispatchSemaphore(value: 3)
func compress(_ images: [UIImage], quality: CGFloat, completion: @escaping ([Data?]) -> Void) {
let q = max(0, min(1, quality))
let group = DispatchGroup()
var results = Array<Data?>(repeating: nil, count: images.count)
let semaphore = self.semaphore
let resultQueue = self.resultQueue
for (idx, img) in images.enumerated() {
group.enter()
workQueue.async {
semaphore.wait()
defer { semaphore.signal(); group.leave() }
let data: Data? = autoreleasepool { img.jpegData(compressionQuality: q) }
// 同步写入，确保 group.notify 前写入完成
resultQueue.sync {
results[idx] = data
}
}
}
group.notify(queue: .main) {
completion(results)
}
}
}
参考实现（OperationQueue 版，推荐：更易取消与扩展）
final class ImageProcessor {
private let queue: OperationQueue = {
let q = OperationQueue()
q.qualityOfService = .userInitiated
q.maxConcurrentOperationCount = 3
return q
}()
func compress(_ images: [UIImage], quality: CGFloat, completion: @escaping ([Data?]) -> Void) {
let qlt = max(0, min(1, quality))
var results = Array<Data?>(repeating: nil, count: images.count)
let lock = NSLock()
let finish = BlockOperation {
DispatchQueue.main.async { completion(results) }
}
for (i, img) in images.enumerated() {
let op = BlockOperation {
let data: Data? = autoreleasepool { img.jpegData(compressionQuality: qlt) }
lock.lock(); results[i] = data; lock.unlock()
}
finish.addDependency(op)
queue.addOperation(op)
}
queue.addOperation(finish)
}
func cancelAll() {
queue.cancelAllOperations()
}
}
GalleryController 使用建议
- 大量图片时，避免把所有 Data 长期存在内存，可考虑：
- 每张完成回调更新 UI 并尽快释放，或
- 压缩后写入临时目录，属性保存 URL 列表
- 如需 UI 进度，传入 progress 回调（已完成/总量）
风险提示
- 现有实现会在第 4 个任务开始时阻塞主线程，导致明显卡顿
- 并发写入 Array 存在数据竞争与潜在崩溃风险
- 大批量/超大图压缩可能引发内存峰值过高被系统杀死，建议采用下采样与分批/落盘策略
- 若未来迁移到 Swift Concurrency，需要在任务中检查 Task.isCancelled 并及时中断，避免无效工作
