1.Openssl升级操作
2.错误： error while loading shared libraries是源码什么意思？
3.Rematch 源码系列四、Third-Party plugins
4.Android性能优化：定性和定位Android图形性能问题——以后台录屏进程为例
5.手把手Element UI&Plus里Loading的源码极致封装！只需0.5行超简洁使用
Openssl升级操作
为了升级 OpenSSL 到最新版本，源码可以遵循以下步骤。源码首先，源码查看您当前使用的源码金融cp源码 Linux 系统版本，确认为 CentOS Linux release 7.3. (Core)。源码
接着，源码通过执行命令查看已安装的源码 OpenSSL 版本：
在终端中输入 openssl version，以显示版本信息。源码
获取 OpenSSL 的源码路径，使用命令 which openssl 可以获取。源码
下载最新 OpenSSL 版本（目前为 1.1.1），源码可从官网 openssl.org/source 下载。源码
使用 wget 命令下载最新版本的源码 OpenSSL 源码包。
安装必需的依赖，如 yum install -y zlib、yum install –y zlib-devel 和 yum install –y gcc，以确保新版本 OpenSSL 的正确安装。
从 perl.org/get.html 下载新版本的 Perl 源码包。
解压 Perl 源码包，并建立安装目录 mkdir /usr/local/perl。
在安装目录中配置 Perl 参数，使用 cd perl-5..2 进入目录后，执行 ./Configure -des -Dprefix=/usr/local/perl -Dusethreads –Uversiononly。
编译并安装 Perl，执行 make 和 make install。
安装完 Perl 后，安装 OpenSSL，首先解压 OpenSSL 源码包，然后在 OpenSSL 目录中配置，使用 ./config shared zlib。接着执行编译和安装命令 make 和 make install。
为了使用新版本的 OpenSSL，需要备份原有的版本，并创建链接指向新安装的 OpenSSL。执行以下命令：
使用 mv 命令备份 OpenSSL 库和执行文件。
创建指向新 OpenSSL 的符号链接，使用 ln -s 命令。
更新动态链接库配置，将新版本的 OpenSSL 库路径添加到 /etc/ld.so.conf 文件中。
重新加载动态链接库，使用 ldconfig -v 命令。
最后，检查已安装的最新 OpenSSL 版本，使用 openssl version 和 openssl version –a 命令。
在升级过程中，可能会遇到错误“openssl: error while loading shared libraries: libssl.so.1.1: cannot open shared object file: No such file or directory”。这是由于库文件位置不正确导致的。通过在 root 用户下执行以下命令来解决：
使用 ln -s 命令创建指向正确位置的符号链接，确保库文件可以被加载。
错误： error while loading shared libraries是什么意思？
(转自 blogs.com/codingmengmeng/p/.html)
error while loading shared libraries 错误表明: 当程序需要链接到动态库时，找不到相关的.so库。
原因分析：
这是由于默认情况下编译器只会使用/lib/ 和 /usr/lib/ 这两个目录下的文件，而在编译程序源码时，如果不指定--prefix 会将库安装到/usr/local/lib/目录下。因为/usr/local/lib/目录不在系统默认的库搜索目录中，因此需要将该目录添加进去。易语言读文本型源码
解决方法：
在该文件”ld.so.conf”中最后一行添加“/usr/local/lib”, 一般来说此时ld.so.conf的文件内容为：
保存修改，然后执行：
···
/sbin/ldconfig -v
···
该命令的目的是将文件/etc/ld.so.conf列出的路径下的库文件缓存到/etc/ld.so.cache以供使用，因此当安装完一些库文件，或者修改/etc/ld.so.conf增加了库的新搜索路径，需要运行一下ldconfig，使所有的库文件都被缓存到文件/etc/ld.so.cache中，如果没做，可能会找不到刚安装的库。
Rematch 源码系列四、Third-Party plugins
本文深入探讨了rematch的两个常用第三方插件：immer与loading。immer插件旨在简化state的修改过程，通过引入immerjs，允许开发者在reducer中使用mutable状态，进而生成immutable状态，简化了常规操作。immer插件的实现相对简单，只需将常规reducer包裹一层，使之通过immerjs处理即可。
immer插件的核心在于其对reducer的封装，通过immer.produce方法处理draft状态，简化了mutable状态的管理，避免了复杂的clone和赋值操作。当状态为简单数据类型时，不会使用immer.produce，以保持代码的简洁性。更多关于immer.produce和combineReducers的使用和原理可参考官方文档。
然而，immer插件的设计存在缺陷，即许多reducer配置若不能以数组形式存储，而是被替换，则可能导致插件配置失效。rematch v2版本通过引入更细粒度的plugin hooks（如onReducer）解决了这一问题，提升了配置的灵活性。
紧接着是loading插件，专注于管理异步操作的状态，包括网络请求等。其核心在于onModel钩子的使用，定义了全局和模型级别的loading状态，并为特定操作定义了show和hide两个reducer，动态跟踪和控制加载状态。
loading插件的实现通过初始化代码定义了全局和模型级别的loading状态，并使用onModel钩子处理模型操作，对特定的effect动作进行管理，包装原始动作以实现状态控制。两个reducer，show和hide，分别用于增加和减少操作状态的计数，以此实现对加载状态的动态更新。
本文综述了rematch的immer和loading插件的实现原理、使用场景及优化策略，为开发者提供了深入理解这些工具的框架。后续文章将探讨rematch v1升级到v2的设计变化以及TypeScript支持的实现，期待与开发者共同探索rematch的最新进展和优化。
Android性能优化：定性和定位Android图形性能问题——以后台录屏进程为例
简介发现、定性与定位
总结
跟不上旋律节奏的VSYNC
严重异常耗时的dequeueBuffer
VirtualDisplay合成耗时
结论
FPS
初步定位问题
定性问题
定位问题
成果展示
参考
简介本文记录一次Android图形性能问题的分析过程——发现、定性和定位图形性能问题，以及探讨的破解超牛锦鲤指标源码性能优化方案。
环境：Android Q + MTK + ARM Mali-G。
所分析的性能问题（下称case）：打开录屏应用并启动后台录屏，滑动前台应用（滑屏）。性能表现差：CPU、GPU负载显著升高、掉帧、用户明显卡顿感，帧率不足帧，帧渲染、合成耗时急剧飙升（渲染耗时平均为ms左右）。
经过优化后，相同环境和条件下，渲染帧率稳定在帧（提升一倍），渲染耗时平均为8.ms左右（为优化前的不到三分之一的消耗）。
关键词 Keywords: Screen Recording; Frame rate; FPS; GPU utilization; Jank; MediaProjection; VirtualDisplay; MediaCodec; Perfetto; Inferno; Surface; SurfaceTexture; VSYNC; SurfaceFlinger; HWC; Hardware composer; GPU; OpenGL;
发现、定性与定位FPS计算FPS的方法和工具 Android框架层通过hwui配合底层完成渲染。该框架本身提供了逐帧渲染分段耗时记录。通过dumpsys gfxinfo可以获取。
io.microshow.screenrecorder/io.microshow.screenrecorder.activity.MainActivity/android.view.ViewRootImpl@6b9b8a9?(visibility=0)DrawPrepare?Process?Execute3...................1................使用工具统计帧率与平均耗时（同时打印GPU负载），在开启后台录屏的情况下滑动屏幕，平均渲染耗时高达~ms，超出.ms一倍，导致帧率仅帧，显著低于帧。
Average?elapsed?.?msFPS:??│?9.?0.?.?2.#?GPU负载?LOADING?BLOCKING?IDLE?0?#?case的对比——未开启后台录屏Average?elapsed?9.?msFPS:??│?1.?0.?5.?1.通过gfx柱状图直观感受性能数据 直观地感受图形渲染性能，除了帧率感受、触控延时外，还可以通过将gfxinfo的分段耗时通过柱状图展示在屏幕上。
这是case性能问题的gfxinfo柱状图，可以看到红柱和绿柱都非常高，远远超越了流畅标准。其中，绿柱异常放大表明两个Vsync之间耗时显著增长，红柱异常放大表明应用层应用加速使用的DisplayLists大量增长、或图形层使用GLES调用GPU耗时显著增多导致的GPU执行绘制指令耗时变长。
初步定位问题本节记录初步的分析思路和定位过程。首先我们完成实验（启停后台录屏并滑动屏幕触发渲染）、观测以及记录，拿到了后台录屏启停情况下的FPS、分阶段耗时以及GPU负载（相关数据位于FPS小节）。
开发的工具输出的统计数据计算结果非常直观，一眼可见，后台录屏为Draw阶段带来额外的~8倍或~8ms耗时，给Process阶段带来额外的~2倍或~ms耗时。帧率从帧坠落到~帧。
耗时分析 可以看到，主要的额外耗时来自Draw和Process。接下来重点围绕着两part定位问题问题。
StageDescriptionCompDraw创建DisplayLists的耗时。Android的View如果支持硬件加速，绘制工作均通过DisplayLists由GPU绘制，可以处理为onDraw的耗时额外~8ms或~8倍Prepare准备没有额外耗时ProcessDisplayLists执行耗时。即硬件加速机制下提交给GPU绘制的工作耗时额外~ms或~2倍ExecuteFramebuffer前后缓冲区flip动作的耗时，上屏耗时额外不到~1msHz下，上述4个步骤合计耗时小于.ms为正常情况。case为~ms。主要增量来自Draw和Process。单机武侠手游游戏源码
经过上述初步分析、观测后，接下来的分析可以围绕Draw和Process开展。由于Android Draw部分涉及较广，包含App 渲染线程（DisplayLists）、UI线程（onDraw方法创建DisplayLists），以及图形栈耗时如SurfaceFlinger、RenderEngine等都可能增加Draw耗时。
这里一个技巧可以初步判断耗时来自App进程(渲染线程和UI线程)还是来自图形栈。如果能判断耗时来自App或图形栈，那么可以缩小分析范围、减少分析工作量。上述四大阶段的耗时统计分类比较宽，实际上还有更详细的分阶段耗时，它呈现在前文描述过的gfx统计信息柱状图上。gfx柱状图会以蓝色（RGB(,,)）呈现onDraw方法创建和更新DisplayLists的耗时。如果case与正常情况对比后，这部分耗时（蓝柱大小对比）差异很小，即可说明额外的Draw耗时不是来自App的，极可能来自图形栈。Besides，结合过度绘制分析，判断case与正常情况下是否有更多的额外绘制次数可以协同判断。
——根据上述指导思想，排查出了case的额外Draw耗时与App onDraw无关，多出来的DisplayLists来自App以外的进程，可能是图形栈如SurfaceFlinger。
定性问题本小节介绍问题追踪过程，通过一些方法定位到各阶段的耗时原因，并定性地得出case性能问题的性质。从本小节开始，围绕Perfetto进行分析。这里贴出perfetto的总览，我将关键的信息排序到顶部。前四行分别为SF负责图形的线程、提交到GPU等待完成的工作、Vsync-App、Vsync-sf，最后两行为case中出现卡顿掉帧的App的主线程(UI)和渲染线程(RenderThread)。
跟不上旋律节奏的VSYNC容易看到，Vsync-sf非常不规律。Vsync-sf是触发SurfaceFlinger一次合成工作的基于Hardware VSYNC虚拟出来的一个信号。它相对于真实硬件信号（HW_VSYNC）一个规律的偏移（在case设备上，Vsync-app与Vsync-sf都被配置为8.3ms，即硬件VSYNC到达后，虚拟的Vsync-app和Vsync-sf延时8.3ms后发出，分别触发App绘制、SurfaceFlinger合成。
而case的Vsync-sf交错、残次、不齐、无规律，显然工况不佳。它将导致SurfaceFlinger不能按照预期的时间间隔将合成的帧提交到Framebuffer（经过Flip后，被提交的Framebuffer将上屏成为显示器的下一帧图像），出现掉帧/丢帧。
As we can see，宋金选股公式源码case的VSYNC-sf出现严重的漂移（见图，第二行的VSYNC-sf残次不齐、跟不上规律、难看且混乱），这导致了丢帧。（但VSYNC-sf的失控仅表示与丢帧的相关性，并不直接表明因果性。）
VSYNC-sf为什么会出现偏差？ 出于功耗的考虑，VSYNC-sf合VSYNC-app并不是一定会触发的。如果app或sf并没有更新画面的需求，那么死板固定地调度它们进行绘制和合成是不必的。编程上，负责触发VSYNC-sf和VSYNC-app的两个EventThread会在requestNextVsync调用后才会将下一个VSYNC-sf或VSYNC-app发出。因此，当（各自EventThread的）requestNextVsync没有调用时，VSYNC-app和VSYNC-sf也就出现漂移。BufferQueueLayer::onFrameAvailable会在应用提交后调用，该方法通过调用SF的signalLayerUpdate触发产生下一个VSYNC-sf。
换而言之，出于功耗，或别的什么原因（比如耗时导致的延期，人家是线程实现的消息队列），SurfaceFlinger的SFEventThread有可能不调用requestNextVsync，这将导致Vsync-sf在窗口期内短暂消失——但是也不会出现参差不齐的情况。结合case的VSYNC信号报告来看，VSYNC-sf信号异常切实地提示了性能问题——它的不规律现象表明前后Vsync之间有异常耗时，而非低功耗机制被激活或无屏幕刷新（case性能问题复现时一直在滑前台应用的屏，它每ms都有画面更新的需求）。
VSYNC-sf虽然出现了偏差，但是它与卡顿问题仅有相关性（或者说它是性能问题的结果），并非因果关系。猜测是其他卡顿问题导致了SF延缓了对VSYNC的request，导致其信号出现漂移。VSYNC-sf信号偏差实质上指导意义重大，因为它能提示我们，问题发生在比App更底层的地方（前文分析的结论），且比SurfaceFlinger提交到Framebuffer更上层的位置（VSYNC-sf用于触发合成，合成完成后提交到屏幕双缓冲区）。
这样，将case性能问题的上下界都确定了，问题分析范围从原先的整个图形栈，有效的缩小到了SurfaceFlinger渲染和合成阶段了。
严重异常耗时的dequeueBuffer通读Perfetto，可以看到，出了难看的Vsync-sf以外，还可以看到刺眼的超长耗时的draw（App UI线程）以及耗时变态长的dequeueBuffer(App 渲染线程)调用。相对于正常情况，perfetto报告提示的case的draw方法成倍增长的耗时非常容易被误认为耗时“居然来自一开始就排除掉的App进程"，这与前文提出的”问题范围“是不能自洽的——它们是相反的结论，肯定哪里不对。仔细分析才能发现，draw方法确实是消耗了更多墙上时间（但是不意味着消耗了更多CPU时间，因为等待过程是sleep的），但是draw方法是因为等待渲染线程的dequeueBuffer造成的耗时，而dequeueBuffer的严重异常耗时却是被底层的图形栈拖累的。
我们看到，draw严重耗时，渲染线程dequeueBuffer消耗掉~ms的时间。As we all known，Android的Graphics buffer是生产者消费者模型，当作为消费者的SF来不及处理buffer并释放，渲染线程也就需要额外耗时等待buffer就绪。上面还有一段"Waiting GPU Completion"的trace没有贴上来（下图），这段耗时比不开启后台录屏的case下高得多（~3ms对比~ms），说明了一定的GPU性能问题或SF的性能问题，甚至有可能是Display有问题（HWC release耗时过长也会导致SF释放buf、生产者渲染线程dequeueBuffer额外等待）。
这里的机制比较复杂，不熟悉底层Graphics buffer的流水线模型就不好理解。In one world, dequeueBuffer申请的buffer不是凭空new出来的，而是在App-SurfaceFlinger-Framebuffer这一流水线中循环使用的。流水线中的buffer不是无限的，而是有穷的几个。当底层的伙计，如SF和HWC，使用了buffer但是没有来得及释放时（它们的工作没做完之前不会释放buffer），流水线（可以理解成头尾相接的单向队列（ring buffer））没有可用的buffer，此时dequeueBuffer就不得不进入等待，出现耗时看上去很长的问题。实际上，dequeueBuffer耗时的唯一原因几乎仅仅只有一个：底层消费太慢了，流水线没有剩余buffer，因此需要等待。
这个模型抽象理解非常简单。下图，右边消费者是底层图形栈——它每消费完一个buffer就会释放掉，每释放一个buffer应用层能用的buffer就加1。左边生产者是App渲染线程——它调用dequeueBuffer申请一个buffer以将它的画面绘制到这个buffer上。buffer送入BufferQueue后由右边的消费者（图形栈）进行消费（合成、上屏显示），然后释放buffer。当图形栈来不及release buffer时，dequeueBuffer的调用者（App渲染线程）将由于无可用buffer，就必须挂起等待了，在perfetto上就留下长长的一段”耗时“（实际上是墙上时间，大部分都没有占用CPU）。
以上，这就是为什么说App渲染线程dequeueBuffer严重耗时中的耗时为什么要打引号，为什么要说是被图形层拖累了。
下图可以看到，刨去dequeueBuffer的严重异常耗时，执行渲染的部分耗时相对于正常的case几乎没有差异，这可以断言渲染线程的惨烈耗时主要就是被dequeueBuffer浪费了。
从GPU Completion来看，此时GPU正在为SF工作，因为在图中看到（不好意思没有截全，下图你是看不出来的），dequeueBuffer总是在SF的GPU Completion结束之后结束的，这就表明SF正在通过GPU消费buffer（调用GPU进行合成后提交，然后标记buffer允许被渲染线程dequeue）。dequeueBuffer获取到就绪的buffer此时此刻取决于SF的消费能力——因为case中它是短板。（当然图形层的buffer可用不止SurfaceFlinger需要释放，因为SF释放后buffer实质上流转到更底层的HWC，等它将Buffer提交到屏幕后才会释放，这里释放后才能给App再次使用(上面哪个模型图把SF和HWC合并为流水线的图形层buffer消费者)。
从perfetto报告看HWC release非常及时、余量充足，SF的GPU Completion则较紧密地接着dequeueBuffer返回，基本断言是SF太慢了——排除HWC的责任。（下图看不出来，当时没有截图到HWC的release情况。）
到这里，除了再次确认排除了前台App的问题外，还可以断言问题来自SurfaceFlinger过分耗时。此外将问题范围的下界从整个SF合成流程（上文的Vsync-sf）缩小到了排除HWC的范围。
结论：渲染耗时一切正常，问题出现在SF消费buffer（合成图形）失速了，导致没有可用的buffer供渲染线程使用。从下图的SF的工况（第三列）来看，情况确实如此。
既然一口咬定是SF的锅，那就瞧瞧SF。先看SF的INVALIDATE，这没啥好看的，异常case和正常case都是~2.5ms。主要看refresh，正常case ~6.8ms，异常case ~.8ms。refresh包含SF的合成四件套，包括rebuildLayerStack、CalcuateWorkingSet、Prepare、doComposition。Perfetto报告直接表明，case的后台录屏导致的额外一次合成和配套工作是主要的耗时增量。
之所以会执行两次合成，是因为后台录屏工具编程上通过Android SDK提供的MediaProjection配合VirtualDisplay实现一个虚拟的镜像的屏幕。SurfaceFlinger会将画面输送一份到这个虚拟的Display以实现屏幕图像传送到录屏工具，虚拟的屏幕要求额外的一次合成。从上图可以直接得出结论，case带来的额外工作消耗就是对该录屏用的VirtualDisplay的合成工作(doComposition)带来的。
VirtualDisplay合成耗时由于问题范围已经缩小到了很小的一个范围，在SurfaceFlinger的Refresh过程中，case相对正常应用有巨大的差异耗时，几乎完全来自于对VirtualDisplay的合成耗时(doComposition)。同时也可以看到，两次合成（一次是设备的物理屏幕，一次是case的后台录屏工具创建的虚拟屏幕）中，虚拟屏幕的耗时远远高于物理屏幕（4倍以上）。
通过查看ATRACE的tag（上图，Perfetto中SurfaceFlinger中主线程的各个trace point都是用ATRACE打的tag），结合dumpsys SurfaceFlinger，能直接看到的线索是：
虚拟屏显著耗时，且合成工作通过GLES调用GPU完成
物理屏合成耗时很小，它通过HWC合成
结合图中提示的trace tag、耗时，可以得出结论，使用GPU合成的虚拟屏中因GPU合成耗时很长，导致它显著高于物理屏HWC合成耗时。如果GPU合成能够和HWC合成一样快，或者干脆让虚拟屏也使用HWC合成，那么可以预期SurfaceFlinger的合成工作的消耗将显著降低。
结论本小节综合上述三个小节的分析，对节”定性问题“下一个结论。
耗时的本质已经被看透，录屏工具申请创建的VirtualDisplay没有通过HWC进行合成，而是通过GPU进行合成，它耗时很长导致界面卡顿。In one word，case使用的VirtualDisplay的合成方式不够高效。
HWC是Hardward Composer。它接收图形数据，类似于往桌面（真的桌面，不是电脑和手机的桌面）上面叠放照片和纸张——即合成过程。这个工作能将界面上几个窗口叠加在一起后送到屏幕上显示。通过GLES调动GPU也能干这活，不过HWC执行合成的动作是纯硬件的——它很快，比GPU快几倍。
定位问题前面虽然定性了问题原因是合成方式不够高效，但是没有得出其中的原理——为什么虚拟屏不使用高效的HWC进行合成。本节通过介绍HWC的原理、SurfaceFlinger控制合成方式、虚拟屏Surface特性等来介绍图形栈中合成方式的处理模式。掌握了相关管理后，探讨一些尽量通用的共性的解决方案实现性能优化。最后着重介绍多套优化方案中的一种直面根本原因的解决方法——MediaCodec.MediaFormat创建的支持HWC合成的Surface方案。
SurfaceFlinger如何决定使用HWC还是GPU合成？ SurfaceFlinger合成主要可以依靠两条路径。其中之一是”纯硬“的HWC合成（在dumpsys SurfaceFlinger中可以看到Composition type为DEVICE），另一个是通过OpenGL让GPU进行合成（Composition type为CLIENT）。
除非是功耗上的设计，否则SurfaceFlinger总是会优先检查本次合成是否支持使用HWC。编程上，在合成阶段之一的prepare过程中，SurfaceFlinger通过prepareFrame在RenderSurface与Hardware Composer（即HWC）的HIDL服务通信，完成hwc layer的创建。但是，layer能够成功创建不意味着一定支持HWC合成。SurfaceFlinger通过getChangedCompositionTypes向HWC查询不支持HWC合成的Layer。该方法返回的layer如果被标记为CLIENT合成，那么这部分Layer无法由HWC进行合成，而只能通过GPU进行合成——case的VirtualDisplay就是这个情况。
部分layer可能不能由HWC合成的原因（除功耗策略、其他软件策略外）：
HWC layer达到上限 Hardware Composer支持的layer数量是有限的。查阅公开资料可知，HWC合成动作属于硬件提供的能力，它们的合成能力受到硬件本身的限制。Google官方资料对Android设备的要求是，HWC最少应该支持4个Layer，分别用于一个常规页面上最常见的4个层：壁纸、状态栏、导航栏和应用窗口。 在case设备中，经过测试，该平台的HWC最多支持7个能进行HWC合成的layer，从第8个layer开始，完完全全只能使用CLIENT合成亦即SurfaceFlinger调用RenderEngine通过OpenGL调动GPU进行合成。 正是由于HWC合成layer有上限，因此在弹出多个弹窗、叠加过于复杂时，即使界面简单也有可能出现比较明显的卡顿。
VirtualDisplay的Surface格式不受HWC支持 HWC的硬件合成能力对buffer（Surface封装）内保存的图像的格式有要求。比如，HWC不能处理缩放，仅支持一部分的格式，大多数都还有其他因素会导致不支持，如旋转、部分Alpha等等。In one word，图像格式的数量是远远多于HWC支持的类型数的。当HWC碰到不支持合成的Surface时，就会在前文提过的getChangedCompositionTypes中通知SurfaceFlinger，由SurfaceFlinger转为使用GPU合成。
结合上述几种情况，设计实验验证。其中通过在物理屏上弹窗来增加Layer以获取HWC Layer上限。确认case无法使用HWC合成不是Layer上限导致的问题后，通过对比来验证Surface格式问题。Surface是对native层的buffer的封装，其类型广泛、实现复杂，一个一个试是不现实的。通过对比性能强劲的类似实现可以一探究竟。Android adb提供一个出厂自带的录屏命令screenrecord、用于测试双屏显示功能的虚拟辅助屏幕（开发者模式-模拟辅助屏）、著名远程窥屏工具scrcpy等三个工具是一系列重要参考。
经过测试，screenrecord和scrcpy创建的VirtualDisplay支持HWC合成——这是优化目标。首先看看它们的实现。
编程上，虚拟辅助屏幕采用了与case一模一样的实现——通过创建VirtualDisplay让图形层额外合成一次屏幕到该虚拟屏幕中。虚拟屏幕本质上将画面发送给录屏功能实现，而非进行显示来完成录屏。
通读screenrecord源码，逻辑上，它与虚拟辅助屏、case录屏应用是相同的——VirtualDisplay录屏。但是编程上略有差异：
screenrecord直接通过binder与SurfaceFlinger通信，获取了raw VirtualDisplay，而
手把手Element UI&Plus里Loading的极致封装！只需0.5行超简洁使用
本文将带你探索如何通过极致封装来简化 Element UI&Plus 中的 Loading 组件使用，仅需0.5行代码即可实现。让我们一起学习如何优化业务页面中的代码结构，同时初步了解函数式编程的思路。
首先，Element-UI 和 Element-Plus 的 ElLoading 组件以其简洁易用的特点广受好评。接下来，我们将详细介绍如何将常见的长达行的代码块通过封装浓缩至0.5行，实现高效简洁的代码编写。
### 好用的 ElLoading
作为忠实用户，我已使用 Element-UI 和 Element-Plus 超过四年。它们的 ElLoading 组件确实配得上“简单易用”四个字。组件提供了两种用法：通过 v-loading 指令模式和 ElLoading.service 服务模式，后者尤其简化了代码逻辑，降低了页面复杂度，是业务开发中的利器。
### 最常见的使用方式
在日常业务开发中，我们经常需要使用 ElLoading 来展示加载状态。下图展示了一个常见的使用场景，代码长达6行，而且为了关闭加载状态，还需额外编写代码。这种做法不仅代码量大，还存在代码质量低、易出错等问题。
### 解决痛点
为了解决上述问题，我们可以通过封装 ElLoading 的功能，简化代码结构，提高代码可读性和维护性。接下来，我们将详细介绍如何解决代码过长、传参问题、异常处理等问题。
#### 封装痛点一：代码行数问题
针对代码行数过长的问题，我们可以采用函数式编程的思想，将相关逻辑封装到一个函数中，使得仅需0.5行代码即可实现所需功能。通过这种方式，不仅代码量显著减少，还能提高代码的复用性和可维护性。
#### 封装痛点二：默认与自定义传参
在封装过程中，我们需要考虑如何处理默认参数和自定义参数的传入。通过合理设计函数参数，可以实现灵活的参数配置，满足不同场景下的需求。
#### 封装痛点三：异常处理
为了保证代码的健壮性，我们需要在封装过程中考虑异常情况的处理，如处理异步方法的调用。通过引入 try-catch 语句，可以优雅地处理错误，确保程序的稳定运行。
### 实现效果
通过上述封装，我们实现了功能的简化，代码量从行减少至0.5行。同时，代码的可读性和可维护性得到显著提升。接下来，我们通过一个简单的示例演示如何使用封装后的 ElLoading 组件，并测试正常和异常情况下的表现。
### 源码提供
如果你对实现过程感兴趣，可以访问 GitHub 源码获取详细实现代码。源码链接如下：
github.com/zhangshichun...
通过本文的介绍，你不仅学会了如何通过极致封装简化 ElLoading 的使用，还了解了函数式编程的基本思想。希望这些知识能够帮助你提高代码质量，简化业务开发过程。无论是提升代码效率还是优化用户体验，极致封装都是一个值得探索的方向。
