Flutter Rust Bridge中CST/DCO编解码器的实现现状与注意事项
2025-06-12 11:33:50作者:幸俭卉
Flutter Rust Bridge作为连接Flutter与Rust的桥梁,提供了多种编解码器实现方式。其中SSE(Simple Serialization Encoding)和CST/DCO(Custom Serialization Type/Data Codec)是两种主要的编解码方案,它们在功能支持和性能表现上各有特点。
编解码器方案对比
目前项目中SSE编解码器是默认选项,具有最完整的特性支持。而CST/DCO编解码器作为替代方案,在某些特定场景下可能提供更好的性能表现,但功能支持尚不完整。
CST/DCO编解码器的已知限制
-
自定义编解码器兼容性问题:当启用full_dep模式时,系统会自动切换到CST/DCO编解码器,此时自定义的编码器/解码器实现将无法正常工作。
-
外部类型支持缺失:对于外部依赖的类型,若未实现IntoDart trait,在CST/DCO模式下会导致编译错误。
-
混合编解码场景:当数据结构中同时包含CST/DCO和SSE编解码的部分时,可能会产生兼容性问题。
解决方案与最佳实践
-
强制使用SSE编解码:对于必须使用自定义编解码器的场景,可以通过
#[frb(serialize)]属性强制使用SSE编解码器。 -
性能优化选择:开发者可以根据实际性能测试结果,针对特定函数选择最优的编解码方案。某些工作负载在SSE下表现更好,而另一些可能在CST/DCO下更高效。
-
渐进式迁移策略:对于希望尝试full_dep模式的开发者,建议逐步迁移,先确保基础类型支持,再处理复杂场景。
未来发展建议
项目维护者已注意到文档完善的必要性,计划增加关于编解码器支持矩阵的说明。开发者在使用时应注意:
- SSE编解码器具有最完整的特性支持
- CST/DCO编解码器适合性能敏感且类型支持完善的场景
- 混合使用需谨慎评估兼容性
对于遇到问题的开发者,建议先使用默认的SSE编解码器,待CST/DCO功能完善后再考虑迁移。项目团队将持续优化两种编解码器的实现,为开发者提供更灵活高效的选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137