Molecule项目中RecompositionMode.Immediate与LazyColumn滚动ANR问题分析
在Android开发中,Jetpack Compose的Molecule库是一个用于管理状态和副作用的实用工具。近期在使用过程中发现了一个值得注意的性能问题:当开发者尝试在非主线程Dispatcher上使用RecompositionMode.Immediate模式时,会导致LazyColumn滚动时出现应用无响应(ANR)的情况。
问题现象
开发者在使用Molecule 1.4.1版本时发现,即使只是简单地初始化一个空白的molecule作用域,只要使用了非主线程的Dispatcher(如Dispatchers.Default、Dispatchers.IO或自定义的单线程Dispatcher),就会导致包含LazyColumn的界面在滚动时出现明显的卡顿,最终触发ANR。
技术背景
RecompositionMode.Immediate模式的设计初衷是允许开发者在非主线程上运行molecule作用域。这种模式理论上应该能够提高性能,特别是在处理复杂状态逻辑时。然而,实际使用中却出现了意料之外的性能问题。
问题根源
经过技术分析,这个问题可能与Compose的snapshot系统有关。当在非主线程上使用Immediate重组模式时,Molecule和Compose UI都会启动协程来定期应用快照,这种双重调度可能导致线程竞争和性能下降。特别是在处理LazyColumn这种需要高效滚动的组件时,这种竞争会变得更加明显。
解决方案
好消息是,这个问题已经在Compose runtime 1.7.0-alpha06版本中得到修复。开发者可以升级到这个或更高版本来解决ANR问题。升级后,即使在非主线程Dispatcher上使用RecompositionMode.Immediate模式,LazyColumn也能保持流畅滚动,不再出现ANR。
最佳实践建议
虽然问题已经修复,但在实际开发中仍建议:
- 谨慎选择重组模式,仅在确实需要时才使用Immediate模式
- 对于UI相关的状态管理,优先考虑在主线程处理
- 定期更新Compose相关库到最新稳定版本
- 在性能敏感的场景中充分测试不同配置下的表现
这个问题提醒我们,在使用新技术特性时,需要进行充分的测试和验证,特别是在性能敏感的场景下。同时,及时跟进官方库的更新也是避免类似问题的有效方法。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00