Swift Composable Architecture 中 @ViewBuilder 属性与 @MainActor 的线程安全问题
2025-05-17 07:06:07作者:明树来
在 SwiftUI 开发中,我们经常会使用 @ViewBuilder 来组织视图代码,使其更加清晰和模块化。然而,当结合 Swift Composable Architecture (TCA) 框架使用时,开发者可能会遇到一些意想不到的线程安全问题。
问题现象
当开发者将带有 .refreshable 修饰符的列表视图提取到 @ViewBuilder 属性中时,刷新操作会触发非主线程警告:
"Store.send" was called on a non-main thread with: Test.Action.refresh …
The "Store" class is not thread-safe, and so all interactions with an instance of "Store" (including all of its scopes and derived view stores) must be done on the main thread.
原因分析
这个问题的根源在于 SwiftUI 的 @MainActor 特性:
- SwiftUI 的
body属性被标记为@MainActor(unsafe),这意味着其中的所有代码都会在主线程执行 - 当视图代码直接写在
body中时,.refreshable修饰符中的闭包也会继承@MainActor特性 - 但是,当我们将视图提取到单独的
@ViewBuilder属性中时,这个属性不会自动继承@MainActor特性 - 因此,
refreshable中的操作可能会在非主线程执行,导致 TCA 框架发出线程安全警告
解决方案
针对这个问题,开发者可以采取以下几种解决方案:
方案一:保持视图代码在 body 中
最简单的解决方案是将列表视图直接写在 body 属性中,这样就能确保所有操作都在主线程执行。
struct TestView: View {
let store: StoreOf<Test>
var body: some View {
NavigationStack {
List {
Text(verbatim: "Count: \(store.count)")
}
.refreshable {
await store.send(.refresh).finish()
}
}
}
}
方案二:为 @ViewBuilder 属性添加 @MainActor 标记
如果出于代码组织的需要,必须将视图提取到单独属性中,可以为该属性显式添加 @MainActor 标记:
@ViewBuilder
@MainActor
var list: some View {
List {
Text(verbatim: "Count: \(store.count)")
}
.refreshable {
await store.send(.refresh).finish()
}
}
方案三:在 refreshable 闭包中显式指定 @MainActor
也可以只在 refreshable 闭包中显式指定 @MainActor:
@ViewBuilder
var list: some View {
List {
Text(verbatim: "Count: \(store.count)")
}
.refreshable { @MainActor in
await store.send(.refresh).finish()
}
}
深入理解
这个问题实际上反映了 Swift 并发模型与 SwiftUI 视图层级之间的交互方式。理解以下几点有助于开发者避免类似问题:
@MainActor是 Swift 5.5 引入的线程安全机制,确保代码在主线程执行- SwiftUI 视图的
body属性默认具有@MainActor(unsafe)特性 - 计算属性不会自动继承
@MainActor特性,除非显式声明 - TCA 框架严格要求所有 Store 操作必须在主线程执行
最佳实践
在 TCA 项目中使用 SwiftUI 视图时,建议:
- 对于简单的视图,可以直接在
body中编写 - 对于复杂的视图,提取到单独属性时要注意线程安全问题
- 使用
@MainActor标记确保线程安全 - 在 Xcode 中开启线程检查器,帮助发现潜在的线程问题
通过理解这些概念和解决方案,开发者可以更好地组织 SwiftUI 视图代码,同时确保与 TCA 框架的安全交互。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217