Factory项目中的DynamicInjected性能分析与最佳实践
2025-07-02 16:11:10作者:段琳惟
概述
Factory是一个Swift依赖注入框架,最近新增了DynamicInjected属性包装器,为开发者提供了更灵活的依赖注入方式。本文将深入分析DynamicInjected的性能特点及其在SwiftUI环境中的最佳实践。
Injected与DynamicInjected的核心区别
在Factory框架中,@Injected和@DynamicInjected虽然都用于依赖注入,但它们的解析时机有本质区别:
- @Injected:在属性初始化时立即解析依赖项,结果会被缓存
- @DynamicInjected:每次访问属性时都会重新解析依赖项
这种差异使得DynamicInjected特别适合那些依赖项可能在运行时变化的场景,比如用户登录状态改变后需要切换服务实现的情况。
性能考量
关于性能影响,需要理解以下几点:
- 解析开销:依赖项的解析过程通常是轻量级的,Factory内部做了优化
- 线程安全:Factory的解析机制是线程安全的,不会阻塞主线程
- SwiftUI环境:在SwiftUI视图中,由于视图结构体频繁重建,使用DynamicInjected不会带来明显的性能下降
SwiftUI中的最佳实践
在SwiftUI开发中,建议采用以下策略:
- 视图主体依赖:对于在视图body中直接使用的依赖,优先使用@Injected
- 闭包操作依赖:对于仅在按钮动作等闭包中使用的依赖,考虑使用@DynamicInjected
- 性能敏感场景:如果确实关心解析性能,可以进行基准测试比较两种方式
高级技巧
对于希望进一步优化性能的开发者:
- 预加载策略:可以通过在适当时机提前解析依赖项来减少运行时开销
- 作用域管理:合理使用Factory的作用域功能可以减少重复解析
- 懒加载模式:结合Swift的lazy属性可以实现按需初始化
结论
Factory框架的DynamicInjected为开发者提供了更大的灵活性,在大多数场景下性能影响可以忽略不计。开发者应根据具体使用场景选择最合适的注入方式,无需过度担心性能问题。在SwiftUI环境中,即使是频繁重建的视图结构体,使用DynamicInjected也不会成为性能瓶颈。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178