Swift Composable Architecture 中 ObservableState 导致 UITextView 失效问题解析
问题背景
在 iOS 开发中,Swift Composable Architecture (TCA) 是一个流行的状态管理框架。近期在 iOS 17.4 以下版本中,开发者发现了一个与 @ObservableState
和 UITextView
相关的奇怪问题:当从可观察的 TCA 特性中呈现一个不可观察的特性时,如果该特性包含一个封装在 Representable 视图中的 UITextView
,用户将无法在文本视图中输入任何内容。
问题现象
具体表现为:
- 在 iOS 17.2 和 17.3 设备上,当使用
@ObservableState
呈现包含UITextView
的视图时,文本视图无法接收输入 UITextView
的委托方法会被触发,但textView.text
属性始终为空字符串- 该问题在 iOS 17.4 及以上版本中不存在
- 纯 SwiftUI 实现或使用旧版 TCA API 时不会出现此问题
问题根源
经过深入分析,这个问题实际上是由于过度渲染导致的。当父特性是可观察的而子特性不可观察时,父特性会导致额外的重新渲染。UITextView
的 Representable 封装对这种过度渲染处理不佳,导致输入失效。
关键点在于:
- 当使用
WithPerceptionTracking
包装不可观察的特性时,会导致任何状态变化都触发视图重新渲染 UITextView
的 Representable 实现对这种频繁的重新渲染处理不够健壮- iOS 17.4 可能改进了这方面的处理逻辑
解决方案
推荐解决方案
最简单的解决方案是避免对不可观察的特性使用 WithPerceptionTracking
。因为不可观察的特性本身不需要感知追踪,所以可以安全地移除包装:
.sheet(item: $destination) { destination in
switch destination {
case .compose:
// 对不可观察特性不使用 WithPerceptionTracking
ComposeView(store: store.scope(state: \.compose, action: \.compose))
case .observableCompose:
WithPerceptionTracking {
// 只有可观察特性需要包装
ObservableComposeView(store: store.scope(state: \.observableCompose, action: \.observableCompose))
}
}
}
其他可行方案
-
使用
@ObservationStateIgnored
标记: 在父特性的状态中,可以使用@ObservationStateIgnored
标记子特性状态,避免过度观察:@ObservableState struct State { @ObservationStateIgnored var compose = ComposeFeature.State() }
-
统一使用可观察特性: 将子特性也迁移为可观察特性可以避免这个问题,但可能需要更多的迁移工作。
技术原理深入
这个问题揭示了 SwiftUI 和 UIKit 交互时的一些微妙之处:
-
Representable 视图的限制:
UIViewRepresentable
桥接的 UIKit 组件对 SwiftUI 的渲染周期更为敏感,特别是在频繁重新渲染的情况下。 -
状态观察的粒度: TCA 的
@ObservableState
提供了细粒度的状态观察,但不当使用可能导致不必要的重新渲染。 -
版本差异: iOS 17.4 可能优化了 SwiftUI 与 UIKit 组件在频繁更新时的交互方式,使得问题不再出现。
最佳实践建议
-
合理使用感知追踪: 只为真正需要观察变化的特性使用
WithPerceptionTracking
。 -
版本兼容性考虑: 对于需要支持多个 iOS 版本的应用,应该进行充分的版本测试。
-
逐步迁移策略: 当从传统 TCA API 迁移到可观察 API 时,建议采用渐进式迁移,并充分测试各组件。
-
性能监控: 使用
_printChanges()
调试工具监控状态变化,确保没有意外的过度渲染。
总结
这个问题展示了现代声明式 UI 框架与传统命令式 UI 组件交互时的复杂性。理解状态观察的机制和合理使用 TCA 的各种 API 是避免此类问题的关键。通过遵循推荐的最佳实践,开发者可以构建出既高效又稳定的应用程序。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~090CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









