PixiJS 源碼解讀：繪制矩形，底層都做了什么？
大家好，我是前端西瓜哥，今天帶大家看一下 PixiJS 的源碼實現。
PixiJS 是一個非常流行的 Canvas 庫，start 數將近 4w。
使用 PixiJS 簡單易用的 API，我們可以在瀏覽器頁面的 Canvas 元素上高性能地繪制圖形，實現流暢的動畫。它的底層是 WebGL。
用 PixiJS 繪制一個矩形，代碼實現為：
const app = new PIXI.Application({
width: 500,
height: 300,
});
document.body.appendChild(app.view);
const graph = new PIXI.Graphics();
graph.beginFill(0xff0044); // 填充色
graph.drawRect(10, 10, 100, 80);
graph.endFill();
app.stage.addChild(graph);渲染結果：
這些代碼的底層究竟做了什么呢？這次西瓜哥就帶大家來一探究竟。
使用的 PixiJS 版本為 7.2.4。
Application 的初始化
首先是調用 Application 類的構造函數，創建 app 對象。
下面是 Application 構造函數的代碼。
export class Application {
// 創建 stage
public stage: Container = new Container();
// ...
constructor(options) {
options = Object.assign(
{
// 是否強制使用 Canvas 2D，否則如果支持 WebGL，用 WebGL
// 默認為 false，且已經廢棄 Canvas 2D，僅 pixi.js-legacy 可用
forceCanvas: false,
},
options
);
// 選擇渲染器
this.renderer = autoDetectRenderer(options);
// 插件初始化
Application._plugins.forEach((plugin) => {
plugin.init.call(this, options);
});
}
}主要做了以下幾件事。
- 初始化 this.stage 為一個新的 Container 對象，將其作為根容器，之后我們繪制的矩形會放置于其下。
- 選擇渲染器 renderer，有兩種：Renderer（基于 WebGL） 和 CanvasRenderer（基于 Canvas 2D）。最新版 PixiJS 只內置了 Renderer。如果你希望在 WebGL 不可用時回退為 CanvasRenderer，需要改用 pixie.js-legacy 庫。
- 調用 Renderer 的構造函數。它的屬性 view 會指向一個 canvas 元素，Application 的 view 通過 getter 的代理方式拿到這個 view。
- 調用 Application 中注冊插件的 init 方法，進行初始化。
Application 默認內置兩個插件：
- TickerPlugin：不停地在繪制下一幀前調用（基于 requestAnimationFrame）傳入的回調函數，PixiJS 會在這里指定下一幀數要繪制的新內容。
- ResizePlugin：監聽容器尺寸變化，重繪畫布。
創建圖形
const graph = new PIXI.Graphics();創建一個 Graphics 對象。這個 Graphics 對象下可以繪制任何圖形，這里我只繪制一個矩形。
graph.beginFill(0xff0044); // 填充色該方法會給 Graphics 對象的 _fillStyle 設置為指定的顏色值。傳入的顏色值會進行標準化（normalize）。
Pixijs 實現有自己的風格：喜歡用類似 _varX 的方法保存 “私有” 變量，然后提供對應的 setter 和 getter 去讀寫這個內部變量。
getter 可能不提供，這樣一個屬性就會變成只讀屬性。有些 getter 里會做懶加載，在第一次讀取的時候再初始化，比如 Texture.WHITE。
如果我們不指定顏色，這個 _fillStyle 會使用默認值，且其 visible 屬性為 false，表示圖形沒有填充色，也會在之后的渲染階段跳過填充的邏輯。
然后是創建一個矩形。
graph.drawRect(10, 10, 100, 80);上面代碼其實調用的是：
return this.drawShape(new PIXI.Rectangle(x, y, width, height));首先創建一個 Rectangle 對象。
然后基于該 Rectangle 對象、之前設置的 fillStyle、lineStyle、matrix 創建一個 GraphicsData 對象，最后添加到給 rect._geometry.graphicsData 數組上。
總之就是將這個矩形的數據記錄下來，之后 PixiJS 會基于這些值構造出繪制 WebGL 可以直接使用的數據。
然后是重置填充色。
rect.endFill();將 rect 的 _fillStyle 設置為默認值：
public reset() {
this.color = 0xFFFFFF;
this.alpha = 1;
this.texture = Texture.WHITE;
this.matrix = null;
this.visible = false;
}最后是把 rect 添加到容器 app.stage 下。
app.stage.addChild(rect);對應的源碼是：
export class Container extends DisplayObject {
// ...
addChild(...children) {
if (children.length > 1) {
// 有多個圖形要添加，會遍歷調用當前 addChild 方法
for (let i = 0; i < children.length; i++) {
this.addChild(children[i]);
}
} else {
const child = children[0];
if (child.parent) {
child.parent.removeChild(child);
}
child.parent = this;
this.sortDirty = true; // 表示沒有排序
child.transform._parentID = -1;
this.children.push(child);
this._boundsID++;
// 觸發子節點改變的相關事件
this.onChildrenChange(this.children.length - 1);
this.emit("childAdded", child, this, this.children.length - 1);
child.emit("added", this);
}
return children[0];
}
}至此，我們的矩形設置好屬性并添加到圖形樹上。
下面是渲染環節。
繪制
還記得我們初始化 Application 時，初始化的兩個插件嗎？
其中一個就是 TickerPlugin，它是 raf（requestAnimationFrame）的封裝，會在頁面繪制下一幀要之前執行回調函數。
Application 初始化時，調用了TickerPlugin.init() 方法，將 renderer 的 render 方法綁定到 Ticker 上。這樣，render 就會不斷地被異步調用。
class TickerPlugin {
static init(options) {
Object.defineProperty(this, "ticker", {
set(ticker) {
// 將 app.render 函數傳入 ticker 的回調列表
ticker.add(this.render, this, UPDATE_PRIORITY.LOW);
},
// ...
});
// 觸發 ticker setter
this.ticker = options.sharedTicker ? Ticker.shared : new Ticker();
}
// ...
}render 方法：
class Application {
// ...
public render() {
this.renderer.render(this.stage);
}
}因為渲染的過程非常長，代碼邏輯太多，各種細枝末節，這里只講大致流程，之后會寫一篇文章具體講解。
- 遞歸 app.stage 下的子 graph 對象，將其變換矩陣與父容器的做矩陣乘法（父容器的 transfrom 會影響子節點），最終計算出所有節點的最終復合變換矩陣；
- 之前創建的 Rectangle 對象，它的 x、y、width、height，轉換為 WebGL 頂點著色器（Vertex Shader）需要的 8 個頂點數據；
- 對頂點應用變換矩陣；
- 計算好的頂點和顏色的一些中間批量數據。最后在 BatchRenderer.drawBatches() 方法中，調用了 WebGL 的 API：gl.drawElements。
PixiJS 高性能的一個原因是減少 draw call，盡可能一次性批量（batch）提供大量頂點和片元給到 WebGL 去處理，充分利用 GPU 的并發計算能力。
