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Compose 이미지 로딩 라이브러리 성능 탐구: AsyncImage & CoilImage
Gaeun Lee
about 1 month ago
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34 sections
같은 이미지 로딩 엔진을 사용하는데도 Coil3의 AsyncImage가 Landscapist보다 최대 57% 더 빠른 근본적인 기술적 이유는 무엇일까요?
·
AsyncImage는 Modifier.Node를 사용하여 BoxWithConstraints 기반의 CoilImage보다 불필요한 Subcomposition 단계를 획기적으로 줄였습니다.
·
StateFlow 대신 코루틴의 Continuation을 직접 관리하여 값 비교 및 Flow 연산자 체인에서 발생하는 오버헤드를 최소화했습니다.
·
LaunchedEffect 대신 RememberObserver를 통해 이미지 로딩을 트리거하고 DrawModifierNode에서 직접 드로잉함으로써 렌더링 단계를 간소화했습니다.
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Part 1 of 2
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Compose 이미지 로딩 라이브러리 성능 탐구: AsyncImage vs CoilImage - 2
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들어가며
목표
선행 지식
1. Constraints 획득 방식의 차이
AsyncImage: Modifier.Node 기반
CoilImage: BoxWithConstraints 기반
성능 영향
2. 이미지 로딩 트리거 시점의 차이
AsyncImage: RememberObserver 기반
CoilImage: LaunchedEffect 기반
성능 영향
3. Constraints 전달 메커니즘의 차이
AsyncImage: 직접 Continuation 관리
CoilImage: StateFlow 기반
성능 영향
4. 이미지 렌더링 방식의 차이
AsyncImage: Modifier.Node에서 직접 Draw
CoilImage: Image Composable 사용
성능 영향
벤치마크 결과
CompilationMode 설명
1. 이미지 로딩 성능 (ImageLoadingSumMs)
2. 프레임 렌더링 성능 (frameDurationCpuMs)
3. BaselineProfile 효과 분석
4. 느린 스크롤 성능 (scrollImageListSlowGesture)
5. 종합 비교표
구조적 차이 요약
마무리
요약
설계 철학의 차이
라이브러리 선택 기준
결론
추가
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Gaeun Lee
@gaeun5744
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