动态图片生成方案

一、背景

在业务需求中，根据返回数据动态生成图片分享是很常见的场景。比如在起点读书小程序中，每本书都需要生成一个动态图片，包含：书名、作者、类别和当前页面小程序码，这几个内容都是会动态改变的。

那如何抽象化&高性能的实现这一类需求呢？下面我们一起来探讨动态图片的生成方案。

二、方案对比

目前业界已经有很多实现动态图片的方案，主要分为两种：客户端实现和服务端实现，下面根据我们的调研和实践经验，分别介绍下这两种实现方式和它们的优缺点。

2.1、客户端实现-html2canvas

实现过生成动态图片功能的同学肯定对 html2canvas 不会陌生，一个函数就能将 html 绘制到 canvas 中去，再通过canvas 的 toDataUrl 方法就能获取到图片信息了。整体流程大致是这样：

但只要用过 html2canvas 的同学肯定知道，这个过程并没有这么丝滑。正如它的 readme 里说的那样，它并不一定能 100% 还原 html 元素在网页中的样子。表现出来的问题有很多：

a. 兼容性：在不同端上的表现不一致、一些属性不支持

b. 由于资源加载过慢，导致生成的图片不完整

c. 时长过长

d. 调试复杂

简单来说，它的基本原理是遍历解析 dom 元素，然后使用 canvas 的绘制方法来尽量还原 dom 元素在网页中的样子。尽管它已经做了很多工作，但它还是无法完全准确的还原所有的 css。

2.2、服务端实现：Puppeteer

既然 html2canvas 有这么多坑，那我们能不能放弃在 Canvas 中做渲染这个方案，而是直接把 html 在网页中显示出来，然后直接截个图就好了。Puppeteer 就可以帮我们实现。

Puppeteer 其实就是一个可以被代码操控的 Chrome 浏览器，你可以通过 Puppeteer 的 api 来打开一个 Chrome 的 Tab，渲染 Html，再截个图。这样我们就统一了图片的生成环境，解决了兼容性问题。

看起来很不错？但是 Puppeteer 在我们的实测中它的性能实在堪忧，由于 Puppeteer 每次生成图片都需要新建一个浏览器 Tab，然后需要相应的进程来渲染网页、生成截图，当请求多的时候，会占用大量的服务器资源，它的 QPS 很难达到我们预期的水平。

我们尝试过一些优化方案，包括优化启动项、复用浏览器实例、初始化多个浏览器实例等，但它本质上的计算成本是相当大的，最终的 QPS 还是不尽人意。

2.3、其他服务端实现方案

我们还做过一些其他服务端方案的调研（基于NodeJS）：

•图片操作工具（Jimp/Sharp): 这类是图形处理的工具，主要能进行图片的拉伸，剪裁，叠加等操作。•canvas 服务端绘图（domjs+canvas-node/fabric.js): 这类方案类似于 html -> canvas -> image 的过程，只不过现在把这个过程放在了服务端处理。•webshot (类 Pu**ppeteer 的工具):** 类似使用 headless 的浏览器来操作。

经过性能测试，它们的表现和 puppeteer 是差不多的，还是没法满足生产环境的要求。

2.4、最终方案：Golang

分析了以上多种动态图片生成方案，我们发现无论是前端客户端生成，还是通过 Nodejs + Puppeteer 等去做服务端生成，兼容性，性能都不是很好。所以我们是否可以跳出前端固有思维方式，选择后端语言，突破NodeJs 带来的限制（不适合做CPU密集型操作），高效的生成图片呢？

通过调研，大部分编程语言都有支持图片合成的库（如imagemagick)，考虑到 Nodejs 并不适合这种 CPU 密集型任务，我们最终采用了 Golang 渲染 + NodeJs 数据存储来实现图片生成。为什么选择Golang：原因很简单，最主要的原因是语法熟悉下来比较简单，前端可以快速上手；并且了解到其原理可直接编译成机器码，不依赖其他库，快速的编译时间，开发效率和运行效率高，还有一些协程的概念；

三、具体解决方案

针对我们选择的方案，我们首先先定义图片生成方式：参考 photoshop 的图片导出功能，它是将所有的图层合并生成一张图片。

对于大多数场景，如下图，动态可变的部分就是图片和文字，只要服务端能实现图片、文字的叠加合成，那么这些场景就可以满足了。

动态图片图层构成

3.1、整体设计

目前一个图片生成项目要经过下面几个部分，我们拆分了3层：

可视化平台：新建项目，使用图层构建想要的图片；

nodejs 服务层：图层数据的保存，读取等操作；

golang 图片渲染层：图层数据生成图片；

从左往右看上图，左边的是对外的图片生成流程，右边是对内的图片图层管理的中台流程。两者都是通过最下面的数据库读取数据的，而我们的数据就是以 json 格式存储的图层信息，整个系统（不论对外对内）都是在读取、修改这些图层数据，数据格式大概如下：

[
    {
        "type": "image", // 类型。比如：image、text、canvas
        "name": "画布", // 自定义的名称
        "w": 251, // 宽度
        "h": 323, // 高度
        "x": 0, // x 偏移量
        "y": 0, // y 偏移量
        "paramName": "", // 绑定的变量名
        "content": "xxx", // 内容
        "color": null, // 颜色
        "opacity": 1, // 透明度
        "bgColor": "rgba(255, 255, 255, 0)", // 背景色
        "contentType": "img", // 内容的类型
        ...
    }
]

图层数据例子

3.2、对内 - 可视化配置平台

我们开发了一个可视化平台来管理以及生成图片。用户可以通过拖拉拽的形式，所见即所得的组合最终想要的图片，这样就大大减少了开发成本。如下图：

平台提供的能力有：

提供内置组件：图片组件、文字组件、二维码组件

组件拖拽：可以通过拖拽的形式快速修改组件的位置

属性设置：可以给组件设置各种属性，比如宽高、颜色、对齐方式

参数设置：可以给组件绑定参数，使用的时候修改 url 中的参数，实现动态展示

开发者模式：平台内置的功能满足不了需求的时候，可以通过开发者模式来实现

生成描述图层信息的 json，供后端生成图片使用

自动保存功能

3.3、对外 - Golang 图片生成

Golang 有提供基础的 image 库对图片做处理，我们基于一些现有的图形、文字和图片叠加处理的能力，扩充了整套的图片生成流程方法。整体流程如下：

1.数据组装：将图层的数据和变量参数合成，得到该图的图层数据

2.图层生成：目前有三种图层（后续会有更多种类），对应有不同处理：

a.文字图层：根据图层数据（字体，字号，自重，颜色...）生成文字图层

b.图片图层：会对图片进行本地缓存，如果已有缓存，则从缓存读取，否则从网络获取。然后根据图层数据（透明度，圆角...）生成图片图层

c.二维码图层：使用二维码生成工具，将url转换成二维码图片图层

3.图层合成：将图片图层和文字图层按顺序叠加，最后生成一张图片返回。

另外，我们利用 Serverless 部署 Golang 服务，使用 Serverless 利用它自动扩缩容的优点，提高服务性能，以及优化成本，我们得以拥有更低的运维成本 & 更高的性能。最终我们测试下来：当前方案的 QPS 是 puppeteer 方案的十倍左右。

四、总结与展望

目前 Golang + Nodejs 方案，针对不那么复杂的动态图片，提高了图片生成需求的效率，节省开发时长，性能上也得到了保障。未来我们希望加入更多的内置组件，比如图表类的组件，实现更复杂的图片生成任务。

希望这篇文章能够对你有所帮助。

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