一次单据图片处理的优化实践 | 京东物流技术团队

原创
2023/10/23 09:44
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1 引言

日常开发中接到这样的需求,上游系统请求获取一张A4单据用于仓库打印及展示,要求PNG图片格式,但是我们内部得到的单据格式为PDF,需要提取PDF文档的元素并生成一张PNG图片。目前已经有不少开源工具实现了这一功能,我们找了网上使用比较多的Apache PDFBox库来实现功能,如下

// Step 1
PDDocument document = PDDocument.load(content);
PDFRenderer pdfRenderer = new PDFRenderer(document);
// 获取第1页PDF文档
OutputStream os = new ByteArrayOutputStream()
// Step 2
// 为了保证图片的清晰,这里采用600DPI
BufferedImage image = pdfRenderer.renderImageWithDPI(0, 600);
// Step 3
ImageIO.write(image, "PNG", os);

实际测试时,明显感觉到卡顿,当一次请求的单据数目较多时尤其严重。

经统计,各步骤本机单次运行耗时如下:

pdf 初始化(Step 1):2ms
文档提取及图片绘制(Step 2):520ms
图片编码 (Step 3):3823ms

我们发现,最后一句代码耗时接近4秒,拖累了整体性能。我们要如何优化这样一个问题呢?

2 BufferedImage介绍

在讨论优化问题之前,首先要搞清楚待优化的代码是做什么的。如上代码中,使用renderImageWithDPI方法,将文档元素绘制为BufferedImage对象。

根据描述,BufferedImage用来描述一张图片,其内部保存了图片的颜色模型(ColorModel)及像素数据(Raster)。这里简单解释就是,内部的Raster实现类中,以某种数据结构(如Byte数组)表示图片的所有像素数据,而ColorModel实现类,则提供了将每个像素的数据,转换为对应RGB颜色的方式。

BufferedImage的构造函数中,可以传入图片类型来决定使用哪一种ColorModel和Raster。引言的示例中,PDFRender源码中默认生成的图片类型为 TYPE_INT_RGB,这种类型表示,每一个像素使用R、G、B三条数据表示,每条数据使用单字节(0~255)表示。

public BufferedImage(int width, int height, int imageType)

需要注意的是,BufferedImage并不表示某一张具体的位图,而是通过描述每个像素的数据,抽象地表达一张图片,因此,它可以在内存中通过操作像素数据,直接改变对应图片。而通过ImageIO.write方法,可以将BufferedImage编码为具体格式的图片数据流。此方法会根据formatName选择该文件格式的编码器,来对BufferedImage内部的像素数据进行编码。

public static boolean write(RenderedImage im, String formatName, OutputStream output) throws IOException

以下代码为BufferedImage的简单应用

将一个GIF图片读取到BufferedImage中,在坐标(10,10)位置打出ABC三个字符,并重新编码成PNG图片

BufferedImage image = ImageIO.read(new File("exmaple.gif"));
image.getGraphics().drawString("ABC", 10, 10);
ImageIO.write(image, "PNG", new FileOutputStream("result.png"));

下面这段代码展示了另一类型的例子,它将图片中所有的红色像素点重置成黑色像素点

BufferedImage image = ImageIO.read(new File("example.gif"));
for(int i = 0 ; i < image.getWidth() ; i++) {
   for(int j = 0 ; j < image.getHeight() ; j++) {
       if(image.getRGB(i, j) == Color.RED.getRGB()) {
          image.setRGB(i, j, Color.BLACK.getRGB());
       }
   }
}

如果我们想要取得图片的数据,可以通过BufferedImage内部的Raster对象获得。下面的示例,展示了采用了字节数组形式存储时,取得内部存储的字节数组的方式。注意,当需要查询到某一个像素的数据时,需要综合像素的x,y坐标及ColorModel模型中像素数据的存储方式来决定数组下标。

BufferedImage im = ImageIO.read(new File("exmaple.gif"));
DataBuffer dataBuffer = im.getRaster().getDataBuffer();
if(dataBuffer instanceof DataBufferByte) {
     DataBufferByte bufferByte = (DataBufferByte) dataBuffer;
     byte[] data = bufferByte.getData();
}

那么,现在我们可以通过看源码,了解引言的示例代码的作用。

根据源码可以了解到,PDFRender对象读取并识别PDF文档中的每条语句,利用BufferedImage中的Graphics2D重新画了一张图片,并编码成PNG格式。这里不详细说了。

3 PNG文件格式浅析

根据上一节的内容可知,把BufferedImage编码成PNG文件的过程,耗时接近2秒。我们需要简单了解下编码PNG文件的过程中,究竟在干什么。

以下参考W3C上对PNG的描述 https://www.w3.org/TR/PNG/#11IHDR ,由于比较复杂,很多东西我也是一知半解,这里仅描述本次优化涉及到的主要内容。

PNG文件可以包含很多数据块,最主要且必须包含的,是IHDR,IDAT及IEND三个数据块

我们通过十六进制打开PNG文件,就可以看到具体的数据块分布

IEND

IEND为结束标志

IHDR

IHDR为文件头,其后紧跟的字节描述了PNG文件的一些基础属性,如宽、高各占4各字节,而Color type和Bit Depth分别表示颜色类型和位深。

1.Colour type颜色类型分为以下几种:

Greyscale为灰度图,每个像素用单一的灰度值来描述颜色,灰度值由0(白)到255(黑)逐步加深。

Truecolor即为一般的RGB三通道图片,R、G、B每一个通道允许用8或16个比特来表示。

Indexed-color为索引色,需要配合调色板PLTE数据块使用,这里不多做介绍。

后面两种Greyscale with alpha, truecolor with alpha,顾名思义,即灰度和RGB图像增加透明度通道

2.Bit Depth(位深度),即每个通道使用多少比特来表示。

比如在一张Colour type=Greyscale中,一个像素由1~255的灰度值来表示,那么这张图片就是单通道8位深。

根据上表,我们知道位深度于颜色类型是有相关性的。比如Greyscale灰度图只能支持1,2,4,8,16位深。

3.Compression Method压缩算法

后面的Compression Method为数据压缩算法,固定为zlib LZ77算法。该算法通过编码一定范围内的重复数据来压缩整体数据,有兴趣的同学可以了解一下,这里不多做介绍了。找了一张网上的解说图,通过此图可以大致了解此压缩具体在做些什么。

LZ77算法可以设置一个压缩级别参数,参数范围为0 ~ 9,其中0为不压缩;1为最快速度,但压缩率较低;9为压缩率最高,但速度会相对较慢。

4.Filter Method过滤方法

过滤方法即压缩前的预处理,主要目的是对于一些颜色变化比较“陡”的图片,通过一些数据的变换增加像素数据的重复度,从而增加压缩率。

试想一个场景,一张图片每一个像素点都是前一个像素颜色的递增,那么这张图片每一个像素点都是不同的数值,按照上面的压缩方法,它将无法被压缩。而如果我们对它进行预处理,以第一个像素为基准,后面每一个像素点均变换为当前像素与前一个像素的差值,那么这个变换是可逆的,并且会人为创造出大量的重复数据便于压缩。

具体这些过滤方法为什么可以增加重复数据,由于不涉及此次优化,我也没有做深入了解。
后面可以看到,因为我们业务场景本身的原因,并不需要预处理。

IDAT

IDAT数据块为真正的图片像素数据,这部分数据是经过过滤(Filter)及压缩(Compresson)的,这些方法都有比较成熟的实现,我们也不考虑在这里做任何优化了,因此不多做介绍。

4 优化方案

经过上述内容,针对引言中的问题,我们确定了2个优化方向

  1. 业务上,无论怎样的单据,都是要仓库打印的,基本都是黑白图片。PNG的颜色类型使用Truecolor是冗余的,根据上图中IHDR文件头表格内容可知,PNG图片是支持灰度(Greyscale)同时位深为1的,即每个像素点由1比特来表示(0代表白点,1代表黑点)。这样可以减少PNG文件的体积,以及压缩生成IDAT块的时间。
  2. 调整zlib压缩算法的级别为1,牺牲压缩率来提高速度

经过查看源码,当BufferedImage的imageType=TYPE_BYTE_BINARY(二进制)时,JDK中的PNG编码器会使用灰度的color type及1位深,而我们发现PDFRender类是有参数可控的,当传入BINARY时,绘制的BufferedImage的类型即为TYPE_BYTE_BINARY。

BufferedImage image = pdfRenderer.renderImageWithDPI(0, 304, ImageType.BINARY);

使用此方法后,ImageIO.write编码过程耗时减少到150ms左右。

但是这样改后,我们发现生成的PNG图像,与原PDF文档在观感上相比,有一些发“虚”,如下图

PDF截图

PNG截图

由于TYPE_BYTE_BINARY类型的BufferedImage每个像素只由0,1来表示黑白,很容易想到,这个现象的原因是出在判断“多灰才算黑”上。

我们来看一下源码中,BINARY类型BufferedImage的ColorModel,是如何判断黑白的。
BINARY类型的BufferedImage使用的实现类为IndexColorModel, 确定颜色的代码段如下,最终由pix变量决定颜色的索引号。

int minDist = 256;
int d;
// 计算像素的灰度值
int gray = (int) (red*77 + green*150 + blue*29 + 128)/256;
// 在BINARY类型下,map_size = 2
for (int i = 0; i < map_size; i++) {
 // rgb数组为调色板,每个数组元素表示一个在图片中可能出现的颜色
 // 在BINARY类型下,rgb只有0x00,0xFE两个元素
    if (this.rgb[i] == 0x0) {
        // For allgrayopaque colormaps, entries are 0
        // iff they are an invalid color and should be
        // ignored during color searches.
        continue;
    }
    // 分别计算黑&白与当前灰度值的差值
    d = (this.rgb[i] & 0xff) - gray;
    if (d < 0) d = -d;
    // 选择差值较小的一边
    if (d < minDist) {
        pix = i;
        if (d == 0) {
            break;
        }
        minDist = d;
    }
}

由以上代码,在JDK的实现中,通过像素的灰度值更靠近0和255的哪一个,来确定当前像素是黑是白。

这种实现方式对于通用功能来说是合适的,却不适合我们的业务场景,因为我们生成的图片都是单据,大部分需要仓库等场景现场打印,需要优先保证内容的准确性,即不能因为图片上某一处灰得有点“浅”,就不显示它。

对于当前业务场景,我们认为简单地设置一个固定的阈值,来区分灰度值是一个适合的方式。

所以,为解决这个问题,我们设计了2种思路

  1. 继承实现自己的ColorModel,通过阈值来指定调色板索引号,所有要编码成PNG的BufferedImage都使用自己实现的ColorModel。
  2. 不使用JDK默认的PNG编码器,使用其他开源实现,在编码阶段通过判断BufferedImage像素灰度值是否超过阈值,来决定编入PNG文件的像素数据是黑是白。

从合理性上看,我认为1方案从程序结构角度是更合理的,但是实际应用中,却选择了方案2,理由如下

  1. BufferedImage通常不是自己生成的,我们往往控制不了其他开源工具操作生成的BufferedImage使用哪种ColorModel,比如我们的项目里PDF Box,IcePdf, Apache poi等开源包都会提供生成BufferedImage的方法,针对每个开源工具都要重新更改源代码,生成使用自己实现的ColorModel的BufferedImage,太过于繁琐了,不具有通用性。
  2. JDK提供的PNG编码器不能设置压缩级别

5 实际优化过程

我们通过网上搜到了开源Java实现的PNG编码器pngencoder作为此业务场景下的编码器。

<groupId>com.pngencoder</groupId>
<artifactId>pngencoder</artifactId>
<version>0.14.0-SNAPSHOT</version>

但是我们发现一个问题,开源实现的PNG编码器在编码BufferedImage时,为了方便整字节进行操作,基本都是只能支持8或16比特的位深的PNG,无法支持我们需要的1比特的位深. 经过分析,这一点可以通过自己开发简单的代码实现来补充,因为无论使用几位深,最终PNG编码都是针对像素数据整理过后,对整字节的数据进行后续的过滤及压缩来生成IDAT数据,因此,我们只需要实现对原BufferedImage像素数据的提取并转换为1比特位深度这一步骤。

因此,我们的需求就是,针对一个BufferedImage,每个像素的灰度值通过与阈值比较大小,映射为一个bit数组,并将bit数组转换为byte数组。
下面是我们借助这个开源工具内部实现的部分代码:

/**
* 在开源工具原有代码基础上,判断1bit位深时,使用另外的像素数据收集方法
*/
case TYPE_BYTE_GRAY:
    if(bitDepth == 1) {
// 针对灰度图像,当位深为1的时候走自己实现的数据获取方法
// RGB图像也可用类似方式
        getByteOneBitGrey(bufferedImage, yStart, width, heightToStream, consumer);
    } else {
// 原代码
        getByteGray(bufferedImage, yStart, width, heightToStream, consumer);
    }
    break;

自定义1bit位深取数据方法

/**
* 生成使用1bit位深,Greyscale的PNG的像素数据
* 当IHDR中bit Depth为1时,使用这个方法来生成IDAT的原始数据
* @param image 图片BufferedImage
* @param yStart 从图片哪一行开始扫描
* @param width 图像宽度
* @param heightToStream 待处理的高度
* @param consumer 原始数据块后续处理函数
*/
static void getByteOneBitGrey(BufferedImage image, int yStart, int width, int heightToStream, AbstractPNGLineConsumer consumer)
        throws IOException {
    // 字节数组的长度
    int rowByteSize = (int) Math.ceil(width / 8.0);
    byte[] currLine = new byte[rowByteSize + 1];
    // BufferedImage Raster像素数据
    byte[] rawBytes = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
    int currLineIndex, bitIndex;
    byte currValue = 0;
    for(int y = 0 ; y < heightToStream ; y++) {
        int start = (yStart + y) * width;
        currLineIndex = 0;
        bitIndex = 0;
        // 这里有一个坑,PNG数据每行要以一个额外的0x00开头
        currLine[currLineIndex++] = 0;
        for (int i = 0; i < width; i++) {
 // 查到当前像素的灰度值,150为手动设置的阈值,小于150则认为是白色
            byte bitVal = (byte) ((rawBytes[start + i] & 0xFF) < 150 ? 0 : 1);
 // 把每个像素的bit合并到一个byte中
            currValue |= bitVal << (7 - bitIndex++);
            // 当取了8个bit时,将一个完整的byte放入待处理数据
            if (bitIndex == 8) {
                currLine[currLineIndex++] = currValue;
                currValue = 0;
                bitIndex = 0;
            }
        }
  // 如果剩余的bit不够8个,最后一个byte剩余位为0
        if (bitIndex != 0) {
            currLine[currLineIndex++] = currValue;
        }
// 调用开源工具的方法对数据做后续处理
        consumer.consume(currLine, null);
    }
}

最终用修改后的开源PNG编码器代替ImageIO.write方法,这里使用压缩级别为1

byte[] result = new PngEncoder()
.withBufferedImage(image)
.withMultiThreadedCompressionEnabled(false)
// 配置压缩级别为1
.withCompressionLevel(2)
// 设置位深度为1bit
.withBitDepth(1)
.toBytes();

最终经过优化后测试,和最开始测试时相比,PNG编码步骤上,无论在耗时还是文件大小上都有很大改善

6 总结

通过对问题的优化,对以PNG为例的位图文件结构,和Java中对图片的基本操作有了渐进式的理解;同时也意识到,日常工作中,通过对业务本身的理解,清楚知道业务的边界在那里,加上对技术基础知识的深入理解,才能更细致地针对性做出优化。

作者:京东物流 冯凯

来源:京东云开发者社区 自猿其说Tech 转载请注明来源

 

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