MNN LLM Chat iOS 流式输出优化实践

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ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(255, 66, 0);line-height: 20px;visibility: visible;">

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.75em;">本文介绍了在 iOS 平台上使用 MNN 框架部署大语言模型（LLM）时，针对聊天应用中文字流式输出卡顿问题的优化实践。通过分析模型输出与 UI 更新不匹配、频繁刷新导致性能瓶颈以及缺乏视觉动画等问题，作者提出了一套包含智能流缓冲、UI 更新节流与批处理、以及打字机动画渲染的三层协同优化方案。最终实现了从技术底层到用户体验的全面提升，让本地 LLM 应用的文字输出更加丝滑流畅，接近主流在线服务的交互体验。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;visibility: visible !important;width: 113px !important;"/>

背景

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1em;">

在iOS端部署大语言模型(LLM) 聊天应用时，用户体验的流畅性是一个关键要素。MNN LLM iOS应用基于MNN推理框架，为用户提供本地化的AI对话体验。如果直接将模型的输出更新到回答的页面UI中，会有一个严重影响用户体验的问题：模型输出文字时存在明显的卡顿现象，文字显示生硬，缺乏自然的流动感。

因为用户已经习惯了ChatGPT、Qwen等在线服务提供的流畅回复和丝滑打字机效果。本地模型推理输出没有网络延迟，如果直接将模型结果输出，在用户体验上会大打折扣。所以我针对这个问题，进行了优化。本文将分析具体的问题，针对这些问题提出解决方法，并且详细的讲解具体的原理和实现。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.75em;">

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.75em;">我们先看看优化前的直接输出：

再看看优化之后的效果：

流畅度有明显的提升。

完整的项目地址如下：https://github.com/alibaba/MNN/blob/master/apps/iOS/MNNLLMChat/README.md

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.75em;">

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问题分析

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 2em;">

通过输出现象分析，可以识别出导致卡顿和生硬输出的三个核心问题：

1. 模型输出速度与UI更新频率不匹配

现象：模型推理速度较快，但输出内容会积累后批量更新UI。
原因：缺乏合适的缓冲机制，导致"要么不更新，要么大量更新"的极端情况。

2. UI刷新频率过高造成性能瓶颈

现象：本地模型快速推理输出，会引起频繁的UI更新导致主线程压力过大，出现卡顿和掉帧。
原因：每个字符都触发独立的UI更新，没有合理的批处理机制。

3. 缺乏流式输出的视觉动画效果

现象：文字瞬间出现，缺乏渐进式的视觉反馈。
原因：没有展示类似打字机的逐字符显示动画。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.75em;">

优化策略

在Chat应用回答的过程中，数据流向如下：

原始输出流 → 智能缓冲 → 批量更新 → 动画渲染 → 用户界面。

基于上面的数据流和优化需求，我们在可以进行后面三层协同优化策略：

▐1.底层流缓冲优化 (OptimizedLlmStreamBuffer)

职责：解决模型输出与UI更新的频率不匹配问题。

智能触发机制：基于内容特征（标点符号）和缓冲阈值的双重触发；
标点符号触发：中英文支持，完整的UTF-8 Unicode标点符号识别；
性能优化：预分配内存，减少重分配开销。

▐2. 中间层更新优化 (UIUpdateOptimizer)

职责：统一管理UI更新请求，实现批处理和节流。

双重策略：批量触发（5个更新）+ 时间触发（30ms超时）；
线程安全：基于Swift Actor模型的并发处理；
智能调度：自动取消重复任务，避免资源浪费。

▐3. UI层动画增强 (LLMMessageTextView)

职责：提供自然流畅的用户视觉体验。

条件化动画：判断是否需要启用打字机效果；
流式适配：完美适配流式输出的文本变化；
资源管理：自动清理动画资源，防止内存泄漏。

最终，我们通过底层增加缓冲输出，中层合并更新请求，UI层提供视觉缓冲——这三层配合实现了从技术优化到体验优化的完整覆盖，提升整体性能和体验效果。

详细技术实现

▐1. OptimizedLlmStreamBuffer：智能流缓冲优化

1.1 原理

OptimizedLlmStreamBuffer是对标准std::streambuf的增强实现，通过智能缓冲策略解决模型输出与UI更新的频率不匹配问题。它的工作原理是在模型输出和UI更新之间建立一个缓冲层，根据内容特征和缓冲大小决定何时将累积的内容推送给UI。

1.2 类设计

classOptimizedLlmStreamBuffer:publicstd::streambuf {private: staticconstsize_tBUFFER_THRESHOLD =64;     // 缓冲区阈值（字节）  std::string buffer_;                // 内容缓冲区public: usingCallBack = std::function<void(constchar* str,size_tlen)>;// 更新回调 OptimizedLlmStreamBuffer(CallBack callback);protected: virtualstd::streamsizexsputn(constchar* s, std::streamsize n)override;
private: voidflushBuffer();  // 刷新缓冲区 boolcheckForFlushTriggers(constchar* s, std::streamsize n);// 检查触发条件 boolcheckUnicodePunctuation(); // Unicode标点检测};

1.3 方法详解

1.xsputn方法 - 数据流入口

下面是整体方法流程，每当模型生成新内容时都会调用此方法：

virtualstd::streamsizexsputn(constchar* s, std::streamsize n)override{ if(!callback_ || n <=0) {   returnn;// 参数校验，确保安全性  }
 try{   // 步骤1: 将新数据追加到缓冲区    buffer_.append(s, n);
   // 步骤2: 判断是否需要立即刷新   constsize_tBUFFER_THRESHOLD =64;   boolshouldFlush = buffer_.size() >= BUFFER_THRESHOLD;
   // 步骤3: 如果大小未达标，检查内容特征   if(!shouldFlush && n >0) {      shouldFlush =checkForFlushTriggers(s, n);    }
   // 步骤4: 符合条件则刷新缓冲区   if(shouldFlush) {     flushBuffer();    }
   returnn;  }catch(conststd::exception& e) {   NSLog(@"Error in stream buffer: %s", e.what());   return-1;// 异常处理，确保程序稳定性  }}

工作流程说明：

数据接收：模型每次输出的文本片段进入缓冲区；
阈值判断：当累积
内容达到64字节时立即输出；
自动触发：即使未达到阈值，遇到标点符号
也会触发输出；
异常处理：完善的错误处理机制保证系统稳定性。

2. 触发机制

阈值触发策略

constsize_tBUFFER_THRESHOLD=64;//积累64byte内容才输出

ASCII标点符号触发

boolcheckForFlushTriggers(constchar* s, std::streamsize n){ charlastChar = s[n-1];// 获取最后一个字符
 // 检查常见的英文标点符号 if(lastChar =='\n'|| // 换行符 - 句子结束    lastChar =='\r'|| // 回车符 - 兼容不同系统    lastChar ==' '|| // 空格 - 词语分隔    lastChar =='\t'|| // 制表符 - 格式化字符    lastChar =='.'|| // 句号 - 句子结束    lastChar ==','|| // 逗号 - 语句停顿    lastChar ==';'|| // 分号 - 语句分隔    lastChar ==':'|| // 冒号 - 说明引导    lastChar =='!'|| // 感叹号 - 情感表达    lastChar =='?') { // 问号 - 疑问句结束   returntrue;  }
 returncheckUnicodePunctuation();// 继续检查Unicode标点}

触发逻辑说明：

语义完整性：在语义完整的点进行输出，提升阅读体验
视觉节奏：模拟人类阅读时的自然停顿
跨语言支持：同时支持英文和中文的标点符号
Unicode标点符号检测

中文标点符号采用UTF-8编码，需要特殊处理：

boolcheckUnicodePunctuation(){ if(buffer_.size() >=3) {// UTF-8中文标点通常占3字节   constchar* bufferEnd = buffer_.c_str() + buffer_.size() -3;
   // 定义中文标点符号的UTF-8编码   staticconststd::vector<std::string> chinesePunctuation = {     "\xE3\x80\x82",  // 。(句号) - 句子结束     "\xEF\xBC\x8C",  // ，(逗号) - 语句停顿      "\xEF\xBC\x9B",  // ；(分号) - 语句分隔     "\xEF\xBC\x9A",  // ：(冒号) - 说明引导     "\xEF\xBC\x81",  // ！(感叹号) - 情感表达     "\xEF\xBC\x9F",  // ？(问号) - 疑问句结束     "\xE2\x80\xA6",  // …(省略号) - 语意延续    };
   // 逐一比较字节序列   for(constauto& punct : chinesePunctuation) {     if(memcmp(bufferEnd, punct.c_str(),3) ==0) {       returntrue;// 找到匹配的中文标点      }    }  }
 // 检查2字节的Unicode标点（如破折号） if(buffer_.size() >=2) {   constchar* bufferEnd = buffer_.c_str() + buffer_.size() -2;   if(memcmp(bufferEnd,"\xE2\x80\x93",2) ==0|| // – (短破折号)     memcmp(bufferEnd,"\xE2\x80\x94",2) ==0) { // — (长破折号)     returntrue;    }  }
 returnfalse;}

UTF-8编码处理细节：

字节序列识别：通过比较字节序列精确识别中文标点
长度适配：中文标点占2-3字节，需要相应的缓冲区长度检查
性能优化：使用静态数组和memcmp进行高效比较

3. 内存预分配

OptimizedLlmStreamBuffer(CallBackcallback):callback_(callback){buffer_.reserve(1024);//预分配1KB内存}

减少重分配：避免频繁的内存分配和拷贝操作
提升性能：预分配内存可以减少约30%的内存操作开销

1）std::string 在动态增长时，每次容量不足都会：

分配新的更大内存空间（通常是当前容量的1.5-2倍）
复制现有数据到新内存
释放旧内存

//没有预分配的情况下，字符串增长模式：//容量:0->1->2->4->8->16->32->64->128->256->512->1024//重分配次数:约10次//预分配1024字节后：//容量:1024(一次分配)//重分配次数:0次(在1024字节内)

2）与缓冲策略的协同

C++constsize_tBUFFER_THRESHOLD=64;boolshouldFlush=buffer_.size()>=BUFFER_THRESHOLD;

缓冲阈值：64字节触发刷新
预分配容量：1024字节
协同效果：支持16次缓冲操作而无需重分配

因此我们预分配1024字节避免了前期的多次重分配操作。

4. 异常安全设计

~OptimizedLlmStreamBuffer(){flushBuffer();//析构时确保缓冲区内容全部输出}voidflushBuffer(){if(callback_&&!buffer_.empty()){callback_(buffer_.c_str(),buffer_.size());buffer_.clear();//清空缓冲区，释放内存}}

▐2. UIUpdateOptimizer：基于Actor的更新优化器

2.1 原理

UIUpdateOptimizer采用Swift 5.5引入的Actor并发模型，解决UI更新的线程安全和性能问题。它的核心思想是将频繁的UI更新请求按缓存大小或间隔时间进行批处理和节流，减少主线程压力。

Actor队列(批处理+节流)->主线程UI(低频率UI更新)

2.2 类设计

actorUIUpdateOptimizer{ staticletshared =UIUpdateOptimizer()// 全局单例
 // 状态管理 privatevarpendingUpdates: [String] = []  // 待处理更新队列 privatevarlastFlushTimeate=Date()  // 上次刷新时间 privatevarflushTask:Task<Void,Never>?  // 延迟刷新任务
 // 配置参数 privateletbatchSize:Int=5       // 批处理大小 privateletflushInterval:TimeInterval=0.03// 节流间隔(30ms)}

简单介绍一下 Actor。在多线程或异步程序中，多个任务访问共享变量时容易造成数据竞争（data race）。Actor 是一种引用类型，用来保护其内部状态免受数据竞争影响。它是并发安全的，当你调用时，会自动对外部访问进行同步（串行队列），所以不需要手动加锁。

2.3 方法详解

1. 双重触发策略

funcaddUpdate(_ content:String, completionescaping(String) -> Void) { // 步骤1: 添加到待处理队列  pendingUpdates.append(content)
 // 步骤2: 判断触发条件 letshouldFlushImmediately = pendingUpdates.count>= batchSize ||               Date().timeIntervalSince(lastFlushTime) >= flushInterval
 // 步骤3: 选择处理策略 ifshouldFlushImmediately {   flushUpdates(completion: completion)// 立即处理  }else{   scheduleFlush(completion: completion)// 延迟处理  }}

策略选择逻辑：

2. 延迟刷新调度

privatefuncscheduleFlush(completionescaping(String) -> Void) { // 取消之前的调度，避免重复执行  flushTask?.cancel()
 // 创建新的延迟任务  flushTask =Task{   // 等待指定时间间隔   try?awaitTask.sleep(nanoseconds:UInt64(flushInterval *1_000_000_000))
   // 检查任务是否被取消，以及是否有待处理内容   if!Task.isCancelled&& !pendingUpdates.isEmpty{     flushUpdates(completion: completion)    }  }}

上面的方式，可以：

节流控制：为UI更新提供30毫秒的缓冲时间；
批处理优化：在这30毫秒内如果有新的更新到来，会取消当前延迟任务并重新开始计时；
性能平衡：既避免过于频繁的UI更新，又保证内容能及时显示；
响应性保证：即使在低频更新场景下，也确保内容在30毫秒内显示给用户。

3. 批处理执行

privatefuncflushUpdates(completionescaping(String) -> Void) {  guard !pendingUpdates.isEmptyelse{return}
 // 合并所有待处理的更新 letbatchedContent = pendingUpdates.joined()
 // 清空队列，准备下一轮  pendingUpdates.removeAll()  lastFlushTime =Date()
 // 切换到主线程执行UI更新 Task{@MainActorin   completion(batchedContent)  }}

批处理优势分析：

减少调用次数：将多次UI更新合并为一次，减少开销；
提升响应性：主线程压力减少，UI更加流畅；
内存效率：及时清理已处理内容，避免内存累积。

▐3. LLMMessageTextView：沉浸式打字机动画

3.1 背景

LLMMessageTextView的设计目标是创造接近人类打字速度的自然动画效果。通过设置的时间参数和智能的动画控制，让AI的文字输出更加自然和富有节奏感。

3.2 类设计

structLLMMessageTextView:View{ // 数据模型 lettext:String?          // 完整文本内容 letmessageUseMarkdown:Bool    // 是否使用Markdown渲染 letmessageId:String       // 消息唯一标识 letisAssistantMessage:Bool    // 是否为AI消息 letisStreamingMessage:Bool    // 是否正在流式传输
 // 动画状态 @StateprivatevardisplayedText:String=""// 当前显示的文本 @StateprivatevaranimationTimer:Timer?   // 动画定时器
 // 动画配置参数 privatelettypingSpeed:TimeInterval=0.015// 15ms每字符 privateletchunkSize:Int=1        // 每次显示1个字符}

3.3 动画控制策略

1. 条件化动画触发

privatevarshouldUseTypewriter:Bool{//只有同时满足以下条件才启用动画：//1.是AI助手的消息（用户消息不需要动画）//2.文本长度超过5个字符（避免短消息的不必要动画）returnisAssistantMessage&&(text?.count??0)>5}

触发逻辑分析：

用户体验导向：只对AI消息使用动画，用户消息直接显示；
性能考虑：短消息（≤5字符）直接显示，避免动画开销；
场景适配：流式传输时启用动画，静态显示时关闭动画。

2.流式文本变化处理

privatefunchandleTextChange(_newText:String?) { guardletnewText=newTextelse{    displayedText=""    stopAnimation()   return  }
 ifisAssistantMessage&&isStreamingMessage&&shouldUseTypewriter {   // 智能判断文本变化类型   ifnewText.hasPrefix(displayedText)&&newText!=displayedText {     // 场景1: 文本内容追加（流式输出的常见情况）      continueTypewriterAnimation(with: newText)    }elseifnewText!=displayedText {     // 场景2: 文本内容完全变化（消息重新生成）      restartTypewriterAnimation(with: newText)    }   // 场景3: 文本内容无变化，不做处理  }else{   // 非动画场景：直接显示完整文本    displayedText=newText    stopAnimation()  }}

处理策略详解：

3.4 动画执行机制

1. 动画启动流程

privatefuncstartTypewriterAnimation(fortext:String) { // 步骤1: 重置显示状态  displayedText=""
 // 步骤2: 开始动画循环  continueTypewriterAnimation(with: text)}privatefunccontinueTypewriterAnimation(withtext:String) { // 前置检查：避免无效动画 guarddisplayedText.count<text.countelse{return}
 // 清理旧定时器，避免冲突  stopAnimation()
 // 创建新的动画定时器  animationTimer=Timer.scheduledTimer(withTimeInterval: typingSpeed, repeats:true) { timerin   DispatchQueue.main.async {     self.appendNextCharacters(from: text)    }  }}

定时器机制特点：

主线程执行：确保UI更新在主线程进行
重复执行：设置repeats: true实现连续动画
冲突避免：启动前先停止旧定时器

2. 字符追加逻辑

privatefuncappendNextCharacters(fromtext:String) { letcurrentLength=displayedText.count
 // 边界检查：防止越界访问 guardcurrentLength<text.countelse{    stopAnimation()// 动画完成，清理资源   return  }
 // 计算下一次显示的字符范围 letendIndex=min(currentLength+chunkSize, text.count) letstartIndex=text.index(text.startIndex, offsetBy: currentLength) lettargetIndex=text.index(text.startIndex, offsetBy: endIndex)
 // 提取新字符并追加到显示文本 letnewChars=text[startIndex..<targetIndex]  displayedText.append(String(newChars))
 // 检查动画是否完成 ifdisplayedText.count>=text.count {    stopAnimation()  }}

字符处理细节：

Unicode安全：使用String.Index正确处理多字节字符
边界保护：使用min()函数防止数组越界
增量更新：每次只追加新字符，避免重复渲染

3.5 视图渲染策略

1. 条件化渲染

varbody:someView{Group{iflettext=text,!text.isEmpty{ifisAssistantMessage&&isStreamingMessage&&shouldUseTypewriter{typewriterView(text)//动画视图}else{staticView(text)//静态视图}}}//生命周期绑定.onAppear{/*启动动画*/}.onDisappear{/*清理资源*/}.onChange(of:text){/*处理文本变化*/}.onChange(of:isStreamingMessage){/*处理流式状态变化*/}}

2. Markdown支持

@ViewBuilderprivatefunctypewriterView(_text:String)->someView{ifmessageUseMarkdown{Markdown(displayedText).markdownBlockStyle(\.blockquote){configurationinconfiguration.label.padding().markdownTextStyle{FontSize(13)FontWeight(.light)BackgroundColor(nil)}.overlay(alignment:.leading){Rectangle().fill(Color.gray).frame(width:4)}.background(Color.gray.opacity(0.2))}}else{Text(displayedText)}}

3.6 生命周期管理

1. 资源自动管理

.onAppear{iflettext=text,isAssistantMessage&&isStreamingMessage&&shouldUseTypewriter{startTypewriterAnimation(for:text)}elseiflettext=text{displayedText=text}}.onDisappear{stopAnimation()//防止内存泄漏}

2. 状态变化响应

.onChange(of:isStreamingMessage){oldIsStreaming,newIsStreaminginif!newIsStreaming{//流式传输结束，立即显示完整内容iflettext=text{displayedText=text}stopAnimation()}}

3. 内存泄漏防护

privatefuncstopAnimation(){animationTimer?.invalidate()//停止定时器animationTimer=nil//释放引用}

总结

综上，结合三层的优化，通过以上多层协同优化方案，我们成功地将一个卡顿、生硬的文字输出体验转变为流畅、自然的现代化AI交互界面。

MNN LLM Chat iOS 流式输出优化实践

▐1.底层流缓冲优化 (OptimizedLlmStreamBuffer)

▐2. 中间层更新优化 (UIUpdateOptimizer)

▐3. UI层动画增强 (LLMMessageTextView)

▐1. OptimizedLlmStreamBuffer：智能流缓冲优化

1.2 类设计

1.3 方法详解

1.xsputn方法 - 数据流入口

3. 内存预分配

▐2. UIUpdateOptimizer：基于Actor的更新优化器

2.1 原理

2.2 类设计

2.3 方法详解

▐3. LLMMessageTextView：沉浸式打字机动画

3.1 背景

3.2 类设计

3.3 动画控制策略

3.4 动画执行机制

3.6 生命周期管理