- 內(nèi)存:內(nèi)存的吃緊會直接導(dǎo)致 GC 的增加甚至 ANR,是造成卡頓的一個不可忽視的因素;
- CPU:CPU 對卡頓的影響主要在于線程調(diào)度慢、任務(wù)執(zhí)行的慢和資源競爭,比如降頻會直接導(dǎo)致應(yīng)用卡頓;
- GPU:GPU 的影響見渲染流程,但是其實還會間接影響到功耗和發(fā)熱;
- 功耗/發(fā)熱:功耗和發(fā)熱一般是不分家的,高功耗會引起高發(fā)熱,進(jìn)而會引起系統(tǒng)保護(hù),比如降頻、熱緩解等,間接的導(dǎo)致卡頓 。
3. 如何評價卡頓3.1 線上指標(biāo)
釋義
計算方式
數(shù)據(jù)來源
FPS
幀率
取 vsync 到來的時間為起點,doFrame 執(zhí)行完成的事件為終點,作為每幀的渲染耗時,同時利用渲染耗時/刷新率可以得出每次渲染的丟幀數(shù) 。平均 FPS = 一段時間內(nèi)渲染幀的個數(shù) * 60 / (渲染幀個數(shù) + 丟幀個數(shù))
vsync
stall_video_ui_rate
總卡頓率
(UI 卡頓時長 + 流卡頓時長) / 采集時長
vsync
stall_ui_rate
UI 卡頓率
UI 卡頓時長 / 采集時長
vsync
stall_video_rate
流卡頓率
流卡頓時長 / 采集時長
vsync
stall_ui_slight_rate
輕微卡頓率
幀丟幀時長 / 采集時長
vsync
stall_ui_moderate_rate
中等卡頓率
幀丟幀時長 / 采集時長
vsync
stall_ui_serious_rate
嚴(yán)重卡頓率
幀丟幀時長 / 采集時長
vsync
3.2 線下指標(biāo)
Diggo 是字節(jié)自研的一個開放的開發(fā)調(diào)試工具平臺,是一個集「評價、分析、調(diào)試」為一體的,一站式工具平臺 。內(nèi)置性能測評、界面分析、卡頓分析、內(nèi)存分析、崩潰分析、即時調(diào)試等基礎(chǔ)分析能力,可為產(chǎn)品開發(fā)階段提供強(qiáng)大助力 。
釋義
計算方式
數(shù)據(jù)來源
FPS
時機(jī)渲染幀率
數(shù)據(jù)獲取時間周期內(nèi),實際渲染幀數(shù)/ 數(shù)據(jù)獲取間隔時間
SF & GFXInfo
RFPS
相對幀率
數(shù)據(jù)獲取時間周期內(nèi),(理論滿幀-實際掉幀數(shù))/ 數(shù)據(jù)獲取間隔時間
GFXInfo
Stutter
卡頓率
卡頓比 。當(dāng)發(fā)生 jank 的幀的累計時長與區(qū)間時長的比值 。
SF
Janky Count
普通卡頓次數(shù)
單幀繪制耗時大于 MOVIE_FRAME_TIME 時,計一次 janky 。
SF
Big Janky Count
嚴(yán)重卡頓次數(shù)
單幀繪制耗時大于 3*MOVIE_FRAME_TIME 時,計一次 big janky 。
SF
4. 如何優(yōu)化卡頓4.1 常用的工具4.1.1 線上工具
釋義
正式包慢函數(shù)
相對于灰度包,過濾了比較多監(jiān)控,對性能損耗比較小,但是需要手動打開,單點反饋中不能保留反饋現(xiàn)場
灰度包慢函數(shù)
灰度上全量打開,針對版本間的數(shù)據(jù)對比和新增卡頓問題解決比較有效
ANR
ANR 的及時響應(yīng)和處理
4.1.2 線下工具
備注
Systrace
暫不贅述
perfetto
加強(qiáng)版 systrace,可定制,可以參考官方文檔
Rhea
最常用也是最好用的工具,方便發(fā)現(xiàn)下下問題和歸因,和 perfetto 一起使用絕配,感興趣的同學(xué)可以移步 github 搜索 btrace
以上關(guān)于本文的內(nèi)容,僅作參考!溫馨提示:如遇健康、疾病相關(guān)的問題,請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!
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