Android App性能优化之卡顿监控和卡顿优化

简介: 本文探讨了Android应用的卡顿优化,重点在于布局优化。建议包括将耗时操作移到后台、使用ViewPager2实现懒加载、减少布局嵌套并利用merge标签、使用ViewStub减少资源消耗,以及通过Layout Inspector和GPU过度绘制检测来优化。推荐使用AsyncLayoutInflater异步加载布局,但需注意线程安全和不支持特性。卡顿监控方面,提到了通过Looper、ChoreographerHelper、adb命令及第三方工具如systrace和BlockCanary。总结了Choreographer基于掉帧计算和BlockCanary基于Looper监控的原理。

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卡顿优化

这里主要介绍卡顿优化方面的布局优化

布局优化

1、 在主线程中,加载SP,或者是缓存加载,JSON解析,可以放到Idelhander

2、 viewpager的懒加载,用viewpager2替换viewpager,方便懒加载

 ViewPager.offscreenPageLimit = 2

3、 布局嵌套层级优化时,自定义继承自ViewGroup的View中,如果本身继承自LinearLayout等布局,则可以考虑根布局使用merge标签,如果根布局使用merge标签,在LayoutInfater中必须指定attachToParent为true,否则会崩溃,同时this.addView就不需要了

4、 如果view不一定会显示,此时可以使用 ViewStub 来包裹此View 以避免不需要显示view但是又需要加载view消耗资源。viewstub是一个轻量级的view,它不可见,不用占用资源,只有设置viewstub为visible或者调用其inflflater()方法时,其对应的布局文件才会被初始化。

5、 检测工具: Layout Inspector

过渡渲染

开发者选项--->打开GPU过度绘制开关

  • 检查是否重复设置background
布局加载优化
  • LayoutInflflater加载xml布局的过程会在主线程使用IO读取XML布局文件进行XML解析,再根据解析结果利用反射创建布局中的View/ViewGroup对象。
  • 可以用Asynclayoutinflater来异步加载
dependencies {
    implementation "androidx.asynclayoutinflater:asynclayoutinflater:1.0.0" }

    new AsyncLayoutInflater(this).inflate(R.layout.activity_main, null, new AsyncLayoutInflater.OnInflateFinishedListener() {
   
    @Override public void onInflateFinished(@NonNull View view, int resid, @Nullable ViewGroup parent) {
   

            setContentView(view); 
            //...... 
        } 

    });

异步加载注意点:

1、使用异步 inflflate,那么需要这个 layout 的 parent 的 generateLayoutParams 函数是线程安全的;

2、所有构建的 View 中必须不能创建 Handler 或者是调用 Looper.myLooper;(因为是在异步线程中加载的,异步线程默认没有调用 Looper.prepare );

3、AsyncLayoutInflflater 不支持设置 LayoutInflflater.Factory 或者 LayoutInflflater.Factory2;

4、不支持加载包含 Fragment 的 layout

5、如果 AsyncLayoutInflflater 失败,那么会自动回退到UI线程来加载布局

卡顿监控的2种方式:

1、 Looper比较适合在发布前进行测试或者小范围灰度测试然后定位问题

2、 ChoreographerHelper适合监控线上环境的 app 的掉帧情况来计算 app 在某些场景的流畅度然后有针对性的做性能优化

public class ChoreographerHelper {
   
    public static void start() {
   
    if (Build.VERSION.SDK\_INT >= Build.VERSION\_CODES.JELLY\_BEAN) {
   
        Choreographer.getInstance().postFrameCallback(new Choreographer.FrameCallback() {
   
                long lastFrameTimeNanos = 0;
                @Override
                public void doFrame(long frameTimeNanos) {
    //上次回调时间
                    if (lastFrameTimeNanos == 0) {
   
                        lastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;
                        Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);
                        return;
                    }
                    long diff = (frameTimeNanos - lastFrameTimeNanos) / 1_000_000;
                    if (diff > 16.6f) {
   
                        //掉帧数
                        int droppedCount = (int) (diff / 16.6);
                    }
                    lastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;
                    Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);
                }
            });
        }
    }

}

App 开发者可以通过以下这些方法监控自身 App 的性能,其中常用的方法如下:

  • 利用 FrameCallback 的 doFrame 回调

  • 利用 FrameInfo 进行监控

使用 :adb shell dumpsys gfxinfo framestats
示例 :adb shell dumpsys gfxinfo com.meizu.flyme.launcher framestats
  • 利用 SurfaceFlinger 进行监控
使用 :adb shell dumpsys SurfaceFlinger --latency
示例 :adb shell dumpsys SurfaceFlinger --latency com.meizu.flyme.launcher/com.meizu.flyme.launcher.Launcher#0
  • 利用 SurfaceFlinger PageFlip 机制进行监控
使用 : adb service call SurfaceFlinger 1013
备注:需要系统权限

其他卡顿监控的工具

1、 systrace 一般用来检测滑动的情况,有没有卡顿掉帧

2、 BlockCanary卡顿监控原理:跟Looper中message有关,在取出message后,会先调用一个printer打印一个日志,然后执行dispatchMessage方法,再又打印下日志,我们可以通过设置自己的实现printer接口的类,来监听日志打印,根据前后打印的间隔时间,超过阈值就输出日志

总结2种卡顿监控原理

Choreographer 原理:自身的掉帧计算逻辑

BlockCanary原理: 基于 Looper 的性能监控


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