一文读懂直播卡顿优化那些事儿直播卡顿怎么解决( 四 )

推流异常：这个属于数据源出了问题，这里暂时以用户侧的视角为主，暂不讨论。

2.5.3 系统负载

内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素；
CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如降频会直接导致应用卡顿；
GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热；
功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。

2.6 卡顿的分类我们此处再整体整理并归类，为了更完备一些，这里将推流也放了上来。在一定程度上，我们遇到的所有卡顿问题，均能在这里找到理论依据，这也是指导我们优化卡顿问题的理论支撑。
3. 如何评价卡顿3.1 线上指标指标
释义
计算方式
数据来源
FPS
帧率
取 vsync 到来的时间为起点，doFrame 执行完成的事件为终点，作为每帧的渲染耗时，同时利用渲染耗时/刷新率可以得出每次渲染的丢帧数。平均 FPS = 一段时间内渲染帧的个数 * 60 / (渲染帧个数 + 丢帧个数)
vsync
stall_video_ui_rate
总卡顿率
（UI 卡顿时长 + 流卡顿时长） / 采集时长
vsync
stall_ui_rate
UI 卡顿率
UI 卡顿时长 / 采集时长
vsync
stall_video_rate
流卡顿率
流卡顿时长 / 采集时长
vsync
stall_ui_slight_rate
轻微卡顿率
帧丢帧时长 / 采集时长
vsync
stall_ui_moderate_rate
中等卡顿率
帧丢帧时长 / 采集时长
vsync
stall_ui_serious_rate
严重卡顿率
帧丢帧时长 / 采集时长
vsync
3.2 线下指标

Diggo 是字节自研的一个开放的开发调试工具平台，是一个集「评价、分析、调试」为一体的，一站式工具平台。内置性能测评、界面分析、卡顿分析、内存分析、崩溃分析、即时调试等基础分析能力，可为产品开发阶段提供强大助力。

指标
释义
计算方式
数据来源
FPS
时机渲染帧率
数据获取时间周期内，实际渲染帧数/ 数据获取间隔时间
SF & GFXInfo
RFPS
相对帧率
数据获取时间周期内，（理论满帧-实际掉帧数）/ 数据获取间隔时间
GFXInfo
Stutter
卡顿率
卡顿比。当发生 jank 的帧的累计时长与区间时长的比值。
SF
Janky Count
普通卡顿次数
单帧绘制耗时大于 MOVIE_FRAME_TIME 时，计一次 janky 。
SF
Big Janky Count
严重卡顿次数
单帧绘制耗时大于 3*MOVIE_FRAME_TIME 时，计一次 big janky 。
SF
4. 如何优化卡顿4.1 常用的工具4.1.1 线上工具名称
释义
正式包慢函数
相对于灰度包，过滤了比较多监控，对性能损耗比较小，但是需要手动打开，单点反馈中不能保留反馈现场
灰度包慢函数
灰度上全量打开，针对版本间的数据对比和新增卡顿问题解决比较有效
ANR
ANR 的及时响应和处理
4.1.2 线下工具工具名
备注
Systrace
暂不赘述
perfetto
加强版 systrace，可定制，可以参考官方文档
Rhea
最常用也是最好用的工具，方便发现下下问题和归因，和 perfetto 一起使用绝配，感兴趣的同学可以移步 github 搜索 btrace

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