一文读懂直播卡顿优化那些事儿如何解决直播卡顿( 五 )

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
profiler
Androidstudio 自带工具，比较方便，但是数据准确度不高
sf / gfxinfo
主要用于脚本和工具
4.2 常用的思路

这里主要针对 UI 卡顿和 UI/流相互影响打来的卡顿。

对于 UI 卡顿来说，我们手握卡顿优化的 8 板大斧子，所向披靡：

下线代码；
减少执行次数；
异步；
打散；
预热；
复用；
方案优化；
硬件加速；

总体思路就是「能不干就不干、能少干就少干、能早点干就早点儿干、能晚点儿干就晚点儿干、能让别人干就让别人干、能干完一次当 10 次就只干一次，实在不行，再考虑自己大干一场」。
这里例举出一些常见的优化思路，注意这一定也不可能是全部，如果有其他好的优化思路，我们可以一起交流。
4.3 一些做过的事儿4.3.1 解决 UI 卡顿引起的流卡顿直播对于 SurfaceView 的切换是一个长期的专项，分为多期逐步将 SurfaceView 在直播全量落地，场景覆盖秀场直播、聊天室、游戏直播、电商直播、媒体直播等，业务上对于渗透率和停留时长有比较显著的收益，同时功耗的收益也很可观。
这里是一个权衡的问题， SurfaceView 的兼容性问题 pk 带来的收益是否能打平，一般来说，越是复杂的业务场景，收益约大。
4.3.2 解决 message 调度FWatchDog 是基于对 MessageQueue 的调度策略和同步屏障原理，以均帧耗时为阈值判定丢帧后主动在 MessageQueue 中插入同步屏障，保证渲染异步 message 和 doframe 的优先执行，达到一种渲染插帧的效果，同时具备 ANR 自动恢复同步屏障的能力，保障打散的有效。
所以 FWatchDog 和打散是好的搭档，能产生 1+1 大于 2 的效果。
4.3.3 减少执行次数一个典型的应用场景就是滑动场景的 GC 抑制，能够显著提高用户上下滑的使用体验。这个场景相信每个业务都会存在，特别是存在大量遍历的逻辑，优化效果明显。

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