1.Matrix卡顿优化之IdleHandlerLagTracer源码分析
2.Android APP刷新录帧率监控,安卓安卓我们常说的FPS
3.找到卡顿来源,BlockCanary源码精简分析
4.vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
Matrix卡顿优化之IdleHandlerLagTracer源码分析
IdleHandler是Android系统提供的一种机制,用于在消息队列空闲时执行任务,源码源码其任务优先级低于主线程,安卓安卓适用于实时性要求不高的监控监控任务。通常用于优化Android应用启动速度。源码源码创客优选代还源码然而,安卓安卓matrix卡顿优化中对IdleHandler进行监控的监控监控原因在于,IdleHandler属于主线程卡顿监控的源码源码关键环节。当IdleHandler中出现耗时任务执行,安卓安卓会明显导致主线程卡顿。监控监控
为了进行性能优化,源码源码matrix对IdleHandler进行监控变得必要。安卓安卓IdleHandler监控的监控监控关键在于在TracePlugin中进行初始化和调用。构造方法仅接收配置,源码源码包含IdleHandler监控开关。onStartTrace方法调用onAlive方法,初始化HandlerThread,创建IdleHandlerLagRunnable,并启动检测IdleHandler的执行。
IdleHandlerLagRunnable负责上报信息。detectIdleHandler方法通过反射获取mIdleHandlers列表,并通过MyArrayList实现hook点,监控IdleHandler的添加和移除。当消息队列添加IdleHandler时,co源码MyArrayList的add方法将IdleHandler包装为MyIdleHandler存入,拦截queueIdle方法调用。
MyIdleHandler继承自IdleHandler,重写queueIdle方法,监控IdleHandler执行过程。当IdleHandler执行时,idleHandlerLagHandler发送延时消息到子线程。若2s内未完成,收集信息上报,发现IdleHandler导致的卡顿问题。
IdleHandlerLagTracer通过hook替换消息队列的IdleHandlers集合,拦截添加和移除逻辑,为原IdleHandler添加代理,监控queueIdle方法执行。超时未执行完成则收集信息上报,有效发现IdleHandler导致的卡顿。
性能优化是Android开发中重要的一环,掌握IdleHandler监控机制有助于更细致地进行性能调优。此外,推荐关注Android学习资源,涵盖性能优化、框架底层原理、车载开发、逆向安全、.getjson 源码音视频技术、Jetpack全家桶、OkHttp源码解析、Kotlin、Gradle、Flutter等多领域内容,助力深入学习和提升技术能力。
Android性能优化、框架底层原理、车载开发、逆向安全、音视频技术、Jetpack全家桶、OkHttp源码解析、Kotlin、Gradle、Flutter等学习资源,助力深化技术理解与应用。
Android APP刷新录帧率监控,我们常说的FPS
了解卡顿监控的重要性,我们关注到性能问题与用户体验之间的紧密联系。在APP的早期阶段,功能堆砌而忽视性能和代码规范,但随着APP的成熟,启动速度、tiger源码滑动流畅性成为衡量其成熟度的关键指标,影响用户体验。
提到卡顿和流畅度,FPS(Frames Per Second)指标至关重要。过量的耗时操作,如渲染、布局和输入等,会阻塞主线程消息循环,导致消息积压,进而引起掉帧。用户感受到卡顿,会降低对APP的信任,因此解决卡顿问题同时需要监控卡顿情况,以确保流畅的用户体验。
要计算FPS,我们需要理解连续画面由一系列形成,每秒显示大约帧,即.6毫秒(ms)展示一帧。当应用出现卡顿,显示帧的时间可能延长至ms、ms或ms等,用户明显感受到卡顿。根据这一理解,我们可定义帧率为每秒能显示的huzuan源码数量,单位时间内,一张的显示时间与设备性能相关,设备越好,显示时间越短,帧率越高,用户体验越流畅。
通过这个公式,我们可以计算出单位时间内能显示的帧数,而这一计算依赖于设备硬件性能。了解了FPS的计算原理后,我们可以在代码中找到合适的位置进行计算,利用伪代码进行操作。
实现代码监控FPS,主要方法有Looper方式和addOnFrameMetricsAvailableListener方式。Looper方式结合Matrix源码实现,适用于7.0及以上版本,通过消息循环监听来计算每帧的耗时。addOnFrameMetricsAvailableListener方式则适用于7.0以上版本,通过API直接获取数据,操作简单。
总结而言,计算FPS的核心在于找到Vsync提供的帧回调时间,通过计算时间差值来获取FPS。在实际开发中,可以参考示例代码进行操作,具体实现方法和代码逻辑遵循上述原理。
了解和掌握FPS监控方法对于提升Android应用性能至关重要,它能够帮助开发者发现和解决可能导致卡顿的问题,提供流畅的用户体验。随着技术的不断进步,持续关注性能优化知识和新技术,将有助于提升开发效率和应用质量。
找到卡顿来源,BlockCanary源码精简分析
通过屏幕渲染机制我们了解到,Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后,放入缓冲区,硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上,渲染周期是ms,这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms,就会出现卡顿现象,这通常发生在软件层,而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms,而计算的执行地点则在Handler中,具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现,线程间通信通过Handler。
软件层在收到硬件层的vsync信号后,会在Java层向UI的Handler中投递一个消息,进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制,通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此,view数据计算在UI的Handler中执行,如果有其他操作在此执行且耗时过长,则可能导致卡顿,我们需要找到并优化这些操作。
要找到卡顿的原因,可以通过在消息处理前后记录时间,计算时间差,将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值,表示发生了卡顿,此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印,我们可以插入自定义的Printer,并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀,根据这些标志判断时间点。
BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具,通过源码分析,我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary,首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类,并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时,BlockCanary会通知开发者,并在日志中显示卡顿信息。
BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时,会创建LooperMonitor,同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时,开始记录开始时间,执行完毕后停止记录,并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值,表示发生了卡顿,并通过回调传递卡顿信息给开发者。
堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现,它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程,循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集,核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率,并将其保存。获取堆栈信息时,通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息;获取CPU信息时,从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据,并保存。
总结而言,BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差,检测卡顿情况,并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析,帮助开发者定位和优化性能问题。
vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
运行环境及配置说明:本示例代码依赖Node.js环境,推荐使用Node版本..1。您可以使用vscode或其他开发工具进行开发。配置步骤如下:首先下载示例源码,并在vscode中打开。接着,依次执行以下命令:安装依赖包(npm i),启动开发环境(npm run dev),以及打包发布版本(npm run build:release)。
示例效果展示:由于视频流在线地址无法访问,视频流效果未能呈现。源码仅供参考,具体实现方式可参考以下内容。
实现思路:首先在萤石官网添加视频设备,并开启直播以获取RTMP或HLS格式的视频流。然后,利用js插件video.js及videojs-flash等,结合leaflet地图在网页上展示视频监控播放效果。萤石官网提供了丰富的示例和开发文档,您可以参考以下链接获取更多信息:萤石官网(),萤石开发文档(open.ys7.com/doc/zh/)。
源码下载:感兴趣的朋友,可通过私聊我获取核心源码,仅需8.8元。
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