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时间:2024-12-24 07:57:39 编辑:blenderdinosaur源码 来源:原理及源码分析

1.Android性能优化:定性和定位Android形性能问题——以后台录屏进程为例
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安卓录屏源码_安卓录屏源码在哪

Android性能优化:定性和定位Android形性能问题——以后台录屏进程为例

       简介

       发现、安卓安卓定性与定位

       总结

       跟不上旋律节奏的录屏录屏VSYNC

       严重异常耗时的dequeueBuffer

       VirtualDisplay合成耗时

       结论

       FPS

       初步定位问题

       定性问题

       定位问题

       成果展示

       参考

简介

       本文记录一次Android图形性能问题的分析过程——发现、定性和定位图形性能问题,源码源码以及探讨的安卓安卓性能优化方案。

       环境:Android Q + MTK + ARM Mali-G。录屏录屏

       所分析的源码源码源码在线性能问题(下称case):打开录屏应用并启动后台录屏,滑动前台应用(滑屏)。安卓安卓性能表现差:CPU、录屏录屏GPU负载显著升高、源码源码掉帧、安卓安卓用户明显卡顿感,录屏录屏帧率不足帧,源码源码帧渲染、安卓安卓合成耗时急剧飙升(渲染耗时平均为ms左右)。录屏录屏

       经过优化后,源码源码相同环境和条件下,渲染帧率稳定在帧(提升一倍),渲染耗时平均为8.ms左右(为优化前的不到三分之一的消耗)。

       关键词 Keywords: Screen Recording; Frame rate; FPS; GPU utilization; Jank; MediaProjection; VirtualDisplay; MediaCodec; Perfetto; Inferno; Surface; SurfaceTexture; VSYNC; SurfaceFlinger; HWC; Hardware composer; GPU; OpenGL;

发现、定性与定位FPS

       计算FPS的方法和工具 Android框架层通过hwui配合底层完成渲染。该框架本身提供了逐帧渲染分段耗时记录。通过dumpsys gfxinfo可以获取。

io.microshow.screenrecorder/io.microshow.screenrecorder.activity.MainActivity/android.view.ViewRootImpl@6b9b8a9?(visibility=0)DrawPrepare?Process?Execute3...?1....?1....?1....?1....1...?1....?1....?1....?1.

       使用工具统计帧率与平均耗时(同时打印GPU负载),在开启后台录屏的情况下滑动屏幕,平均渲染耗时高达~ms,超出.ms一倍,导致帧率仅帧,显著低于帧。

Average?elapsed?.?msFPS:??│?9.?0.?.?2.#?GPU负载?LOADING?BLOCKING?IDLE?0?#?case的对比——未开启后台录屏Average?elapsed?9.?msFPS:??│?1.?0.?5.?1.

       通过gfx柱状图直观感受性能数据 直观地感受图形渲染性能,除了帧率感受、触控延时外,还可以通过将gfxinfo的分段耗时通过柱状图展示在屏幕上。

       这是case性能问题的gfxinfo柱状图,可以看到红柱和绿柱都非常高,远远超越了流畅标准。其中,绿柱异常放大表明两个Vsync之间耗时显著增长,红柱异常放大表明应用层应用加速使用的DisplayLists大量增长、或图形层使用GLES调用GPU耗时显著增多导致的GPU执行绘制指令耗时变长。

初步定位问题

       本节记录初步的分析思路和定位过程。首先我们完成实验(启停后台录屏并滑动屏幕触发渲染)、观测以及记录,拿到了后台录屏启停情况下的FPS、分阶段耗时以及GPU负载(相关数据位于FPS小节)。

       开发的工具输出的统计数据计算结果非常直观,一眼可见,后台录屏为Draw阶段带来额外的~8倍或~8ms耗时,给Process阶段带来额外的~2倍或~ms耗时。帧率从帧坠落到~帧。

       耗时分析 可以看到,-0.0110的源码主要的额外耗时来自Draw和Process。接下来重点围绕着两part定位问题问题。

StageDescriptionCompDraw创建DisplayLists的耗时。Android的View如果支持硬件加速,绘制工作均通过DisplayLists由GPU绘制,可以处理为onDraw的耗时额外~8ms或~8倍Prepare准备没有额外耗时ProcessDisplayLists执行耗时。即硬件加速机制下提交给GPU绘制的工作耗时额外~ms或~2倍ExecuteFramebuffer前后缓冲区flip动作的耗时,上屏耗时额外不到~1ms

       Hz下,上述4个步骤合计耗时小于.ms为正常情况。case为~ms。主要增量来自Draw和Process。

       经过上述初步分析、观测后,接下来的分析可以围绕Draw和Process开展。由于Android Draw部分涉及较广,包含App 渲染线程(DisplayLists)、UI线程(onDraw方法创建DisplayLists),以及图形栈耗时如SurfaceFlinger、RenderEngine等都可能增加Draw耗时。

       这里一个技巧可以初步判断耗时来自App进程(渲染线程和UI线程)还是来自图形栈。如果能判断耗时来自App或图形栈,那么可以缩小分析范围、减少分析工作量。上述四大阶段的耗时统计分类比较宽,实际上还有更详细的分阶段耗时,它呈现在前文描述过的gfx统计信息柱状图上。gfx柱状图会以蓝色(RGB(,,))呈现onDraw方法创建和更新DisplayLists的耗时。如果case与正常情况对比后,这部分耗时(蓝柱大小对比)差异很小,即可说明额外的Draw耗时不是来自App的,极可能来自图形栈。Besides,结合过度绘制分析,判断case与正常情况下是否有更多的额外绘制次数可以协同判断。

       ——根据上述指导思想,排查出了case的额外Draw耗时与App onDraw无关,多出来的DisplayLists来自App以外的进程,可能是图形栈如SurfaceFlinger。

定性问题

       本小节介绍问题追踪过程,通过一些方法定位到各阶段的耗时原因,并定性地得出case性能问题的性质。从本小节开始,围绕Perfetto进行分析。这里贴出perfetto的总览,我将关键的信息排序到顶部。前四行分别为SF负责图形的线程、提交到GPU等待完成的工作、Vsync-App、Vsync-sf,flask源码学习最后两行为case中出现卡顿掉帧的App的主线程(UI)和渲染线程(RenderThread)。

跟不上旋律节奏的VSYNC

       容易看到,Vsync-sf非常不规律。Vsync-sf是触发SurfaceFlinger一次合成工作的基于Hardware VSYNC虚拟出来的一个信号。它相对于真实硬件信号(HW_VSYNC)一个规律的偏移(在case设备上,Vsync-app与Vsync-sf都被配置为8.3ms,即硬件VSYNC到达后,虚拟的Vsync-app和Vsync-sf延时8.3ms后发出,分别触发App绘制、SurfaceFlinger合成。

       而case的Vsync-sf交错、残次、不齐、无规律,显然工况不佳。它将导致SurfaceFlinger不能按照预期的时间间隔将合成的帧提交到Framebuffer(经过Flip后,被提交的Framebuffer将上屏成为显示器的下一帧图像),出现掉帧/丢帧。

       As we can see,case的VSYNC-sf出现严重的漂移(见图,第二行的VSYNC-sf残次不齐、跟不上规律、难看且混乱),这导致了丢帧。(但VSYNC-sf的失控仅表示与丢帧的相关性,并不直接表明因果性。)

       VSYNC-sf为什么会出现偏差? 出于功耗的考虑,VSYNC-sf合VSYNC-app并不是一定会触发的。如果app或sf并没有更新画面的需求,那么死板固定地调度它们进行绘制和合成是不必的。编程上,负责触发VSYNC-sf和VSYNC-app的两个EventThread会在requestNextVsync调用后才会将下一个VSYNC-sf或VSYNC-app发出。因此,当(各自EventThread的)requestNextVsync没有调用时,VSYNC-app和VSYNC-sf也就出现漂移。BufferQueueLayer::onFrameAvailable会在应用提交后调用,该方法通过调用SF的signalLayerUpdate触发产生下一个VSYNC-sf。

       换而言之,出于功耗,或别的什么原因(比如耗时导致的延期,人家是线程实现的消息队列),SurfaceFlinger的SFEventThread有可能不调用requestNextVsync,这将导致Vsync-sf在窗口期内短暂消失——但是也不会出现参差不齐的情况。结合case的VSYNC信号报告来看,VSYNC-sf信号异常切实地提示了性能问题——它的不规律现象表明前后Vsync之间有异常耗时,而非低功耗机制被激活或无屏幕刷新(case性能问题复现时一直在滑前台应用的屏,它每ms都有画面更新的需求)。

       VSYNC-sf虽然出现了偏差,但是ptrace 源码原理它与卡顿问题仅有相关性(或者说它是性能问题的结果),并非因果关系。猜测是其他卡顿问题导致了SF延缓了对VSYNC的request,导致其信号出现漂移。VSYNC-sf信号偏差实质上指导意义重大,因为它能提示我们,问题发生在比App更底层的地方(前文分析的结论),且比SurfaceFlinger提交到Framebuffer更上层的位置(VSYNC-sf用于触发合成,合成完成后提交到屏幕双缓冲区)。

       这样,将case性能问题的上下界都确定了,问题分析范围从原先的整个图形栈,有效的缩小到了SurfaceFlinger渲染和合成阶段了。

严重异常耗时的dequeueBuffer

       通读Perfetto,可以看到,出了难看的Vsync-sf以外,还可以看到刺眼的超长耗时的draw(App UI线程)以及耗时变态长的dequeueBuffer(App 渲染线程)调用。相对于正常情况,perfetto报告提示的case的draw方法成倍增长的耗时非常容易被误认为耗时“居然来自一开始就排除掉的App进程",这与前文提出的”问题范围“是不能自洽的——它们是相反的结论,肯定哪里不对。仔细分析才能发现,draw方法确实是消耗了更多墙上时间(但是不意味着消耗了更多CPU时间,因为等待过程是sleep的),但是draw方法是因为等待渲染线程的dequeueBuffer造成的耗时,而dequeueBuffer的严重异常耗时却是被底层的图形栈拖累的。

       我们看到,draw严重耗时,渲染线程dequeueBuffer消耗掉~ms的时间。As we all known,Android的Graphics buffer是生产者消费者模型,当作为消费者的SF来不及处理buffer并释放,渲染线程也就需要额外耗时等待buffer就绪。上面还有一段"Waiting GPU Completion"的trace没有贴上来(下图),这段耗时比不开启后台录屏的case下高得多(~3ms对比~ms),说明了一定的GPU性能问题或SF的性能问题,甚至有可能是Display有问题(HWC release耗时过长也会导致SF释放buf、生产者渲染线程dequeueBuffer额外等待)。

       这里的机制比较复杂,不熟悉底层Graphics buffer的流水线模型就不好理解。In one world, dequeueBuffer申请的buffer不是凭空new出来的,而是在App-SurfaceFlinger-Framebuffer这一流水线中循环使用的。流水线中的buffer不是无限的,而是有穷的几个。当底层的伙计,如SF和HWC,使用了buffer但是没有来得及释放时(它们的工作没做完之前不会释放buffer),流水线(可以理解成头尾相接的单向队列(ring buffer))没有可用的buffer,此时dequeueBuffer就不得不进入等待,出现耗时看上去很长的橙色兼职源码问题。实际上,dequeueBuffer耗时的唯一原因几乎仅仅只有一个:底层消费太慢了,流水线没有剩余buffer,因此需要等待。

       这个模型抽象理解非常简单。下图,右边消费者是底层图形栈——它每消费完一个buffer就会释放掉,每释放一个buffer应用层能用的buffer就加1。左边生产者是App渲染线程——它调用dequeueBuffer申请一个buffer以将它的画面绘制到这个buffer上。buffer送入BufferQueue后由右边的消费者(图形栈)进行消费(合成、上屏显示),然后释放buffer。当图形栈来不及release buffer时,dequeueBuffer的调用者(App渲染线程)将由于无可用buffer,就必须挂起等待了,在perfetto上就留下长长的一段”耗时“(实际上是墙上时间,大部分都没有占用CPU)。

       以上,这就是为什么说App渲染线程dequeueBuffer严重耗时中的耗时为什么要打引号,为什么要说是被图形层拖累了。

       下图可以看到,刨去dequeueBuffer的严重异常耗时,执行渲染的部分耗时相对于正常的case几乎没有差异,这可以断言渲染线程的惨烈耗时主要就是被dequeueBuffer浪费了。

       从GPU Completion来看,此时GPU正在为SF工作,因为在图中看到(不好意思没有截全,下图你是看不出来的),dequeueBuffer总是在SF的GPU Completion结束之后结束的,这就表明SF正在通过GPU消费buffer(调用GPU进行合成后提交,然后标记buffer允许被渲染线程dequeue)。dequeueBuffer获取到就绪的buffer此时此刻取决于SF的消费能力——因为case中它是短板。(当然图形层的buffer可用不止SurfaceFlinger需要释放,因为SF释放后buffer实质上流转到更底层的HWC,等它将Buffer提交到屏幕后才会释放,这里释放后才能给App再次使用(上面哪个模型图把SF和HWC合并为流水线的图形层buffer消费者)。

       从perfetto报告看HWC release非常及时、余量充足,SF的GPU Completion则较紧密地接着dequeueBuffer返回,基本断言是SF太慢了——排除HWC的责任。(下图看不出来,当时没有截图到HWC的release情况。)

       到这里,除了再次确认排除了前台App的问题外,还可以断言问题来自SurfaceFlinger过分耗时。此外将问题范围的下界从整个SF合成流程(上文的Vsync-sf)缩小到了排除HWC的范围。

       结论:渲染耗时一切正常,问题出现在SF消费buffer(合成图形)失速了,导致没有可用的buffer供渲染线程使用。从下图的SF的工况(第三列)来看,情况确实如此。

       既然一口咬定是SF的锅,那就瞧瞧SF。先看SF的INVALIDATE,这没啥好看的,异常case和正常case都是~2.5ms。主要看refresh,正常case ~6.8ms,异常case ~.8ms。refresh包含SF的合成四件套,包括rebuildLayerStack、CalcuateWorkingSet、Prepare、doComposition。Perfetto报告直接表明,case的后台录屏导致的额外一次合成和配套工作是主要的耗时增量。

       之所以会执行两次合成,是因为后台录屏工具编程上通过Android SDK提供的MediaProjection配合VirtualDisplay实现一个虚拟的镜像的屏幕。SurfaceFlinger会将画面输送一份到这个虚拟的Display以实现屏幕图像传送到录屏工具,虚拟的屏幕要求额外的一次合成。从上图可以直接得出结论,case带来的额外工作消耗就是对该录屏用的VirtualDisplay的合成工作(doComposition)带来的。

VirtualDisplay合成耗时

       由于问题范围已经缩小到了很小的一个范围,在SurfaceFlinger的Refresh过程中,case相对正常应用有巨大的差异耗时,几乎完全来自于对VirtualDisplay的合成耗时(doComposition)。同时也可以看到,两次合成(一次是设备的物理屏幕,一次是case的后台录屏工具创建的虚拟屏幕)中,虚拟屏幕的耗时远远高于物理屏幕(4倍以上)。

       通过查看ATRACE的tag(上图,Perfetto中SurfaceFlinger中主线程的各个trace point都是用ATRACE打的tag),结合dumpsys SurfaceFlinger,能直接看到的线索是:

       虚拟屏显著耗时,且合成工作通过GLES调用GPU完成

       物理屏合成耗时很小,它通过HWC合成

       结合图中提示的trace tag、耗时,可以得出结论,使用GPU合成的虚拟屏中因GPU合成耗时很长,导致它显著高于物理屏HWC合成耗时。如果GPU合成能够和HWC合成一样快,或者干脆让虚拟屏也使用HWC合成,那么可以预期SurfaceFlinger的合成工作的消耗将显著降低。

结论

       本小节综合上述三个小节的分析,对节”定性问题“下一个结论。

       耗时的本质已经被看透,录屏工具申请创建的VirtualDisplay没有通过HWC进行合成,而是通过GPU进行合成,它耗时很长导致界面卡顿。In one word,case使用的VirtualDisplay的合成方式不够高效。

       HWC是Hardward Composer。它接收图形数据,类似于往桌面(真的桌面,不是电脑和手机的桌面)上面叠放照片和纸张——即合成过程。这个工作能将界面上几个窗口叠加在一起后送到屏幕上显示。通过GLES调动GPU也能干这活,不过HWC执行合成的动作是纯硬件的——它很快,比GPU快几倍。

定位问题

       前面虽然定性了问题原因是合成方式不够高效,但是没有得出其中的原理——为什么虚拟屏不使用高效的HWC进行合成。本节通过介绍HWC的原理、SurfaceFlinger控制合成方式、虚拟屏Surface特性等来介绍图形栈中合成方式的处理模式。掌握了相关管理后,探讨一些尽量通用的共性的解决方案实现性能优化。最后着重介绍多套优化方案中的一种直面根本原因的解决方法——MediaCodec.MediaFormat创建的支持HWC合成的Surface方案。

       SurfaceFlinger如何决定使用HWC还是GPU合成? SurfaceFlinger合成主要可以依靠两条路径。其中之一是”纯硬“的HWC合成(在dumpsys SurfaceFlinger中可以看到Composition type为DEVICE),另一个是通过OpenGL让GPU进行合成(Composition type为CLIENT)。

       除非是功耗上的设计,否则SurfaceFlinger总是会优先检查本次合成是否支持使用HWC。编程上,在合成阶段之一的prepare过程中,SurfaceFlinger通过prepareFrame在RenderSurface与Hardware Composer(即HWC)的HIDL服务通信,完成hwc layer的创建。但是,layer能够成功创建不意味着一定支持HWC合成。SurfaceFlinger通过getChangedCompositionTypes向HWC查询不支持HWC合成的Layer。该方法返回的layer如果被标记为CLIENT合成,那么这部分Layer无法由HWC进行合成,而只能通过GPU进行合成——case的VirtualDisplay就是这个情况。

       部分layer可能不能由HWC合成的原因(除功耗策略、其他软件策略外):

       HWC layer达到上限 Hardware Composer支持的layer数量是有限的。查阅公开资料可知,HWC合成动作属于硬件提供的能力,它们的合成能力受到硬件本身的限制。Google官方资料对Android设备的要求是,HWC最少应该支持4个Layer,分别用于一个常规页面上最常见的4个层:壁纸、状态栏、导航栏和应用窗口。 在case设备中,经过测试,该平台的HWC最多支持7个能进行HWC合成的layer,从第8个layer开始,完完全全只能使用CLIENT合成亦即SurfaceFlinger调用RenderEngine通过OpenGL调动GPU进行合成。 正是由于HWC合成layer有上限,因此在弹出多个弹窗、叠加过于复杂时,即使界面简单也有可能出现比较明显的卡顿。

       VirtualDisplay的Surface格式不受HWC支持 HWC的硬件合成能力对buffer(Surface封装)内保存的图像的格式有要求。比如,HWC不能处理缩放,仅支持一部分的格式,大多数都还有其他因素会导致不支持,如旋转、部分Alpha等等。In one word,图像格式的数量是远远多于HWC支持的类型数的。当HWC碰到不支持合成的Surface时,就会在前文提过的getChangedCompositionTypes中通知SurfaceFlinger,由SurfaceFlinger转为使用GPU合成。

       结合上述几种情况,设计实验验证。其中通过在物理屏上弹窗来增加Layer以获取HWC Layer上限。确认case无法使用HWC合成不是Layer上限导致的问题后,通过对比来验证Surface格式问题。Surface是对native层的buffer的封装,其类型广泛、实现复杂,一个一个试是不现实的。通过对比性能强劲的类似实现可以一探究竟。Android adb提供一个出厂自带的录屏命令screenrecord、用于测试双屏显示功能的虚拟辅助屏幕(开发者模式-模拟辅助屏)、著名远程窥屏工具scrcpy等三个工具是一系列重要参考。

       经过测试,screenrecord和scrcpy创建的VirtualDisplay支持HWC合成——这是优化目标。首先看看它们的实现。

       编程上,虚拟辅助屏幕采用了与case一模一样的实现——通过创建VirtualDisplay让图形层额外合成一次屏幕到该虚拟屏幕中。虚拟屏幕本质上将画面发送给录屏功能实现,而非进行显示来完成录屏。

       通读screenrecord源码,逻辑上,它与虚拟辅助屏、case录屏应用是相同的——VirtualDisplay录屏。但是编程上略有差异:

       screenrecord直接通过binder与SurfaceFlinger通信,获取了raw VirtualDisplay,而

安卓录屏怎么录屏

       1、我们按住手机屏幕的顶端向下滑动。

       2、点击界面上方的“展开”按钮。

       3、找到下方的“屏幕录制”按钮并选择点击即可录屏。

       4、再次点击“屏幕录制”按钮,结束录制。

       安卓是一种基于Linux内核(不包含GNU组件)的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备,如智能手机和平板电脑,由美国Google公司和开放手机联盟领导及开发。Android操作系统最初由AndyRubin开发,主要支持手机。年8月由Google收购注资。

安卓怎么内录手机声音

       如果手机中自带录屏功能,那么在设置中,把录制手机声音开关打开就可以了;如果手机没有录屏功能,可以选择下载一款第三方录屏软件,然后在录屏软件中,把同时录制声音开关打开即可;而且不管是手机自带的录屏功能还是录屏软件,都可以选择无声音、系统声音、麦克风声音、系统声音和麦克风声音5种声音的录制,只需根据需求选择即可。

       你也可以选择无声音录制视频,在视频录制完成后,通过后期添加声音的方式,进行配音。但这种方法需要有很强的技术功底,因为视频的后期处理还是很难的。

       Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备,如智能手机和平板电脑,由Google(谷歌)公司和开放手机联盟领导及开发。Android操作系统最初由AndyRubin开发,主要支持手机。第一部Android智能手机发布于年月。Android逐渐扩展到平板电脑及其他领域上,如电视、数码相机、游戏机、智能手表等。

VS / MFC + FFmpeg实现录屏

       本文将阐述如何使用FFmpeg在VS环境下结合MFC实现录屏功能。录屏功能主要分为三个步骤:屏幕捕获、声音捕获和视频输出。

       首先,创建三个线程分别执行屏幕捕获、声音捕获和视频输出任务。

       1. 屏幕捕获线程(ScreenCapThreadProc):负责实时捕获桌面。

       2. 声音捕获线程(AudioCapThreadProc):通过Direct Show方式捕获声音,并确保使用正确设备名称。

       3. 视频输出线程(OutPutThreadProc):整合捕获的屏幕和声音数据,生成MPEG4格式的视频文件,音频格式为AAC。

       实现关键在于正确设置Direct Show设备名称,可通过ffmpeg命令或使用GraphEdit等工具解决显示乱码问题。

       解决乱码方法:将ANSI编码转为UTF-8,或使用GraphEdit工具查看设备简体中文名称。

       完整源码可从csdn下载,详情请访问:download.csdn.net/detai...

安卓手机怎么内录声音

       关于录制手机内的声音,给你分享下我的经验,用手机录屏或录音时手机靠自带的麦克风录音,所以会把环境音录进去,之前的做法都是直接把外音开到最大,然后录屏,这样录虽然能录进去,但是声音会减弱,而且会录进去很多噪声。非常的不爽,这个问题如果要通过软件层面解决,就必须ROOT手机,这样做非常麻烦,而且不安全。

       为了解决这个问题,有些手机从系统层面做了改动,可以实现内录,但是目前大部分手机并没有具备内录的功能。

       我做影视剪辑的,有时候要录制些网课和素材,之前我一直被这个问题困扰,在网上搜了大量的资料,后来在有个帖子里看到目前一种叫做”黑科技内录“的手机配件,可以解决这类内录的问题。

       后来也问过很多做软件的朋友,都没办法从手机软件层面解决这个问题。饱受无法内录困扰的我,二话不说,直接从网上陶来一个这样的配件。买来后试了下,的确可以实现内录,至此,我的手机在录屏或者录音的时候,终于可以内录了。如果你觉得有用,可以给我点个赞,采纳我的回答奥!