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。源码源码聊天宝源码然而，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，趋势买点副图指标公式源码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、通达信财富整合指标源码音视频技术、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。

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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、森林火灾应急管理系统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俄罗斯方块手游源码数量，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。