fpsviewer—实时显示fps，监控Android卡顿的可视化工具

fpsviewer一个能实时显示fps,一段时间的平均帧率，以及帧率范围占比，并能获取卡顿堆栈的可视化工具。侵入性低，通过在异步线程采样获取堆栈，无代码侵入，性能消耗可忽略，对性能监控项的异常数据进行采集和分析，整理输出展示相应的堆栈，从而帮助开发者开发出更高质量的应用。

常见分析、定位卡顿的方案

系统工具

1. TraceView

目前一般是用现在AndroidStudio里的cpu-profile工具或者TraceCompat.beginSection()生成trace日志，
准确性高，这种分析方式只适合定性分析，因为工具很消耗cpu，有很多假jank，非常影响性能，显示耗时和实际耗时偏差很大，平常开发过程中也不易用，不可能实时开着，没法查看fps。

2. Systrace
Systrace用来检测android系统各个组件随着时间的运行状态，并能提示该如何有效地修复问题，主要偏向于分析一段时间整个系统所处的状态，无法定位到具体代码。

3. 命令行adb shell dumpsys SurfaceFlinger –latency com…包名
用来计算一段时间的帧率，无法获取卡顿栈，只能一段时间

以上几种系统提供的方案一般只能在比较短的时间进行分析，平常开发过程中也很不方便。

第三方库方案

Matrix-TraceCanary
微信的卡顿检测方案，采用的ASM插桩的方式，支持fps和堆栈获取的定位，但是需要自己根据asm插桩的方法id来自己分析堆栈，定位精确度高，性能消耗小，比较可惜的是目前没有界面展示，对代码有一定的侵入性。如果线上使用可以考虑。
BlockCanaryEx
主要原理是利用loop()中打印的日志，loop()中打印的日志可以看鸿洋的这篇博客Android UI性能优化检测应用中的UI卡顿，支持方法采样，知道主线程中所有方法的执行时间和执行次数，因为需要获取cpu以及一些系统的状态，性能消耗大，不支持fps展示，尤其检测到卡顿的时候，会让界面卡顿很久。之前我们项目用的就是这个工具。
fpsviewer
利用Choreographer.FrameCallback来监控卡顿和Fps的计算，异步线程进行周期采样，当前的帧耗时超过自定义的阈值时，将帧进行分析保存，不影响正常流程的进行，待需要的时候进行展示，定位。

fpsviewer 特点

无损FPS实时显示，一段时间的平均帧率和帧率占比
利用Choreographer.FrameCallback的fun doFrame(frameTimeNanos: Long)方法回调里获取数据计算每帧消耗的时长，实时性高且不需要额外的数据获取无其他性能消耗，开启和关闭fpsviewer对帧率的影响远小于1帧。支持一段时间的平均帧率和帧率占比显示，可用于性能优化前后的对比。
更详细的堆栈信息，便于定位卡顿源，采样的方式或者堆栈，而不是卡顿发生的瞬间获取堆栈可能造成堆栈偏移从而影响准确性，异步线程在自定义的采样时间(一般>30ms)进行堆栈获取，每次的耗时很小，只有发送卡顿才需要存储分析，也是在异步线程，对主线程无影响，对整体cpu的影响也可忽略不计。一般得到的是多个堆栈信息，按照这段时间的发生次数排序
支持自定义的堆栈标记，类似于TraceCompat.beginSection(),方便分析具体业务的卡顿，比如某个列表，某次Activity或者App的启动过程中的卡顿耗时。