android帧的绘制过程以及fps的获取

图形显示过程

帧的渲染过程中一些关键组件的流程图

android帧的绘制过程以及fps的获取_第1张图片
image.png

Image Stream Producers(图像生产者)

任何可以产生图形信息的组件都统称为图像的生产者,比如OpenGL ES, Canvas 2D, 和 媒体解码器等。

Image Stream Consumers(图像消费者)

SurfaceFlinger是最常见的图像消费者,Window Manager将图形信息收集起来提供给SurfaceFlinger,SurfaceFlinger接受后经过合成再把图形信息传递给显示器。同时,SurfaceFlinger也是唯一一个能够改变显示器内容的服务。SurfaceFlinger使用OpenGL和Hardware Composer来生成surface.

某些OpenGL ES 应用同样也能够充当图像消费者,比如相机可以直接使用相机的预览界面图像流,一些非GL应用也可以是消费者,比如ImageReader 类。

Window Manager

Window Manager是一个用于控制window的系统服务,包含一系列的View。每个Window都会有一个surface,Window Manager会监视window的许多信息,比如生命周期、输入和焦点事件、屏幕方向、转换、动画、位置、转换、z-order等,然后将这些信息(统称window metadata)发送给SurfaceFlinger,这样,SurfaceFlinger就能将window metadata合成为显示器上的surface。

Hardware Composer

为硬件抽象层(HAL)的子系统。SurfaceFlinger可以将某些合成工作委托给Hardware Composer,从而减轻OpenGL和GPU的工作。此时,SurfaceFlinger扮演的是另一个OpenGL ES客户端,当SurfaceFlinger将一个缓冲区或两个缓冲区合成到第三个缓冲区时,它使用的是OpenGL ES。这种方式会比GPU更为高效。

一般应用开发都要将UI数据使用Activity这个载体去展示,典型的Activity显示流程为:

  1. startActivity启动Activity;
  2. 为Activity创建一个window(PhoneWindow),并在WindowManagerService中注册这个window;
  3. 切换到前台显示时,WindowManagerService会要求SurfaceFlinger为这个window创建一个surface用来绘图。SurfaceFlinger创建一个”layer”(surface)。(以想象一下C/S架构,SF对应Server,对应Layer;App对应Client,对应Surface),这个layer的核心即是一个BufferQueue,这时候app就可以在这个layer上render了;
    将所有的layer进行合成,显示到屏幕上。

一般app而言,在任何屏幕上起码有三个layer:

  • 屏幕顶端的status bar
  • 屏幕下面的navigation bar
  • 还有就是app的UI部分。
    一些特殊情况下,app的layer可能多余或者少于3个,例如对全屏显示的app就没有status bar,而对launcher,还有个为了wallpaper显示的layer。status bar和navigation bar是由系统进行去render,因为不是普通app的组成部分嘛。而app的UI部分对应的layer当然是自己去render,所以就有了第4条中的所有layer进行“合成”。

GUI框架

android帧的绘制过程以及fps的获取_第2张图片
gui.jpg

Hardware Composer

那么android是如何使用这两种合成机制的呢?这里就是Hardware Composer的功劳。处理流程为:

  1. SurfaceFlinger给HWC提供layer list,询问如何处理这些layer;
  2. HWC将每个layer标记为overlay或者GLES composition,然后回馈给SurfaceFlinger;
  3. SurfaceFlinger需要去处理那些GLES的合成,而不用去管overlay的合成,最后将overlay的layer和GLES合成后的buffer发送给HWC处理。

借用google一张图说明,可以将上面讲的很多概念展现,很清晰。地址位于 https://source.android.com/devices/graphics/

android帧的绘制过程以及fps的获取_第3张图片
hw.png

关于帧率

即 Frame Rate,单位 fps,是指 gpu 生成帧的速率,如 33 fps,60fps,越高越好。
但是对于快速变化的游戏而言,你的FPS很难一直保持同样的数值,他会随着你所看到的显示卡所要描画的画面的复杂程度而变化。

VSync

安卓系统中有 2 种 VSync 信号:

  1. 屏幕产生的硬件 VSync: 硬件 VSync 是一个脉冲信号,起到开关或触发某种操作的作用。
  2. 由 SurfaceFlinger 将其转成的软件 Vsync 信号:经由 Binder 传递给 Choreographer。

单层缓冲引发“画面撕裂”问题

single.png

如上图,CPU/GPU 向 Buffer 中生成图像,屏幕从 Buffer 中取图像、刷新后显示。这是一个典型的生产者——消费者模型。理想的情况是帧率和刷新频率相等,每绘制一帧,屏幕显示一帧。而实际情况是,二者之间没有必然的大小关系,如果没有锁来控制同步,很容易出现问题。

所谓”撕裂”就是一种画面分离的现象,这样得到的画像虽然相似但是上半部和下半部确实明显的不同。这种情况是由于帧绘制的频率和屏幕显示频率不同步导致的,比如显示器的刷新率是75Hz,而某个游戏的FPS是100. 这就意味着显示器每秒更新75次画面,而显示卡每秒更新100次,比你的显示器快33%。

双缓冲

double.png

两个缓存区分别为 Back Buffer 和 Frame Buffer。GPU 向 Back Buffer 中写数据,屏幕从 Frame Buffer 中读数据。VSync 信号负责调度从 Back Buffer 到 Frame Buffer 的复制操作,可认为该复制操作在瞬间完成。

双缓冲的模型下,工作流程这样的:

  • 在某个时间点,一个屏幕刷新周期完成,进入短暂的刷新空白期。此时,VSync 信号产生,先完成复制操作,然后通知 CPU/GPU 绘制下一帧图像。复制操作完成后屏幕开始下一个刷新周期,即将刚复制到 Frame Buffer 的数据显示到屏幕上。

  • 在这种模型下,只有当 VSync 信号产生时,CPU/GPU 才会开始绘制。这样,当帧率大于刷新频率时,帧率就会被迫跟刷新频率保持同步,从而避免“tearing”现象。

VSYNC 偏移

应用和SurfaceFlinger的渲染回路必须同步到硬件的VSYNC,在一个VSYNC事件中,显示器将显示第N帧,SurfaceFlinger合成第N+1帧,app合成第N+2帧。

使用VSYNC同步可以保证延迟的一致性,减少了app和SurfaceFlinger的错误,以及显示在各个阶段之间的偏移。然而,前提是app和SurfaceFlinger每帧时间的变化并不大。因此,从输入到显示的延迟至少有两帧。
为了解决这个问题,您可以使用VSYNC偏移量来减少输入到显示的延迟,其方法为将app和SurfaceFlinger的合成信号与硬件的VSYNC关联起来。因为通常app的合成耗时是小于两帧的(33ms左右)。
VSYNC偏移信号细分为以下3种,它们都保持相同的周期和偏移向量:

  • HW_VSYNC_0:显示器开始显示下一帧。
  • VSYNC:app读取输入并生成下一帧。
  • SF VSYNC:SurfaceFlinger合成下一帧的。
    收到VSYNC偏移信号之后, SurfaceFlinger 才开始接收缓冲区的数据进行帧的合成,而app才处理输入并渲染帧,这些操作都将在16.7ms完成。

Jank 掉帧

注意,当 VSync 信号发出时,如果 GPU/CPU 正在生产帧数据,此时不会发生复制操作。屏幕进入下一个刷新周期时,从 Frame Buffer 中取出的是“老”数据,而非正在产生的帧数据,即两个刷新周期显示的是同一帧数据。这是我们称发生了“掉帧”(Dropped Frame,Skipped Frame,Jank)现象。

流畅性解决方案思路

  1. 从dumpsys SurfaceFlinger --latency中获取127帧的数据
  2. 上面的命令返回的第一行为设备本身固有的帧耗时,单位为ns,通常在16.7ms左右
  3. 从第二行开始,分为3列,一共有127行,代表每一帧的几个关键时刻,单位也为ns

第一列t1: when the app started to draw (开始绘制图像的瞬时时间)
第二列t2: the vsync immediately preceding SF submitting the frame to the h/w (VSYNC信令将软件SF帧传递给硬件HW之前的垂直同步时间),也就是对应上面所说的软件Vsync
第三列t3: timestamp immediately after SF submitted that frame to the h/w (SF将帧传递给HW的瞬时时间,及完成绘制的瞬时时间)

  1. 将第i行和第i-1行t2相减,即可得到第i帧的绘制耗时,提取出每一帧不断地dump出帧信息,计算出

一些计算规则

计算fps:

每dumpsys SurfaceFlinger一次计算汇总出一个fps,计算规则为:
frame的总数N:127行中的非0行数
绘制的时间T:设t=当前行t2 - 上一行的t2,求出所有行的和∑t
fps=N/T (要注意时间转化为秒)

计算中一些细节问题

一次dumpsys SurfaceFlinger会输出127帧的信息,但是这127帧可能是这个样子:

...
0               0               0
0               0               0
0               0               0
575271438588    575276081296    575275172129
575305169681    575309795514    575309142441
580245208898    580250445565    580249372231
580279290043    580284176346    580284812908
580330468482    580334851815    580333739054 
0               0               0
0               0               0
...
575271438588    575276081296    575275172129
575305169681    575309795514    575309142441
 

  • 出现0的地方是由于buffer中没有数据,而非0的地方为绘制帧的时刻,因此仅计算非0的部分数据

  • 观察127行数据,会发现偶尔会出现9223372036854775808这种数字,这是由于字符溢出导致的,因此这一行数据也不能加入计算

  • 不能单纯的dump一次计算出一个fps,举个例子,如果A时刻操作了手机,停留3s后,B时刻再次操作手机,按照上面的计算方式,则t>3s,并且也会参与到fps的计算去,从而造成了fps不准确,因此,需要加入一个阀值判断,当t大于某个值时,就计算一次fps,并且把相关数据重新初始化,这个值一般取500ms

  • 如果t<16.7ms,则直接按16.7ms算,同样的总耗时T加上的也是16.7

计算jank的次数:

如果t3-t1>16.7ms,则认为发生一次卡顿

流畅度得分计算公式

设目标fps为target_fps,目标每帧耗时为target_ftime=1000/target_fps
从以下几个维度衡量流畅度:

  • fps: 越接近target_fps越好,权重分配为40%
  • 掉帧数:越少越好,权重分配为40%
  • 超时帧:拆分成以下两个维度
    • 超时帧的个数,越少越好,权重分配为5%
    • 最大超时帧的耗时,越接近target_ftime越好,权重分配为15%
end_time = round(last_frame_time / 1000000000, 2)
T = utils.get_current_time()
fps = round(frame_counts * 1000 / total_time, 2)

# 计算得分
g = fps / target
if g > 1:
  g = 1
if max_frame_time - kpi <= 1:
       max_frame_time = kpi
h = kpi / max_frame_time
 score = round((g * 50 + h * 10 + (1 - over_kpi_counts / frame_counts) * 40), 2)

参考文章:

  • http://souly.cn/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8D%9A%E6%96%87/2015/08/22/android%E5%9E%82%E7%9B%B4%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%92%8C%E4%B8%89%E9%87%8D%E7%BC%93%E5%AD%98/

  • http://windrunnerlihuan.com/2017/04/27/Android-SurfaceFlinger-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E8%B7%AF-%E4%BA%8C-SurfaceFlinger%E6%A6%82%E8%BF%B0/

http://windrunnerlihuan.com/2017/05/21/VSync%E4%BF%A1%E5%8F%B7/

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