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Flutter Jank（掉帧）侦探：使用 Timeline Trace 分析 Raster 线程的过载

Flutter Jank 侦探：使用 Timeline Trace 分析 Raster 线程的过载

大家好，今天我们来聊聊 Flutter 应用性能优化中的一个重要话题：Jank（掉帧）。特别是如何利用 Flutter 的 Timeline Trace 工具，深入分析 Raster 线程的过载问题，从而找到导致 Jank 的根本原因并进行优化。

Jank 是指应用在运行过程中出现的卡顿现象，它会严重影响用户体验。Flutter 作为声明式 UI 框架，在渲染过程中涉及到多个线程，其中 Raster 线程负责将 Skia 图形指令转换成 GPU 可以理解的指令，最终渲染到屏幕上。如果 Raster 线程负担过重，无法及时完成渲染任务，就会导致掉帧，也就是 Jank。

1. 理解 Flutter 渲染流程与 Raster 线程

在深入 Timeline Trace 之前，我们需要对 Flutter 的渲染流程有一个清晰的认识。简而言之，Flutter 的渲染流程主要分为以下几个步骤：

  1. Build 阶段： 根据 Widget 树构建 Element 树。
  2. Layout 阶段： 确定每个 Element 的大小和位置。
  3. Paint 阶段： 将 Element 绘制成 Layer 树。
  4. Composite 阶段： 将 Layer 树转换成 Skia 图形指令。
  5. Raster 阶段： Raster 线程将 Skia 图形指令转换成 GPU 指令并渲染到屏幕上。

其中，前四个阶段主要在 UI 线程执行，而 Raster 阶段则由独立的 Raster 线程负责。UI 线程负责构建和布局，而 Raster 线程负责实际的像素绘制。 当 UI 线程完成一帧的渲染任务后，会将 Skia 图形指令提交给 Raster 线程。Raster 线程接收到指令后，会将这些指令转换成 GPU 可以理解的指令，最终渲染到屏幕上。

Raster 线程过载的原因可能有很多，例如：

  • 复杂的 CustomPaint： 自定义绘制逻辑过于复杂，计算量大。
  • 大量的图片解码： 频繁加载和解码大尺寸图片。
  • 过多的 Shader 效果： 复杂的 Shader 计算会增加 GPU 的负担。
  • 不必要的重绘： 频繁触发 Widget 的 rebuild，导致不必要的重绘。
  • Offscreen Rendering： 过度使用 Offscreen Rendering 会增加 GPU 的压力。

2. 如何使用 Flutter Timeline Trace 工具

Flutter Timeline Trace 是一个强大的性能分析工具，它可以记录 Flutter 应用在运行过程中的各种事件，并以可视化的方式呈现出来。通过 Timeline Trace，我们可以清晰地看到每个线程的执行情况，包括 CPU 使用率、内存分配、GC 时间等。

启用 Timeline Trace 的方法：

  • Flutter Inspector： 在 Flutter Inspector 中点击 "Profile" 按钮，即可开始录制 Timeline Trace。
  • 命令行： 使用 flutter run --profile 命令运行应用，然后在 Chrome 浏览器中打开 chrome://inspect/#devices，选择对应的设备和应用，即可打开 Timeline Trace。
  • 代码： 使用 Timeline.startSync('tag') 和 Timeline.finishSync('tag') 手动标记代码块，以便在 Timeline Trace 中更清晰地看到它们的执行情况。

Timeline Trace 界面主要分为以下几个部分：

  • Timeline View： 显示所有线程的执行情况，包括 CPU 使用率、GPU 使用率、内存分配等。
  • Flame Chart： 以火焰图的形式展示 CPU 的调用栈，可以帮助我们找到 CPU 占用率高的函数。
  • Summary View： 显示性能数据的统计信息，例如帧率、平均构建时间、平均渲染时间等。

3. 分析 Raster 线程的 Timeline Trace

现在，我们来重点分析 Raster 线程的 Timeline Trace，找到导致过载的原因。

步骤 1：找到 Raster 线程

在 Timeline View 中，找到名为 "Raster" 的线程。通常情况下，Raster 线程的 CPU 使用率会比较高。

步骤 2：观察 Raster 线程的执行情况

观察 Raster 线程的执行情况，重点关注以下几个方面：

  • 帧耗时： 查看每一帧的渲染时间，如果渲染时间超过 16.67ms（对于 60Hz 的设备），则说明出现了掉帧。
  • CPU 使用率： 查看 Raster 线程的 CPU 使用率，如果 CPU 使用率过高，则说明 Raster 线程负担过重。
  • GPU 使用率： 查看 GPU 使用率，如果 GPU 使用率过高，则说明 GPU 成为性能瓶颈。

步骤 3：分析 Raster 线程中的事件

在 Timeline View 中，可以点击 Raster 线程中的事件，查看事件的详细信息。常见的 Raster 线程事件包括：

  • DrawFrame： 表示一帧的渲染过程。
  • Skia GPU Work： 表示 Skia 图形指令的执行过程。
  • Texture Upload： 表示纹理上传的过程。
  • Shader Compilation： 表示 Shader 编译的过程。

通过分析这些事件，我们可以找到导致 Raster 线程过载的具体原因。

案例分析：

假设我们发现 Raster 线程中 "Skia GPU Work" 事件的耗时很长，这可能意味着 Skia 图形指令过于复杂，导致 GPU 负担过重。我们可以进一步分析 "Skia GPU Work" 事件的详细信息，例如查看绘制指令的数量、Shader 的复杂度等。

示例代码：

import 'dart:ui';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter/scheduler.dart';

class CustomPainterExample extends StatefulWidget {
  const CustomPainterExample({Key? key}) : super(key: key);

  @override
  State<CustomPainterExample> createState() => _CustomPainterExampleState();
}

class _CustomPainterExampleState extends State<CustomPainterExample> {
  double _rotationAngle = 0.0;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    SchedulerBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
      // 模拟动画，持续触发重绘
      Future.doWhile(() async {
        await Future.delayed(const Duration(milliseconds: 16)); // 模拟帧率
        setState(() {
          _rotationAngle += 0.01; // 逐渐增加角度
        });
        return true; // 继续循环
      });
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: const Text('CustomPainter Example')),
      body: Center(
        child: CustomPaint(
          size: const Size(200, 200),
          painter: MyPainter(rotationAngle: _rotationAngle),
        ),
      ),
    );
  }
}

class MyPainter extends CustomPainter {
  final double rotationAngle;

  MyPainter({required this.rotationAngle});

  @override
  void paint(Canvas canvas, Size size) {
    // 手动标记 Timeline 事件
    Timeline.startSync('MyPainter.paint');

    final center = size.center(Offset.zero);
    final radius = size.width / 2;

    // 绘制一个旋转的矩形
    canvas.save();
    canvas.translate(center.dx, center.dy);
    canvas.rotate(rotationAngle);
    canvas.translate(-center.dx, -center.dy);

    final rect = Rect.fromCenter(center: center, width: radius, height: radius);
    final paint = Paint()..color = Colors.blue;
    canvas.drawRect(rect, paint);

    canvas.restore();

    // 模拟复杂的绘制操作
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
      canvas.drawCircle(
        Offset(center.dx + i * 0.5, center.dy + i * 0.5),
        5,
        Paint()..color = Colors.red.withOpacity(0.5),
      );
    }

    Timeline.finishSync('MyPainter.paint');
  }

  @override
  bool shouldRepaint(covariant CustomPainter oldDelegate) {
    return true; // 始终重绘
  }
}

void main() {
  runApp(const MaterialApp(home: CustomPainterExample()));
}

代码解释：

  • CustomPainterExample 是一个 StatefulWidget，其中包含一个 CustomPaint Widget。
  • MyPainter 是一个 CustomPainter，负责绘制一个旋转的矩形和一系列圆点。
  • Timeline.startSync('MyPainter.paint') 和 Timeline.finishSync('MyPainter.paint') 用于手动标记 paint 方法的执行时间。
  • shouldRepaint 方法返回 true，表示每次都重绘，模拟频繁重绘的场景。
  • 在 paint 方法中，我们模拟了复杂的绘制操作，例如绘制大量的圆点，以增加 GPU 的负担。

运行以上代码，并使用 Flutter Timeline Trace 工具进行分析，可以观察到以下现象：

  • Raster 线程的 CPU 使用率较高。
  • MyPainter.paint 事件的耗时较长。
  • Skia GPU Work 事件的耗时较长。

通过这些信息，我们可以确定 MyPainter.paint 方法中的复杂绘制操作是导致 Raster 线程过载的原因。

4. 优化 Raster 线程的性能

找到导致 Raster 线程过载的原因后，我们可以采取以下措施进行优化：

  • 优化 CustomPaint：
    • 减少绘制指令的数量。
    • 使用更高效的绘制算法。
    • 避免在 paint 方法中进行复杂的计算。
    • 使用 Canvas.saveLayer 和 Canvas.restore 减少不必要的重绘。
  • 优化图片解码：
    • 使用合适的图片格式（例如 WebP）。
    • 对图片进行压缩。
    • 使用 ImageCache 缓存图片。
    • 避免在 UI 线程中进行图片解码。
  • 优化 Shader 效果：
    • 使用更简单的 Shader 算法。
    • 减少 Shader 的复杂度。
    • 避免使用过多的 Shader 效果。
  • 减少不必要的重绘：
    • 使用 const 关键字修饰不变的 Widget。
    • 使用 shouldRebuild 方法控制 Widget 的 rebuild。
    • 使用 RepaintBoundary Widget 隔离需要重绘的区域。
  • 减少 Offscreen Rendering：
    • 尽量避免使用 Offscreen Widget。
    • 使用 ClipRect 或 ClipRRect Widget 裁剪不需要绘制的区域。

针对上面的案例，我们可以优化 MyPainter 的 paint 方法，例如：

  • 减少绘制的圆点数量。
  • 使用更高效的绘制算法。
  • 使用 RepaintBoundary Widget 隔离 CustomPaint Widget。

优化后的代码：

// ... (其他代码不变)

class MyPainter extends CustomPainter {
  final double rotationAngle;

  MyPainter({required this.rotationAngle});

  @override
  void paint(Canvas canvas, Size size) {
    // 手动标记 Timeline 事件
    Timeline.startSync('MyPainter.paint');

    final center = size.center(Offset.zero);
    final radius = size.width / 2;

    // 绘制一个旋转的矩形
    canvas.save();
    canvas.translate(center.dx, center.dy);
    canvas.rotate(rotationAngle);
    canvas.translate(-center.dx, -center.dy);

    final rect = Rect.fromCenter(center: center, width: radius, height: radius);
    final paint = Paint()..color = Colors.blue;
    canvas.drawRect(rect, paint);

    canvas.restore();

    // 减少绘制的圆点数量
    for (int i = 0; i < 20; i++) {
      canvas.drawCircle(
        Offset(center.dx + i * 0.5, center.dy + i * 0.5),
        5,
        Paint()..color = Colors.red.withOpacity(0.5),
      );
    }

    Timeline.finishSync('MyPainter.paint');
  }

  @override
  bool shouldRepaint(covariant CustomPainter oldDelegate) {
    return true; // 始终重绘
  }
}

// 使用 RepaintBoundary Widget 隔离 CustomPaint Widget
class CustomPainterExample extends StatefulWidget {
  const CustomPainterExample({Key? key}) : super(key: key);

  @override
  State<CustomPainterExample> createState() => _CustomPainterExampleState();
}

class _CustomPainterExampleState extends State<CustomPainterExample> {
  double _rotationAngle = 0.0;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    SchedulerBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
      // 模拟动画，持续触发重绘
      Future.doWhile(() async {
        await Future.delayed(const Duration(milliseconds: 16)); // 模拟帧率
        setState(() {
          _rotationAngle += 0.01; // 逐渐增加角度
        });
        return true; // 继续循环
      });
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: const Text('CustomPainter Example')),
      body: Center(
        child: RepaintBoundary(
          child: CustomPaint(
            size: const Size(200, 200),
            painter: MyPainter(rotationAngle: _rotationAngle),
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

优化后，再次运行代码并使用 Flutter Timeline Trace 工具进行分析，可以观察到以下现象：

  • Raster 线程的 CPU 使用率降低。
  • MyPainter.paint 事件的耗时缩短。
  • Skia GPU Work 事件的耗时缩短。

这表明我们的优化措施是有效的，有效地降低了 Raster 线程的负担，提高了应用的性能。

5. 其他优化技巧

除了上述方法外，还有一些其他的优化技巧可以帮助我们提高 Flutter 应用的性能：

  • 使用 Profiler 进行性能分析： Profiler 可以帮助我们找到 CPU 占用率高的函数和内存泄漏的问题。
  • 使用 DevTools 进行调试： DevTools 提供了丰富的调试工具，例如 Widget Inspector、Memory Inspector、Network Inspector 等。
  • 避免在 build 方法中进行耗时操作： build 方法应该尽可能简单，避免进行耗时操作，例如网络请求、文件读写等。
  • 使用异步操作处理耗时任务： 将耗时任务放在异步线程中执行，避免阻塞 UI 线程。
  • 使用缓存： 使用缓存可以避免重复计算和网络请求，提高应用的性能。
  • 使用代码生成： 使用代码生成可以减少代码量，提高开发效率和运行效率。

总结

总而言之，通过 Flutter Timeline Trace 工具，我们可以深入分析 Raster 线程的性能瓶颈，找到导致 Jank 的根本原因，并采取相应的优化措施。 性能优化是一个持续的过程，需要不断地分析和改进，才能打造出流畅、高效的 Flutter 应用。 掌握 Timeline Trace 的使用，是 Flutter 开发者必备的技能。

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