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iOS-底层原理 34：界面优化方案

2020-12-02  本文已影响0人  Style_月月

iOS 底层原理 文章汇总

本文主要介绍界面卡顿的原理以及优化

界面卡顿

通常来说，计算机中的显示过程是下面这样的，通过CPU、GPU、显示器协同工作来将图片显示到屏幕上

图像显示过程

最开始时，FrameBuffer只有一个，这种情况下FrameBuffer的读取和刷新有很大的效率问题，为了解决这个问题，引入了双缓存区。即双缓冲机制。在这种情况下，GPU会预先渲染好一帧放入FrameBuffer，让视频控制器读取，当下一帧渲染好后，GPU会直接将视频控制器的指针指向第二个FrameBuffer。

双缓存机制虽然解决了效率问题，但是随之而言的是新的问题，当视频控制器还未读取完成时，例如屏幕内容刚显示一半，GPU将新的一帧内容提交到FrameBuffer，并将两个FrameBuffer而进行交换后，视频控制器就会将新的一帧数据的下半段显示到屏幕上，造成屏幕撕裂现象

为了解决这个问题，采用了垂直同步信号机制。当开启垂直同步后，GPU会等待显示器的VSync信号发出后，才进行新的一帧渲染和FrameBuffer更新。而目前iOS设备中采用的正是双缓存区+VSync

更多的关于屏幕卡顿渲染流程，请查看二、屏幕卡顿 及 iOS中的渲染流程解析文章

屏幕卡顿原因

下面我们来说说，屏幕卡顿的原因

在 VSync信号到来后，系统图形服务会通过 CADisplayLink 等机制通知 App，App 主线程开始在CPU中计算显示内容。随后 CPU 会将计算好的内容提交到 GPU 去，由GPU进行变换、合成、渲染。随后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去，等待下一次 VSync 信号到来时显示到屏幕上。由于垂直同步的机制，如果在一个 VSync 时间内，CPU 或者 GPU 没有完成内容提交，则那一帧就会被丢弃，等待下一次机会再显示，而这时显示屏会保留之前的内容不变。所以可以简单理解掉帧为过时不候

如下图所示，是一个显示过程，第1帧在VSync到来前，处理完成，正常显示，第2帧在VSync到来后，仍在处理中，此时屏幕不刷新，依旧显示第1帧，此时就出现了掉帧情况，渲染时就会出现明显的卡顿现象

掉帧图示

从图中可以看出，CPU和GPU不论是哪个阻碍了显示流程，都会造成掉帧现象，所以为了给用户提供更好的体验，在开发中，我们需要进行卡顿检测以及相应的优化

卡顿监控

卡顿监控的方案一般有两种：

FPS监控

FPS的监控，参照YYKit中的YYFPSLabel，主要是通过CADisplayLink实现。借助link的时间差，来计算一次刷新刷新所需的时间，然后通过 刷新次数 / 时间差 得到刷新频次，并判断是否其范围，通过显示不同的文字颜色来表示卡顿严重程度。代码实现如下：

class CJLFPSLabel: UILabel {

    fileprivate var link: CADisplayLink = {
        let link = CADisplayLink.init()
        return link
    }()
    
    fileprivate var count: Int = 0
    fileprivate var lastTime: TimeInterval = 0.0
    fileprivate var fpsColor: UIColor = {
        return UIColor.green
    }()
    fileprivate var fps: Double = 0.0
    
    override init(frame: CGRect) {
        var f = frame
        if f.size == CGSize.zero {
            f.size = CGSize(width: 80.0, height: 22.0)
        }
        
        super.init(frame: f)
        
        self.textColor = UIColor.white
        self.textAlignment = .center
        self.font = UIFont.init(name: "Menlo", size: 12)
        self.backgroundColor = UIColor.lightGray
        //通过虚拟类
        link = CADisplayLink.init(target: CJLWeakProxy(target:self), selector: #selector(tick(_:)))
        link.add(to: RunLoop.current, forMode: RunLoop.Mode.common)
    }
    
    required init?(coder: NSCoder) {
        fatalError("init(coder:) has not been implemented")
    }
    
    deinit {
        link.invalidate()
    }
    
    @objc func tick(_ link: CADisplayLink){
        guard lastTime != 0 else {
            lastTime = link.timestamp
            return
        }
        
        count += 1
        //时间差
        let detla = link.timestamp - lastTime
        guard detla >= 1.0 else {
            return
        }
        
        lastTime = link.timestamp
        //刷新次数 / 时间差 = 刷新频次
        fps = Double(count) / detla
        let fpsText = "\(String.init(format: "%.2f", fps)) FPS"
        count = 0
        
        let attrMStr = NSMutableAttributedString(attributedString: NSAttributedString(string: fpsText))
        if fps > 55.0 {
            //流畅
            fpsColor = UIColor.green
        }else if (fps >= 50.0 && fps <= 55.0){
            //一般
            fpsColor = UIColor.yellow
        }else{
            //卡顿
            fpsColor = UIColor.red
        }
        
        attrMStr.setAttributes([NSAttributedString.Key.foregroundColor: fpsColor], range: NSMakeRange(0, attrMStr.length - 3))
        attrMStr.setAttributes([NSAttributedString.Key.foregroundColor: UIColor.white], range: NSMakeRange(attrMStr.length - 3, 3))
        
        DispatchQueue.main.async {
            self.attributedText = attrMStr
        }
    }

}

如果只是简单的监测，使用FPS足够了。

主线程卡顿监控

除了FPS，还可以通过RunLoop来监控，因为卡顿的是事务，而事务是交由主线程的RunLoop处理的。

实现思路：检测主线程每次执行消息循环的时间，当这个时间大于规定的阈值时，就记为发生了一次卡顿。这个也是微信卡顿三方matrix的原理

以下是一个简易版RunLoop监控的实现

//
//  CJLBlockMonitor.swift
//  UIOptimizationDemo
//
//  Created by 陈嘉琳 on 2020/12/2.
//

import UIKit

class CJLBlockMonitor: NSObject {
    
    static let share = CJLBlockMonitor.init()
    
    fileprivate var semaphore: DispatchSemaphore!
    fileprivate var timeoutCount: Int!
    fileprivate var activity: CFRunLoopActivity!
    
    private override init() {
        super.init()
    }

    
    public func start(){
        //监控两个状态
        registerObserver()
        
        //启动监控
        startMonitor()
    }
}

fileprivate extension CJLBlockMonitor{
    
    func registerObserver(){
        let controllerPointer = Unmanaged<CJLBlockMonitor>.passUnretained(self).toOpaque()
        var context: CFRunLoopObserverContext = CFRunLoopObserverContext(version: 0, info: controllerPointer, retain: nil, release: nil, copyDescription: nil)
        let observer: CFRunLoopObserver = CFRunLoopObserverCreate(nil, CFRunLoopActivity.allActivities.rawValue, true, 0, { (observer, activity, info) in
            
            guard info != nil else{
                return
            }
            
            let monitor: CJLBlockMonitor = Unmanaged<CJLBlockMonitor>.fromOpaque(info!).takeUnretainedValue()
            monitor.activity = activity
            let sem: DispatchSemaphore = monitor.semaphore
            sem.signal()
            
        }, &context)
        
        CFRunLoopAddObserver(CFRunLoopGetMain(), observer, CFRunLoopMode.commonModes)
    }
    
    func  startMonitor(){
        //创建信号
        semaphore = DispatchSemaphore(value: 0)
        //在子线程监控时长
        DispatchQueue.global().async {
            while(true){
                // 超时时间是 1 秒，没有等到信号量，st 就不等于 0， RunLoop 所有的任务
                let st = self.semaphore.wait(timeout: DispatchTime.now()+1.0)
                if st != DispatchTimeoutResult.success {
                    //监听两种状态kCFRunLoopBeforeSources 、kCFRunLoopAfterWaiting，
                    if self.activity == CFRunLoopActivity.beforeSources || self.activity == CFRunLoopActivity.afterWaiting {
                        
                        self.timeoutCount += 1
                        
                        if self.timeoutCount < 2 {
                            print("timeOutCount = \(self.timeoutCount)")
                            continue
                        }
                        // 一秒左右的衡量尺度 很大可能性连续来 避免大规模打印!
                        print("检测到超过两次连续卡顿")
                    }
                }
                self.timeoutCount = 0
            }
        }
    }
}

使用时，直接调用即可

CJLBlockMonitor.share.start()

也可以直接使用三方库

界面优化

CPU层面的优化

GPU层面优化

相对于CPU而言，GPU主要是接收CPU提交的纹理+顶点，经过一系列transform，最终混合并渲染，输出到屏幕上。

注：上述这些优化方式的落地实现，需要根据自身项目进行评估，合理的使用进行优化

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