原文链接：https://juejin.cn/post/7096288511053004830
作者github：https://github.com/NasdaqGodzilla

简介
发现、定性与定位
- FPS
- 初步定位问题
- 定性问题
  - 跟不上旋律节奏的VSYNC
  - 严重异常耗时的dequeueBuffer
  - VirtualDisplay合成耗时
  - 结论
- 定位问题
  - 总结
成果展示
参考

简介

本文记录一次Android图形性能问题的分析过程——发现、定性和定位图形性能问题，以及探讨的性能优化方案。

环境：Android Q + MTK + ARM Mali-G72。

所分析的性能问题（下称case）：打开录屏应用并启动后台录屏，滑动前台应用（滑屏）。性能表现差：CPU、GPU负载显著升高、掉帧、用户明显卡顿感，帧率不足30帧，帧渲染、合成耗时急剧飙升（渲染耗时平均为29ms左右）。

经过优化后，相同环境和条件下，渲染帧率稳定在60帧（提升一倍），渲染耗时平均为8.44ms左右（为优化前的不到三分之一的消耗）。

关键词 Keywords: Screen Recording; Frame rate; FPS; GPU utilization; Jank; MediaProjection; VirtualDisplay; MediaCodec; Perfetto; Inferno; Surface; SurfaceTexture; VSYNC; SurfaceFlinger; HWC; Hardware composer; GPU; OpenGL;

发现、定性与定位

FPS

计算FPS的方法和工具
Android框架层通过hwui配合底层完成渲染。该框架本身提供了逐帧渲染分段耗时记录。通过dumpsys gfxinfo可以获取。

io.microshow.screenrecorder/io.microshow.screenrecorder.activity.MainActivity/android.view.ViewRootImpl@6b9b8a9 (visibility=0)Draw Prepare Process Execute3.80 0.48    13.88   1.641.08    0.50    14.29   1.591.12    0.51    17.49   1.741.74    0.17    15.56   1.39
...1.38 0.45    17.64   1.381.56    0.44    10.85   1.383.09    0.24    18.03   1.731.25    0.30    12.43   1.38

使用工具统计帧率与平均耗时（同时打印GPU负载），在开启后台录屏的情况下滑动屏幕，平均渲染耗时高达~29ms，超出16.67ms一倍，导致帧率仅31帧，显著低于60帧。

Average elapsed 28.96 ms
FPS: 31 │ 9.03 0.73 16.76 2.44# GPU负载 LOADING BLOCKING IDLE
70 0 30# case的对比——未开启后台录屏
Average elapsed 9.00 ms
FPS: 60 │ 1.56 0.65 5.62 1.17

通过gfx柱状图直观感受性能数据
直观地感受图形渲染性能，除了帧率感受、触控延时外，还可以通过将gfxinfo的分段耗时通过柱状图展示在屏幕上。

这是case性能问题的gfxinfo柱状图，可以看到红柱和绿柱都非常高，远远超越了流畅标准。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-deQKnRrp-1652412137675)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/NasdaqGodzilla/PeacePicture/img/优化前（开启录屏）的绘制情况.png)]
其中，绿柱异常放大表明两个Vsync之间耗时显著增长，红柱异常放大表明应用层应用加速使用的DisplayLists大量增长、或图形层使用GLES调用GPU耗时显著增多导致的GPU执行绘制指令耗时变长。

初步定位问题

本节记录初步的分析思路和定位过程。首先我们完成实验（启停后台录屏并滑动屏幕触发渲染）、观测以及记录，拿到了后台录屏启停情况下的FPS、分阶段耗时以及GPU负载（相关数据位于FPS小节）。

开发的工具输出的统计数据计算结果非常直观，一眼可见，后台录屏为Draw阶段带来额外的_8倍或8ms耗时，给Process阶段带来额外的_2倍或11ms耗时。帧率从60帧坠落到~30帧。

耗时分析
可以看到，主要的额外耗时来自Draw和Process。接下来重点围绕着两part定位问题问题。

Stage	Description	Comp
Draw	创建DisplayLists的耗时。Android的View如果支持硬件加速，绘制工作均通过DisplayLists由GPU绘制，可以处理为onDraw的耗时	额外_8ms或8倍
Prepare	准备	没有额外耗时
Process	DisplayLists执行耗时。即硬件加速机制下提交给GPU绘制的工作耗时	额外_11ms或2倍
Execute	Framebuffer前后缓冲区flip动作的耗时，上屏耗时	额外不到~1ms

60Hz下，上述4个步骤合计耗时小于16.67ms为正常情况。case为~29ms。主要增量来自Draw和Process。

经过上述初步分析、观测后，接下来的分析可以围绕Draw和Process开展。由于Android Draw部分涉及较广，包含App 渲染线程（DisplayLists）、UI线程（onDraw方法创建DisplayLists），以及图形栈耗时如SurfaceFlinger、RenderEngine等都可能增加Draw耗时。

这里一个技巧可以初步判断耗时来自App进程(渲染线程和UI线程)还是来自图形栈。如果能判断耗时来自App或图形栈，那么可以缩小分析范围、减少分析工作量。上述四大阶段的耗时统计分类比较宽，实际上还有更详细的分阶段耗时，它呈现在前文描述过的gfx统计信息柱状图上。gfx柱状图会以蓝色（RGB(66,122,249)）呈现onDraw方法创建和更新DisplayLists的耗时。如果case与正常情况对比后，这部分耗时（蓝柱大小对比）差异很小，即可说明额外的Draw耗时不是来自App的，极可能来自图形栈。Besides，结合过度绘制分析，判断case与正常情况下是否有更多的额外绘制次数可以协同判断。

——根据上述指导思想，排查出了case的额外Draw耗时与App onDraw无关，多出来的DisplayLists来自App以外的进程，可能是图形栈如SurfaceFlinger。

定性问题

本小节介绍问题追踪过程，通过一些方法定位到各阶段的耗时原因，并定性地得出case性能问题的性质。从本小节开始，围绕Perfetto进行分析。这里贴出perfetto的总览，我将关键的信息排序到顶部。前四行分别为SF负责图形的线程、提交到GPU等待完成的工作、Vsync-App、Vsync-sf，最后两行为case中出现卡顿掉帧的App的主线程(UI)和渲染线程(RenderThread)。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-D2F3G84l-1652412137677)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/NasdaqGodzilla/PeacePicture/img/screen_recording_perfetto_sumary.png)]

跟不上旋律节奏的VSYNC

容易看到，Vsync-sf非常不规律。Vsync-sf是触发SurfaceFlinger一次合成工作的基于Hardware VSYNC虚拟出来的一个信号。它相对于真实硬件信号（HW_VSYNC）一个规律的偏移（在case设备上，Vsync-app与Vsync-sf都被配置为8.3ms，即硬件VSYNC到达后，虚拟的Vsync-app和Vsync-sf延时8.3ms后发出，分别触发App绘制、SurfaceFlinger合成。

而case的Vsync-sf交错、残次、不齐、无规律，显然工况不佳。它将导致SurfaceFlinger不能按照预期的时间间隔将合成的帧提交到Framebuffer（经过Flip后，被提交的Framebuffer将上屏成为显示器的下一帧图像），出现掉帧/丢帧。

As we can see，case的VSYNC-sf出现严重的漂移（见图，第二行的VSYNC-sf残次不齐、跟不上规律、难看且混乱），这导致了丢帧。（但VSYNC-sf的失控仅表示与丢帧的相关性，并不直接表明因果性。）

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5Jl6NxMo-1652412137678)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/NasdaqGodzilla/PeacePicture/img/掉帧问题：SurfaceFlinger性能问题导致的VSYNC信号错乱.png)]

VSYNC-sf为什么会出现偏差？
出于功耗的考虑，VSYNC-sf合VSYNC-app并不是一定会触发的。如果app或sf并没有更新画面的需求，那么死板固定地调度它们进行绘制和合成是不必的。编程上，负责触发VSYNC-sf和VSYNC-app的两个EventThread会在requestNextVsync调用后才会将下一个VSYNC-sf或VSYNC-app发出。因此，当（各自EventThread的）requestNextVsync没有调用时，VSYNC-app和VSYNC-sf也就出现漂移。BufferQueueLayer::onFrameAvailable会在应用提交后调用，该方法通过调用SF的signalLayerUpdate触发产生下一个VSYNC-sf。

换而言之，出于功耗，或别的什么原因（比如耗时导致的延期，人家是线程实现的消息队列），SurfaceFlinger的SFEventThread有可能不调用requestNextVsync，这将导致Vsync-sf在窗口期内短暂消失——但是也不会出现参差不齐的情况。结合case的VSYNC信号报告来看，VSYNC-sf信号异常切实地提示了性能问题——它的不规律现象表明前后Vsync之间有异常耗时，而非低功耗机制被激活或无屏幕刷新（case性能问题复现时一直在滑前台应用的屏，它每16ms都有画面更新的需求）。

VSYNC-sf虽然出现了偏差，但是它与卡顿问题仅有相关性（或者说它是性能问题的结果），并非因果关系。猜测是其他卡顿问题导致了SF延缓了对VSYNC的request，导致其信号出现漂移。VSYNC-sf信号偏差实质上指导意义重大，因为它能提示我们，问题发生在比App更底层的地方（前文分析的结论），且比SurfaceFlinger提交到Framebuffer更上层的位置（VSYNC-sf用于触发合成，合成完成后提交到屏幕双缓冲区）。

这样，将case性能问题的上下界都确定了，问题分析范围从原先的整个图形栈，有效的缩小到了SurfaceFlinger渲染和合成阶段了。

严重异常耗时的dequeueBuffer

通读Perfetto，可以看到，出了难看的Vsync-sf以外，还可以看到刺眼的超长耗时的draw（App UI线程）以及耗时变态长的dequeueBuffer(App 渲染线程)调用。相对于正常情况，perfetto报告提示的case的draw方法成倍增长的耗时非常容易被误认为耗时“居然来自一开始就排除掉的App进程"，这与前文提出的”问题范围“是不能自洽的——它们是相反的结论，肯定哪里不对。仔细分析才能发现，draw方法确实是消耗了更多【墙上】时间（但是不意味着消耗了更多CPU时间，因为等待过程是sleep的），但是draw方法是因为等待渲染线程的dequeueBuffer造成的耗时，而dequeueBuffer的严重异常耗时却是被底层的图形栈拖累的。

我们看到，draw严重耗时，渲染线程dequeueBuffer消耗掉~20ms的时间。As we all known，Android的Graphics buffer是生产者消费者模型，当作为消费者的SF来不及处理buffer并释放，渲染线程也就需要额外耗时等待buffer就绪。上面还有一段"Waiting GPU Completion"的trace没有贴上来（下图），这段耗时比不开启后台录屏的case下高得多（_3ms对比15ms），说明了一定的GPU性能问题或SF的性能问题，甚至有可能是Display有问题（HWC release耗时过长也会导致SF释放buf、生产者渲染线程dequeueBuffer额外等待）。

这里的机制比较复杂，不熟悉底层Graphics buffer的流水线模型就不好理解。In one world, dequeueBuffer申请的buffer不是凭空new出来的，而是在App-SurfaceFlinger-Framebuffer这一流水线中循环使用的。流水线中的buffer不是无限的，而是有穷的几个。当底层的伙计，如SF和HWC，使用了buffer但是没有来得及释放时（它们的工作没做完之前不会释放buffer），流水线（可以理解成头尾相接的单向队列（ring buffer））没有可用的buffer，此时dequeueBuffer就不得不进入等待，出现【耗时看上去很长】的问题。实际上，dequeueBuffer耗时的唯一原因几乎仅仅只有一个：底层消费太慢了，流水线没有剩余buffer，因此需要等待。

这个模型抽象理解非常简单。下图，右边消费者是底层图形栈——它每消费完一个buffer就会释放掉，每释放一个buffer应用层能用的buffer就加1。左边生产者是App渲染线程——它调用dequeueBuffer申请一个buffer以将它的画面绘制到这个buffer上。buffer送入BufferQueue后由右边的消费者（图形栈）进行消费（合成、上屏显示），然后释放buffer。当图形栈来不及release buffer时，dequeueBuffer的调用者（App渲染线程）将由于无可用buffer，就必须挂起等待了，在perfetto上就留下长长的一段”耗时“（实际上是墙上时间，大部分都没有占用CPU）。

以上，这就是为什么说App渲染线程dequeueBuffer严重耗时中的耗时为什么要打引号，为什么要说是被图形层拖累了。
下图可以看到，刨去dequeueBuffer的严重异常耗时，执行渲染的部分耗时相对于正常的case几乎没有差异，这可以断言渲染线程的惨烈耗时主要就是被dequeueBuffer浪费了。

从GPU Completion来看，此时GPU正在为SF工作，因为在图中看到（不好意思没有截全，下图你是看不出来的），dequeueBuffer总是在SF的GPU Completion结束之后结束的，这就表明SF正在通过GPU消费buffer（调用GPU进行合成后提交，然后标记buffer允许被渲染线程dequeue）。dequeueBuffer获取到就绪的buffer此时此刻取决于SF的消费能力——因为case中它是短板。（当然图形层的buffer可用不止SurfaceFlinger需要释放，因为SF释放后buffer实质上流转到更底层的HWC，等它将Buffer提交到屏幕后才会释放，这里释放后才能给App再次使用(上面哪个模型图把SF和HWC合并为流水线的图形层buffer消费者)。

从perfetto报告看HWC release非常及时、余量充足，SF的GPU Completion则较紧密地接着dequeueBuffer返回，基本断言是SF太慢了——排除HWC的责任。（下图看不出来，当时没有截图到HWC的release情况。）

到这里，除了再次确认排除了前台App的问题外，还可以断言问题来自SurfaceFlinger过分耗时。此外将问题范围的下界从整个SF合成流程（上文的Vsync-sf）缩小到了排除HWC的范围。

结论：渲染耗时一切正常，问题出现在SF消费buffer（合成图形）失速了，导致没有可用的buffer供渲染线程使用。从下图的SF的工况（第三列）来看，情况确实如此。
既然一口咬定是SF的锅，那就瞧瞧SF。先看SF的INVALIDATE，这没啥好看的，异常case和正常case都是~2.5ms。主要看refresh，正常case ~6.8ms，异常case ~18.8ms。refresh包含SF的合成四件套，包括rebuildLayerStack、CalcuateWorkingSet、Prepare、doComposition。

Perfetto报告直接表明，case的后台录屏导致的额外一次合成和配套工作是主要的耗时增量。

之所以会执行两次合成，是因为后台录屏工具编程上通过Android SDK提供的MediaProjection配合VirtualDisplay实现一个虚拟的镜像的屏幕。SurfaceFlinger会将画面输送一份到这个虚拟的Display以实现屏幕图像传送到录屏工具，虚拟的屏幕要求额外的一次合成。从上图可以直接得出结论，case带来的额外工作消耗就是对该录屏用的VirtualDisplay的合成工作(doComposition)带来的。

VirtualDisplay合成耗时

由于问题范围已经缩小到了很小的一个范围，在SurfaceFlinger的Refresh过程中，case相对正常应用有巨大的差异耗时，几乎完全来自于对VirtualDisplay的合成耗时(doComposition)。同时也可以看到，两次合成（一次是设备的物理屏幕，一次是case的后台录屏工具创建的虚拟屏幕）中，虚拟屏幕的耗时远远高于物理屏幕（4倍以上）。

通过查看ATRACE的tag（上图，Perfetto中SurfaceFlinger中主线程的各个trace point都是用ATRACE打的tag），结合dumpsys SurfaceFlinger，能直接看到的线索是：

虚拟屏显著耗时，且合成工作通过GLES调用GPU完成
物理屏合成耗时很小，它通过HWC合成

结合图中提示的trace tag、耗时，可以得出结论，使用GPU合成的虚拟屏中因GPU合成耗时很长，导致它显著高于物理屏HWC合成耗时。如果GPU合成能够和HWC合成一样快，或者干脆让虚拟屏也使用HWC合成，那么可以预期SurfaceFlinger的合成工作的消耗将显著降低。

结论

本小节综合上述三个小节的分析，对节”定性问题“下一个结论。

耗时的本质已经被看透，录屏工具申请创建的VirtualDisplay没有通过HWC进行合成，而是通过GPU进行合成，它耗时很长导致界面卡顿。In one word，case使用的VirtualDisplay的合成方式不够高效。

HWC是Hardward Composer。它接收图形数据，类似于往桌面（真的桌面，不是电脑和手机的桌面）上面叠放照片和纸张——即合成过程。这个工作能将界面上几个窗口叠加在一起后送到屏幕上显示。通过GLES调动GPU也能干这活，不过HWC执行合成的动作是纯硬件的——它很快，比GPU快几倍。

定位问题

前面虽然定性了问题原因是合成方式不够高效，但是没有得出其中的原理——为什么虚拟屏不使用高效的HWC进行合成。本节通过介绍HWC的原理、SurfaceFlinger控制合成方式、虚拟屏Surface特性等来介绍图形栈中合成方式的处理模式。掌握了相关管理后，探讨一些尽量通用的共性的解决方案实现性能优化。最后着重介绍多套优化方案中的一种直面根本原因的解决方法——MediaCodec.MediaFormat创建的支持HWC合成的Surface方案。

SurfaceFlinger如何决定使用HWC还是GPU合成？
SurfaceFlinger合成主要可以依靠两条路径。其中之一是”纯硬“的HWC合成（在dumpsys SurfaceFlinger中可以看到Composition type为DEVICE），另一个是通过OpenGL让GPU进行合成（Composition type为CLIENT）。

除非是功耗上的设计，否则SurfaceFlinger总是会优先检查本次合成是否支持使用HWC。编程上，在合成阶段之一的prepare过程中，SurfaceFlinger通过prepareFrame在RenderSurface与Hardware Composer（即HWC）的HIDL服务通信，完成hwc layer的创建。但是，layer能够成功创建不意味着一定支持HWC合成。SurfaceFlinger通过getChangedCompositionTypes向HWC查询不支持HWC合成的Layer。该方法返回的layer如果被标记为CLIENT合成，那么这部分Layer无法由HWC进行合成，而只能通过GPU进行合成——case的VirtualDisplay就是这个情况。

部分layer可能不能由HWC合成的原因（除功耗策略、其他软件策略外）：

HWC layer达到上限
Hardware Composer支持的layer数量是有限的。查阅公开资料可知，HWC合成动作属于硬件提供的能力，它们的合成能力受到硬件本身的限制。Google官方资料对Android设备的要求是，HWC最少应该支持4个Layer，分别用于一个常规页面上最常见的4个层：壁纸、状态栏、导航栏和应用窗口。
在case设备中，经过测试，该平台的HWC最多支持7个能进行HWC合成的layer，从第8个layer开始，完完全全只能使用CLIENT合成亦即SurfaceFlinger调用RenderEngine通过OpenGL调动GPU进行合成。
正是由于HWC合成layer有上限，因此在弹出多个弹窗、叠加过于复杂时，即使界面简单也有可能出现比较明显的卡顿。
VirtualDisplay的Surface格式不受HWC支持
HWC的硬件合成能力对buffer（Surface封装）内保存的图像的格式有要求。比如，HWC不能处理缩放，仅支持一部分的格式，大多数都还有其他因素会导致不支持，如旋转、部分Alpha等等。In one word，图像格式的数量是远远多于HWC支持的类型数的。当HWC碰到不支持合成的Surface时，就会在前文提过的getChangedCompositionTypes中通知SurfaceFlinger，由SurfaceFlinger转为使用GPU合成。

结合上述几种情况，设计实验验证。其中通过在物理屏上弹窗来增加Layer以获取HWC Layer上限。确认case无法使用HWC合成不是Layer上限导致的问题后，通过对比来验证Surface格式问题。Surface是对native层的buffer的封装，其类型广泛、实现复杂，一个一个试是不现实的。通过对比性能强劲的类似实现可以一探究竟。Android adb提供一个出厂自带的录屏命令screenrecord、用于测试双屏显示功能的虚拟辅助屏幕（开发者模式-模拟辅助屏）、著名远程窥屏工具scrcpy等三个工具是一系列重要参考。

经过测试，screenrecord和scrcpy创建的VirtualDisplay支持HWC合成——这是优化目标。首先看看它们的实现。

编程上，虚拟辅助屏幕采用了与case一模一样的实现——通过创建VirtualDisplay让图形层额外合成一次屏幕到该虚拟屏幕中。虚拟屏幕本质上将画面发送给录屏功能实现，而非进行显示来完成录屏。

通读screenrecord源码，逻辑上，它与虚拟辅助屏、case录屏应用是相同的——VirtualDisplay录屏。但是编程上略有差异：

screenrecord直接通过binder与SurfaceFlinger通信，获取了raw VirtualDisplay，而虚拟屏和case应用均通过SDK提供的MediaProjection包装后的VirtualDisplay。这一块经过源码阅读，确认了经过MediaProjetion包装的VirtualDisplay不会对HWC合成有影响。
VirtualDisplay配置略有差异。case录屏工具自定了一个分辨率和dpi，与物理屏不一致，也和screenrecord不一致。
用于接收图像数据的Surface不一致。screenrecord通过MediaCodec创建了指定格式的Surface，类型是OMX库中定义的OMX_COLOR_FormatAndroidOpaque。

可能影响HWC合成的最大可能来自第3点的Surface格式。做出这个假设的逻辑是，HWC是否有合成能力是由Layer的格式来决定的（Layer是图形层对Graphics Buffer的抽象，Surface是应用层对Layer的再一次抽象，在分析问题时，可以将它们的底层视为一致的，即都是在各自的层指代Graphics Buffer）。

因此，编写demo，模仿screenrecord创建Surface的方式screenrecord::prepareEncoder：

源码中MediaCodec.MediaFormat创建。重点是设置MIME为Video/AVC，并设置颜色空间为OMX_COLOR_FormatAndroidOpaque。

format->setString(KEY_MIME, kMimeTypeAvc);
format->setInt32(KEY_COLOR_FORMAT, OMX_COLOR_FormatAndroidOpaque);

MediaCodec创建后通过getInputSurface获取创建的Surface，传递到VirtualDisplay即可接收到VirtualDisplay上显示的内容——即获取到录屏内容。这一段是常规操作，起HWC合成的决定性作用的是第1步中对MIME类型的设置、对颜色空间的设置。

我们的case是应用层App，因此用Java代码简单表示一下：

final MediaFormat f = MediaFormat.createVideoFormat("Video/AVC", SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT);
f.setInteger(MediaFormat.KEY_COLOR_FORMAT,MediaCodecInfo.CodecCapabilities.COLOR_FormatSurface);
// 其他的MediaCodec的常规设置，如I帧、码率帧率就不再赘述
final MediaCodec c = MediaCodec.createEncoderByType("Video/AVC");
codec.configure(format, null, null, MediaCodec.CONFIGURE_FLAG_ENCODE);
// 录屏功能基础操作，这个surface的格式就是前面设置的COLOR_FormatSurface，它作为MediaCodec的输入流进行编码，稍后，它作为VirtualDisplay的参数，传递到VirtualDisplay接收显示数据
final Surface sf = codec.createInputSurface();
codec.start();
mScreenRecorder.setupVirtualDisplay(sf, SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT);

Java层使用COLOR_FormatSurface，它等同于OMX的OMX_COLOR_FormatAndroidOpaque。

demo如上。简单说明下，核心操作是前两行设置格式。其他的如创建Codec、传递Surface到VirtualDisplay均为常规录屏应用的”死“代码（任谁来写都是这么写的，也是case应用的本来就实现的代码）。case应用之前通过SurfaceTexture创建Surface，它仅支持GPU合成（SurfaceTexture的特性）。

运行该demo，通过dumpsys SurfaceFlinger查看Virtual Display的各个Layer的合成类型，可以看到从原来的CLIENT类型变成了DEVICE类型。用相同的环境、手法测试，发现帧率按照预期从30帧恢复到了60帧！表明我们的方案取得了彻底的成功——通过这个解决方案，不仅验证了HWC合成受到Surface的格式（底层的Graphics Buffer）的限制，还验证了DEVICE合成的性能优化可行性。

总结

SurfaceFlinger合成中没有利用上HWC可能导致卡顿掉帧。而HWC合成条件比较严格（跟硬件平台本身有关、系统底层实现有关）。应用层尽量使用契合HWC条件的Surface能够尽可能保证使用HWC进行合成——将Surface设置为COLOR_FormatSurface（OMX_COLOR_FormatAndroidOpaque）。

成果展示

优化后的效果

Average elapsed 8.60 ms
1.45 0.56 5.13 1.46

优化后看看Perfetto

验证是HWC合成
通过dumpsys SurfaceFlinger可以看到，case创建的虚拟屏从CLIENT合成（GPU合成）转成了DEVICE合成（HWC合成）。
通过gfx柱状图非常直观，对比文章开头的一幅图，优化效果极其显著。

注意，屏幕最右边有几个高耸如云的柱子，那个不是case后台录屏干的也不是前台应用干的，不知道这个系统里是不是有什么浮窗什么的干的（不是我没优化好）。

参考

Android图形层垂直同步虚拟VSYNC机制
显示流水线VSYNC垂直同步

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