1.Matrix卡顿优化之IdleHandlerLagTracer源码分析
2.Android APP刷新录帧率监控,安卓安卓我们常说的FPS
3.找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析
4.vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
Matrix卡顿优化之IdleHandlerLagTracer源码分析
IdleHandler是Android系统提供的一种机制，用于在消息队列空闲时执行任务，源码源码其任务优先级低于主线程，安卓安卓适用于实时性要求不高的监控监控任务。通常用于优化Android应用启动速度。源码源码znbase源码分析然而，安卓安卓matrix卡顿优化中对IdleHandler进行监控的监控监控原因在于，IdleHandler属于主线程卡顿监控的源码源码关键环节。当IdleHandler中出现耗时任务执行，安卓安卓会明显导致主线程卡顿。监控监控
为了进行性能优化，源码源码matrix对IdleHandler进行监控变得必要。安卓安卓IdleHandler监控的监控监控关键在于在TracePlugin中进行初始化和调用。构造方法仅接收配置，源码源码包含IdleHandler监控开关。onStartTrace方法调用onAlive方法，初始化HandlerThread，创建IdleHandlerLagRunnable，并启动检测IdleHandler的执行。
IdleHandlerLagRunnable负责上报信息。detectIdleHandler方法通过反射获取mIdleHandlers列表，并通过MyArrayList实现hook点，监控IdleHandler的添加和移除。当消息队列添加IdleHandler时，LNTI码支付源码MyArrayList的add方法将IdleHandler包装为MyIdleHandler存入，拦截queueIdle方法调用。
MyIdleHandler继承自IdleHandler，重写queueIdle方法，监控IdleHandler执行过程。当IdleHandler执行时，idleHandlerLagHandler发送延时消息到子线程。若2s内未完成，收集信息上报，发现IdleHandler导致的卡顿问题。
IdleHandlerLagTracer通过hook替换消息队列的IdleHandlers集合，拦截添加和移除逻辑，为原IdleHandler添加代理，监控queueIdle方法执行。超时未执行完成则收集信息上报，有效发现IdleHandler导致的卡顿。
性能优化是Android开发中重要的一环，掌握IdleHandler监控机制有助于更细致地进行性能调优。此外，推荐关注Android学习资源，涵盖性能优化、框架底层原理、车载开发、逆向安全、源码在本地测试音视频技术、Jetpack全家桶、OkHttp源码解析、Kotlin、Gradle、Flutter等多领域内容，助力深入学习和提升技术能力。
Android性能优化、框架底层原理、车载开发、逆向安全、音视频技术、Jetpack全家桶、OkHttp源码解析、Kotlin、Gradle、Flutter等学习资源，助力深化技术理解与应用。
Android APP刷新录帧率监控,我们常说的FPS
了解卡顿监控的重要性，我们关注到性能问题与用户体验之间的紧密联系。在APP的早期阶段，功能堆砌而忽视性能和代码规范，但随着APP的成熟，启动速度、Tree树控件源码滑动流畅性成为衡量其成熟度的关键指标，影响用户体验。
提到卡顿和流畅度，FPS（Frames Per Second）指标至关重要。过量的耗时操作，如渲染、布局和输入等，会阻塞主线程消息循环，导致消息积压，进而引起掉帧。用户感受到卡顿，会降低对APP的信任，因此解决卡顿问题同时需要监控卡顿情况，以确保流畅的用户体验。
要计算FPS，我们需要理解连续画面由一系列形成，每秒显示大约帧，即.6毫秒（ms）展示一帧。当应用出现卡顿，显示帧的时间可能延长至ms、ms或ms等，用户明显感受到卡顿。根据这一理解，我们可定义帧率为每秒能显示的华为鸿蒙源码开放数量，单位时间内，一张的显示时间与设备性能相关，设备越好，显示时间越短，帧率越高，用户体验越流畅。
通过这个公式，我们可以计算出单位时间内能显示的帧数，而这一计算依赖于设备硬件性能。了解了FPS的计算原理后，我们可以在代码中找到合适的位置进行计算，利用伪代码进行操作。
实现代码监控FPS，主要方法有Looper方式和addOnFrameMetricsAvailableListener方式。Looper方式结合Matrix源码实现，适用于7.0及以上版本，通过消息循环监听来计算每帧的耗时。addOnFrameMetricsAvailableListener方式则适用于7.0以上版本，通过API直接获取数据，操作简单。
总结而言，计算FPS的核心在于找到Vsync提供的帧回调时间，通过计算时间差值来获取FPS。在实际开发中，可以参考示例代码进行操作，具体实现方法和代码逻辑遵循上述原理。
了解和掌握FPS监控方法对于提升Android应用性能至关重要，它能够帮助开发者发现和解决可能导致卡顿的问题，提供流畅的用户体验。随着技术的不断进步，持续关注性能优化知识和新技术，将有助于提升开发效率和应用质量。
找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析
通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，放入缓冲区，硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，渲染周期是ms，这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms，就会出现卡顿现象，这通常发生在软件层，而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的执行地点则在Handler中，具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。
软件层在收到硬件层的vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。
要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。
BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。
BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。
堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。
总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。
vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
运行环境及配置说明：本示例代码依赖Node.js环境，推荐使用Node版本..1。您可以使用vscode或其他开发工具进行开发。配置步骤如下：首先下载示例源码，并在vscode中打开。接着，依次执行以下命令：安装依赖包（npm i），启动开发环境（npm run dev），以及打包发布版本（npm run build:release）。
示例效果展示：由于视频流在线地址无法访问，视频流效果未能呈现。源码仅供参考，具体实现方式可参考以下内容。
实现思路：首先在萤石官网添加视频设备，并开启直播以获取RTMP或HLS格式的视频流。然后，利用js插件video.js及videojs-flash等，结合leaflet地图在网页上展示视频监控播放效果。萤石官网提供了丰富的示例和开发文档，您可以参考以下链接获取更多信息：萤石官网（），萤石开发文档（open.ys7.com/doc/zh/）。
源码下载：感兴趣的朋友，可通过私聊我获取核心源码，仅需8.8元。
