如何用|如何用 GPU硬件层加速优化Android系统的游戏流畅度如何用GPU硬件层加速优化Andr

作者：陈一萌
本文出自于“「2021 友盟+ 移动应用性能挑战赛」” 中的参赛作品，该文章表述了作者如何借助友盟+ U-APM工具进行了性能优化。
背景
作为一款VR实时操作游戏APP，我们需要根据重力感应系统，实时监控手机的角度，并渲染出相应位置的VR图像，因此在不同 Android 设备之间，由于使用的芯片组和不同架构的GPU，游戏性能会因此受到影响。举例来说：游戏在 Galaxy S20+ 上可能以 60fps 的速度渲染，但它在HUAWEI P50 Pro上的表现可能与前者大相径庭。由于新版本的手机具有良好的配置，而游戏需要考虑基于底层硬件的运行情况。
如果玩家遇到帧速率下降或加载时间变慢，他们很快就会对游戏失去兴趣。
如果游戏耗尽电池电量或设备过热，我们也会流失处于长途旅行中的游戏玩家。
如果提前预渲染不必要的游戏素材，会大大增加游戏的启动时间，导致玩家失去耐心。
如果帧率和手机不能适配，在运行时会由于手机自我保护机制造成闪退，带来极差的游戏体验。
基于此，我们需要对代码进行优化以适配市场上不同手机的不同帧率运行。
所遇到的挑战
首先我们使用Streamline 获取在 Android 设备上运行的游戏的配置文件，在运行测试场景时将 CPU 和 GPU性能计数器活动可视化，以准确了解设备处理 CPU 和 GPU 工作负载，从而去定位帧速率下降的主要问题。
以下的帧率分析图表显示了应用程序如何随时间运行。

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在下面的图中，我们可以看到执行引擎周期与 FPS 下降之间的相关性。显然GPU 正忙于算术运算，并且着色器可能过于复杂。

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为了测试在不同设备中的帧率情况，使用友盟+U-APM测试不同机型上的卡顿状况，发现在onSurfaceCreated函数中进行渲染时出现卡顿，应证了前文的分析，可以确定GPU是在算数运算过程中发生了卡顿：

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因为不同设备有不同的性能预期，所以需要为每个设备设置自己的性能预算。例如，已知设备中 GPU 的最高频率，并且提供目标帧速率，则可以计算每帧 GPU 成本的绝对限制。
$$ 每帧 GPU 成本 = GPU 最高频率 / 目标帧率 $$
CPU 到 GPU 的调度存在一定的约束，由于调度上存在限制所以我们无法达到目标帧率。
另外，由于 CPU-GPU 接口上的工作负载序列化，渲染过程是异步进行的。
CPU 将新的渲染工作放入队列，稍后由 GPU 处理。
数据资源问题
CPU 控制渲染过程并且实时提供最新的数据，例如每一帧的变换和灯光位置。然而，GPU 处理是异步的。这意味着数据资源会被排队的命令引用，并在命令流中停留一段时间。而程序中的OpenGL ES 需要渲染以反映进行绘制调用时资源的状态，因此在引用它们的 GPU 工作负载完成之前无法修改资源。

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调试过程
我们曾做出尝试，对引用资源进行代码上的编辑优化，然而当我们尝试修改这部分内容时，会触发该部分的新副本的创建。这将能够一定程度上实现我们的目标，但是会产生大量的 CPU 开销。
于是我们使用Streamline查明高 CPU 负载的实例。在图形驱动程序内部libGLES_Mali.so路径函数, 视图中看到极高的占用时间。

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由于我们希望在不同手机上适配不同帧率运行，所以需要查明libGLES_Mali.so是否在不同机型的设备上都产生了极高的占用时间，此处采用了友盟+U-APM 来检测用户在不同机型上的函数占用比例。

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经U-APM自定义异常测试，下列机型会产生高libGLES_Mali.so占用的问题，因此我们需要基于底层硬件的运行情况来解决流畅性问题，同时由于存在问题的机型不止一种，我们需要从内存层面着手，考虑如何调用较少的内存缓存区并及时释放内存。

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解决方案及优化
基于前文的分析，我们首先尝试从缓冲区入手进行优化。
单缓冲区方案 ? 使用glMapBufferRange和GL_MAP_UNSYNCHRONIZED.然后使用单个缓冲区内的子区域构建旋转。这避免了对多个缓冲区的需求，但是这一方案仍然存在一些问题，我们仍需要处理管理子区域依赖项，这一部分的代码给我们带来了额外的工作量。
多缓冲区方案 ? 我们尝试在系统中创建多个缓冲区，并以循环方式使用缓冲区。通过计算我们得到了适合的缓冲区的数目，在之后的帧中，代码可以去重新使用这些循环缓冲区。由于我们使用了大量的循环缓冲区，那么大量的日志记录和数据库写入是非常有必要的。但是有几个因素会导致此处的性能不佳：

产生了额外的内存使用和GC压力
Android 操作系统实际上是将日志消息写入日志而并非文件，这需要额外的时间。
如果只有一次调用，那么这里的性能消耗微乎其微。但是由于使用了循环缓冲区，所以这里需要用到多次调用。

我们会在基于c#中的 Mono 分析器中启用内存分配跟踪函数用于定位问题：

$ adb shell setprop debug.mono.profile log:calls,alloc

我们可以看到该方法在每次调用时都花费时间：

Method call summary Total(ms) Self(ms)Calls Method name 7825100 MyApp.MainActivity:Log (string,object[]) 7753100 Android.Util.Log:Debug (string,string,object[]) 63410100 Android.Util.Log:Debug (string,string)

在这里定位到我们的日志记录花费了大量时间，我们的下一步方向可能需要改进单个调用，或者寻求全新的解决方案。
log:alloc还让我们看到内存分配；日志调用直接导致了大量的不合理内存分配：

Allocation summary BytesCountAverage Type name 4178483949 System.String 428014429 System.Object[]

硬件加速最后尝试引入硬件加速，获得了一个新的绘图模型来将应用程序渲染到屏幕上。它引入了 DisplayList 结构并且记录视图的绘图命令以加快渲染速度。
同时，可以将 View 渲染到屏幕外缓冲区并随心所欲地修改它而不用担心被引用的问题。此功能主要适用于动画，非常适合解决我们的帧率问题,可以更快地为复杂的视图设置动画。
如果没有图层，在更改动画属性后，动画视图将使其无效。对于复杂的视图，这种失效会传播到所有的子视图，它们反过来会重绘自己。
在使用由硬件支持的视图层后，GPU 会为视图创建纹理。因此我们可以在我们的屏幕上为复杂的视图设置动画，并且使动画更加流畅。
代码示例：

// Using the Object animator view.setLayerType(View.LAYER_TYPE_HARDWARE, null); ObjectAnimator objectAnimator = ObjectAnimator.ofFloat(view, View.TRANSLATION_X, 20f); objectAnimator.addListener(new AnimatorListenerAdapter() { @Override public void onAnimationEnd(Animator animation) { view.setLayerType(View.LAYER_TYPE_NONE, null); } }); objectAnimator.start(); // Using the Property animator view.animate().translationX(20f).withLayer().start();

另外还有几点在使用硬件层中仍需注意：
（1）在使用之后进行清理:
硬件层会占用GPU上的空间。在上面的 ObjectAnimator代码中，侦听器会在动画结束时移除图层。在 Property animator 示例中，withLayers() 方法会在开始时自动创建图层并在动画结束时将其删除。
（2）需要将硬件层更新可视化：
使用开发人员选项，可以启用“显示硬件层更新”。
如果在应用硬件层后更改视图，它将使硬件层无效并将视图重新渲染到该屏幕外缓冲区。
硬件加速优化但是由此带来了一个问题是，在不需要快速渲染的界面，比如滚动栏, 硬件层也会更快地渲染它们。当将 ViewPager 滚动到两侧时，它的页面在整个滚动阶段会以绿色突出显示。
因此当我滚动 ViewPager 时，我使用 DDMS 运行 TraceView，按名称对方法调用进行排序，搜索“android/view/View.setLayerType”，然后跟踪它的引用:

ViewPager#enableLayers():private void enableLayers(boolean enable) { final int childCount = getChildCount(); for (int i = 0; i < childCount; i++) { final int layerType = enable ? ViewCompat.LAYER_TYPE_HARDWARE : ViewCompat.LAYER_TYPE_NONE; ViewCompat.setLayerType(getChildAt(i), layerType, null); } }

该方法负责为 ViewPager 的孩子启用/禁用硬件层。它从 ViewPaper#setScrollState() 调用一次：

private void setScrollState(int newState) { if (mScrollState == newState) { return; }mScrollState = newState; if (mPageTransformer != null) { enableLayers(newState != SCROLL_STATE_IDLE); } if (mOnPageChangeListener != null) { mOnPageChangeListener.onPageScrollStateChanged(newState); } }

正如代码中所示，当滚动状态为 IDLE 时硬件被禁用，否则在 DRAGGING 或 SETTLING 时启用。PageTransformer 旨在“使用动画属性将自定义转换应用于页面视图”（Source）。
基于我们的需求，只在渲染动画的时候启用硬件层，所以我想覆盖ViewPager 方法，但由于它们是私有的，我们无法修改这个方法。
所以我采取了另外的解决方案：在 ViewPage#setScrollState() 上，在调用 enableLayers() 之后，我们还会调用 OnPageChangeListener#onPageScrollStateChanged()。所以我设置了一个监听器，当 ViewPager 的滚动状态不同于 IDLE 时，它将所有 ViewPager 的孩子的图层类型重置为 NONE：

@Override public void onPageScrollStateChanged(int scrollState) { // A small hack to remove the HW layer that the viewpager add to each page when scrolling. if (scrollState != ViewPager.SCROLL_STATE_IDLE) { final int childCount = .getChildCount(); for (int i = 0; i < childCount; i++) .getChildAt(i).setLayerType(View.LAYER_TYPE_NONE, null); } }

这样，在 ViewPager#setScrollState() 为页面设置了一个硬件层之后——我将它们重新设置为 NONE，这将禁用硬件层，因此而导致的帧率区别主要显示在 Nexus上。
【如何用|如何用 GPU硬件层加速优化Android系统的游戏流畅度】本文出自于“「2021 友盟+ 移动应用性能挑战赛」” 中的参赛作品，该文章表述了作者如何借助友盟+ U-APM工具进行了性能优化。