Systrace分析游戏卡顿问题之王者荣耀CPU资源不足

本文通过systrace分析,展示了不同CPU频率对《王者荣耀》游戏帧率的具体影响。在2018年游戏引入多线程版本后,对比了小核1.7GHz与825MHz下游戏性能,证实了CPU性能对游戏帧率的直接关联。
写在最前

在2018年以前,王者荣耀这款游戏对手机性能的需求很高,只有少数旗舰处理器才能流畅60帧运行,主要原因是游戏本身绝大部分任务集中在一个叫UnityMain的线程中,这个重负载的线程常常会因为CPU没办法满足其性能需求,导致一帧的处理时间超出16ms,进而表现出帧率波动/掉帧。
2018年开始游戏方普及了多线程版本,也就是把原来的一个UnityMain拆分成了两个线程,对于CPU的最大性能需求降低了,在同平台上性能表现当然更好,更稳定

本文的目的是从systrace的角度,来呈现不同的CPU资源(频率)对于游戏帧率的影响,首先是要创造对比测试条件

创造条件
  • 游戏设置 - 王者荣耀
    • 高帧率
    • 单人训练
  • 对比条件
    • 关闭大核
    • 小核1.7GHz VS 小核 825MHz
systrace 分析
1. CPU频率

可以看到8423时间点CPU频率从1.7GHz下降到了825MHz
在这里插入图片描述

2. 游戏帧率

在频率下降之前,游戏帧率大概是50-55fps之间,频率下降到825MHz之后,FPS降低到了40以下

UnityGfxDeviceW线程应该就是负责渲染的
首先通过dequeueBuffer拿到buffer,然后绘制渲染,完成之后调用queueBuffer通知SF这个buffer可以交到屏幕上去显示,这样就完成了一帧
在这里插入图片描述

下图的红栅格线是16.7ms一格,可以看到在8420ms前后,UnityGfxDeviceW完成一帧的时间差距明显
在这里插入图片描述

3. CPU性能影响
  • 首先这是一个很单纯的场景,负载基本一致,没有太大波动
    所以从上面的systrace就可以确认是CPU的性能影响导致,拿50fps以上和30fps左右的UnityGfxDeviceW来对比
  • 可以看到主要部分的时间从11.3ms变成了19.7ms,而且这个期间进程都基本处于running状态
  • 进程所处的CPU性能是一致的

图1 1.7GHz
在这里插入图片描述
图2 825MHz
在这里插入图片描述

所以可以通过绘制一帧UnityGfxDeviceW线程的running时间来确认,这个是由于CPU性能不足导致的掉帧

### 使用 Systrace 分析 Android 视频播放卡顿性能问题 #### 准备工作 确保设备已连接至开发环境,并启用了开发者选项中的 USB 调试功能。安装最新版本的 Android SDK Tools 和 Platform-tools,以便获取最新的 `systrace` 工具。 #### 抓取 Trace 数据 通过命令行工具抓取 systrace 数据可以聚焦于视频播放期间的关键事件。使用如下命令: ```bash python systrace.py --time=10 -o mytrace.html sched freq idle am wm gfx view sync work res app=<your.package.name> ``` 这条命令会收集 10 秒钟的数据并保存为 HTML 文件,参数解释如下: - `-o`: 输出文件名。 - `sched`, `freq`, `idle`, `am`, `wm`, `gfx`, `view`, `sync`, `work`, `res`: 需要追踪的不同子系统类别。 - `app=<your.package.name>`: 指定目标应用程序包名称以专注于该应用的行为[^2]。 #### 分析 Trace 结果 打开生成的 HTML 文件,在浏览器中查看详细的跟踪信息。特别关注以下几个方面: - **CPU调度与负载**:观察 CPU 核心的工作状态和频率变化趋势图,识别是否存在过度占用某个核心的情况或是频繁上下文切换现象。 - **I/O操作**:检查是否有大量的磁盘读写请求影响到了主线程响应速度,特别是当涉及到网络流媒体传输时更应留意缓存命中率低的问题[^3]。 - **UI渲染流程**:利用 Choreographer 提供的时间戳标记来评估每一帧绘制所需时间是否超过了理想的16ms阈值(即每秒60帧)。如果发现某些阶段耗时过长,则可能是由复杂的视图层次结构或其他因素引起的阻塞[^4]。 - **内存分配与垃圾回收**:虽然 systrace 不直接展示这些细节,但如果存在明显的 GC 峰值也可能暗示着潜在瓶颈所在位置。 对于具体到视频解码环节的表现监控,还可以借助 MediaCodec API 或其他第三方库来进行补充性的诊断测试;另外,考虑到不同硬件平台间可能存在差异化的表现特征,建议针对实际使用的终端型号做针对性调优尝试。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值