05 | 卡顿优化（上）：你要掌握的卡顿分析方法

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文深入探讨了移动设备和PC的CPU性能差异，以及评价CPU性能的参数和架构设计。重点讨论了卡顿问题分析指标，包括CPU使用率、CPU饱和度和线程优先级等方面。文章还介绍了一些常用的命令和文件，如top命令、vmstat命令、strace命令等，用于帮助开发者更好地排查卡顿问题。此外，还介绍了一些卡顿排查工具，如Traceview、Nanoscope、systrace和Simpleperf，分析了它们的特点和适用场景。总的来说，本文通过对CPU性能和卡顿问题分析指标的介绍，为读者提供了一些基础知识和工具，帮助他们更好地理解和解决应用卡顿问题。 文章还介绍了Android Studio 3.2的Profiler中集成的几种性能分析工具，以及它们的功能和展示方式。其中，Call Chart适合分析整个流程的调用，而Flame Chart则适合直观展示代码路径的CPU时间分布。作者强调了底层基础知识对于理解工具原理和排查性能问题的重要性，同时鼓励开发者关注性能问题并学会思考工具的原理和局限性。 此外，文章提出了课后作业，要求读者解读示例统计信息并分享瓶颈所在，以及动手写一个工具得到相似统计信息。这样的实践性作业有助于读者深入理解文章内容并提升技能。 总的来说，本文内容丰富，涵盖了CPU性能评价、卡顿问题分析工具和Android性能分析工具的使用，同时提出了实践性的课后作业，对读者进行了全方位的引导和激励。