40 衡量Flutter App线上质量，我们需要关注这三个指标 你好，我是陈航。

在上一篇文章中，我与你分享了如何捕获Flutter应用的未处理异常。所谓异常，指的是Dart代码在运行时意外发生的错误事件。对于单一异常来说，我们可以使用try-catch，或是catchError去处理；而如果我们想对异常进行集中的拦截治理，则需要使用Zone，并结合FlutterError进行统一管理。异常一旦被抓取，我们就可以利用第三方数据上报服务（比如Bugly），上报其上下文信息了。

这些线上异常的监控数据，对于开发者尽早发现线上隐患，确定问题根因至关重要。如果我们想进一步评估应用整体的稳定性的话，就需要把异常信息与页面的渲染关联起来。比如，页面渲染过程是否出现了异常，而导致功能不可用？

而对于以“丝般顺滑”著称的Flutter应用而言，页面渲染的性能同样需要我们重点关注。比如，界面渲染是否出现会掉帧卡顿现象，或者页面加载是否会出现性能问题导致耗时过长？这些问题，虽不至于让应用完全不能使用，但也很容易引起用户对应用质量的质疑，甚至是反感。

通过上面的分析，可以看到，衡量线上Flutter应用整体质量的指标，可以分为以下3类：

  • 页面异常率；
  • 页面帧率；
  • 页面加载时长。

其中，页面异常率反应了页面的健康程度，页面帧率反应了视觉效果的顺滑程度，而页面加载时长则反应了整个渲染过程中点对点的延时情况。

这三项数据指标，是度量Flutter应用是否优秀的重要质量指标。通过梳理这些指标的统计口径，建立起Flutter应用的质量监控能力，这样一来我们不仅可以及早发现线上隐患，还可以确定质量基线，从而持续提升用户体验。

所以在今天的分享中，我会与你详细讲述这3项指标是如何采集的。

页面异常率

页面异常率指的是，页面渲染过程中出现异常的概率。它度量的是页面维度下功能不可用的情况，其统计公式为：页面异常率=异常发生次数/整体页面PV数。

在了解了页面异常率的统计口径之后，接下来我们分别来看一下这个公式中的分子与分母应该如何统计吧。

我们先来看看异常发生次数的统计方法。通过上一篇文章，我们已经知道了在Flutter中，未处理异常需要通过Zone与FlutterError去捕获。所以，如果我们想统计异常发生次数的话，依旧是利用这两个方法，只不过要在异常拦截的方法中，通过一个计数器进行累加，统一记录。

下面的例子演示了异常发生次数的具体统计方法。我们使用全局变量exceptionCount，在异常捕获的回调方法_reportError中持续地累加捕获到的异常次数： int exceptionCount = 0; Future _reportError(dynamic error, dynamic stackTrace) async { exceptionCount++; //累加异常次数 FlutterCrashPlugin.postException(error, stackTrace); } Future main() async { FlutterError.onError = (FlutterErrorDetails details) async { //将异常转发至Zone Zone.current.handleUncaughtError(details.exception, details.stack); }; runZoned<Future>(() async { runApp(MyApp()); }, onError: (error, stackTrace) async { //拦截异常 await _reportError(error, stackTrace); }); }

接下来，我们再看看整体页面PV数如何统计吧。整体页面PV数，其实就是页面的打开次数。通过第21篇文章“路由与导航，Flutter是这样实现页面切换的”，我们已经知道了Flutter页面的切换需要经过Navigator来实现，所以页面切换状态也需要通过Navigator才能感知到。

与注册页面路由类似的，在MaterialApp中，我们可以通过NavigatorObservers属性，去监听页面的打开与关闭。下面的例子演示了NavigatorObserver的具体用法。在下面的代码中，我们定义了一个继承自NavigatorObserver的观察者，并在其didPush方法中，去统计页面的打开行为： int totalPV = 0; //导航监听器 class MyObserver extends NavigatorObserver{ @override void didPush(Route route, Route previousRoute) { super.didPush(route, previousRoute); totalPV++;//累加PV } } class MyApp extends StatelessWidget { @override Widget build(BuildContext context) { return MaterialApp( //设置路由监听 navigatorObservers: [ MyObserver(), ], home: HomePage(), ); } }

现在，我们已经收集到了异常发生次数和整体页面PV数这两个参数，接下来我们就可以计算出页面异常率了：

double pageException() { if(totalPV == 0) return 0; return exceptionCount/totalPV; }

可以看到，页面异常率的计算还是相对比较简单的。

页面帧率

页面帧率，即FPS，是图像领域中的定义，指的是画面每秒传输帧数。由于人眼的视觉暂留特质，当所见到的画面传输帧数高于一定数量的时候，就会认为是连贯性的视觉效果。因此，对于动态页面而言，每秒钟展示的帧数越多，画面就越流畅。

由此我们可以得出，FPS的计算口径为单位时间内渲染的帧总数。在移动设备中，FPS的推荐数值通常是60Hz，即每秒刷新页面60次。

为什么是60Hz，而不是更高或更低的值呢？这是因为显示过程，是由VSync信号周期性驱动的，而VSync信号的周期就是每秒60次，这也是FPS的上限。

CPU与GPU在接收到VSync信号后，就会计算图形图像，准备渲染内容，并将其提交到帧缓冲区，等待下一次VSync信号到来时显示到屏幕上。如果在一个VSync时间内，CPU或者GPU没有完成内容提交，这一帧就会被丢弃，等待下一次机会再显示，而这时页面会保留之前的内容不变，造成界面卡顿。因此，FPS低于60Hz时就会出现掉帧现象，而如果低于45Hz则会有比较严重的卡顿现象。

为方便开发者统计FPS，Flutter在全局window对象上提供了帧回调机制。我们可以在window对象上注册onReportTimings方法，将最近绘制帧耗费的时间（即FrameTiming），以回调的形式告诉我们。有了每一帧的绘制时间后，我们就可以计算FPS了。

需要注意的是，onReportTimings方法只有在有帧被绘制时才有数据回调，如果用户没有和App发生交互，界面状态没有变化时，是不会产生新的帧的。考虑到单个帧的绘制时间差异较大，逐帧计算可能会产生数据跳跃，所以为了让FPS的计算更加平滑，我们需要保留最近25个FrameTiming用于求和计算。

而另一方面，对于FPS的计算，我们并不能孤立地只考虑帧绘制时间，而应该结合VSync信号的周期，即1/60秒（即16.67毫秒）来综合评估。

由于帧的渲染是依靠VSync信号驱动的，如果帧绘制的时间没有超过16.67毫秒，我们也需要把它当成16.67毫秒来算，因为绘制完成的帧必须要等到下一次VSync信号来了之后才能渲染。而如果帧绘制时间超过了16.67毫秒，则会占用后续的VSync信号周期，从而打乱后续的绘制次序，产生卡顿现象。这里有两种情况：

  • 如果帧绘制时间正好是16.67的整数倍，比如50，则代表它花费了3个VSync信号周期，即本来可以绘制3帧，但实际上只绘制了1帧；
  • 如果帧绘制时间不是16.67的整数倍，比如51，那么它花费的VSync信号周期应该向上取整，即4个，这意味着本来可以绘制4帧，实际上只绘制了1帧。

所以我们的FPS计算公式最终确定为：FPS=60/*实际渲染的帧数/本来应该在这个时间内渲染完成的帧数。

下面的示例演示了如何通过onReportTimings回调函数实现FPS的计算。在下面的代码中，我们定义了一个容量为25的列表，用于存储最近的帧绘制耗时FrameTiming。在FPS的计算函数中，我们将列表中每帧绘制时间与VSync周期frameInterval进行比较，得出本来应该绘制的帧数，最后两者相除就得到了FPS指标。

需要注意的是，Android Studio提供的Flutter插件里展示的FPS信息，其实也来自于onReportTimings回调，所以我们在注册回调时需要保留原始回调引用，否则插件就读不到FPS信息了。 import ‘dart:ui’; var orginalCallback; void main() { runApp(MyApp()); //设置帧回调函数并保存原始帧回调函数 orginalCallback = window.onReportTimings; window.onReportTimings = onReportTimings; } //仅缓存最近25帧绘制耗时 const maxframes = 25; final lastFrames = List(); //基准VSync信号周期 const frameInterval = const Duration(microseconds: Duration.microsecondsPerSecond ~/ 60); void onReportTimings(List timings) { lastFrames.addAll(timings); //仅保留25帧 if(lastFrames.length > maxframes) { lastFrames.removeRange(0, lastFrames.length - maxframes); } //如果有原始帧回调函数，则执行 if (orginalCallback != null) { orginalCallback(timings); } } double get fps { int sum = 0; for (FrameTiming timing in lastFrames) { //计算渲染耗时 int duration = timing.timestampInMicroseconds(FramePhase.rasterFinish) - timing.timestampInMicroseconds(FramePhase.buildStart); //判断耗时是否在Vsync信号周期内 if(duration < frameInterval.inMicroseconds) { sum += 1; } else { //有丢帧，向上取整 int count = (duration/frameInterval.inMicroseconds).ceil(); sum += count; } } return lastFrames.length/sum /* 60; }

运行这段代码，可以看到，我们统计的FPS指标和Flutter插件展示的FPS走势是一致的。

图1 FPS指标走势

页面加载时长

页面加载时长，指的是页面从创建到可见的时间。它反应的是代码中创建页面视图是否存在过度绘制，或者绘制不合理导致创建视图时间过长的情况。

从定义可以看出，页面加载时长的统计口径为页面可见的时间-页面创建的时间。获取页面创建的时间比较容易，我们只需要在页面的初始化函数里记录时间即可。那么，页面可见的时间应该如何统计呢？

在第11篇文章“提到生命周期，我们是在说什么？”中，我在介绍Widget的生命周期时，曾向你介绍过Flutter的帧回调机制。WidgetsBinding提供了单次Frame回调addPostFrameCallback方法，它会在当前Frame绘制完成之后进行回调，并且只会回调一次。一旦监听到Frame绘制完成回调后，我们就可以确认页面已经被渲染出来了，因此我们可以借助这个方法去获取页面可见的时间。

下面的例子演示了如何通过帧回调机制获取页面加载时长。在下面的代码中，我们在页面MyPage的初始化方法中记录了页面的创建时间startTime，然后在页面状态的初始化方法中，通过addPostFrameCallback注册了单次帧绘制回调，并在回调函数中记录了页面的渲染完成时间endTime。将这两个时间做减法，我们就得到了MyPage的页面加载时长： class MyHomePage extends StatefulWidget { int startTime; int endTime; MyHomePage({Key key}) : super(key: key) { //页面初始化时记录启动时间 startTime = DateTime.now().millisecondsSinceEpoch; } @override _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState(); } class _MyHomePageState extends State { @override void initState() { super.initState(); //通过帧绘制回调获取渲染完成时间 WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((_) { widget.endTime = DateTime.now().millisecondsSinceEpoch; int timeSpend = widget.endTime - widget.startTime; print("Page render time:${timeSpend} ms"); }); } ... }

试着运行一下代码，观察命令行输出：

flutter: Page render time:548 ms

可以看到，通过单次帧绘制回调统计得出的页面加载时间为548毫秒。

至此，我们就已经得到了页面异常率、页面帧率和页面加载时长这3个指标了。

总结

好了，今天的分享就到这里，我们来总结下主要内容吧。

今天我们一起学习了衡量Flutter应用线上质量的3个指标，即页面异常率、页面帧率和页面加载时长，以及分别对应的数据采集方式。

其中，页面异常率表示页面渲染过程中的稳定性，可以通过集中捕获未处理异常，结合NavigatorObservers观察页面PV，计算得出页面维度下功能不可用的概率。

页面帧率则表示了页面的流畅情况，可以利用Flutter提供的帧绘制耗时回调onReportTimings，以加权的形式计算出本应该绘制的帧数，得到更为准确的FPS。

而页面加载时长，反应的是渲染过程的延时情况。我们可以借助于单次帧回调机制，来获取页面渲染完成时间，从而得到整体页面的加载时长。

通过这3个数据指标统计方法，我们再去评估Flutter应用的性能时，就有一个具体的数字化标准了。而有了数据之后，我们不仅可以及早发现问题隐患，准确定位及修复问题，还可以根据它们去评估应用的健康程度和页面的渲染性能，从而确定后续的优化方向。

我把今天分享涉及的知识点打包到了GitHub中，你可以下载下来，反复运行几次，加深理解与记忆。

思考题

最后，我给你留一道思考题吧。

如果页面的渲染需要依赖单个或多个网络接口数据，这时的页面加载时长应该如何统计呢？

欢迎你在评论区给我留言分享你的观点，我会在下一篇文章中等待你！感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/Flutter%e6%a0%b8%e5%bf%83%e6%8a%80%e6%9c%af%e4%b8%8e%e5%ae%9e%e6%88%98/40%20%e8%a1%a1%e9%87%8fFlutter%20App%e7%ba%bf%e4%b8%8a%e8%b4%a8%e9%87%8f%ef%bc%8c%e6%88%91%e4%bb%ac%e9%9c%80%e8%a6%81%e5%85%b3%e6%b3%a8%e8%bf%99%e4%b8%89%e4%b8%aa%e6%8c%87%e6%a0%87.md