Android GPU呈现模式原理及卡顿掉帧浅析- https://www.jianshu.com/p/2ad8723865cc
-- 常见分析、定位卡顿的方案,系统工具:1. TraceView ; 2. Systrace; 3. 命令行adb shell dumpsys SurfaceFlinger --latency com...包名
-- 第三方库方案:
1. Matrix-TraceCanary: https://github.com/Tencent/matrix
微信的卡顿检测方案，采用的ASM插桩的方式，支持fps和堆栈获取的定位，但是需要自己根据asm插桩的方法id来自己分析堆栈，定位精确度高，性能消耗小，比较可惜的是目前没有界面展示，对代码有一定的侵入性。如果线上使用可以考虑。
2. BlockCanaryEx: https://github.com/seiginonakama/BlockCanaryEx
主要原理是利用loop()中打印的日志，loop()中打印的日志可以看鸿洋的这篇博客Android UI性能优化 检测应用中的UI卡顿，支持方法采样，知道主线程中所有方法的执行时间和执行次数，因为需要获取cpu以及一些系统的状态，性能消耗大，不支持fps展示，尤其检测到卡顿的时候，会让界面卡顿很久。之前我们项目用的就是这个工具。
3. fpsviewer: https://github.com/SilenceDut/fpsviewer/
利用Choreographer.FrameCallback来监控卡顿和Fps的计算，异步线程进行周期采样，当前的帧耗时超过自定义的阈值时，将帧进行分析保存，不影响正常流程的进行，待需要的时候进行展示，定位。
fpsviewer—实时显示fps，监控Android卡顿的可视化工具，能实时显示fps,一段时间的平均帧率，以及帧率范围占比，并能获取卡顿堆栈的可视化工具。侵入性低，通过在异步线程采样获取堆栈，无代码侵入，性能消耗可忽略，对性能监控项的异常数据进行采集和分析，整理输出展示相应的堆栈，从而帮助开发者开发出更高质量的应用。