直播对于 SurfaceView 的切换是一个长期的专项，分为多期逐步将 SurfaceView 在直播全量落地，场景覆盖秀场直播、聊天室、游戏直播、电商直播、媒体直播等，业务上对于渗透率和停留时长有比较显著的收益，同时功耗的收益也很可观。
这里是一个权衡的问题，SurfaceView 的兼容性问题 pk 带来的收益是否能打平，一般来说，越是复杂的业务场景，收益约大。
4.3.2 解决 message 调度FWatchDog 是基于对 MessageQueue 的调度策略和同步屏障原理，以均帧耗时为阈值判定丢帧后主动在 MessageQueue 中插入同步屏障，保证渲染异步 message 和 doframe 的优先执行，达到一种渲染插帧的效果，同时具备 ANR 自动恢复同步屏障的能力，保障打散的有效。
所以 FWatchDog 和打散是好的搭档，能产生 1 1 大于 2 的效果。
4.3.3 减少执行次数一个典型的应用场景就是滑动场景的 GC 抑制，能够显著提高用户上下滑的使用体验。这个场景相信每个业务都会存在，特别是存在大量遍历的逻辑，优化效果明显。
4.3.4 代码下线一些老的框架、无用的逻辑以及存在性不高的代码都可以下线，这里基本业务强相关，就不举具体的例子了。
4.3.5 解决耗时函数（打散/异步）首先是打散，直播做了很多 task 的拆分以及打散，第一可以减轻当前渲染帧的耗时压力，第二可以和 FWatchDog 结合达到插帧的效果。这里其实还可以控制 task 的执行优先级，包括队列的插队等，总之 MessageQueue 的合理调度是很有必要的。
异步的使用也相对比较多，一个埋点日志的框架，以及一些 inflate 的加载等，都可以使用异步来解决卡顿问题。
4.3.6 预热直播提供了一个预热框架，可以让直播内部的一次性成本逻辑得到在宿主侧执行的机会，同时提供完备的队列优先级管理、同步异步管理和 task 生命周期管理，降低直播内部首次加载的卡顿问题。
4.3.7 硬件加速拉高硬件的运行性能，比如 CPU 频率、GPU 频率、线程绑大核以及网络相关的调优，从底层提高 App 的运行体验。
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