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一 概述
在手机客户端尤其是 Android 应用开发过程中，我们经常会接触到“硬件加速”这个概念。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善，上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少，也不清楚了解底层原理的意义，因此常会有一些误解，如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速，或是通过硬件提高 CPU/GPU 运算速率实现渲染加速。
硬件加速，直观上说就是依赖 GPU 实现图形绘制加速，软硬件加速的区别主要是图形的绘制究竟是 GPU 来处理还是 CPU，如果是 GPU，就认为是硬件加速绘制，反之，则为软件绘制。在 Android 中也是如此，不过相对于普通的软件绘制，硬件加速还做了其他方面优化，不仅仅限定在绘制方面，绘制之前，在如何构建绘制区域上，硬件加速也做出了很大优化，因此硬件加速特性可以从下面两部分来分析：
- 前期策略：如何构建需要绘制的区域
- 后期绘制：单独渲染线程，依赖 GPU 进行绘制
无论是软件绘制还是硬件加速，绘制内存的分配都是类似的，都是需要请求 SurfaceFlinger 服务分配一块内存，只不过硬件加速有可能从 FrameBuffer 硬件缓冲区直接分配内存（SurfaceFlinger 一直这么干的），两者的绘制都是在 APP 端，绘制完成之后同样需要通知 SurfaceFlinger 进行合成，在这个流程上没有任何区别， 真正的区别在于在 APP 端如何完成 UI 数据绘制 ，本文就直观的了解下两者的区别，会涉及部分源码，但不求甚解。
1.1 了解硬件加速对App开发的意义
对于 App 开发者，简单了解硬件加速原理及上层 API 实现，开发时就可以充分利用硬件加速提高页面的性能。以 Android 举例，实现一个圆角矩形按钮通常有两种方案：使用 PNG 图片；使用代码（XML/Java）实现。简单对比两种方案如下。
| 方案 | 原理 | 特点 |
|---|---|---|
| 使用PNG图片（BitmapDrawable） | 解码PNG图片生成Bitmap，传到底层，由GPU渲染 | 图片解码消耗CPU运算资源，Bitmap占用内存大，绘制慢 |
| 使用XML或Java代码实现（ShapeDrawable） | 直接将Shape信息传到底层，由GPU渲染 | 消耗CPU资源少，占用内存小，绘制快 |
1.2 页面渲染背景知识
- 页面渲染时，被绘制的元素最终要转换成矩阵像素点（即多维数组形式，类似安卓中的 Bitmap），才能被显示器显示
- 页面由各种基本元素组成，例如圆形、圆角矩形、线段、文字、矢量图（常用贝塞尔曲线组成）、Bitmap 等
- 元素绘制时尤其是动画绘制过程中，经常涉及插值、缩放、旋转、透明度变化、动画过渡、毛玻璃模糊，甚至包括 3D 变换、物理运动（例如游戏中常见的抛物线运动）、多媒体文件解码（主要在桌面机中有应用，移动设备一般不用 GPU 做解码）等运算
- 绘制过程经常需要进行逻辑较简单、但数据量庞大的浮点运算。
二 CPU与GPU结构对比
CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机设备的核心器件，用于执行程序代码，软件开发者对此都很熟悉；GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）主要用于处理图形运算，通常所说“显卡”的核心部件就是 GPU。
下面是 CPU 和 GPU 的结构对比图。其中：
- 黄色的 Control 为控制器，用于协调控制整个 CPU 的运行，包括取出指令、控制其他模块的运行等；
- 绿色的 ALU（Arithmetic Logic Unit）是算术逻辑单元，用于进行数学、逻辑运算；
-
橙色的 Cache 和 DRAM 分别为缓存和 RAM，用于存储信息。
从结构图可以看出，CPU 的控制器较为复杂，而 ALU 数量较少。因此 CPU 擅长各种复杂的逻辑运算，但不擅长数学尤其是浮点运算。
- 以 8086 为例，一百多条汇编指令大部分都是逻辑指令，数学计算相关的主要是 16 位加减乘除和移位运算。一次整型和逻辑运算一般需要 1~3 个机器周期，而浮点运算要转换成整数计算，一次运算可能消耗上百个机器周期
- 更简单的 CPU 甚至只有加法指令，减法用补码加法实现，乘法用累加实现，除法用减法循环实现
- 现代 CPU 一般都带有硬件浮点运算器（FPU），但主要适用于数据量不大的情况
CPU 是串行结构。以计算 100 个数字为例，对于 CPU 的一个核，每次只能计算两个数的和，结果逐步累加。
和 CPU 不同的是，GPU 就是为实现大量数学运算设计的。从结构图中可以看到，GPU 的控制器比较简单，但包含了大量 ALU。GPU 中的 ALU 使用了并行设计，且具有较多浮点运算单元。
硬件加速的主要原理，就是通过底层软件代码，将 CPU 不擅长的图形计算转换成 GPU 专用指令，由 GPU 完成。
扩展：很多计算机中的 GPU 有自己独立的显存；没有独立显存则使用共享内存的形式，从内存中划分一块区域作为显存。显存可以保存 GPU 指令等信息。
2.1 并行结构举例：级联加法器
为了方便理解，这里先从底层电路结构的角度举一个例子。如下图为一个加法器，对应实际的数字电路结构。
A、B 为输入，C 为输出，且 A、B、C 均为总线，以 32 位 CPU 为例，则每根总线实际由 32 根导线组成，每根导线用不同的电压表示一个二进制的 0 或 1。
Clock 为时钟信号线，每个固定的时钟周期可向其输入一个特定的电压信号，每当一个时钟信号到来时，A 和 B 的和就会输出到 C。
现在我们要计算 8 个整数的和。
对于 CPU 这种串行结构，代码编写很简单，用 for 循环把所有数字逐个相加即可。串行结构只有一个加法器，需要 7 次求和运算；每次计算完部分和，还要将其再转移到加法器的输入端，做下一次计算。整个过程至少要消耗十几个机器周期。
而对于并行结构，一种常见的设计是级联加法器，如下图，其中所有的 clock 连在一起。当需要相加的 8 个数据在输入端 A1~B4 准备好后，经过三个时钟周期，求和操作就完成了。如果数据量更大、级联的层级更大，则并行结构的优势更明显。
由于电路的限制，不容易通过提高时钟频率、减小时钟周期的方式提高运算速度。并行结构通过增加电路规模、并行处理，来实现更快的运算。但并行结构不容易实现复杂逻辑，因为同时考虑多个支路的输出结果，并协调同步处理的过程很复杂（有点像多线程编程）。
2.2 GPU并行计算举例
假设我们有如下图像处理任务，给每个像素值加 1。GPU 并行计算的方式简单粗暴，在资源允许的情况下，可以为每个像素开一个 GPU 线程，由其进行加 1 操作。数学运算量越大，这种并行方式性能优势越明显。
三 软硬件加速的分歧点
大概从 Android 4.+ 开始，默认情况下都是支持和开启了硬件加速的，也存在手机支持硬件加速，但是部分 API 不支持硬件加速的情况，如果使用了这些 API，就需要主动关闭硬件加速，或者在 View 层，或者在 Activity 层关闭，比如 Canvas 的 clipPath 等。但是，View 的绘制是软件实现的还是硬件加速实现的，一般在开发的时候并不可见，那么图形绘制的时候，软硬件的分歧点究竟在哪呢？举个例子，有个 View 需要重绘，一般会调用 View 的 invalidate，触发重绘，跟着这条线走，去查一下分歧点。
从上面的调用流程可以看出，视图重绘最后会进入
ViewRootImpl 的 draw，软硬件加速的分歧点就在这个函数里面
，我们来看代码：
ViewRootImpl.java
privatevoiddraw(boolean fullRedrawNeeded){
......if(!dirty.isEmpty()|| mIsAnimating || accessibilityFocusDirty){
<!--关键点1 是否开启硬件加速-->if(mAttachInfo.mThreadedRenderer != null &&
mAttachInfo.mThreadedRenderer.isEnabled()){
......
dirty.setEmpty();<!--关键点2 硬件加速绘制-->
mAttachInfo.mThreadedRenderer.draw(mView, mAttachInfo,this);}else{
...<!--关键点3 软件绘制-->if(!drawSoftware(surface, mAttachInfo, xOffset, yOffset,
scalingRequired, dirty, surfaceInsets)){
returnfalse;}......关键点1是启用硬件加速的条件，必须支持硬件并且开启了硬件加速才可以，满足这两个条件后，就调用 ThreadedRenderer.draw，否则 drawSoftware（软件绘制）。简答看一下这个条件，默认情况下，该条件是成立的，因为 4.+ 之后的手机一般都支持硬件加速，而且在 ViewRootImpl 通过 setView 添加窗口的时候，会调用 enableHardwareAcceleration 开启硬件加速，我们来看代码：
ViewRootImpl.java
publicvoidsetView(View view, WindowManager.LayoutParams attrs, View panelParentView){
......if(view instanceofRootViewSurfaceTaker){
mSurfaceHolderCallback =((RootViewSurfaceTaker)view).willYouTakeTheSurface();if(mSurfaceHolderCallback != null){
mSurfaceHolder =newTakenSurfaceHolder();
mSurfaceHolder.setFormat(PixelFormat.UNKNOWN);
mSurfaceHolder.addCallback(mSurfaceHolderCallback);}}......if(mSurfaceHolder == null){
// While this is supposed to enable only, it can effectively disable// the acceleration too.//关键点： 开启硬件加速enableHardwareAcceleration(attrs);finalboolean useMTRenderer = MT_RENDERER_AVAILABLE
&& mAttachInfo.mThreadedRenderer != null;if(mUseMTRenderer != useMTRenderer){
// Shouldn't be resizing, as it's done only in window setup,// but end just in case.endDragResizing();
mUseMTRenderer = useMTRenderer;版权声明：本文标题：_rendernode背后的故事：揭秘Android中实现高效视觉效果的关键 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1771858489a3549354.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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