AOSP CameraLatencyHistogram 的原理与使用

AOSP 代码引用参考：​​www.aospxref.com/​​

可以搜索到 android 各个版本的代码，比较方便，不必下载 AOSP 代码。

CameraLatencyHistogram 是什么

CameraLatencyHistogram 是 AOSP Camera 模块的一个工具类，主要作用是进行直方图统计，针对一些有时延的操作，比如 request 执行的时间，dequeue buffer 的时间等，做直方图统计，最后用于性能相关问题的 debug。

核心源代码位置：​​/frameworks/av/services/camera/libcameraservice/utils/LatencyHistogram.cpp​​

源码解析

头文件定义

其中，

• mBinSizeMs 记录的是当前记录表的标准时间，比如预设一次 request 的标准时长为 40ms
• mBinCount 记录的是直方图的等级划分数量，通常默认是 10 个等级
• mBins 记录的是直方图各个等级的数量
• mTotalCount 记录的是直方图的统计数量总数

类初始化

初始化上述的变量，注意，这里对 vector 进行的初始化，实际上是设定 vector 的 size 大小，不是将第一个元素设定为 binCount。

增加一个数据/清空所有数据

add 一个数据时：先计算时间差，注意，这里是 ns，然后转换为 ms，再与标准时间做除法（计算机的整数除法只取整数部分，比如标准时间是 40ms，本次耗时 30ms，则除法得到 0，耗时 70ms，则除法得到 1），这样就能保证 0<=t<mBinSizeMs 的时长 index 为 0,然后依次类推到 9mbinSizeMs<=t<10mBinSizeMs 的 index 为 9；

然后针对小于 0 和大于等于 10 的做归一化操作；

然后对应存储位置加一，总数加一。

dump/log 以及内部处理函数 formatHistogramText

dump 的逻辑：

• 先 dump 数据的行头，标识 dump 时的记录数据量；
• 然后将直方图数据构造成字符串；
• 将直方图数据写入到对应的 fd 文件中。

log 函数的操作与 dump 基本一致，只是这时是调用 Android log 打印出来。

这个函数的作用就是将统计结果表示成字符串：

• 先打印耗时的时间段，如 33ms/66ms/99ms，最大值打印为 inf (max ms)
• 然后打印每一个段数据占总数据量的百分比100.0*mBins[i]/mTotalCount
• 最后打印一个 %号。

使用该工具的位置

mDequeueBufferLatency：dequeue buffer 的时延，5ms

///frameworks/av/services/camera/libcameraservice/device3/Camera3OutputStream.h
//dequebuffer默认耗时5ms,进行记录 
static const int32_t kDequeueLatencyBinSize = 5; // in ms C
ameraLatencyHistogram mDequeueBufferLatency; 

status_t Camera3OutputStream::getBuffersLocked(std::vector<OutstandingBuffer>* outBuffers) { 
    ... 
    nsecs_t dequeueStart = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC); 
    res = consumer->dequeueBuffers(&buffers); 
    nsecs_t dequeueEnd = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC);
    mDequeueBufferLatency.add(dequeueStart, dequeueEnd); 
    ... 
}

mBufferLimitLatency：buffer signal 时延，33ms

///frameworks/av/services/camera/libcameraservice/device3/Camera3Stream.h
// Latency histogram of the wait time for handout buffer count to drop below 
// max_buffers. 
static const int32_t kBufferLimitLatencyBinSize = 33; //in ms 
CameraLatencyHistogram mBufferLimitLatency; 
status_t Camera3Stream::getBuffer(camera_stream_buffer *buffer, nsecs_t waitBufferTimeout, const std::vector<size_t>& surface_ids) { 
    ... 
    nsecs_t waitStart = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC); 
    if (waitBufferTimeout < kWaitForBufferDuration) { 
        waitBufferTimeout = kWaitForBufferDuration; 
    } 
    res = mOutputBufferReturnedSignal.waitRelative(mLock, waitBufferTimeout); 
    nsecs_t waitEnd = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC);
    mBufferLimitLatency.add(waitStart, waitEnd); 
    ... 
}

mRequestLatency：request 执行的时延，40ms

///frameworks/av/services/camera/libcameraservice/device3/Camera3Device.h
//记录request的时延，默认一帧request时长40ms 
static const int32_t kRequestLatencyBinSize = 40; // in ms 
CameraLatencyHistogram mRequestLatency; 
bool Camera3Device::RequestThread::threadLoop() { 
    ... 
    bool submitRequestSuccess = false; 
    nsecs_t tRequestStart = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC); 
    submitRequestSuccess = sendRequestsBatch(); 
    nsecs_t tRequestEnd = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC);
    mRequestLatency.add(tRequestStart, tRequestEnd); 
    ... 
}

具体使用

ADBlog 搜索关键字：CameraLatencyHistogram

由此可见，采样 41 个 request，40ms 内执行成功的有 95.12%;采样 36 个 dequeue buffer，全部都在 5ms 内执行成功。

该模块主要用于查看 framework 的一些耗时流程的时延直方图分布，check 性能时可以进行参考。