画板程序性能优化思路

1. 硬件加速：最大化利用 GPU

(1) 使用 OpenGL ES 或 Vulkan

• OpenGL ES（嵌入式系统专用）比桌面版 OpenGL 更轻量，适合移动端。

  // 绘制线条的示例（GLES 2.0）
  glDrawArrays(GL_LINE_STRIP, 0, vertexCount);

• Vulkan：更低开销，适合高性能需求（如三星 Notes 的笔迹渲染）。

(2) 批处理绘制调用

• 合并多次绘制 ：将多个笔画/图形合并为一个 VBO 提交，减少 glDrawArrays 调用次数。

  // 合并顶点数据后一次性绘制
  glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, allVertices.size() * sizeof(float), allVertices.data(), GL_DYNAMIC_DRAW);
  glDrawArrays(GL_LINES, 0, allVertices.size() / 2);

(3) 使用 Instanced Rendering

• 重复元素（如笔刷粒子）用实例化渲染：

  glsl

  #version 300 es
  in vec2 offset; // 每个实例的偏移量
  void main() {
      gl_Position = vec4(position + offset, 0.0, 1.0);
  }

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2. 减少 CPU-GPU 数据传输

(1) 避免每帧上传数据

• 使用 GL_DYNAMIC_DRAW 提示 OpenGL 数据可能变化，但不要每帧调用 glBufferData。

  glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, bufferSize, NULL, GL_DYNAMIC_DRAW); // 预分配
  glBufferSubData(GL_ARRAY_BUFFER, 0, newDataSize, newData); // 增量更新

(2) 使用 Map 内存映射

• 直接操作 GPU 内存（避免 glBufferSubData 的拷贝）：

  void *ptr = glMapBufferRange(GL_ARRAY_BUFFER, 0, size, GL_MAP_WRITE_BIT);
  memcpy(ptr, newData, size);
  glUnmapBuffer(GL_ARRAY_BUFFER);

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3. 分层渲染与局部更新

(1) 分图层绘制

• 将背景、静态元素和动态笔迹分离到不同纹理，避免重复渲染静态内容。

  // 背景层（仅渲染一次）
  glFramebufferTexture2D(GL_FRAMEBUFFER, GL_COLOR_ATTACHMENT0, GL_TEXTURE_2D, bgTexture, 0);
  // 笔迹层（动态更新）
  glFramebufferTexture2D(GL_FRAMEBUFFER, GL_COLOR_ATTACHMENT1, GL_TEXTURE_2D, strokeTexture, 0);

(2) 脏矩形优化

• 只重绘画布中发生变化的区域（如笔触周围矩形）：

  glScissor(dirtyRect.x, dirtyRect.y, dirtyRect.width, dirtyRect.height);
  glEnable(GL_SCISSOR_TEST);
  glDrawArrays(...);
  glDisable(GL_SCISSOR_TEST);

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4. 笔迹平滑与简化

(1) 贝塞尔曲线拟合

• 将手绘点转换为平滑曲线，减少顶点数：

  std::vector<Point> simplifyPoints(const std::vector<Point>& input) {
      // 使用 Ramer-Douglas-Peucker 算法简化路径
  }

(2) 动态 LOD（Level of Detail）

• 根据笔速调整采样密度：快速移动时减少采样点。

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5. 内存与功耗优化

(1) 纹理压缩

• 使用 ETC2 或 ASTC 压缩画布纹理，减少内存带宽。

  glCompressedTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_COMPRESSED_RGBA8_ETC2_EAC, width, height, 0, dataSize, data);

(2) 降低刷新率

• 非交互时（如用户停笔）降低渲染帧率（如 30 FPS → 15 FPS）。

(3) 休眠核心

• 通过 CPU/GPU 调频（如 Linux 的 cpufreq）动态调整性能。

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6. 平台特定优化

(1) 利用 SoC 的 DSP/NPU

• 高通 Hexagon / 华为 NPU 加速笔迹预测或图像处理。

(2) 内存对齐

• ARM Mali GPU 偏好 64 字节对齐的内存分配：

  void *alignedMalloc(size_t size) {
      return memalign(64, size); // ARM 推荐
  }

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性能分析工具

1. GPU 分析：

   • Android: adb shell dumpsys gfxinfo

   • iOS: Xcode GPU Frame Capture

2. CPU 分析：

   • Perfetto (Android) / Instruments (iOS)

3. 功耗监控：

   • Android Battery Historian

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总结：优化优先级

优化方向	收益等级	适用场景
GPU 批处理	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️	所有绘图操作
脏矩形更新	⭐️⭐️⭐️⭐️	局部更新画布
纹理压缩	⭐️⭐️⭐️	大画布/高分辨率设备
曲线简化	⭐️⭐️	手写笔迹应用
动态降频	⭐️⭐️	省电模式/长续航需求

实际项目中，建议结合 硬件特性分析 （如 Mali vs Adreno GPU）和 用户交互模式（如笔压采样频率）针对性优化。

信息来源于deepseek