Gluon 上的 ListView 性能不佳

Question

我有一个自定义的ListCell 实现，如下图所示。

左侧，代表日期，由3个标签组成，放入一个VBox和由计数器组成的“CounterContent”，每个数字一个TextField，包含在一个HBox中，和两个 Hboxes 包含 kWh、kWh/天等标签。这似乎太多了，无法高效运行。

我尝试在后台任务中加载数据，在任务运行时显示进度指示器，但与桌面不同，在 android 上的性能非常差。每当我切换到列表视图时，垃圾收集就会启动，并阻塞 ui 线程，因此进度指示器永远不会出现。

我已经在华为 Y-300、Android 4.1.1、javafxports 8.60.6（因为 javafxports 8.60.7 导致错误，导致 TextField 无法使用）和三星 S5 mini、Android 上尝试过5+。在三星手机上，性能总体上要好得多，正如预期的那样，因为我猜是提前编译，但仍然存在垃圾收集问题。此外，在列表视图中填充单元格后，滚动不是很流畅。

listcell 是否复杂或性能不佳可能是什么原因？

更新：

经过大量测试，滚动不流畅似乎不是由性能问题引起的。至少在 S5（javafxports 8.60.7）上。

我删除了所有 css 样式，并用单个标签替换了文本字段（计数器节点已经是一个自定义控件（忘记了），它在 2 Regions（不是 HBoxes）和ListCell 的节点在构造函数中实例化）。此外，我将ListView 切换为CharmListView 并设置android.monocle.input.touchRadius=1。

这些步骤都没有带来显着的改进。

澄清一下：对比华为手机，S5和android 5+上的滚动都可以使用，但不是很流畅，用户体验不太好。

在华为（javafxports 8.60.6）上，更改标签的计数器文本字段带来了显着的改进，但还没有达到滚动可用的程度。直到我设置了这个神奇的实验开关：gluon.experimental.performance=true，这使得列表视图快速滚动（经过一点预热延迟），但仍然不是很流畅。

Answer 1

复杂场景的性能降低的原因有很多，因此这里只是列出了可能有助于改进它的可能想法，以任何顺序排列。

列表单元

对于初学者来说，单元格中的节点数量非常多。请注意，您所做的每一次滚动都意味着包含可见单元格的虚拟流的完整呈现。对于每个单元格，这意味着重新创建其内容。

如果不查看您的代码，我无法判断，但您应该避免始终为单元格中的每个节点创建新实例，只有一个实例，并且在 updateItem 方法中只更改节点。

看看这个sample。 NoteCell 类是一个自定义单元格，其中使用了 ListTile。

节点数

您是否尝试过仅使用 Label 来替换 8 个文本字段和 3 个框？

缓存

如果您使用从 Internet 下载的图像，请使用 Gluon Charm Down Cache 以避免重复下载相同的图像。

看看这个sample。如果没有缓存，即使在桌面上，性能也会受到影响。

还可以为任何节点使用 JavaFX 内置缓存，尝试不同的缓存策略。

CSS

复杂的 CSS 需要较长的 CPU 时间。尝试简化它。甚至您可以删除整个 CSS 以进行快速测试。然后决定你可以使用或不可以使用什么。

动画也是如此：尽可能避免使用动画、过渡甚至 CSS 效果。

自定义控件

counter complex 节点可能会被一个优化渲染的自定义控件替换。

CharmListView

您是否尝试过使用 Gluon Charm CharmListView 控件而不是 ListView？

有一个新的实验性标志，您可以使用它来测试可能会在滚动列表时提高性能的优化。在java.custom.properties 文件上设置gluon.experimental.performance=true，然后试一试。

JavaFXPorts 版本

您提到您使用 8.60.6 是因为 TextField 错误。在这种情况下，您的 TextField 节点是否可编辑？如果没有，我建议用其他节点替换它们并使用 8.60.7 运行，因为它包含很多性能改进。

性能工具

使用Monitor 等性能工具并使用其profiling 选项，这样您就可以追踪任何可能的瓶颈。

CPU

最后但同样重要的是：您的移动设备规格始终至关重要。

尝试在 Cortex A5 上渲染复杂的场景，考虑到“它是最小、成本最低和功耗最低的 ARMv7 应用程序processor”，或者使用非常旧的 Android 4.1.1，都不能很好地执行就像在具有更高规格的全新设备上运行它一样。

正如您还提到的，在 Cortex A7 上运行的性能“要好得多”。看看这个comparison，找到适合这项工作的架构。

不管怎样，总有改进的余地，付出了很多努力。我们随时欢迎您的反馈。