指标名称定义说明健康范围异常处理建议设备利用率GPU执行计算/渲染任务的时间占比60%-85%>90%需检查OverDraw或复杂Shader渲染器利用率光栅化单元(Raster Unit)工作时间占比40%-70%<30%提示顶点处理存在瓶颈Tile利用率Tile-Based架构下片上内存带宽使用率50%-80%>90%需优化纹理压缩格式显存带宽占用GPU与显存间数据传输速率（仅Pro版显示）<

摘要：在一次项目测试中，团队遇到真机请求抓包失败的问题，误判为网络故障。通过5步排查：1) Charles模拟器测试正常；2) iOS真机代理失败；3) Wireshark发现TLS握手中断；4) 使用Sniffmaster抓包发现Header拼写错误；5) 建立分阶段抓包规范。最终发现工具局限性导致诊断延误，强调需结合请求生命周期分析，制定多工具协同的抓包策略（150字）

update();

摘要：针对移动端开发中HTTPS请求抓包难题，本文提出五种组合调试方案：1）Charles/Fiddler代理设置适用于基础调试；2）mitmproxy模拟异常场景测试容错性；3）Wireshark验证底层网络请求；4）系统日志排查真机网络限制；5）Sniffmaster物理抓包解决高级加密场景。建议根据开发阶段灵活组合工具：前期用Charles联调，测试用mitmproxy模拟，真机调试结合Sn

Flutter依赖于Android Studio的全量安装。Android Studio不仅可以管理Android平台依赖、SDK版本等，而且它也是Flutter开发推荐的IDE之一。下载并安装 Android Studio。

本文深入探讨了iOS开发中卡顿问题的系统化判断与解决方法。卡顿问题通常表现为掉帧、响应延迟、动画卡顿和滚动不流畅，其背后可能涉及性能问题、动画配置或线程优先级等。文章提出了一套完整的排查流程，包括实时监控与录屏还原、使用Instruments进行深度分析，以及常见卡顿场景的排查方法。此外，还介绍了几款辅助工具如PerfDog、Xcode Debug Memory Graph等，并强调了优化后的验证

本文假设你已经了解Android开发基础，并已安装git、Android SDK、JDK等必要环境。

如上图所示每次函数被调用，都会生成一个新的栈帧，每个栈帧中都有一个 FP（Frame Pointer），每个 FP 指向上一个栈帧的 FP，而与 FP 相邻的 LR（Link Register）中保存的是上一个函数的返回地址，注意 LR 代表的是上一个函数返回的地址并不是当前栈桢返回后的地址。谈到用户卡顿，首先想到的可能是帧率检测。肯定是不能的，率帧是一段时间(1 秒)内的性能表现，卡顿可能发生在

有时候觉得，开发者在技术栈之外，最大的挑战就是和各种平台规则打交道。App Store 上架本身不是很难，但流程复杂、设备要求高，加上每年系统更新带来的证书和描述文件规则变化，真的太容易让人崩溃。希望这篇记录能给你一些启发。你有没有什么 iOS 上架的奇葩经历？欢迎一起交流～

通话记录是Android手机上不可或缺的数据，它详细记录了您与外界的通话情况，有时甚至能在一些刑事案件中发挥关键作用。然而，Android手机通常只能存储有限的通话记录，一旦达到存储上限，旧的通话记录将被新的通话记录所覆盖。因此，将通话记录备份到PC上是一个明智的选择。以下是几种将通话记录从Android传输到PC的有效方法。