Android性能优化四：卡顿监测方案及原理

文章目录

1.卡顿介绍及优化工具的选择

1.1背景介绍
1.2工具介绍

2.自动化卡顿检测方案原理

2.1自动化卡顿监测原理
2.2具体实现
2.3第三方自动检测库AndroidPerformanceMonitor和BlockCanary

3.ANR的分析与实战

3.1ANR的分类，也就是四大组件的ANR
3.2ANR执行流程
3.3ANR分析思路

4.卡顿单点问题检测方案

4.1IPC问题监测指标
4.2常规方案
4.3IPC问题检测技巧
4.4优雅方案

5.耗时盲区监控

1.卡顿介绍及优化工具的选择

1.1背景介绍

很多性能问题不易被发现，但是卡顿却很容易被直观感受，另外一方面，对开发者来说，卡顿的问题的排查和定位有一定的难度。因为卡死产生的原因是错综复杂的，比如代码问题，内存环境、绘制过程，IO操作等等情形都有可能导致卡顿，尤其是线上的卡顿问题，受限于用户具体的运行环境，在线下难以复现，所以最好是能记录卡顿产生时的环境。

1.2工具介绍

Profiler介绍

图形的形式展示执行的时间、调用栈等信息
信息全面、包含所有线程
运行时开销严重，应用整体变慢(可能带偏优化方向)

使用方式

Debug.startMethodTracing();
Debug.stopMethodTracing();
生成文件在sd卡：Android/data/packagename/files

Systrace介绍

结合Android内核的数据，生成Html报告

API18以上使用，推荐TraceCompat向下兼容

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使用方式

TraceCompat.beginSection(“xxx”);// 手动埋点起始点
TraceCompat.endSection();// 手动埋点结束点
python systrace.py -b 32768 -t 5 -a packageName -o trace.html sched gfx view wm am app

优势：

轻量级，开销小
直观反映cpu利用率
根据问题给出建议(比如绘制慢或GC频繁)

Systrace具体使用不是本文重点，有兴趣的可参考： Android应用开发性能优化完全分析

StrictMode介绍

严苛模式，Android提供的一种运行时检测机制，可以用来帮助检测代码中一些不规范的问题，项目中有成千上万行代码，如果通过肉眼对代码进行review，这样不但效率低下，而且还容易遗漏问题。使用StrictMode之后，系统会自动检测出来主线程当中一些违例的情况，同时按照配置给出相应的反应。它主要用来检测两大问题，一个是线程策略，另一个是虚拟机策略，StrictMode方便强大，但是容易因为不被熟悉而忽视。

线程策略的检测内容主要包括一下几个方面

自定义的耗时调用，detectCustomSlowCalls()
磁盘读取写入操作，detectDiskReads
网络操作，detectNetwork

虚拟机策略检测内容主要包括以下几个方面

Activity泄露，detectActivityLeaks()
未关闭的Closable对象泄漏，detectLeakedClosableObjects()
Sqlite对象泄露，detectLeadedSqlLiteObjects
检测某个具体实例数量，setClassInstanceLimit()

StrictMode一般用于线下检测，可以在应用的Application、Activity或者其他应用组件的onCreate方法中加入检测代码

if (BuildConfig.DEBUG) {
            //线程策略检测
            StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder()
                    .detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode
                    .detectDiskReads()
                    .detectDiskWrites()
                    .detectNetwork()// or .detectAll() for all detectable problems
                    .penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息
                    .build());

            //虚拟机策略检测
            StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder()
                    .detectLeakedSqlLiteObjects()
                    .setClassInstanceLimit(UserBean.class, 1)
                    .detectLeakedClosableObjects() //API等级11
                    .penaltyLog()
                    .build());
        }

可以通过配置peanltyLog()，在Logcat 中打印违规异常信息，或者penaltyDialog()，通过Dialog的方式提示违规异常信息。

2.自动化卡顿检测方案原理

前面简单介绍了Profiler、Systrace系统工具，但是系统工具比较适合线下问题针对性分析，但是卡顿问题和实际使用的场景紧密结合，因此线上环境及测试环节需要自动化检测方案，来帮我们定位卡顿，更重要的是记录卡顿发生时的场景。

2.1自动化卡顿监测原理

它的原理基于Android的消息处理机制，一个线程无论有多少个Handler，都只有一个Looper，主线程中执行的任何代码，都会通过Looper.loop()分发执行，而Looper中有一个mLogging对象，它在每个message处理前后都会被调用，如果主线程发生了卡顿，一定是在dispatchMessage中执行了耗时操作，因此可以通过mLogging对dispatchMessage执行的时间进行监控。

public static void loop() {
        
		...
        for (;;) {
            Message msg = queue.next(); // might block
            if (msg == null) {
                // No message indicates that the message queue is quitting.
                return;
            }

            // This must be in a local variable, in case a UI event sets the logger
            final Printer logging = me.mLogging;
            if (logging != null) {
                logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +
                        msg.callback + ": " + msg.what);
            }
         
            try {
                msg.target.dispatchMessage(msg);
                if (observer != null) {
                    observer.messageDispatched(token, msg);
                }
                dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;
            } catch (Exception exception) {
                ...
                throw exception;
            } finally {
                ...
            }
            ...

            if (logging != null) {
                logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);
            }
          
        }
    }

2.2具体实现

Looper.getMainLooper().setMessageLogging();
匹配>>>>>Dispatching,指定阈值时间，超过时间后执行任务(获取堆栈信息等)
匹配<<<<<Finished, 如果没有超过指定的阈值时间，即没有发生卡顿，取消之前的任务

2.3第三方自动检测库AndroidPerformanceMonitor和BlockCanary

非侵入式的性能监控组件，通知形式弹出卡顿信息
https://github.com/seiginonakama/BlockCanaryEx
https://github.com/markzhai/AndroidPerformanceMonitor

使用方式类比LeakCanary。

3.ANR的分析与实战

什么是ANR呢？如果应用程序有一段时间响应不够灵敏，系统会向用户显示一个Dialog对话框，这个对话框称作应用程序无响应（ANR：Application Not Responding）对话框。容易忽视的是这个对话框是由系统服务进程SystemServer的AMS弹出的，而且是在子线程弹出的。

3.1ANR的分类，也就是四大组件的ANR

KeyDispatchTimeout 点击或触摸事件5s内没有响应完成，也可以说是ActivityTimeout

BroadcastTimeout，前台10s，后台60s

ServiceTimeout，前台20s, 后台200s

ContentProviderTimeout

3.2ANR执行流程

发生ANR
进程接收异常终止信号，开始写入进程ANR信息(线程堆栈信息，CPU等使用情况)
弹出ANR提示框，关闭还是继续等待(不同的ROM表现不一，有的手机厂商没有提示框)

3.3ANR分析思路

常规方案：adb pull data/anr/traces.txt 存储路径，即通过adb命令导出anr信息文件，然后根据信息分析是由CPU、IO、锁冲突等哪些原因导致的。

ANR-Watchdog，线上ANR监控方案

非侵入式的ANR监控组件
com.github.anrwatchdog:anrwatchdog:1.3.0
https://github.com/SalomonBrys/ANR-WatchDog

这个库只有两个类，ANRError和ANRWatchdog。初始化就是通过new ANRWatchdog().start()即可。ANRWatchdog继承Thread，是一个线程类。主要看run方法即可：

public class ANRWatchDog extends Thread {

	private volatile int _tick = 0;

    //注释1
    //更改-tick的值
    private final Runnable _ticker = new Runnable() {
        @Override public void run() {
            _tick = (_tick + 1) % Integer.MAX_VALUE;
        }
    };
    ...

    @Override
    public void run() {
        setName("|ANR-WatchDog|");

        int lastTick;
        int lastIgnored = -1;
        while (!isInterrupted()) {
            lastTick = _tick;
            //注释2
            //post更改更改-tick的值的Runnable到主线程执行
            _uiHandler.post(_ticker);
            try {
                //注释3 sleep 一段时间_timeoutInterval= DEFAULT_ANR_TIMEOUT = 5000
                Thread.sleep(_timeoutInterval);
            }
            catch (InterruptedException e) {
                _interruptionListener.onInterrupted(e);
                return ;
            }
            // If the main thread has not handled _ticker, it is blocked. ANR.
            //注释4
            // 如果更改-tick的值没有发生改变，即Runnable _ticker没有执行，表明主线程发生ANR了
            if (_tick == lastTick) {
                if (!_ignoreDebugger && Debug.isDebuggerConnected()) {
                    if (_tick != lastIgnored)
                        Log.w("ANRWatchdog", "An ANR was detected but ignored because the debugger is connected (you can prevent this with setIgnoreDebugger(true))");
                    lastIgnored = _tick;
                    continue ;
                }

                ANRError error;
                if (_namePrefix != null)
                    error = ANRError.New(_namePrefix, _logThreadsWithoutStackTrace);
                else
                    error = ANRError.NewMainOnly();
                _anrListener.onAppNotResponding(error);
                return;
            }
        }
    }

}

ANR的原理也比较好理解，它主要有以下几个步骤：

ANRWatchdog线程类调用start方法，执行run方法，将注释1处更改-tick的值的Runnable _ticker通过post的方式，交给主线程执行。

然后sleep一段时间，默认是5s, 见注释2

判断tick的值是否发生了改变，即名为_ticker的Runnable是否执行，如果tick的值没有改变，代表Runnable没有执行，也就间接表明发生ANR了

可根据日志中的ANRError信息，进行分析定位

和前面的AndroidPerformanceMonitor的简单对比

AndroidPerformanceMonitor: 监控Message的执行，在执行前后加上时间戳，通过消息的执行之间来判定卡顿问题

ANR-WatchDog：sleep一段时间，看任务是否执行

毕竟每个message执行的时间相对较短，还不到ANR的级别，时间的粒度不同，也对应了卡顿和ANR不同，所以前者比较适合监控卡顿，后者适合ANR监控。

4.卡顿单点问题检测方案

自动化卡顿监测方案并不能够满足所有场景的要求，比如有很多的message要执行，但是每个message的执行时间都不到卡顿的阈值。那么此时自动化监测方案不能检测出卡顿，但此时用户却觉得卡顿。IPC是比较耗时的操作，但是一般没有引起足够的重视，经常在主线程中做IPC操作，以及频繁调用，虽然没有到达卡顿的阈值，但还是会影响体验，监控维度有IPC、IO、DB、View绘制等。下面以IPC举例进行简要说明。

4.1IPC问题监测指标

IPC调用类型(如PackageManager和TelephoneManager等)
调用耗时、次数
调用堆栈、发生线程

4.2常规方案

IPC调用前后添加埋点
侵入性强，不优雅
维护成本大

4.3IPC问题检测技巧

通过adb 命令抓取相关信息生成文件，然后进行分析

adb shell am trace-ipc start

adb shell am trace-ipc stop --dump-file /data/local/tmp/ipc-trace.txt

adb pull /data/local /tmp/ipc-trace.txt

4.4优雅方案

提到埋点的优雅方案就难免ARTHook或者AspectJ，他们还是有区别的ARTHook可以Hook系统方法，而AspectJ(AOP方式)，它的实现是会在编译成字节码.class文件的时候，在切面点插入添加相关代码，在运行时切面点代码执行时，也会执行添加的相关代码，达到监测的目的。但是它不能针对系统方法做这些操作。

IPC跨进程都是通过Binder调用，大致流程图如下

在这里插入图片描述

这些IPC如PackageManager和TelephoneManager等都会调用BindProxy，所以只需要Hook这个类的transact方法即可起到监听的效果，注意方法参数要与之相对应。

try {
            DexposedBridge.findAndHookMethod(Class.forName("android.os.BinderProxy"), "transact",
                    int.class, Parcel.class, Parcel.class, int.class, new XC_MethodHook() {
                        @Override
                        protected void beforeHookedMethod(MethodHookParam param) throws Throwable {
                            LogUtils.i( "BinderProxy beforeHookedMethod " + param.thisObject.getClass().getSimpleName()
                                    + "\n" + Log.getStackTraceString(new Throwable()));
                            super.beforeHookedMethod(param);
                        }
                    });
        } catch(ClassNotFoundException e){
            e.printStackTrace();
        }

5.耗时盲区监控

Activity生命周期间隔，或者onResume到Feed(首页列表第一条)展示的时间间隔，就是耗时监控的盲区，在统计过程容易被忽视。比如在生命周期方法onCreate中postMessage，很可能在Feed显示之前执行，假如这个message执行耗时1秒，那么Feed的展示就要延迟1秒。更多的情况是不知道这段时间主线程具体做了什么事情，一方面是添加代码的人多，另一方面各种第三方的SDK可能在这段时间有postMessage等操作，这是很普遍的，很难通过review代码排查的，再就是线上盲区就更无从排查了。

耗时盲区监控线下方案

TraceView

特别适合一段时间内的盲区监控
线程具体时间做了什么，一目了然

耗时盲区监控线上方案

思考分析

针对mLogging的监控，对主线程Looper来说，所有方法都是Msg，是系统回调的，没有Msg的具体堆栈信息，也就是说不知道Msg是谁抛出来的，只能监测大致的耗时范围，所以这个方案不够完美
AOP切Handler的sendMessage方法？可以获取是谁(哪个Handler具体post的message)，但是不清楚准确的执行时间点，所以想知道onResume到Feed(列表第一条展示)，执行了哪些message，以及具体耗时，AOP方案也是不可以的。

具体方案：

使用统一的Handler：定制具体方法，因为发送消息，不管四send还是post的方式，最终都会调用sendMessageAtTime方法，而处理消息最终都会调用dispatchMessage方法。
定制gradle插件，编译期动态替换，项目中所有使用到的Handler的父类替换成定制的Handler。这样所有sendMessage和dispatchMessage都会经过定制方法的回调。

定制Handler如下：

public class SuperHandler extends Handler {

    private long mStartTime = System.currentTimeMillis();

    public SuperHandler() {
        super(Looper.myLooper(), null);
    }

    public SuperHandler(Callback callback) {
        super(Looper.myLooper(), callback);
    }

    public SuperHandler(Looper looper, Callback callback) {
        super(looper, callback);
    }

    public SuperHandler(Looper looper) {
        super(looper);
    }
	/**
	* 注释1
	* 定制的发送消息方法
	*/
    @Override
    public boolean sendMessageAtTime(Message msg, long uptimeMillis) {
        // 布尔值表示消息是否发送成功
        boolean send = super.sendMessageAtTime(msg, uptimeMillis);
        if (send) {// 发送成功
            //将message对象和它的调用栈信息保存起来，后续就可以知道这个消息是由谁发送的
            GetDetailHandlerHelper.getMsgDetail().put(msg, Log.getStackTraceString(new Throwable()).replace("java.lang.Throwable", ""));
        }
        return send;
    }

    /**
    * 注释2
    * 定制的处理消息方法
    */
    @Override
    public void dispatchMessage(Message msg) {
        //添加开始时间戳
        mStartTime = System.currentTimeMillis();
        super.dispatchMessage(msg);

        if (GetDetailHandlerHelper.getMsgDetail().containsKey(msg)
                && Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            try {
                jsonObject.put("Msg_Cost", System.currentTimeMillis() - mStartTime);
                jsonObject.put("MsgTrace", msg.getTarget() + " " + GetDetailHandlerHelper.getMsgDetail().get(msg));

                LogUtils.i("MsgDetail " + jsonObject.toString());
                GetDetailHandlerHelper.getMsgDetail().remove(msg);
            } catch (Exception e) {
            }
        }
    }

}

在注释1处方法，可以把要发送的msg和调用栈信息保存到GetDetailHandlerHelper类中的ConcurrentHashMap集合中，在注释2处方法，即处理消息的时候，先加上时间戳，消息处理完毕，将消息处理的耗时，以及message的调用栈信息打印出来，这样一来，就可以从日志中详细的看到message的耗时情况，以及调用栈信息(在什么地方，由谁发送和执行)了。

public class GetDetailHandlerHelper {

    private static ConcurrentHashMap<Message, String> sMsgDetail = new ConcurrentHashMap<>();

    public static ConcurrentHashMap<Message, String> getMsgDetail() {
        return sMsgDetail;
    }

}

监测到卡顿的地方，或者或者耗时较长的方法，就可以针对性的进行的调优了，具体优化可参考启动优化的相关要点，异步、延迟，根据任务的IO型或是CPU型针对性配置线程池等等。

且听风吟9527

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