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  • 2022-02-11 16:35:29

      android开发中卡顿问题一直是个比较棘手又重要的问题,严重影响了用户的体验感。解决卡顿的问题就要对APP进行优化了,而优化是一个任重而道远的过程,必须在意每一个环节,否则当你想要优化的时候,发现到处都是坑,已经不知道填补哪里了,所以我们必须一点一滴的做起。刚好前段时间,负责APP的性能调优工作,通过使用友盟+u-apm 应用性能监控平台 ,总结了遇到的一些卡顿问题以及分析。最终使得卡顿问题,明显优化,在低端手机上,效果尤为明显。接下来就为大家介绍下android使用不流畅、卡顿分析的原因有哪些。

      Android出现使用不流畅,卡顿及ANR,主要原因有三个

      1、CPU使用过高:

      这个要排除是我们自己的APP还是有别的优先级更高的进程在占用APP,如果是我们自己的app占用CPU过高,那就需要对代码进行研究定位,比如定位操作,长时间的进行位置搜索会持续占占有CPU,还有我们的常驻广播也是会占有CPU。

      2、系统内存使用过高:

      一个是系统本身内存就小,还有同时打开的应用过多,这些都会占用内存,但是最主要的可能还是我们的代码不够规范从而造成的内存浪费,内存泄漏引起的内存使用过高。比如我们的死循环,递归,对象和变量等没有及时的回收,非常驻广播没有解除注册,长生命周期的持有短生命周期的引用,比如activity中的内部类会持有一个activity的引用,等等这些都有可能造成内存泄漏,内存泄漏过多最终就会导致OOM。所以我们一般会对app的性能进行检测,系统自带的StrictMode,studio的profiler 还有三方LeakCanary都是可以来帮助我们进行性能优化的工具。

      StrictMode有两个检测策略:线程检测策略(ThreadPolicy)和虚拟机策略(VMPolicy)

      ThreadPolicy检测:自定义的耗时操作,磁盘读写,网络请求

      VMPolicy检测:activity泄漏,closeable对象未关闭,sqlite使用完了未释放,对象实例的个数

      3、UI阻塞:

      UI阻塞主要有两个方面:一是主线程的消息队列中消息过多,造成的UI界面的一些交互事件来不及处理,所以导致成被阻塞。

      二是代码执行耗时,可能是因为代码本身执行起来就很耗时,比如IO操作、网络请求,还有一个原因就是竞争锁,可能执行到这里,锁被其他线程给占用了,需要等待。还有一个可能是UI界面布局太过复杂。

      综上所述,Android出现使用不流畅,卡顿及ANR的原因就是以上的三点内容了,出现卡顿问题时,可使用友盟U-APM应用性能监控平台,对android卡顿分析进行完整的检测,以及优化APP的性能。通过轻量级的集成接入即可拥有实时、可靠、全面的应用崩溃、ANR、自定义异常等捕获能力,及卡顿、启动分析、内存分析、网络分析等性能监测能力,支持多场景、多通道智能告警监测,帮助开发者高效还原异常、卡顿用户的访问路径和业务现场,缩短故障排查时间。

      友盟+U-APM应用性能监控平台同时具有「云真机」 服务,提供了海量Android、iOS真机,通过资源集中管理,合理调度分配,为开发者提供发版前测试、发现线上问题后复现等场景使用,助力开发者平衡成本与需求,提升研发效率。助力开发者从研发测试质量验收到线上问题复现排查,保障应用品质,提升测试效率。在云真机测试期间自动采集崩溃信息,提供详尽的崩溃报告协助筛查,真正实现监控测试全流程深度打通。

      友盟+云真机搭载在U-APM应用性能监控平台上,U-APM提供了灵活地测试操作界面,支持ADB调试、WEB远程调试、扫码、抓包、虚拟定位等测试功能,并提供了测试报告供开发者后续查看。

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  • Android 卡顿排查工具

    2021-06-17 00:26:57
    Android 卡顿排查工具 Traceview 和 systrace 都是我们比较熟悉的排查卡顿的工具,从实现上这些工具分为两个流派。 第一个流派是 instrument。获取一段时间内所有函数的调用过程,可以通过分析这段时间内的函数...

    Android 卡顿排查工具

    Traceview 和 systrace 都是我们比较熟悉的排查卡顿的工具,从实现上这些工具分为两个流派。

    第一个流派是 instrument。获取一段时间内所有函数的调用过程,可以通过分析这段时间内的函数调用流程,再进一步分析待优化的点。

     

    第二个流派是 sample。有选择性或者采用抽样的方式观察某些函数调用过程,可以通过这些有限的信息推测出流程中的可疑点,然后再继续细化分析。

     

    1. Traceview

    吐槽的比较多的工具。它利用 Android Runtime 函数调用的 event 事件,将函数运行的耗时和调用关系写入 trace 文件中。

    Traceview 属于 instrument 类型,它可以用来查看整个过程有哪些函数调用,但是工具本身带来的性能开销过大,有时无法反映真实的情况。比如一个函数本身的耗时是 1 秒,开启 Traceview 后可能会变成 5 秒,而且这些函数的耗时变化并不是成比例放大。

     

    Android sdk 自带图形化工具,用来分析函数调用过程,可以对应用程序及framework层的代码进行性能分析。

    在 Android 5.0 之后,新增了startMethodTracingSampling方法,可以使用基于样本的方式进行分析,以减少分析对运行时的性能影响。新增了 sample 类型后,就需要我们在开销和信息丰富度之间做好权衡。

     

    无论是哪种的 Traceview 对 release 包支持的都不太好,例如无法反混淆。其实 trace 文件的格式十分简单,之前曾经写个一个小工具,支持通过 mapping 文件反混淆 trace。

     

    使用方法:

    使用traceView之前,需要得到一个*.trace文件,获取方式有两种:1,DDMS中使用。

    AS3.6中,(被google慢慢抛弃,不好用,但是有些地方还是可以用)需要去sdk tools 路径运行monitor.bat脚本

    Start Android Device Monitor 

    To start the standalone Device Monitor application, enter the following on the command line in the android-sdk/tools/ directory:

    2,代码中加入trace语句,保存trace文件。

    Debug.startMethodTracing("ui_performance");

    Debug.stopMethodTracing();

    会生成一个ui_performance.trace文件。

    3,详细用法可上网搜索。

    2. Nanoscope

    http://github.com/uber/nanoscope

    instrument 类型的性能分析工具,  Uber 开源的Nanoscope就能达到这个效果。它的实现原理是直接修改 Android 虚拟机源码,在ArtMethod执行入口和执行结束位置增加埋点代码,将所有的信息先写到内存,等到 trace 结束后才统一生成结果文件。

    Nanoscope 作为基本没有性能损耗的 instrument 工具,它非常适合做启动耗时的自动化分析。

    不支持debugable 的应用程序。

     

    Nanoscope 生成的是符合 Chrome tracing 规范的 HTML 文件。我们可以通过脚本来实现两个功能:第一个是反混淆。通过 mapping 自动反混淆结果文件。第二个是自动化分析。传入相同的起点和终点,实现两个结果文件的 diff,自动分析差异点。

    在使用过程可以明显感觉到应用不会因为开启 Nanoscope 而感到卡顿,但是 trace 结束生成结果文件这一步需要的时间比较长。另一方面它可以支持分析任意一个应用,可用于做竞品分析。

    Nanoscope 生成的是符合 Chrome tracing 规范的 HTML 文件。我们可以通过脚本来实现两个功能:第一个是反混淆。通过 mapping 自动反混淆结果文件。第二个是自动化分析。传入相同的起点和终点,实现两个结果文件的 diff,自动分析差异点。

     

    3. systrace

    systrace 利用了 Linux 的ftrace调试工具,相当于在系统各个关键位置都添加了一些性能探针,也就是在代码里加了一些性能监控的埋点。Android 在 ftrace 的基础上封装了atrace,并增加了更多特有的探针,例如 Graphics、Activity Manager、Dalvik VM、System Server 等。

    systrace 工具只能监控特定系统调用的耗时情况,所以它是属于 sample 类型,而且性能开销非常低。但是它不支持应用程序代码的耗时分析,所以在使用时有一些局限性。

    那我们有没有办法在 systrace 上面自动增加应用程序的耗时分析呢?

    可以通过编译时给每个函数插桩的方式来实现,也就是在重要函数的入口和出口分别增加Trace.beginSection和Trace.endSection。当然出于性能的考虑,我们会过滤大部分指令数比较少的函数,这样就实现了在 systrace 基础上增加应用程序耗时的监控。通过这样方式的好处有:

     

    a,可以看到整个流程系统和应用程序的调用流程。包括系统关键线程的函数调用,例如渲染耗时、线程锁,GC 耗时等。

    b, 性能损耗可以接受。由于过滤了大部分的短函数,而且没有放大 I/O,所以整个运行耗时不到原来的两倍,基本可以反映真实情况

     

    systrace 生成的也是 HTML 格式的结果,我们利用跟 Nanoscope 相似方式实现对反混淆的支持。

     

     

    使用方法:

    1,ddms 直接使用systrace

    2,使用命令行,或者脚本

    Python systrace.py --time=10 -o mynewtrace.html sched gfx view vm

    -h: help

    -o: 输出文件

    -t N, --time=N: 多少秒内的数据,默认5s,以当前时间点往后Ns

    -b N, --buf-size=N:  单位为千字节,限制数据大小

    -k <KFUNCS> --ktrace=<KFUNCS> :  追踪特殊方法。

    -l, --list-categories: 展示需要追踪的标签。《可以从官方的systrace.html中查看标签》

    -a, <APP_NAME>, --app=<APP_NAME>: 包名

    --from-file=<FROM_FILE>:  创建报告的来源trace文件,用于trace文件转换。

    -e<DEVICE_SERIAL>, --serial=<DEVICE_SERIAL>: 设备号

    3,应用中捕获trace

    Trace.beginSection(), Trace.endSection();

    1, 这两个函数调用必须匹配,2,嵌套中end只能结束最近的begin。

     

    4. Simpleperf

     sample 类型

    http://android.googlesource.com/platform/system/extras/+/master/simpleperf/doc/README.md

    它利用 CPU 的性能监控单元(PMU)提供的硬件 perf 事件。使用 Simpleperf 可以看到所有的 Native 代码的耗时,有时候一些 Android 系统库的调用对分析问题有比较大的帮助,例如加载 dex、verify class 的耗时等。

     

    Simpleperf 同时封装了 systrace 的监控功能,通过 Android 几个版本的优化,现在 Simpleperf 比较友好地支持 Java 代码的性能分析。具体来说分几个阶段:第一个阶段:在 Android M 和以前,Simpleperf 不支持 Java 代码分析。第二个阶段:在 Android O 和以前,需要手动指定编译 OAT 文

    件。第三个阶段:在 Android P 和以后,无需做任何事情,Simpleperf 就可以支持 Java 代码分析。

    如果需要分析 Native 代码的耗时,可以选择 Simpleperf;如果想分析系统调用,可以选择 systrace;如果想分析整个程序执行流程的耗时,可以选择 Traceview 或者插桩版本的 systrace。

     

    这些分析工具都支持了 Call Chart 和 Flame Chart 两种展示方式。下面我来讲讲这两种展示方式适合的场景

    1. Call Chart

    Call Chart 是 Traceview 和 systrace 默认使用的展示方式。它按照应用程序的函数执行顺序来展示,适合用于分析整个流程的调用。举一个最简单的例子

    A 函数调用 B 函数,B 函数调用 C 函数,循环三次,就得到了下面的 Call Chart。

     

     

    可以看到在这一段时间内,各个线程的具体工作,比如是否存在线程间的锁、主线程是否存在长时间的 I/O 操作、是否存在空闲等。

    2. Flame Chart

    Flame Chart 也就是大名鼎鼎的火焰图。它跟 Call Chart 不同的是,Flame Chart 以一个全局的视野来看待一段时间的调用分布,它就像给应用程序拍 X 光片,可以很自然地把时间和空间两个维度上的信息融合在一张图上。上面函数调用的例子,换成火焰图的展示结果如下。

     

    当我们不想知道应用程序的整个调用流程,只想直观看出哪些代码路径花费的 CPU 时间较多时,火焰图就是一个非常好的选择

    火焰图还可以使用在各种各样的维度,例如内存、I/O 的分析。有些内存可能非常缓慢地泄漏,通过一个内存的火焰图,我们就知道哪些路径申请的内存最多,有了火焰图我们根本不需要分析源代码,也不需要分析整个流程

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  • Android卡顿优化

    2021-11-02 20:00:09
    绘制一帧所花的时间超过16.6ms,APP就会发生掉帧,实际上,在画面显示时,不仅仅和当前帧的数据有关,还跟相邻帧的步长有关系,如果相邻的步长没有规定到一个固定的范围内,用户也会感觉到明显的卡顿而Systrace看不...

    我们知道,当APP进程的UI Thread和Render Thread在接到VSync信号后,绘制一帧所花的时间超过16.6ms,APP就会发生掉帧,实际上,在画面显示时,不仅仅和当前帧的数据有关,还跟相邻帧的步长有关系,如果相邻的步长没有规定到一个固定的范围内,用户也会感觉到明显的卡顿而Systrace看不出来。

     

    工欲善其事必先利其器,我们一般通过以下几种方式分析卡顿。

    SysTrace使用

    1.首先要装Python 2.x的版本,SysTrace脚本不支持Python 3.x版本

    2.cd命令进入到Android SDK下的SysTrace目录下(Users/zzy/Library/Android/sdk/platform-tools/systrace)执行命令:python systrace.py。

    3.滑动要测试的场景即开始trace信息收集,命令行里按回车即开始生成trace.html文件。

    注:抓取时可以配置一些参数,若不选择则默认全部抓取,

    -o: 指定文件输出位置和文件名

    -t: 抓取systrace的时间长度

    -a: 指定特殊进程包名(自己加Label时必须加上)

    trace文件如图:

     其中W、S、A、D键分别表示放大、缩小、左移、右移,红色或黄色的F则表示未能在16毫秒完成绘制的帧,我们可以点击并放大相应区域看到一些跟代码相关的信息,如图:

    Profiler 的使用

    打开Android Studio的Profiler工具,左侧session处选择我们要监控的进程,右侧看板点击CPU,即到如下界面,点击”Record“按钮,即可开始记录绘制:

     手动操作要监控的场景,操作完后,点击”stop“按钮,即生成可分析文件:

    同样,我们依然可以使用W、S、A、D来查看trace文件,找出其中的长耗时方法,如图:

    打开GPU过度绘制

    从手机设置里找到 ”开发者选项“ --》”调试GPU过度绘制“,打开即可查看对应页面是否存在过度绘制的情况。

    原色:没有OverDraw;蓝色:1次OverDraw;绿色:两次OverDraw;粉色:三次OverDraw;红色:四次及四次以上;

    打开GPU呈现模式分析

    从手机设置里找到 ”开发者选项“ -->”GPU呈现模式分析“即可。

    这个工具主要用来反映界面的绘制情况,查看是否存在耗时操作,柱状图的每一根代表一帧,随着界面的滚动,柱状图代表每帧画面所需要的渲染时间,柱子越高表示需要花费时间越长。中间的一根横向绿线是标准线,我们要尽量确保绘制时间在标准线以内。 

    贴一下我们优化前和优化后的效果对比:

    总结卡顿优化点: 

    1. 主线程里频繁的网络请求;
    2. 主线程执行的耗时方法;
    3. UI布局层级太深,或者自定义View的onDraw()中有复杂计算;
    4. 频繁GC,内存抖动,消耗在GC上的时间越长,CPU花在界面绘制的时间就缩短;
    5. JSON转换;
    6. 减少非必须的UI绘制,比如ViewPager的设置预加载Page等;
    7. 频繁使用反射调用
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  • Android卡顿监控

    2020-09-02 13:36:08
    如果想要自己实现一个简单的卡顿监控功能,可以看下这编文章。我们都知道,Android程序 是基于事件驱动的,程序主线程一直在执行Looper的loop,loop的循环不断的读取事件进行处理,没有事件就等待着,退出程序也就...

    一、概述

    如果想要自己实现一个简单的卡顿监控功能,可以看下这篇文章。我们都知道,Android程序 是基于事件驱动的,程序主线程一直在执行Looper的loop,loop的循环不断的读取事件进行处理,没有事件就等待着,退出程序也就退出这个循环。在Looper中,处理消息前后会打印log:

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

    我们给主线程的Looper设置一个Printer,这样可以根据前后打印log的时间来获取事件的处理时长,如果处理时间过长,那就导致不能及时处理下一个事件,自然也就会导致出现卡顿或者ANR,所以当时长超过一定阈值时,我们就记录到日志文件中,从而方便我们排查问题。

    二、代码实现

    下面看看具体的代码实现:

    class BlockCatch(context: Context) {
    
        private val startSymbol = ">>>>> Dispatching"
        private val endSymbol = "<<<<< Finished"
        private val thresholdValue = 600L
        private val collectLogGap = 16L
        private val msgCollectLog = 1
        private val msgEnd = 2
        private val msgBlock = 3
    
        private val handlerThread: HandlerThread = HandlerThread("BlockCatch HandlerThread")
        private val handler: Handler
        private val logFilePath: String = context.externalCacheDir!!.path
    
        private var startTime = 0L
        private var lastFrameTimeNanos: Long = 0
    
        init {
            handlerThread.start()
            handler = object : Handler(handlerThread.looper) {
    
                private val logMap = SparseArray<String>()
                private val countMap = SparseIntArray()
    
                override fun handleMessage(msg: Message) {
                    when (msg.what) {
                        msgCollectLog -> {
                            val stackTrace = Looper.getMainLooper().thread.stackTrace
                            val sb = StringBuilder()
                            stackTrace.forEach {
                                sb.append(it.toString()).append("\n")
                            }
                            val hash = sb.toString().hashCode()
                            val count = countMap.get(hash)
                            if (count == 0) {
                                logMap.put(hash, sb.toString())
                            }
                            countMap.put(hash, count + 1)
                            sendEmptyMessageDelayed(msgCollectLog, collectLogGap)
                        }
                        msgBlock -> {
                            val delay = msg.arg1
                            Log.i("TAG", "msgBlock delay $delay-------- ")
                            val file = File(logFilePath, "BlockCatchLog.txt")
                            val time = System.currentTimeMillis();
                            try {
                                val fileOutputStream = FileOutputStream(file, true)
                                fileOutputStream.write("BlockCatch : time $time delay $delay------>\n".toByteArray())
                                for (i in 0 until logMap.size()) {
                                    val key = logMap.keyAt(i)
                                    val count = countMap.get(key)
                                    if (count > 1) {
                                        fileOutputStream.write(logMap.get(key).toByteArray())
                                        fileOutputStream.write("---count $count \n".toByteArray())
                                    }
                                }
                                fileOutputStream.close()
                            } catch (e: Exception) {
                                e.printStackTrace()
                            } finally {
                                logMap.clear()
                                countMap.clear()
                            }
                        }
                        msgEnd -> {
                            logMap.clear()
                            countMap.clear()
                        }
                    }
                }
            }
            Looper.getMainLooper().setMessageLogging { x ->
                //Log.i("TAG", "looper MessageLogging time ${System.currentTimeMillis()} $x")
                if (x.startsWith(startSymbol)) {
                    handlerStart()
                } else if (x.startsWith(endSymbol)) {
                    handlerEnd()
                }
            }
            Choreographer.getInstance().postFrameCallback(object : Choreographer.FrameCallback {
                override fun doFrame(frameTimeNanos: Long) {
                    Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this)
                    if (lastFrameTimeNanos == 0L) {
                        lastFrameTimeNanos = frameTimeNanos
                    } else {
                        val diff = frameTimeNanos - lastFrameTimeNanos
                        lastFrameTimeNanos = 0
                        if (diff > 17000000) {
                            Log.i("TAG", "Choreographer doFrame diff " + diff / 1000000)
                        }
                    }
                }
            })
        }
    
        private fun handlerStart() {
            startTime = System.currentTimeMillis()
            handler.sendEmptyMessageDelayed(msgCollectLog, collectLogGap)
        }
    
        private fun handlerEnd() {
            handler.removeMessages(msgCollectLog)
            val delay = System.currentTimeMillis() - startTime
            if (delay >= thresholdValue) {
                val msg = Message.obtain()
                msg.arg1 = delay.toInt()
                msg.what = msgBlock
                handler.sendMessage(msg)
            } else {
                handler.sendEmptyMessage(msgEnd)
            }
        }
    }
    
    

    在开始处理事件的时候,记录开始时间,开始收集主线程的栈信息,每间16毫秒收集一次。这样做是因为我们要知道处理消息过程中执行了哪些方法,如果在事件处理结束后,栈已经回退,这样就不知道这中间到底执行了哪个方法。

    因为每16ms就获取一次栈信息,如果一个方法执行的时长有多个16ms,那就会被重复记录多次。我们只需要知道执行了哪些方法,以及方法执行了多少个16ms。这里用 logMap 来保存栈信息,countMap来保存多少个16ms,获取到栈信息后,计算它的hashCode,如果countMap没有这个hashCode的记录就保存到 logMap中,如果有就将它的次数加1。

    在处理事件结束后,用结束时间与开始时间相减,判断是否大于 thresholdValue ,如果小于则表示没有耗时的方法,就清空countMap 和 hashCode 。如果大于,则将 hashCode 里面的内容写到文件中记录下来,完成后情况它们。

    上面的这些操作都在HandlerThread子线程中,因为不能影响到主线程的工作,不然我们自己就成了那个导致卡顿的元凶了。

    使用的话,只需要在Application中初始化就可以了。

    这只是一个简单的监控,还有很多问题,比如无法监听到onKey,onClick方法里面的阻塞。(输入事件由native层调用InputEventSender的dispatchInputEventFinished方法开始处理,此时Looper阻塞在MessageQueue.nativePollOnce,也就是说MessageQueue此时没有消息可处理)

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