卡顿优化(下)

1. 消息队列

基于消息队列实现,通过替换 Looper 的 Printer 实现。

Looper

问题:线上开启这个监控模块,快速滑动时平均帧率起码降低 5 帧,上图中所示的大量字符串拼接导致性能损耗严重。

参考 BlockCanary

另一个方案:可以通过一个监控线程,每隔 1 秒向主线程消息队列的头部插入一条空消息。假设 1 秒后这个消息没有被主线程消费掉,说明阻塞消息运行的时间在 0 ~ 1 秒之间。如果我们需要监控 3 秒卡顿,那么在第 4 次轮询中头部消息依然没有被消费的话,就可以确定主线程出现了一次 3 秒以上的卡顿。

监控线程

2. 插桩

基于消息队列的卡段监控并不准确,正在运行的函数有可能并不是真正耗时的函数。

假设一个消息循环里面顺序执行了 A、B、C 三个函数,当整个消息执行超过 3 秒时,因为函数 A 和 B 已经执行完毕,只能得到的正在执行的函数 C 的堆栈,事实上它可能并不耗时。

卡顿函数

能否直接利用 Android Runtime 函数调用的回调事件,做一个自定义的 Traceview++ 呢?可以拿到整个卡顿过程所有运行函数的耗时,可以明确知道其实函数 A 和 B 才是造成卡顿的主要原因。

Traceview++

可以在函数入口和出口加入耗时监控代码,但是需要考虑的细节很多。

  • 避免方法数暴增。
    在函数的入口和出口应该插入相同的函数,在编译时提前给代码中每个方法分配一个独立的 ID 作为参数。

  • 过滤简单的函数
    过滤一些类似 return 、i++ 这样的简单函数,并且支持黑名单配置。对一些调用非常频繁的函数,需要添加到黑名单中来降低整个方案对性能的损耗。

插桩

参考腾讯开源库 matrix

不管我们使用哪种卡顿监控方法,最后都可以得到卡顿时的堆栈和当时 CPU 运行的一些信息。大部分卡顿问题都比较好定位,例如主线程执行一个耗时任务,读一个非常大的文件或者是执行网络请求等。

3. 其他监控

  1. 帧率

业界都使用 Choreographer 来监控应用的帧率,需要排除掉没有操作的情况,只在**界面存在绘制的时候才做统计。

可以通过 addOnDrawListener 实现:

getWindow().getDecorView().getViewTreeObserver().addOnDrawListener

对用户来说,感觉最明显的是连续丢帧情况,将连续丢帧超过 700 毫秒定义为冻帧,也就是连续丢帧 42 帧以上。

因此可以统计冻帧率。冻帧率就是计算发生冻帧时间在所有时间的占比。

  1. 生命周期监控

Activity、Service、Receiver 组件生命周期的耗时和调用次数也是我们重点关注的性能问题。例如,Acitivity 的 onCreate() 不应该超过1秒。

life

每个组件各个生命周期的调用次数也是非常有参考价值指标的,可以查看是否频繁的拉起某个组件。

  1. 线程监控

Java 线程管理令人头疼,应用启动已经创建了大量线程,而且大部分线程都没有经过线程池管理,另一方面某些线程优先级或者活跃程度比较高,占用了过多的 CPU,这会降低主线程 UI 响应能力,我们需要对这些线程做重点的优化。

对于 Java 线程,总的来说需要监控以下两点

  • 线程数量。需要监控线程数量的多少,以及创建线程的方式。例如有没有使用我们特有的线程池,这块可以通过 got hook 线程的 nativeCreate() 函数,主要用于进行线程收敛、也就是减少线程数量。
  • 线程时间。监控线程的用户时间 utime、系统时间 stime 和优先级。主要看哪些线程 utime + stime 时间比较多,占用了过多的 CPU。


    thread time

导致卡顿的原因会有很多,比如函数非常耗时、I/O 非常慢、线程间的竞争或者锁等。其实很多时候卡顿问题并不难解决,相比较解决来说,更困难的是如何快速发现这些卡顿点,以及通过更多的辅助信息找到真正的卡顿原因。

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