前言
Sonic 官网 https://sonic-cloud.cn
Sonic 前不久正努力探索移动设备性能监控的方案，在不少用户催促下，还是把 iOS 和安卓的性能监控初版做出来了。
安卓
主要使用 sonic-android-supply 插件进行捕获。（路过觉得不错的话，不妨点个 star）
目前捕获的性能指标：
System:
- CPU 占用率
- Mem 占用率
- FPS
- 线程数
各指标大家可能参考的文章都比较多了，这里稍微说下 FPS 与 Jank。
FPS 目前用的比较多的是 SurfaceFlinger 和 gfxinfo。SurfaceFlinger 的话，我们要先清除旧的记录
dumpsys SurfaceFlinger --latency-clear
然后我们要找出我们应用的顶层 Activity
lines, err = client.OpenShell(
fmt.Sprintf("dumpsys SurfaceFlinger --latency '%s'", activity))
将会打印最后 128 帧的数据，这里有几个注意事项
我们获得的数据有可能长这样
16954612
7657467895508 7657482691352 7657493499756
7657484466553 7657499645964 7657511077881
7657500793457 7657516600576 7657527404785
也可能是这样
16954612
0 0 0
0 0 0
7657500793457 7657516600576 7657527404785
还可能有超过 1e6 的数据存在，所以有不同情况需要去筛选。
至于 gfxinfo 就粗暴很多，但是要先前往开发者模式打开 GPU 呈现
lines, err := client.OpenShell(
fmt.Sprintf("dumpsys gfxinfo %s | grep '.*visibility=0' -A129 | grep Draw -A128 | grep 'View hierarchy:' -B129", pid))
如果成功获取，那么输出大概长这样
Draw Prepare Process Execute
3.01 6.12 1.63 0.98
.....
一帧的耗时就是
total := render.Draw + render.Prepare + render.Process + render.Execute
如果总耗时超过 16.67，那么计算为一次 vsync
最后 fps 就是
frameCount * 60 / (frameCount + vsyncCount)
当然 gfxinfo 的坑比较多，兼容性问题也不少，所以我们默认优先 SurfaceFlinger，如果拿不到数据再走 gfxinfo 的逻辑。
iOS
iOS 主要使用 sonic-ios-bridge 也就是 sib 进行捕获
- 系统总 CPU 使用率与明细
- 系统内存占用
- 系统 FPS
- 系统 GPU
- 系统 Disk
- 系统网络上下
- CPU 占用率
- Mem 占用率
- Process 网络状态
sib 就不用说了，与 tidevice、py-ios-device 等前辈的开源项目类似，使用 instruments 协议获取设备的性能数据，跟 Xcode 的 instruments 工具获取性能一致。（但是连 xcode 的 instruments 工具拿的数据都有 swap 虚拟内存超级大的情况，所以暂时还不知道这个数据是什么意思）
未来展望
目前性能数据仅仅满足简单需求，后续会继续在无侵入式上努力获取更多有效性能数据。当然也在研究侵入式 SDK 性能数据的获取，希望能更好的服务移动领域的性能测试。
