背景

应用性能监控和性能优化一直是老生常谈的话题，很多大厂都有专门的团队在做，腾讯就做了一款性能监控的框架matrix，且已经开源，对于个人而言，这是一次绝佳的学习机会，像如何做到启动耗时的计算，就要去了解App的启动过程，系统函数如何被调用，被调用的顺序又是什么等等吧，这次内容即将从matrix框架的各个方面进行一一展开，弄清楚到底是怎么监控的，且深入到代码的实现来看清本质。对于公司而言，这也是公司搭建线上性能监控平台过程中，打下了坚实且稳定的基础，虽然市面上已经有toB的APM性能监控平台，毕竟是收费的嘛，当然还考虑到如果花了钱还不满意，那岂不是得不偿失，所以不如自己做，毕竟我们做技术的，喜欢确定性，喜欢稳定的接口，而不是不断变化的不确定性。

APM简介

APM全称（Application Performance Management）应用性能管理，从整个开发流程来看APM，如图是我们开发的大致流程
在开发阶段，我使用各种工具或者第三方SDK来监控内存泄漏如LeakCanary，还有我们熟悉的TrackView耗时分析工具，在编译阶段，通过Gradle代码插桩可以统一实现埋点等功能，当然也可以通过代码插桩做函数的耗时统计。测试阶段应该也有体现，这我没有想好，跳过，在灰度发布阶段我们收集到了数据后，做统计，统计出需要优化的方方面面，最终交给开发做优化。可见APM在整个开发过程中举足轻重。

为什么大厂都有APM平台

• 当然最主要的原因是我们要交付高质量的应用，需要一些手段来提高应用质量，那么APM就提供了一系列的方式方法来高效的捕捉问题，最终解决问题，提高体验。
• 团队规模变大，越来越多的组织都需要做性能监控，这个团队做了个内存分析监控，那个团队做了个启动耗时监控，那么也是为了统一技术栈，减少其他团队的学习和研究成本，那么统一出一个APM性能监控平台，就显得异常重要，有句老话说的好，闻道有先后，术业有专攻，专业的团队干专业的事儿，这也是统一出APM的另一个原因

APM性能监控的指标

首先我们来看下性能指标，或者叫用户体验标准，大家都在讲性能监控，都在做性能优化，那么什么样子的数据才是合格的呢？详细请看如下链接：
软件绿色联盟应用体验标准3.0——性能标准

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Matrix 简介

了解了APM之后，接下来看一下APM具体实现之一Matrix的介绍：
Matrix 是一款微信研发并日常使用的应用性能接入框架，支持iOS, macOS和Android。 Matrix 通过接入各种性能监控方案，对性能监控项的异常数据进行采集和分析，输出相应的问题分析、定位与优化建议，从而帮助开发者开发出更高质量的应用。
针对Android系统：
Matrix-android 监控范围包括：应用安装包大小，帧率变化，启动耗时，卡顿，慢方法，SQLite 操作优化，文件读写，内存泄漏等等。
从官方文档来看，**Matrix-android 几乎涵盖了所有的性能指标检测功能，目前主要是分了五大模块，如下图所示：

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• APK Checker: 针对 APK 安装包的分析检测工具，根据一系列设定好的规则，检测 APK 是否存在特定的问题，并输出较为详细的检测结果报告，用于分析排查问题以及版本追踪
• Resource Canary: 基于 WeakReference 的特性和 Square Haha 库开发的 Activity 泄漏和 Bitmap 重复创建检测工具
• Trace Canary: 监控界面流畅性、启动耗时、页面切换耗时、慢函数及卡顿等问题
• SQLite Lint: 按官方最佳实践自动化检测 SQLite 语句的使用质量
• IO Canary: 检测文件 IO 问题，包括：文件 IO 监控和 Closeable Leak 监控

框架特性

与常规的 APM 工具相比，Matrix 拥有以下特点：

APK Checker

• 具有更好的可用性：JAR 包方式提供，更方便应用到持续集成系统中，从而追踪和对比每个 APK 版本之间的变化
• 更多的检查分析功能：除具备 APKAnalyzer 的功能外，还支持统计 APK 中包含的 R 类、检查是否有多个动态库静态链接了 STL 、搜索 APK 中包含的无用资源，以及支持自定义检查规则等
• 输出的检查结果更加详实：支持可视化的 HTML 格式，便于分析处理的 JSON ，自定义输出等等

Resource Canary

• 分离了检测和分析部分，便于在不打断自动化测试的前提下持续输出分析后的检测结果
• 对检测部分生成的 Hprof 文件进行了裁剪，移除了大部分无用数据，降低了传输 Hprof 文件的开销
• 增加了重复 Bitmap 对象检测，方便通过减少冗余 Bitmap 数量，降低内存消耗

Trace Canary

• 编译期动态修改字节码, 高性能记录执行耗时与调用堆栈
• 准确的定位到发生卡顿的函数，提供执行堆栈、执行耗时、执行次数等信息，帮助快速解决卡顿问题
• 自动涵盖卡顿、启动耗时、页面切换、慢函数检测等多个流畅性指标

SQLite Lint

• 接入简单，代码无侵入
• 数据量无关，开发、测试阶段即可发现SQLite性能隐患
• 检测算法基于最佳实践，高标准把控SQLite质量*
• 底层是 C++ 实现，支持多平台扩展

IO Canary

• 接入简单，代码无侵入
• 性能、泄漏全面监控，对 IO 质量心中有数
• 兼容到 Android P

目的

此次分析的主要目的是从源码的角度，刨根问底，还原本质，弄清楚所有性能监控的原理，另一方面目的也是我们公司内部准备基于它搭建一个完整的线上性能监控平台，将产生的数据可视化，通过数据的统计和筛选找到最需要做优化的点，这样有利于公司对线上App的把控，间接提高用户体验，同样也能影响到开发者，开发出更高质量的应用。

分析方法

• 源码阅读分析

首先通过对源码的解读，了解实现过程，了解细节处理等。

• 代码实践

实践是最好的老师，主要是想到学以致用，我们能否写一个简易版的监控，并通过真实的场景模拟，来辅助我们更加深刻的理解。

这次分享的系列内容包括

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大致就是以上8大模块，一一做详细的阐述和分析。具体链接如下：

以上会以单独的一篇内容做分享。每一篇更加注重细节和实践，但仔细想一想，如果一上来就到细节分析，仿佛不利于我们的理解，所以我也准备了框架的整体分析，从整体到局部，从局部到细节，从细节到实践。

Matrix的框架结构

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项目中主要分为三种Lib形式，包括C、Java、Android

• apk-canary Jar包形式，不牵扯android相关API，对java项目commons有依赖关系。
• trace-canary 安卓依赖包形式，主要依赖android-lib
• resource-canary 文件目录，目下三个项目一个基础依赖canary-common 一个android依赖包canary-android，一个canary-analyzer java项目用来分析activity内存泄漏，重复bitmap，堆分析等。
• io-canary Android包，依赖android-commons android-lib ，分析IO流的泄漏等
• sqlite-lint-android Android包，依赖的C++模块，代码在同级目录的src中
• gradle-plugin gradle自定义插件，这里就是我们在项目中需要引用的插件源码，它依赖于arsutil java项目，依赖该插件如下图所示：

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整体来看，我没有很详细的介绍每个lib的功能和内容，后续源码解读中会一一提到。

Matrix的目录结构

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结合上面的框架结构图，基本可以不用解释了吧。话不多说，我们再深入一些，看下项目的类结构设计。

Matrix的类结构

通过类的结构图，我们可以清晰的看到框架的代码组织结构，请看图：
我们发现几个点：

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• IPlugin 定义了插件的行为，开始，暂停，销毁，初始化，获取tag标志等等。
• 插件收集的问题通过PluginListener汇集，且依赖了接口，并没有依赖实现类DefaultPluginListener
• 一共实现了四个插件，Trace、SQLiteLint、Resource、IOCanary。
• Matrix聚合类通过Builder模式创建，并管理所有插件，如startAllPlugins、stopAllPlugins等等。

其实并没有大家想象的那么复杂，很简单的实现，并没有什么晦涩难懂之处，其实难的在后面。

总结

简单做个回顾，这期内容，从了解背景开始，我们对APM有了一定的理解，并引出Matrix框架，列出了它的功能和特点，最后我们制定了分析的方法和内容，然后从全局的角度看一下Matrix的框架结构设计，以及类的结构设计。这样有利于我们从整体到局部的学习。接下来我们就可以去关注细节，针对每一个插件的功能，接口定义的方法，一个个去翻源码，看下到底是怎么样的实现，才能做到监控的，期待ing。