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本篇文章将继续以下两个内容来介绍启动速度与执行效率优化:
- [StrictMode 详解]
- [Systrace和TraceView]
一 StrictMode 详解
1.1 如何启用 StrictMode
我们通常在 Activity 或者自定义的Application类中启动 StrictMode,代码如下:
注意:我们只需要在app的开发版本下使用 StrictMode,线上版本避免使用 StrictMode,随意需要通过 诸如 DEVELOPER_MODE 这样的配置变量来进行控制。
下面我们举几个例子来说明 StrictMode 是如何发挥作用的。
代码1:
在这里例子中,我们在主线程(UI线程)中执行了网络请求,ThreadPolicy 策略中的 detectAll()
方法 包含而来对这类违规操作的检查,同时我们通过penaltyDialog()
和 penaltyLog()
两个方法将违规信息提示给开发者。
在运行这段代码是,我们会看到下图中的对话框提示:
在LogCat 中我们会看到这样的日志信息:
1.2 StrictMode 详解
StrictMode 通过策略方式来让你自定义需要检查哪方面的问题。 主要有两中策略,一个时线程方策略(ThreadPolicy),一个是VM方面的策略(VmPolicy)。
-
ThreadPolicy 主要用于发现在UI线程中是否有读写磁盘的操作,是否有网络操作,以及检查UI线程中调用的自定义代码是否执行得比较慢。
-
VmPolicy,主要用于发现内存问题,比如 Activity内存泄露, SQL 对象内存泄露, 资源未释放,能够限定某个类的最大对象数。
1.3 ThreadPolicy 详解
StrictMode.ThreadPolicy.Builder 主要方法如下:
-
detectNetwork() 用于检查UI线程中是否有网络请求操作,上面的代码的就是网络请求违规的问题。
-
detectDiskReads() 和 detectDiskReads() 是磁盘读写检查,触发时会打印出如下日志(以 detectDiskReads() 为例):
- detectCustomSlowCalls() 主要用于帮助开发者发现UI线程调用的那些方法执行得比较慢,要和
StrictMode.noteSlowCall
配合使用,StrictMode.noteSlowCall
只有通过StrictMode.noteSlowCall
用来标记“可能会”执行比较慢的方法,只有标记过的方法才能被检测到,日志中会记录方法的执行时间(比如 ~duration=2019 ms)。看下面的例子:
代码2:
在logcat 中我们只能看到和方法 slowCall_2()
(因为通过StrictMode.noteSlowCall()
标记过)相关的日志:
当然你也可以在其他线程中使用 detectCustomSlowCalls(),但是没有什么实际意义,也看不到方法执行时间,比如:
日志输出如下:
-
penaltyDeath(),当触发违规条件时,直接Crash掉当前应用程序。
-
penaltyDeathOnNetwork(),当触发网络违规时,Crash掉当前应用程序。
-
penaltyDialog(),触发违规时,显示对违规信息对话框。
-
penaltyFlashScreen(),会造成屏幕闪烁,不过一般的设备可能没有这个功能。
-
penaltyDropBox(),将违规信息记录到 dropbox 系统日志目录中(/data/system/dropbox),你可以通过如下命令进行插件:
会得到如下的信息:
- permitCustomSlowCalls()、permitDiskReads ()、permitDiskWrites()、permitNetwork: 如果你想关闭某一项检测,可以使用对应的permit*方法。
1.4 VMPolicy 详解
- detectActivityLeaks() 用户检查 Activity 的内存泄露情况,比如下面的代码:
我们反复旋转屏幕就会输出如下信息(重点在 instances=4; limit=1 这一行):
这时因为,我们在Activity中创建了一个Thread匿名内部类,而匿名内部类隐式持有外部类的引用。而每次旋转屏幕是,Android会新创建一个Activity,而原来的Activity实例又被我们启动的匿名内部类线程持有,所以不会释放,从日志上看,当先系统中该Activty有4个实例,而限制是只能创建1各实例。我们不断翻转屏幕,instances 的个数还会持续增加。
- detectLeakedClosableObjects() 和 detectLeakedSqlLiteObjects(),资源没有正确关闭时回触发,比如下面的代码:
会产生如下异常信息:
detectLeakedSqlLiteObjects() 和 detectLeakedClosableObjects()的用法类似,只不过是用来检查 SQLiteCursor 或者 其他 SQLite 对象是否被正确关闭。
- detectLeakedRegistrationObjects() 用来检查 BroadcastReceiver 或者 ServiceConnection 注册类对象是否被正确释放,看下面的代码
输入信息如下:
正确做法应该是在 onDestroy() 方法中将 receiver 释放掉:
- setClassInstanceLimit(),设置某个类的同时处于内存中的实例上限,可以协助检查内存泄露。比如下面的代码:
日志信息如下:
注意:上面的异常一般都在GC之后抛出,如果测试的时候没有现象,可以多翻转几次屏幕,或者通过DDMS工具手动触发一下。
二、Systrace和TraceView
2.1.Systrace的介绍
Systrace是Android4.1中新增的性能数据采样和分析工具。它可帮助开发者收集Android关键子系统(如Surfaceflinger、WindowManagerService等Framework部分关键模块、服务)的运行信息,从而帮助开发者更直观的分析系统瓶颈,改进性能。
Systrace的功能包括跟踪系统的I/O操作、内核工作队列、CPU负载以及Android各个子系统的运行状况等。在Android平台中,它主要由3部分组成:
1.内核部分:Systrace利用了Linux Kernel中的ftrace功能。所以,如果要使用Systrace的话,必须开启kernel中和ftrace相关的模块。
2.数据采集部分:Android定义了一个Trace类。应用程序可利用该类把统计信息输出给ftrace。同时,Android还有一个atrace程序,它可以从ftrace中读取统计信息然后交给数据分析工具来处理。
3.数据分析工具:Android提供一个systrace.py(python脚本文件,位于Android SDK目录/tools/systrace中,其内部将调用atrace程序)用来配置数据采集的方式(如采集数据的标签、输出文件名等)和收集 ftrace统计数据并生成一个结果网页文件供用户查看。
从本质上说,Systrace是对Linux Kernel中ftrace的封装。应用进程需要利用Android提供的Trace类来使用Systrace。
2.2.Systrace跟蹤代碼
(1).应用层代码添加systrace跟踪方式:
Trace.beginSection(“TEST”);
Trace.endSection();
(2).framework的java层代码添加systrace跟踪方式:
Trace.traceBegin(Trace.TRACE_TAG_VIEW, “performTraversals”);
Trace.traceEnd(Trace.TRACE_TAG_VIEW);
也可以使用:
ATRACE_BEGIN(“TEST”);
ATRACE_END();
(3).framework的native代码添加systrace跟踪方式:
ATRACE_INIT();
ATRACE_CALL();
2.3.Systrace的运行方式
用ADT工具在Eclipse里运行:
點擊下圖紅圈的啟動按鈕,就會彈出右邊的Android System Trace設置面板。
2.4.Systrace數據分析
當Systrace运行之後,將記錄系統預定的跟蹤數據,生成一個html文件,如图:
2.5.Systrace使用示例
Android流畅程度性能分析:
(1).將幾台鏈接Eclipse之後,按照上頁所述,打開Android System Trace設置面板。
(2).如果要測試介面流暢度,我们一般只关注图形性能。因此必須选择Graphics和View(还有其他很多选项,如果是在做音频处理或者视频播放的分析测试话,可以选择其他选项)。
(3).确认运行之后,滚滑要测试的介面,记录跟蹤時間,之后我们會得到一个html页面。
(4).打开html页面后,页面中显示了系统运行情况的概述圖;欲查看具體數據可以通过WASD快捷鍵来完成,W/S 放大/缩小 A/D 左移/右移。
(5).在页面中有一个surfaceFlinger模塊, 此模塊是负责绘制Android应用程序UI的服务,此區域如果出现空档,一种情況是没有操作或者滑动到头,没东西需要绘制,这种属于正常;另一种情況就是有问题存在,有其他操作引起时间过长。
(6).在分析局域,放大后就能看到具体的函數執行情况,点击后能看到每个部分所使用的时间。比如deliverInputEvent是系统提供的触摸事件;performTraversals是开始布局并且绘画显示画面的过程;draw是绘画的过程;对于一个 listview,如果deliverInputEvent过长,很有可能是在adapter中的getView方法中处理时间过长导致。 所以通过Systrace的数据,可以大体上的发现是否存在性能问题。但如果要知道具体情况,就需要用到另外一个工具。
2.6.TraceView的介绍
通过Systrace分析数据,可以大体上发现是否存在性能问题。但如果要知道具体情况,就需要用到另外一个工具
TraceView是android的一个可视化的调试工具。借助它,你可以具体了解你的代码在运行时的性能表现。它能帮你更好了解到代码运行过程的效率,进而改善代码,提高你应用的体验。 同時TraceView是Android平台特有的数据采集和分析工具,它主要用于分析Android中应用程序的hotspot。让我们了解我们要跟踪的程序的性能,并且能具体到method
Traceview的作用:
(1). 查看跟踪代码的执行时间,分析哪些是耗时操作。
(2). 可以用于跟踪方法的调用,尤其是Android Framework层的方法调用关系。
(3). 可以方便的查看线程的执行情况,某个方法执行时间、调用次数、在总体中的占比等,从而定位性能点。
2.7.TraceView的運行方式
手動運行:
在开始调试的地方,如Activity的onCreate函数,
添加Debug.startMethodTracing("tracefilename");
结束调试的地方,如Activity的onStop函数,
添加Debug.stopMethodTracing();
之后运行你的app一段时间并退出,会在sd卡根目录生成tracefilename.trace这个log文件,记录这段时间内的运行信息。
将日志文件pull到PC端,cmd到android sdk tools文件夹内(或绑定sdk tools目录到系统path内),运行traceview tracefilename.trace即可打开TraceView分析界面。
使用DDMS:
打开devices窗口,选择某个进程,点击右上角的start method profilingddms trace,运行app一段时间后,再点击已变成stop method profiling的该按钮。eclipse会自动弹出debug的标签(可通过菜单File->save as保存数据)。界面如下:
注:这种方式不需要修改代码,所以对于没有源码的程序同样可以进行排查。同时可以方便的进行全局性能排查。
2.8.TraceView的數據分析
Timeline Panel(时间线面板) :
Timeline Panel又可细分为左右两个Pane:
(1).左边Pane显示的是测试数据中所采集的线程信息。如圖,本次测试数据采集了main线程,两个Binder线程和其它系统辅助线程(例如GC线程等)的信息。
(2).右边Pane所示为时间线,时间线上是每个线程测试时间段内所涉及的函数调用信息。这些信息包括函数名、函数执行时间等。如圖,main线程对应行的的内容非常丰富,而其他线程在这段时间内干得工作则要少得多。
(3).开发者可以在时间线Pane中移动时间线纵轴。纵轴上边将显示当前时间点中某线程正在执行的函数信息。
Profile Panel(分析面板):
分析面板主要展示了某个线程(先在Timeline Panel中选择线程)中各个函数调用的情况,包括CPU使用时间、调用次数等信息。而这些信息正是查找hotspot的关键依据。点击某个方法可以查看在对应线程上的执行时间区域,并会显示其父方法及子方法。
Profile Panel各列信息作用说明 如下:
2.9.TraceView使用示例
通常,查找hotspot包括两种类型的函数:
第一类是调用次数不多,但每次调用却需要花费很长时间的函数。
方法:在Profile Panel中,选择按Cpu Time/Call进行降序排序(从上之下排列,每项的耗费时间由高到低),如上圖所示。展開函數,我們发现getStringsToShow在 Incl Cpu Time %一列中占据了63.3%,它是onCreate子函数耗费时间最长的,而且Calls+Recur Calls/Total列显示其调用次数为1,即它仅仅被调用一次了。这个函数是应用程序实现的,所以极有可能是一个潜在的Hotspot。
通常,查找hotspot包括两种类型的函数:
第二类是那些自身占用时间不长,但调用却非常频繁的函数。
方法:点击Call/Recur Calls/Total列头,使之按降序排列。关注点放在那些调用频繁并且占用资源较多的函数。如上 圖所示。红框处有两个重载的MyMD5.getHashString函数调用,它们各运行了368次,而且占用的CPU时间百分比达到了31.8%和53.2%。很显然,这2处调用就是hotspot,有优化的余地 。
2.10.結論
如今Android系統日趨穩定,存儲容量也越來越大,對源碼質量的要求也不斷降低。但是很多開發工程師在開發的過程中不注重代碼質量,不考慮系統性能和用戶體驗,因此開發出的產品往往性能低下,用戶體驗機差。
為了很好的驗證產品的性能,目前有很多工具可以用來分析測試Android的性能,比如:dumpsys、Systrace、TraceView、Update Threads(更新线程)、Update Heap(更新堆)、Allocation Tracker(分配跟踪器)等工具,這裡我們僅僅介紹了其中兩個。
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参考:
https://blog.csdn.net/meegomeego/article/details/45746721
https://blog.csdn.net/xiyangyang8/article/details/50545707
结束语
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