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Android卡顿优化

  执行内核态系统调用所消耗的时间 包括 I/O 锁 中断以及其他系统调用的时间

  如果CPU使用率大于60% 表示系统处于繁忙状态 需要进一步分析用户时间和系统时间的比例

  对于普通应用程序 系统时间不会长期高于30% 如果超过 应该进一步检查是否I/O过多 还是其他系统调用问题

  除了需要查看CPU的使用率还需要查看CPU饱和度(线程排队等待CPU的情况 也就是CPU的负载情况)

  CPU饱和度首先和应用的线程数有关 如果启动的线程过多 容易导致系统不断切换执行的线程 把大量的时间浪费在上下文切换 每一次CPU上下文切换都需要刷新寄存器和计数器 至少需要几十纳秒的时间

  通过uptime 命令可以检查 CPU在1分钟 5分钟 和15分钟内的平均负载 比如一个4核的CPU 如果当前平均负载是8 表明每个CPU又来了一个线程在运行 还有一个线程在等待

  另外一个影响CPU饱和度的是线程优先级线程优先级会影响Android系统的调度策略 主要由nice和cgroup类型共同决定nice值越低 抢占CPU时间片的能力越强 当CPU空闲时 线程的优先级对执行效率的影响不会特别明显 但是在CPU繁忙时 影响就非常大

  关于线程优先级 需要注意是否存在高优先级的线程空等低优先级线程,例如主线程等待某个后台线程的锁

  从应用程序的角度看 用户时间 系统时间 等待CPU的调度 都是程序运行花费的时间

  1⃣️instrument获取一段时间内所欲呕函数的调用过程 分析这个过程进一步分析优化的点

  2⃣️sample有选择性或者采用抽样的方式观察某些函数的调用过程 分析可疑点

  属于instrument可以查看整个过程有哪些函数调用 但是本身性能开销大

  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卖点代码 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

  1⃣️ 需要自己刷ROM 并且当前只支持Nexus 6P 或者对应的模拟器

  生成的是符合Chrome tracing规范的HTML文件 可以通过脚本来实现两个功能:

  2⃣️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

  利用了Linux的ftrace调试工具 相当于在系统各个位置添加了一些性能探针

  只能监听特定系统调用的耗时情况 所以属于sample类型 性能开销很低 不支持应用程序代码的耗时分析

  总结 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

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  真巧 文/琅月 我从远方赶来, 恰好你也在。 秋风扰乱人生, 却吹不散我的微笑。 我心怀艾草, 眼里的红叶还在燃烧。 请不要像林中树一样深沉, 看我头置簪花啊, 一路走来一路盛开。 (2018.11.12)

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