iOS 性能监控方案(上篇)

结尾害有一丢丢,请看下篇

iOS 性能监控方案(上篇)

  • 作者:敖志敏

  • 本文为原创文章,转载请注明作者及出处

为什么写这篇文章?

随着移动互联网向纵深发展,用户变得越来越关心应用的体验,开发者必须关注应用性能所带来的用户流失问题。

统计,有十种应用性能问题危害最大,分别为:连接超时、闪退、卡顿、崩溃、黑白屏、网络劫持、交互性能差、CPU 使用率问题、内存泄露、不良接口。

开发者难以兼顾所有的性能问题,而在传统的开发流程中,我们解决性能问题的方式通常是在得到线上用户的反馈后,再由开发人员去分析引发问题的根源。

显然,凭借用户的反馈来得知应用的性能问题这种方式很原始,也很不高效,它使得开发团队在应对应用性能问题上很被动;所以寻找一种更专业和高效的手段来保障应用的性能就变得势在必行。性能监控 SDK 的定位就是帮助开发团队快速精确地定位性能问题,进而推动应用的性能和用户体验的提升。

这篇文章是我在开发 iOS 性能监控平台 SDK 过程前期的调研和沉淀。主要会探讨在 iOS 平台下如何采集性能指标,文章分为上篇和下篇两个部分,上篇包括 CPU 占用率、内存使用情况、FPS、冷启动、热启动时间,耗电量基础性能指标,而网络监控是一个端到端的技术,是性能监控最重要的一部分,所以单独将网络监控放在下篇介绍。

文章会剖析每一项性能指标的具体实现方式,SDK 的实现会有一定的技术难度,这也是我为什么写这篇文章的原因,我希望能够将开发过程中的一些心得和体会记录下来,同时后续我会将实现 SDK 中与业务无关的实现细节开源出来,希望能对读者有所帮助。

项目名称的来源

我们团队将 Wedjat(华狄特) 作为项目的代号,取自古埃及神话中鹰头神荷鲁斯的眼睛,荷鲁斯是古埃及神话中法老的守护神,他通常被描绘成「隼头人身」的形象,最常见的代表符号是一只眼睛,该眼也被称之为「荷鲁斯之眼」,象征着「正义之眼」,严厉、公正、铁面无私,一切公开或私人的行为,都逃不过他的法眼。

他不但是光明和天堂的象征,最早还是一位生育万物的大神,每天在尼罗河上巡视他的子民。Wedjat 的寓意恰好与我们性能监控 SDK 的愿景相契合,所以很适合作为这个项目的代号。

荷鲁斯之眼又称真知之眼、埃及乌加眼,是一个自古埃及时代便流传至今的符号,也是古埃及文化中最令外人印象深刻的符号之一。荷鲁斯之眼顾名思义,它是鹰头神荷鲁斯的眼睛。荷鲁斯的右眼象征完整无缺的太阳,依据传说,因荷鲁斯战胜赛特,右眼有着远离痛苦,战胜邪恶的力量,荷鲁斯的左眼象征有缺损的月亮,依据传说,荷鲁斯后来将左眼献给欧西里斯,因而左眼亦有分辨善恶、捍卫健康与幸福的作用,亦使古埃及人也相信荷鲁斯的左眼具有复活死者的力量。

CPU

A CPU chip is designed for portable computers, it is typically housed in a smaller chip package, but more importantly, in order to run cooler, it uses lower voltages than its desktop counterpart and has more “sleep mode” capability. A mobile processor can be throttled down to different power levels or sections of the chip can be turned off entirely when not in use. Further, the clock frequency may be stepped down under low processor loads. This stepping down conserves power and prolongs battery life.

CPU 移动设备最重要的计算资源,设计糟糕的应用可能会造成 CPU 持续以高负载运行,一方面会导致用户使用过程遭遇卡顿;另一方面也会导致手机发热发烫,电量被快速消耗完,严重影响用户体验。

如果想避免出现上述情况,可以通过监控应用的 CPU 占用率,那么在 iOS 中如何实现 CPU 占用率的监控呢?事实上,学习过操作系统课程的读者都了解线程是调度和分配的基本单位,而应用作为进程运行时,包含了多个不同的线程,显然如果我们能获取应用的所有线程占用 CPU 的情况,也就能知道应用的 CPU 占用率。

iOS 是基于 Apple Darwin 内核,由 kernel、XNU 和 Runtime 组成,而 XNU 是 Darwin 的内核,它是“X is not UNIX”的缩写,是一个混合内核,由 Mach 微内核和 BSD 组成。Mach 内核是轻量级的平台,只能完成操作系统最基本的职责,比如:进程和线程、虚拟内存管理任务调度、进程通信和消息传递机制。其他的工作,例如文件操作和设备访问,都由 BSD 层实现。

iOS 性能监控方案(上篇)

上图是权威著作《OS X Internal: A System Approach》给出的 Mac OS X 中进程子系统组成的概念图,与 Mac OS X 类似,iOS 的线程技术也是基于 Mach 线程技术实现的,在 Mach 层中 thread_basic_info 结构体提供了线程的基本信息。

struct thread_basic_info {
        time_value_t    user_time;      /* user run time */
        time_value_t    system_time;    /* system run time */
        integer_t       cpu_usage;      /* scaled cpu usage percentage */
        policy_t        policy;         /* scheduling policy in effect */
        integer_t       run_state;      /* run state (see below) */
        integer_t       flags;          /* various flags (see below) */
        integer_t       suspend_count;  /* suspend count for thread */
        integer_t       sleep_time;     /* number of seconds that thread
                                           has been sleeping */
};

任务(task)是一种容器(container)对象,虚拟内存空间和其他资源都是通过这个容器对象管理的,这些资源包括设备和其他句柄。严格地说,Mach 的任务并不是其他操作系统中所谓的进程,因为 Mach 作为一个微内核的操作系统,并没有提供“进程”的逻辑,而只是提供了最基本的实现。不过在 BSD 的模型中,这两个概念有1:1的简单映射,每一个 BSD 进程(也就是 OS X 进程)都在底层关联了一个 Mach 任务对象。

上面引用的是《OS X and iOS Kernel Programming》对 Mach task 的描述,Mach task 可以看作一个机器无关的 thread 执行环境的抽象

一个 task 包含它的线程列表。内核提供了 task_threads API 调用获取指定 task 的线程列表,然后可以通过 thread_info API 调用来查询指定线程的信息,thread_info API 在 thread_act.h 中定义。

kern_return_t task_threads
(
  task_t target_task,
  thread_act_array_t *act_list,
  mach_msg_type_number_t *act_listCnt
);

task_threads 将 target_task 任务中的所有线程保存在 act_list 数组中,数组中包含 act_listCnt 个条目。

kern_return_t thread_info
(
  thread_act_t target_act,
  thread_flavor_t flavor,
  thread_info_t thread_info_out,
  mach_msg_type_number_t *thread_info_outCnt
);

thread_info 查询 flavor 指定的 thread 信息,将信息返回到长度为 thread_info_outCnt 字节的 thread_info_out 缓存区中,

有了上面的铺垫后,得到获取当前应用的 CPU 占用率的实现如下:

#import #import float cpu_usage()
{
    kern_return_t kr;
    task_info_data_t tinfo;
    mach_msg_type_number_t task_info_count;

    task_info_count = TASK_INFO_MAX;
    kr = task_info(mach_task_self(), TASK_BASIC_INFO, (task_info_t)tinfo, &task_info_count);
    if (kr != KERN_SUCCESS) {
        return -1;
    }

    task_basic_info_t      basic_info;
    thread_array_t         thread_list;
    mach_msg_type_number_t thread_count;

    thread_info_data_t     thinfo;
    mach_msg_type_number_t thread_info_count;

    thread_basic_info_t basic_info_th;
    uint32_t stat_thread = 0; // Mach threads

    basic_info = (task_basic_info_t)tinfo;

    // get threads in the task
    kr = task_threads(mach_task_self(), &thread_list, &thread_count);
    if (kr != KERN_SUCCESS) {
        return -1;
    }
    if (thread_count > 0)
        stat_thread += thread_count;

    long tot_sec = 0;
    long tot_usec = 0;
    float tot_cpu = 0;
    int j;

    for (j = 0; j < (int)thread_count; j++)
    {
        thread_info_count = THREAD_INFO_MAX;
        kr = thread_info(thread_list[j], THREAD_BASIC_INFO,
                         (thread_info_t)thinfo, &thread_info_count);
        if (kr != KERN_SUCCESS) {
            return -1;
        }

        basic_info_th = (thread_basic_info_t)thinfo;

        if (!(basic_info_th->flags & TH_FLAGS_IDLE)) {
            tot_sec = tot_sec + basic_info_th->user_time.seconds + basic_info_th->system_time.seconds;
            tot_usec = tot_usec + basic_info_th->user_time.microseconds + basic_info_th->system_time.microseconds;
            tot_cpu = tot_cpu + basic_info_th->cpu_usage / (float)TH_USAGE_SCALE * 100.0;
        }

    } // for each thread
    kr = vm_deallocate(mach_task_self(), (vm_offset_t)thread_list, thread_count * sizeof(thread_t));
    assert(kr == KERN_SUCCESS);

    return tot_cpu;
}

在调用 task_threads API 时,target_task 参数传入的是 mach_task_self(),表示获取当前的 Mach task。而在调用 thread_info API 时,flavor 参数传的是 THREAD_BASIC_INFO,使用这个类型会返回线程的基本信息,定义在 thread_basic_info_t 结构体,包含了用户和系统的运行时间,运行状态和调度优先级。

注意方法最后要调用 vm_deallocate,防止出现内存泄漏。据测试,该方法采集的 CPU 数据和腾讯的 GT、Instruments 数据接近。

由于监控 CPU 的线程也会占用 CPU 资源,所以为了让结果更客观,可以考虑在计算的时候将监控线程排除。

下面是 GT 中获得 App 的 CPU 占用率的方法

- (float)getCpuUsage
{
    kern_return_t           kr;
    thread_array_t          thread_list;
    mach_msg_type_number_t  thread_count;
    thread_info_data_t      thinfo;
    mach_msg_type_number_t  thread_info_count;
    thread_basic_info_t     basic_info_th;
    
    kr = task_threads(mach_task_self(), &thread_list, &thread_count);
    if (kr != KERN_SUCCESS) {
        return -1;
    }
    cpu_usage = 0;
    
    for (int i = 0; i < thread_count; i++)
    {
        thread_info_count = THREAD_INFO_MAX;
        kr = thread_info(thread_list[i], THREAD_BASIC_INFO,(thread_info_t)thinfo, &thread_info_count);
        if (kr != KERN_SUCCESS) {
            return -1;
        }
        
        basic_info_th = (thread_basic_info_t)thinfo;

        if (!(basic_info_th->flags & TH_FLAGS_IDLE))
        {
            cpu_usage += basic_info_th->cpu_usage;
        }
    }
    
    cpu_usage = cpu_usage / (float)TH_USAGE_SCALE * 100.0;
    
    vm_deallocate(mach_task_self(), (vm_offset_t)thread_list, thread_count * sizeof(thread_t));
    
    return cpu_usage;
}

Memory

物理内存RAM)与 CPU 一样都是系统中最稀少的资源,也是最有可能产生竞争的资源,应用内存与性能直接相关 – 通常是以牺牲别的应用为代价。 不像 PC 端,iOS 没有交换空间作为备选资源,这就使得内存资源尤为重要。事实上,在 iOS 中就有 Jetsam 机制负责处理系统低 RAM 事件,Jetsam 是一种类似 Linux 的 Out-Of-Memory(Killer) 的机制。

mach_task_basic_info 结构体存储了 Mach task 的内存使用信息,其中 resident_size 就是应用使用的物理内存大小,virtual_size 是虚拟内存大小。

#define MACH_TASK_BASIC_INFO     20         /* always 64-bit basic info */
struct mach_task_basic_info {
        mach_vm_size_t  virtual_size;       /* virtual memory size (bytes) */
        mach_vm_size_t  resident_size;      /* resident memory size (bytes) */
        mach_vm_size_t  resident_size_max;  /* maximum resident memory size (bytes) */
        time_value_t    user_time;          /* total user run time for
                                               terminated threads */
        time_value_t    system_time;        /* total system run time for
                                               terminated threads */
        policy_t        policy;             /* default policy for new threads */
        integer_t       suspend_count;      /* suspend count for task */
};

这里需要提到的是有些文章使用的 task_basic_info 结构体,而不是上文的 mach_task_basic_info,值得注意的是 Apple 已经不建议再使用 task_basic_info 结构体了。

/* localized structure - cannot be safely passed between tasks of differing sizes */
/* Don't use this, use MACH_TASK_BASIC_INFO instead */
struct task_basic_info {
        integer_t       suspend_count;  /* suspend count for task */
        vm_size_t       virtual_size;   /* virtual memory size (bytes) */
        vm_size_t       resident_size;  /* resident memory size (bytes) */
        time_value_t    user_time;      /* total user run time for
                                           terminated threads */
        time_value_t    system_time;    /* total system run time for
                                           terminated threads */
  policy_t  policy;    /* default policy for new threads */
};

task_info API 根据指定的 flavor 类型返回 target_task 的信息。

kern_return_t task_info
(
  task_name_t target_task,
  task_flavor_t flavor,
  task_info_t task_info_out,
  mach_msg_type_number_t *task_info_outCnt
);

最后得到获取当前 App Memory 的使用情况

- (NSUInteger)getResidentMemory
{
    struct mach_task_basic_info info;
    mach_msg_type_number_t count = MACH_TASK_BASIC_INFO_COUNT;
  
  int r = task_info(mach_task_self(), MACH_TASK_BASIC_INFO, (task_info_t)& info, & count);
  if (r == KERN_SUCCESS)
  {
    return info.resident_size;
  }
  else
  {
    return -1;
  }
}

与获取 CPU 占用率类似,在调用 task_info API 时,target_task 参数传入的是 mach_task_self(),表示获取当前的 Mach task,另外 flavor 参数传的是 MACH_TASK_BASIC_INFO,使用这个类型会返回 mach_task_basic_info 结构体,表示返回 target_task 的基本信息,比如 task 的挂起次数和驻留页面数量。

如果想获取设备所有物理内存大小可以通过 NSProcessInfo。

[NSProcessInfo processInfo].physicalMemory

获取当前设备的 Memory 使用情况

int64_t getUsedMemory()
{
    size_t length = 0;
    int mib[6] = {0};
    
    int pagesize = 0;
    mib[0] = CTL_HW;
    mib[1] = HW_PAGESIZE;
    length = sizeof(pagesize);
    if (sysctl(mib, 2, &pagesize, &length, NULL, 0) < 0)
    {
        return 0;
    }
    
    mach_msg_type_number_t count = HOST_VM_INFO_COUNT;
    
    vm_statistics_data_t vmstat;
    
    if (host_statistics(mach_host_self(), HOST_VM_INFO, (host_info_t)&vmstat, &count) != KERN_SUCCESS)
    {
    return 0;
    }
    
    int wireMem = vmstat.wire_count * pagesize;
  int activeMem = vmstat.active_count * pagesize;
    return wireMem + activeMem;
}

Startup Time

毫无疑问移动应用的启动时间是影响用户体验的一个重要方面,那么我们究竟该如何通过启动时间来衡量一个应用性能的好坏呢?启动时间可以从冷启动和热启动两个角度去测量:

  • 冷启动:指的是应用尚未运行,必须加载并构建整个应用,完成初始化的工作,冷启动往往比热启动耗时长,而且每个应用的冷启动耗时差别也很大,所以冷启动存在很大的优化空间,冷启动时间从applicationDidFinishLaunching:withOptions:方法开始计算,很多应用会在该方法对其使用的第三方库初始化。

  • 热启动:应用已经在后台运行(常见的场景是用户按了 Home 按钮),由于某个事件将应用唤醒到前台,应用会在 applicationWillEnterForeground: 方法接收应用进入前台的事件

先来研究下冷启动,因为在它里面存在很多资源密集型的操作,下面先看看苹果官方文档给的应用的启动时序图

iOS 性能监控方案(上篇)

t(App 总启动时间)= t1(main()之前的加载时间)+ t2(main()之后的加载时间)。

t1 = 系统的 dylib (动态链接库)和 App 可执行文件的加载时间

t2 = main函数执行之后到 AppDelegate 类中的applicationDidFinishLaunching:withOptions:方法执行结束前这段时间

先来看看如何通过打点的方式统计main函数之后的时间,下面代码是有些文章给出的一种实现方式

CFAbsoluteTime StartTime;

int main(int argc, char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        StartTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
        return UIApplicationMain(argc, argv, nil, NSStringFromClass([AppDelegate class]));
    }
}

extern CFAbsoluteTime StartTime;
 ...
 
// 在 applicationDidFinishLaunching:withOptions: 方法的最后统计
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
    NSLog(@"Launched in %f sec", CFAbsoluteTimeGetCurrent() - StartTime);
});

上述代码使用CFAbsoluteTimeGetCurrent()方法来计算时间,CFAbsoluteTimeGetCurrent()的概念和NSDate非常相似,只不过参考点是以 GMT 为标准的,2001年一月一日00:00:00这一刻的时间绝对值。CFAbsoluteTimeGetCurrent()也会跟着当前设备的系统时间一起变化,也可能会被用户修改。他的精确度可能是微秒(μs)

其实还可以通过mach_absolute_time()来计算时间,这个一般很少用,他表示 CPU 的时钟周期数(ticks),精确度可以达到纳秒(ns),mach_absolute_time()不受系统时间影响,只受设备重启和休眠行为影响。示例代码如下

static uint64_t loadTime;
static uint64_t applicationRespondedTime = -1;
static mach_timebase_info_data_t timebaseInfo;

static inline NSTimeInterval MachTimeToSeconds(uint64_t machTime) {
    return ((machTime / 1e9) * timebaseInfo.numer) / timebaseInfo.denom;
}

@implementation XXStartupMeasurer

+ (void)load {
    loadTime = mach_absolute_time();
    mach_timebase_info(&timebaseInfo);
    5
    @autoreleasepool {
        __block id obs;
        obs = [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserverForName:UIApplicationDidFinishLaunchingNotification
                                                                object:nil queue:nil
                                                            usingBlock:^(NSNotification *note) {
            dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
                applicationRespondedTime = mach_absolute_time();
                NSLog(@"StartupMeasurer: it took %f seconds until the app could respond to user interaction.", MachTimeToSeconds(applicationRespondedTime - loadTime));
            });
            [[NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:obs];
        }];
    }
}

因为类的+ load方法在main函数执行之前调用,所以我们可以在+ load方法记录开始时间,同时监听UIApplicationDidFinishLaunchingNotification通知,收到通知时将时间相减作为应用启动时间,这样做有一个好处,不需要侵入到业务方的main函数去记录开始时间点。

FPS

首先来看 wikipedia 上是怎么定义 FPS(Frames Per Second)。

Frame rate (expressed in frames per second or FPS) is the frequency (rate) at which consecutive images called frames are displayed in an animated display. The term applies equally to film and video cameras, computer graphics, and motion capture systems. Frame rate may also be called the frame frequency, and be expressed in hertz.

通过定义可以看出 FPS 是测量用于保存、显示动态视频的信息数量,每秒钟帧数愈多,所显示的动作就会愈流畅,一般应用只要保持 FPS 在 50-60,应用就会给用户流畅的感觉,反之,用户则会感觉到卡顿。

接下来我们看下网络上流传的最多的关于测量 FPS 的方法,GitHub 上有关计算 FPS 的仓库基本都是通过以下方式实现的:

@implementation YYFPSLabel {
    CADisplayLink *_link;
    NSUInteger _count;
    NSTimeInterval _lastTime;    
}

- (id)init {
    self = [super init];
    if( self ){        
    _link = [CADisplayLink displayLinkWithTarget:[YYWeakProxy proxyWithTarget:self] selector:@selector(tick:)];
    [_link addToRunLoop:[NSRunLoop mainRunLoop] forMode:NSRunLoopCommonModes];
        
    }
    return self;
}

- (void)dealloc {
    [_link invalidate];
}

- (void)tick:(CADisplayLink *)link {
    if (_lastTime == 0) {
        _lastTime = link.timestamp;
        return;
    }
    
    _count++;
    NSTimeInterval delta = link.timestamp - _lastTime;
    if (delta < 1) return;
    _lastTime = link.timestamp;
    float fps = _count / delta;
    _count = 0;    
}

上面是 YYText 中 Demo 的 YYFPSLabel,主要是基于CADisplayLink以屏幕刷新频率同步绘图的特性,尝试根据这点去实现一个可以观察屏幕当前帧数的指示器。YYWeakProxy的使用是为了避免循环引用。

值得注意的是基于CADisplayLink实现的 FPS 在生产场景中只有指导意义,不能代表真实的 FPS,因为基于CADisplayLink实现的 FPS 无法完全检测出当前 Core Animation 的性能情况,它只能检测出当前 RunLoop 的帧率。

Freezing/Lag

为什么会出现卡顿

从一个像素到最后真正显示在屏幕上,iPhone 究竟在这个过程中做了些什么?想要了解背后的运作流程,首先需要了解屏幕显示的原理。

iOS 上完成图形的显示实际上是 CPU、GPU 和显示器协同工作的结果,具体来说,CPU 负责计算显示内容,包括视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制等,CPU 完成计算后会将计算内容提交给 GPU,GPU 进行变换、合成、渲染后将渲染结果提交到帧缓冲区,当下一次垂直同步信号(简称 V-Sync)到来时,最后显示到屏幕上。下面是显示流程的示意图:

iOS 性能监控方案(上篇)

上文中提到 V-Sync 是什么,以及为什么要在 iPhone 的显示流程引入它呢?在 iPhone 中使用的是双缓冲机制,即上图中的 FrameBuffer 有两个缓冲区,双缓冲区的引入是为了提升显示效率。但是与此同时,他引入了一个新的问题,当视频控制器还未读取完成时,比如屏幕内容刚显示一半时,GPU 将新的一帧内容提交到帧缓冲区并把两个缓冲区进行交换后,视频控制器就会把新的一帧数据的下半段显示到屏幕上,造成画面撕裂现象,V-Sync 就是为了解决画面撕裂问题,开启 V-Sync 后,GPU 会在显示器发出 V-Sync 信号后,去进行新帧的渲染和缓冲区的更新。

搞清楚了 iPhone 的屏幕显示原理后,下面来看看在 iPhone 上为什么会出现卡顿现象,上文已经提及在图像真正在屏幕显示之前,CPU 和 GPU 需要完成自身的任务,而如果他们完成的时间错过了下一次 V-Sync 的到来(通常是1000/60=16.67ms),这样就会出现显示屏还是之前帧的内容,这就是界面卡顿的原因。不难发现,无论是 CPU 还是 GPU 引起错过 V-Sync 信号,都会造成界面卡顿。

iOS 性能监控方案(上篇)

如何监控卡顿

那怎么监控应用的卡顿情况?通常有以下两种方案

  • FPS 监控:这是最容易想到的一种方案,如果帧率越高意味着界面越流畅,上文也给出了计算 FPS 的实现方式,通过一段连续的 FPS 计算丢帧率来衡量当前页面绘制的质量

  • 主线程卡顿监控:这是业内常用的一种检测卡顿的方法,通过开辟一个子线程来监控主线程的 RunLoop,当两个状态区域之间的耗时大于阈值时,就记为发生一次卡顿。美团的移动端性能监控方案 Hertz 采用的就是这种方式

FPS 的刷新频率非常快,并且容易发生抖动,因此直接通过比较 FPS 来侦测卡顿是比较困难的;此外,主线程卡顿监控也会发生抖动,所以微信读书团队给出一种综合方案,结合主线程监控、FPS 监控,以及 CPU 使用率等指标,作为判断卡顿的标准。Bugly 的卡顿检测也是基于这套标准。

当监控到应用出现卡顿,如何定位造成卡顿的原因呢?试想如果我们能够在发生卡顿的时候,保存应用的上下文,即卡顿发生时程序的堆栈调用和运行日志,那么就能凭借这些信息更加高效地定位到造成卡顿问题的来源。下图是 Hertz 监控卡顿的流程图

iOS 性能监控方案(上篇)

主线程卡顿监控的实现思路:开辟一个子线程,然后实时计算 kCFRunLoopBeforeSources 和 kCFRunLoopAfterWaiting 两个状态区域之间的耗时是否超过某个阀值,来断定主线程的卡顿情况,可以将这个过程想象成操场上跑圈的运动员,我们会每隔一段时间间隔去判断是否跑了一圈,如果发现在指定时间间隔没有跑完一圈,则认为在消息处理的过程中耗时太多,视为主线程卡顿。

static void runLoopObserverCallBack(CFRunLoopObserverRef observer, CFRunLoopActivity activity, void *info)
{
    MyClass *object = (__bridge MyClass*)info;
    
    // 记录状态值
    object->activity = activity;
    
    // 发送信号
    dispatch_semaphore_t semaphore = moniotr->semaphore;
    dispatch_semaphore_signal(semaphore);
}

- (void)registerObserver
{
    CFRunLoopObserverContext context = {0,(__bridge void*)self,NULL,NULL};
    CFRunLoopObserverRef observer = CFRunLoopObserverCreate(kCFAllocatorDefault,
                                                            kCFRunLoopAllActivities,
                                                            YES,
                                                            0,
                                                            &runLoopObserverCallBack,
                                                            &context);
    CFRunLoopAddObserver(CFRunLoopGetMain(), observer, kCFRunLoopCommonModes);
    
    // 创建信号
    semaphore = dispatch_semaphore_create(0);
    
    // 在子线程监控时长
    dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
        while (YES)
        {
            // 假定连续5次超时50ms认为卡顿(当然也包含了单次超时250ms)
            long st = dispatch_semaphore_wait(semaphore, dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, 50*NSEC_PER_MSEC));
            if (st != 0)
            {
                if (activity==kCFRunLoopBeforeSources || activity==kCFRunLoopAfterWaiting)
                {
                    if (++timeoutCount < 5)
                        continue;
                    // 检测到卡顿,进行卡顿上报
                }
            }
            timeoutCount = 0;
        }
    });
}

代码中使用 timeoutCount 变量来覆盖多次连续的小卡顿,当累计次数超过5次,也会进入到卡顿逻辑。

当检测到了卡顿,下一步需要做的就是记录卡顿的现场,即此时程序的堆栈调用,可以借助开源库 PLCrashReporter 来实现,示例代码:

PLCrashReporterConfig *config = [[PLCrashReporterConfig alloc] initWithSignalHandlerType:PLCrashReporterSignalHandlerTypeBSD
                                                                   symbolicationStrategy:PLCrashReporterSymbolicationStrategyAll];
PLCrashReporter *crashReporter = [[PLCrashReporter alloc] initWithConfiguration:config];
NSData *data = [crashReporter generateLiveReport];
PLCrashReport *reporter = [[PLCrashReport alloc] initWithData:data error:NULL];
NSString *report = [PLCrashReportTextFormatter stringValueForCrashReport:reporter
                                                          withTextFormat:PLCrashReportTextFormatiOS];

Power consumption

iOS 设备的电量一直是用户非常关心的问题。如果你的应用由于某些缺陷不幸成为电量杀手,用户会毫不犹豫的卸载你的应用,所以耗电也是 app 性能的重要衡量标准之一。然而事实上业内对耗电量的监控的方案都做的不太好,下面会介绍和对比业内已有的耗电量的监控方案。

电量获取三种方案对比如下:

iOS 性能监控方案(上篇)

UIDevice

UIDevice 提供了获取设备电池的相关信息,包括当前电池的状态以及电量。获取电池信息之前需要先将 batteryMonitoringEnabled 属性设置为 YES,然后就可以通过 batteryState 和 batteryLevel 获取电池信息。

  • 是否开启电池监控,默认为 NO

// default is NO             
  @property(nonatomic,getter=isBatteryMonitoringEnabled) BOOL batteryMonitoringEnabled NS_AVAILABLE_IOS(3_0) __TVOS_PROHIBITED;
  • 电池电量,取值 0-1.0,如果 batteryState 是 UIDeviceBatteryStateUnknown,则电量是 -1.0

// 0 .. 1.0. -1.0 if UIDeviceBatteryStateUnknown
  @property(nonatomic,readonly) float batteryLevel NS_AVAILABLE_IOS(3_0) __TVOS_PROHIBITED;
  • 电池状态,为 UIDeviceBatteryState 枚举类型,总共有四种状态

// UIDeviceBatteryStateUnknown if monitoring disabled
  @property(nonatomic,readonly) UIDeviceBatteryState batteryState NS_AVAILABLE_IOS(3_0) __TVOS_PROHIBITED;  
  
  typedef NS_ENUM(NSInteger, UIDeviceBatteryState) {
      UIDeviceBatteryStateUnknown,
      UIDeviceBatteryStateUnplugged,   // on battery, discharging
      UIDeviceBatteryStateCharging,    // plugged in, less than 100%
      UIDeviceBatteryStateFull,        // plugged in, at 100%
  } __TVOS_PROHIBITED;              // available in iPhone 3.0

获取电量代码

[UIDevice currentDevice].batteryMonitoringEnabled = YES;
  [[NSNotificationCenter defaultCenter]
 addObserverForName:UIDeviceBatteryLevelDidChangeNotification
 object:nil queue:[NSOperationQueue mainQueue]
 usingBlock:^(NSNotification *notification) {
     // Level has changed
     NSLog(@"Battery Level Change");
     NSLog(@"电池电量:%.2f", [UIDevice currentDevice].batteryLevel);
 }];

使用 UIDevice 可以非常方便获取到电量,经测试发现,在 iOS 8.0 之前,batteryLevel 只能精确到5%,而在 iOS 8.0 之后,精确度可以达到1%,但这种方案获取到的数据不是很精确,没办法应用到生产环境。

IOKit

IOKit 是 iOS 系统的一个私有框架,它可以被用来获取硬件和设备的详细信息,也是与硬件和内核服务通信的底层框架。通过它可以获取设备电量信息,精确度达到1%。

- (double)getBatteryLevel {
    // returns a blob of power source information in an opaque CFTypeRef
    CFTypeRef blob = IOPSCopyPowerSourcesInfo();
    // returns a CFArray of power source handles, each of type CFTypeRef
    CFArrayRef sources = IOPSCopyPowerSourcesList(blob);
    CFDictionaryRef pSource = NULL;
    const void *psValue;
    // returns the number of values currently in an array
    int numOfSources = CFArrayGetCount(sources);
    // error in CFArrayGetCount
    if (numOfSources == 0) {
        NSLog(@"Error in CFArrayGetCount");
        return -1.0f;
    }

    // calculating the remaining energy
    for (int i=0; i

iOS 性能监控方案(上篇)

PS:如果您想和业内技术大牛交流的话,请加qq群(527933790)或者关注微信公众 号(AskHarries),谢谢!

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