实战移动性能优化,性能小船不会翻

作者:黄伟俊

引言

当前,用户体验已成为一种新的产品价值。当技术实现不再是产品核心竞争力时,产品的竞争就是用户体验的竞争。而用户弹指间感知到的性能体验对于用户体验尤为重要。

移动互联网产品因为用户的手机型号繁多、手机操作系统版本不一致、app版本难统一等问题,很难在开发或测试环节就完全解决掉移动app的性能问题,这使得移动app产品在运维过程中,不得不面对用户体验不优、性能不佳的问题。

如何让开发可以高效定位性能问题?

让开发,测试,运维清晰的把控各个产品的性能状况?

我们结合了当前业界商用的APM技术,实现了一套腾讯社交运维的myAPM方案。

myAPM是什么

APM(Application Performance Management)应用性能管理,它是一套集终端,网络,服务端性能管理方案。在这里,就不展开介绍了。

myAPM,专注于移动端的性能管理。既能监控定位性能问题(卡慢),也能应用于日常的app性能运营分析,提升产品用户体验。

监控方式

myAPM采用BCI注入方式,实现业务方法粒度监听。

在注入技术选型时,myAPM采用了类ASM的注入技术,其注入效率,校错能力,学习成本,都比ASM要好一些。

注入阶段

myAPM实现性能监控与功能开发零耦合。在编译阶段注入监控能力。对开发零感知。

myAPM特点

  1. 实现方法粒度的自动化注入监控;
  2. myAPM采用插件化设计:各个特性功能能自由组合,以满足开发者定制化需求。

myAPM可以做什么

当前,我们利用myAPM的能力,主要从以下四个方面进行探索与实践:

  1. Apk 包大小分析
  2. App卡慢监控分析
  3. App启动性能分析
  4. App 核心链路性能分析

Apk大小分析

一个app,随着新功能的持续增加,其apk的大小也在不断地膨胀。Apk size的问题,越来越困扰和限制着开发同学,影响某些功能的上线,同时,也降低了用户体验。

同时,app运营时间越长,功能迭代 / 代码重构次数越多,“垃圾”代码(就是没有被实际调用过的代码)的数量就会越多。

由于代码量大,代码调用层次深,每个开发同学只负责部分功能开发。如果让开发同学人工去做全局“垃圾代码”的分析,显然,其难度很大,效率不高。

而myAPM的apk包大小分析,就是用来帮助开发同学,快速暴露这些“垃圾代码”,开发同学只须集中精力,针对梳理出来的问题代码,做进一步确认和清理即可。

Apk包大小分析原理

1.myAPM会在类或方法中,注入一个唯一ID;

2.内测环境部署,通过大量的自动化用例,过滤掉有调用关系代码;

3.对未调用代码,进行重新注入,灰度外网,收集线上真实用户的行为。通过内网测试,可以过滤掉部分常用代码,从而减少因注入增加的app包量;

4.通过长时间,大用户量的数据运营,我们即可定位出无实际调用的代码。开发小伙伴即可集中精力在这些问题方法的确认及清理。

Apk包大小分析应用场景

1.定位完全无调用或被引用的类(粒度粗,清理方便);

2.定位孤岛方法:即没有主调和被调的方法(粒度细,清理全面);

3.定位无调用的方法链路。

Apk包大小分析特点

1.结合线下模拟测试行为大数据分析 ;

2.结合线上用户实际行为大数据分析 ;

3.性能消耗小 ;

4.自动注入 。

开源工具 & apk包分析

可能有同学,会罗列出一系列开源的工具,也可以很方便地甄别出app这种无调用代码。

但对于有调用关系的一条链路(一组方法),仅仅通过线下分析,无法判断其是否有被调用。我们只能利用线上大量用户的真实行为分析,更好地去判断和确认。

方法注入样例

通过一个唯一ID(14236)来上报,既避免了代码中敏感信息的泄漏风险,同时,也大大节省上报量。

Qzone –android应用实例

Qzone android app,针对业务代码以及第三方包代码,采用类无调用分析(类中所有变量或方法,没有被引用或调用)。

内部测试阶段:

在内部测试中,由于机型,测试用例有限,分析结果是42%的类没有调用或引用。

灰度外网阶段:

在灰度外网用户后发现,所有类都被调用或引用。但40%类被调用次数少于10次。由于灰度用户是50W,即40%的代码只有万分之二的用户有调用。针对这些,后续我们可以分析,调整这些类的启动加载顺序(如:延时加载)。

结论:

  1. 当前QQ空间 APP,不存在多余无调用类文件。
  2. 后续,在监控粒度上,我们会从“类方法”进行深层面的挖掘分析。

App卡慢分析

在app用户体验上,除了crash故障外,相信app主线程卡慢(负责与用户交互的线程),是用户最不能忍受的。

我们这里所说的卡慢分析,是指对app主线程代码的卡慢监控分析。

工作原理

myAPM卡慢监控,实现对目标代码的“方法粒度”的注入、卡慢监听。

其本质,是在目标方法调用的前后,注入时间,进行卡慢监听及分析。原理图,如下:

卡慢分析全流程

1、app编译时,注入。

跟上面“apk包大小分析”的注入阶段一样:在class编译后,实现监控逻辑注入。

注入时,我们会根据当前注入方法的“主调方法-被调方法”方法对,生成ID。同样,也是用于信息加密及节省上报量。

2、app卡慢监控

app版本上线后,myAPM会监控目标方法线上运行耗时,出现卡慢,则触发卡慢方法上层全链路上报,同时上报app当前基本软硬件CPU等使用率等环境信息。

3、myAPM后台,会根据app上报的一组ID,进行链路还原。开发同学,可以针对卡慢方法,以及上层链路进行性能分析;

说明:myAPM上报的卡慢链路,还原了业务方法运行调用的过程。是一种轻量级的堆栈/快照。其好处是避免打印堆栈的性能消耗。因为,在卡慢监控中,最消耗性能的就是打印堆栈。

4、收集堆栈,辅助分析

若某些卡慢方法,通过卡慢链路没法分析定位出问题,可以将指定方法推送到指定用户app上,收集线上用户指定卡慢方法再次出现时,对应的堆栈信息,用于辅助开发同学的分析定位。

卡慢实例

在主线程卡慢监控中,比较常见的案例是:主线程加载文件,底层DB读写,图片处理这些比较耗时的操作。我们优化的方案,通常是将这些耗时操作移到异步线程中进行处理。

以下是四个案例片断:

实例一:

主线程进行DB查询导致卡慢。

平均耗时视图:

myAPM后台,会先统计卡慢链路的次数,计算链路中每个节点的平均耗时。

卡慢链路最后的两组数值含义:(代码调用行号), 方法平均耗时。耗时单位为ms。

明细视图:

在明细视图中,我们会列出所有卡慢实例,以及用户基础环境信息。

卡慢链路最后的两组数值含义:(代码调用行号), 方法耗时。耗时单位为ms.

实例二:

主线程中加载dex文件引起的卡慢实例。

实例三:

在主线程中,加载本地xml文件导致卡慢。

实例四:

在主线程中,图片处理耗时比较大。

Process()方法消耗了1.3秒,setFacadeImage(),也另外消耗了1秒。

myAPM卡慢的优势与不足

优势:

  1. 监控粒度:myAPM卡慢监控的粒度为方法。
  2. 性能消耗:myAPM卡慢方案,采用卡慢业务链路上报,是一种轻量级的业务堆栈,避免直接使用原生堆栈。避免了打堆栈的性能消耗。(打印原生堆栈:1-3ms,打印业务链路:0.1-0.3ms)。
  3. 数据上报:采用了的一组链路ID。而非堆栈信息。上报量小,不用加解密过程。
  4. 代码依赖:卡慢逻辑与业务代码完全解耦,对开发者透明,零感知。只是在测试,发布前注入。

不足:

myAPM,也存在不足。由于采用注入方式,会使apk的包,稍微变大。

以qzone android apk注入进行全量业务代码时,其apk大小增长0.5M,增长率为2.79%。

方案:

1.若用户对apk大小比较敏感,可以采用部分注入分析。

2.可以配合myAPM的apk包大小分析方案,做apk瘦身分析。

myAPM新特性

app卡慢只是用于问题方法的性能优化。其实,对于一个产品,我们不但要关注及处理卡慢的问题,还需要关注app应用常规的性能状况与监控。因为,这个性能波动,不会像卡慢那么明显。但是在一次次新版本迭代中,可以会让总体性能变慢。

1、监听app启动性能

我们可以将卡慢监控范围进行定制缩小,提供个性化功能:只监听启动方法。

通过数据分析及比对,我们可以知道:

app每个版本的启动性能及变化;

接入的各个产品在启动性能上的差异,让各个产品间可以相互借鉴与提升。

2、核心链路分析

无论是产品,开发,测试与运维,都会想知道:

一个APP中,哪些代码是属于核心链路?

这些核心链路的性能怎样?

每个新版本中,这些核心链路的性能是否受到明显的损耗?

我们可以继续将卡慢上报范围扩大,上报全量方法。通过数据分析及筛选,我们可以挖掘出核心链路及其性能数据;

3、延时加载

通过链路特性分析,我们也可以抽取出调用次数很少,非主场景调用的代码。对于这些代码,在app启动加载时,我们可以使用延时加载。从而提升APP的启动效率。

对于以上myAPM常规性能分析,我们将在后续做单独的介绍。

最后

myAPM,是我们结合部门实际需求和APM理念,在移动端性能管理的一个新探索,新实践。不仅面向性能问题的定位,也应用于日常的app性能运营分析。

简单分享myAPM在移动性能管理方面的一点思考及应用,希望大家打造好自己移动端的性能小船,关键时刻,不会说翻就翻。共勉!

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