Matrix-iOS 耗电监控

前言

在微信开发过程中，有时会收到一些反馈说，手机使用微信一段时间后就开始发烫了。为了跟进用户的发烫问题，最开始的时候，我们只能通过日志看看用户在这段时间做了些什么操作，努力去复现问题。

会导致手机发烫的原因很多，有可能只是用户在阳光下使用手机；但也有可能真的是微信某个模块代码有问题，导致当前 CPU 占用过高。这很让人头疼。如果能像查卡顿问题一样，有堆栈就好了。

在 WWDC 2018  What’s New in Energy Debugging，苹果推介了 Energy Log 这种日志来查耗电问题。系统定期会获取当前应用的线程堆栈，当应用在前台平均三分钟或者后台平均一分钟内 CPU 占用超过 80%，系统会将收集到的线程堆栈组合成一颗函数调用树形成 Energy Log。

在 “Xcode -> Organizer -> Energy Log” 中可以看到应用上报上来的 Energy Log 数据。这些数据确实暴露了微信的一些代码问题，拿到几份 Energy Log 后，我们能快速地定位出一些耗电场景。但是 Energy Log 日志是 iOS 系统收集的，我们无法对日志做定制化，无法扩展；而且在日常开发过程中，获取 Energy Log 的成本很高。

经 Energy Log 的启发，我们在 Matrix 扩展实现了耗电监控功能，现在 Matrix 也能上报应用的 “Energy Log” —— 耗电堆栈。

耗电监控实现

iOS/macOS 的 Mach 内核提供了获取一个线程的使用信息的方法。这些信息记录在 thread_basic_info 结构体中：

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 */};

从 thread_basic_info 中可以获得线程的 CPU 占用。当前应用的总 CPU 占用即为每个线程 CPU 占用的累加。

在 iPhone 7 Plus 上测试，获取有十个线程的应用的总 CPU 占用平均耗时是 0.5 毫秒。

当识别出一个线程的 CPU 占用过高，iOS/macOS 平台上可以使用 backtrace() 函数获取到当前线程的堆栈。Matrix 耗电监控的实现就是建立在这个基础上。

Matrix 耗电监控在应用启动后开启一个检测子线程，检测线程不断去识别出当前应用哪个线程的 CPU 占用过高，将耗 CPU 多的线程的堆栈收集起来。当应用 CPU 占用达到阈值时，耗电监控将收集到的堆栈组合形成耗电堆栈。具体监控流程如下：

一些细节：

1. 为了避免获得的堆栈无意义，只获取占用 CPU 超过 5% 的线程的堆栈；
2. 获得的耗 CPU 线程堆栈只存储在内存的循环队列中；
3. 耗电监控默认是当应用平均一分钟内 CPU 占用超过80%，把循环队列存储的堆栈组合成耗电堆栈。

在 iPhone 7 Plus 下测试，执行 backtrace( ) 获得一个线程的堆栈平均耗时是 50 微秒；在实际应用场景中，应用 CPU 占用过高时，一般最多只有 5 个线程的 CPU 占用会超过 5%。引入耗电监控几乎不带来性能损耗。

耗电堆栈

收集得到的耗 CPU 堆栈是如何组成耗电堆栈呢？如下图所示，将 2 秒内的两个耗 CPU 线程堆栈组合成耗电堆栈的过程：

耗电堆栈中的数字代表堆栈函数被收集到的次数，缩进关系代表函数之间的调用关系。可以认为在耗电堆栈中，函数对应的数字越大，这个函数占用了更多的 CPU。

耗电监控在异步线程生成耗电堆栈。在 iPhone 7 Plus 测试，生成一个耗电堆栈耗时为 17 毫秒，该耗时和堆栈的复杂度有关，仅作为参考。

耗电监控已经在 iOS 微信灰度并上线了一段时间，期间通过耗电堆栈，我们发现了一些耗电场景：

1. 同时上传或者下载多张图片；

2. 同时下载大量微信收藏资源；

3. 进行 Voip 视频通话；

4. 使用微信小游戏；

5. 计算微信占用磁盘空间大小。

其中“计算微信占用磁盘空间大小”这个场景，对应的耗电堆栈如下：

通过这份堆栈，并结合 Xcode 提供的 Instrument 工具，我们分析了这个场景占用 CPU 的具体原因。最近，我们通过缓存文件夹大小的计算结果对这个场景进行了优化。

接入耗电监控

Matrix 耗电监控复用了原有卡顿监控的检测线程，相关的配置定义在 WCBlockMonitorConfiguration 中：

• bGetPowerConsumeStack
• powerConsumeStackCPULimit

bGetPowerConsumeStack 设置为 YES ，即能让应用开启耗电监控；

powerConsumeStackCPULimit 设置应用耗电的 CPU 阈值，默认值为 80%。

耗电堆栈作为 WCCrashBlockMonitorPlugin 中的一种日志类型进行上报：

• EDumpType_PowerConsume = 2011

获取耗电堆栈日志和获取前台卡顿日志的方式一致。

最后

耗电监控作为 Matrix 组件的新特性，全部代码已经开源，开源地址：https://github.com/tencent/matrix ，欢迎提出你的 issue 和 PR。