一、核心原理(记录仪如何工作)
主线程监控:
- 心跳检测:每隔
16ms
(一帧时间)检查主线程是否“活着”(正常处理消息)。 - 卡顿判定:若连续多次未完成“心跳”(如超过
200ms
),则触发报警。
- 心跳检测:每隔
堆栈抓取:
- 定时采样:卡顿时,连续抓取主线程的堆栈信息,还原“案发现场”。
二、具体实现方案(三步装记录仪)
1. 基于主线程looper(监听消息处理)
hook looper日志打印:
looper.getmainlooper().setmessagelogging { msg -> if (msg.startswith(">>>>>")) starttimer() // 消息开始处理 else if (msg.startswith("<<<<<")) stoptimer() // 消息处理结束 }
超时判定:
private val watchdog = timer() private fun starttimer() { watchdog.schedule(object : timertask() { override fun run() { // 超时未完成 → 触发卡顿 reportblock() } }, 200) // 200ms超时 }
2. 基于choreographer(帧率监控)
监听帧回调:
choreographer.getinstance().postframecallback(object : choreographer.framecallback { override fun doframe(frametimenanos: long) { val framecost = (system.nanotime() - frametimenanos) / 1_000_000 if (framecost > 16) { log.e("block", "一帧耗时:${framecost}ms") } // 继续监听下一帧 choreographer.getinstance().postframecallback(this) } })
3. 开源库集成(现成的记录仪)
blockcanary(推荐):
// 初始化 blockcanary.install(this, appblockcanarycontext()).start()
- 优势:自动记录卡顿堆栈,支持邮件/钉钉报警。
matrix-tracecanary(腾讯开源):
// 配置 val traceplugin = traceplugin(config) matrix.init(config)
三、数据采集与上报(分析事故录像)
关键信息采集:
- 堆栈快照:主线程卡顿时的方法调用链
- 设备信息:机型、系统版本、内存状态
- 上下文数据:用户操作路径、网络状态
上报策略:
- 抽样上报:仅采集
10%
的用户数据,避免流量浪费。 - 聚合分析:按堆栈特征合并相同问题,减少重复。
- 抽样上报:仅采集
示例日志格式:
{ "block_time": 320, "stacktrace": [ "android.view.view.draw(view.java:22000)", "com.example.mainactivity.oncreate(mainactivity.kt:30)" ], "device": "xiaomi 12, android 13", "session_id": "a1b2c3d4" }
四、避坑指南(记录仪不翻车)
避免监控自身引发卡顿:
- 堆栈采集异步处理,不占用主线程。
堆栈去重与过滤:
- 忽略系统方法(如
view.draw
),聚焦业务代码。
- 忽略系统方法(如
低电量/后台模式优化:
- 后台时降低采样频率,减少耗电。
兼容性处理:
- 绕过厂商定制rom的looper修改(如华为emui)。
五、效果展示(记录仪立功了)
卡顿场景 | 堆栈定位 | 修复方案 |
---|---|---|
主线程解析大json | jsonparser.parse() 耗时300ms | 切子线程解析 + 结果缓存 |
数据库查询未优化 | sqlitedatabase.query() 阻塞 | 索引优化 + 异步查询 |
过度绘制导致丢帧 | view.ondraw() 重复绘制 | 移除冗余背景 + 使用cliprect |
总结口诀:
自动化监控三招灵,主线程轮询加帧听
开源工具省力气,堆栈定位卡顿因
数据上报要精简,避坑省电兼容行
流畅体验靠监控,用户不卡技术赢!
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