如何确定应用发生了卡顿?
根据前面的文章我们知道Choreographer.doFrame()
方法必须要在16.67ms以内完成才不会导致应用丢帧,因此如果一个Choreographer.doFrame()
执行时间超过了16.67ms则可以认为应用
发生了卡顿,那么如何确定Choreographer.doFrame()
的执行时间呢?
计算 Choreographer.doFrame() 的执行时间
其实Choreographer
提供了一个API:postFrameCallback()
:
Choreographer.getInstance().postFrameCallback(object :Choreographer.FrameCallback{
override fun doFrame(frameTimeNanos: Long) {
}
})
这个Callback会在
Choreographer.doFrame()
中回调。
上面doFrame(frameTimeNanos: Long)
的frameTimeNanos
参数的含义是: 这一帧真正开始执行的时间点, 所以我们可以通过计算两个Choreographer.FrameCallback
的时间间隔来推断出Choreographer.doFrame()
到底执行了多长时间, 大概代码如下:
Choreographer.getInstance().postFrameCallback(object :Choreographer.FrameCallback{
override fun doFrame(frameTimeNanos: Long) {
if (mLastFrameTimeNanos != 0L) {
val diffFrameCoast = (frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos) //计算一个doFrame消耗的时间
mFrameListeners.forEach {
it.doFrame(diffFrameCoast)
}
}
mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos
Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this)
}
})
即上面不断循环调用Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this)
(这样会导致Choreographer
不断请求Vsync
信号来回调Choreographer.doFrame()
方法), 并计算出doFrame
方法的执行时间,然后通知给观察者。
捕获卡顿
上面我们已经拿到了Choreographer.doFrame()
的执行时间,那么我们只需要定义一个卡顿阈值就就可以判断是否产生了卡顿了:
class RabbitBlockMonitor : ChoreographerFrameUpdateMonitor.FrameUpdateListener {
val blockThreshold = 16666666 * 10
override fun doFrame(frameCostNs: Long) {
if (frameCostNs > blockThreshold) {
toastInThread("检测到卡顿!!")
}
}
}
上面我简单的把卡顿的检测阈值定为10帧(10 * 16.67)。
如何捕获卡顿发生时的堆栈?
其实对于堆栈的获取主要有两个问题:
- 获取主线程的堆栈可能会导致主线程卡顿
- 获取某个时间点的堆栈只是该时刻的一个堆栈快照, 那么如何在卡顿发生时,获取到前面卡顿时的堆栈呢?
对于上面第一个问题我们可以在子线程中获取主线程的堆栈。, 不过要在当前时刻获取过去时刻的堆栈就比较困难了。。这里我们采用另一个方法 : 周期性的采集主线程堆栈
- 周期性的采集主线程堆栈
我们可以每隔16.67ms在异步线程获取一下主线程的堆栈然后保存起来,在卡顿发生时,把这些周期性采集的堆栈当做卡顿时的堆栈。这种方法可以抓住大部分卡顿现场,不过也会获取一些无用的堆栈信息。
下面来看一下具体实现方法:
class RabbitBlockMonitor : ChoreographerFrameUpdateMonitor.FrameUpdateListener {
private var stackCollectHandler: Handler? = null
private var blockStackTraces = HashMap<String, RabbitBlockStackTraceInfo>()
private val blockStackCollectTask = object : Runnable {
override fun run() {
val stackTrace = RabbitBlockStackTraceInfo(getUiThreadStackTrace())
val mapKey = stackTrace.getMapKey()
val info = blockStackTraces[mapKey]
blockStackTraces[mapKey] = if (info == null) stackTrace else info.collectCount++
stackCollectHandler?.postDelayed(this,stackCollectPeriod)
}
}
init {
val sampleThread = HandlerThread("rabbit_block_monitor")
sampleThread.start()
stackCollectHandler = Handler(sampleThread.looper)
}
override fun doFrame(frameCostNs: Long) {
stackCollectHandler?.removeCallbacks(blockStackCollectTask)
if (frameCostNs > blockThreshold && blockStackTraces.isNotEmpty()) {
...保存卡顿堆栈信息
}
stackCollectHandler?.postDelayed(blockStackCollectTask, stackCollectPeriod)
blockStackTraces.clear()
}
}
先理一下上面代码的主要逻辑:
- 在
Choreographer.doFrame()
回调中通过Handler
向HandlerThread
发送一个消息。 - 在
HandlerThread
中采集主线程的堆栈并保存在map中(避免采集重复的堆栈信息) - 以固定的堆栈采集周期向
HandlerThread
继续发送堆栈采集的消息 - 当
Choreographer.doFrame()
的frameCostNs
超过了卡顿阈值时,就把在frameCostNs
这个时间内采集到的堆栈作为卡顿现场
需要注意的是,上面代码在
frameCostNs < stackCollectPeriod
时是不会去采集主线程的堆栈的。
其实堆栈采集的原理大致如下:
即上面如果卡顿了200ms的话,那么会采集11次堆栈。
综上大致叙述了应用卡顿监控的原理
最终捕获的卡顿堆栈现场大约是下面这样:
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