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手写解析微信Matrix性能监控日志的工具

2023-09-13 612 推广
1. 前言

2018年12月25日，微信团队自研的APM利器，Matrix正式开源了。

❝

Matrix 是一款微信研发并日常使用的 APM (Application Performance Manage) ，当前主要运行在 Android 平台上。Matrix 的目标是建立统一的应用性能接入框架，通过对各种性能监控方案快速集成，对性能监控项的异常数据进行采集和分析，输出相应问题的分析、定位与优化建议，从而帮助开发者开发出更高质量的应用。

❞

在精读了Matrix的源码之后，我发出了赞叹和吐槽两种声音。值得赞扬的是，「这个APM框架的设计思路确实鬼斧神工，有很多值得Android开发者学习的地方，深入了解它，能够扩宽我们的编程视野。」 令人吐槽的就是，「从文档的丰富性，代码的可读性，代码的注释量，开源的一条龙服务等方面讲，他们做的还不太好。」 作为国内的顶尖开发团队，这些方面与国外的顶尖开源开发团队还是有不小的差距。

目前Matrix的集成确实很方便，参考官方文档，大概10分钟左右就能集成到项目中。「但是它有一个硬伤，对开发者很不友好，它集成很方便，但是分析和定位问题比较困难，开发者需要搭建一套数据采集和分析系统，大大地增加了开发者的使用门槛。」  目前它在github上的star量是8.5k。如果微信团队能把采集系统和数据分析系统也开源出来，用户的使用门槛将会大大降低，相信star量也能更上一个台阶。

吐槽归吐槽。吐槽不是目的。希望国内的开发者可以更真心实意地做出更好用的开源产品。「吐槽完毕，接下来我将聊聊Matrix官方文档中没有讲到的一些设计细节。真的很惊艳。如果你对Matrix曾经有任何偏见，不妨跟随我打破偏见，突破微信团队给我们设置的使用门槛。」

 

2. Matrix功能简介

Matrix 当前监控范围包括：「应用安装包大小，SQLite 操作优化，帧率变化，卡顿，启动耗时，页面切换耗时，慢方法，文件读写性能，I/O 句柄泄漏， 内存泄漏等。」

 

更多详细介绍请移步Matrix简介

「本文将着重讲解检测慢方法的实现原理，以及数据格式分析，数据格式是Matrix的重中之重，无论是采集过程生成数据，还是分析过程解析数据，都需要熟练理解数据格式。其它系列的文章随着我对Matrix的理解程度加深，也会陆续在公众号发布，敬请关注。」

3. 慢方法演示

官方Demo，TestTraceMainActivity#testJankiess(View view)模拟在主线程调用方法超过700ms的场景。Matrix中慢方法的默认阈值是700ms。用户可配置。对应的字段是

❝

//Constants.java

public static final int DEFAULT_EVIL_METHOD_THRESHOLD_MS = 700;

 

点击EVIL_METHOD按钮，会调用testJankiess方法。打印Log如下

 

乍一看，有点丈二的和尚摸不着头脑。出现这样的日志，说明主线程调用时长超过了700ms。把日志中content对应的json格式化，得到如下结果：

 

 

{
  "machine":"UN_KNOW",
  "cpu_app":0,
  "mem":1567367168,
  "mem_free":851992,
  "detail":"NORMAL",
  "cost":2262,
  "usage":"0.35%",
  "scene":"sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity",
  "stack":"0,1048574,1,2262n
            1,117,1,2254n
            2,121,1,2254n
            3,124,1,384n
            4,125,1,165n
            5,126,1,21n
            5,127,1,21n
            5,128,1,19n
            4,129,1,24n
            3,130,1,65n
            4,131,1,21n
            4,132,1,6n
            4,133,1,8n
            3,134,1,1004n",
  "stackKey":"121|",
  "tag":"Trace_EvilMethod",
  "process":"sample.tencent.matrix",
  "time":1620523013050
}

 

关于数据格式，官方也有一篇文章介绍，

https://github.com/Tencent/matrix/wiki/Matrix-Android–data-format，感兴趣的同学可以去看看。

本文重点关注stack字段。它的功能是上报对应的堆栈。但是堆栈中为啥是一堆阿拉伯数字呢？先让我们从头说起了。

4.计算方法调用的时间花费

4.1 计算一个方法调用花费的时间

 

假设有方法A。我想计算它花费的时间。我们一般会这样做

public void A() {
  long startTime = SystemClock.uptimeMillis()
  SystemClock.sleep(1000);
  long endTime = SystemClock.uptimeMillis()
  System.out.println("cost time " + (endTime-startTime));
}

对于单个方法我们可以这样做。「但是如果我想给Android项目中所有的方法都计算调用花费时，我们需要用到字节码插桩技术。在所有的方法开始处和结束处，添加记录时间的代码。而Matrix也正是使用插桩技术来计算方法的时间调用的。」

 

项目工程中TestTraceMainActivity的A方法

使用Jadx工具反编译apk中的TestTraceMainActivity。发现A方法前后增加了「AppMethoBeat.i(121)和AppMethoBeat.o(121)」

「i/o 方法参数121是什么意思呢？」

 

4.2 121含义讲解

 

gradle插件，在处理方法时，会将方法名与从1开始递增的数字对应起来。「我们打开app/build/outputs/mapping/debug/methodMapping.txt文件。从图片我们可以看到121对应的方法名是sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity A ()V」

前文堆栈中的数字0,1048574,1,2262n 第二列1048574对应的就是方法名对应的数字。「这么做的好处是，数据采集节省流量。」

❞

4.3 获取调用栈的耗时

 

有方法调用如下，假设A方法调用耗时1000ms。如何能够确定调用栈中哪个子方法的调用最耗时？

public void A() {
  B();
  C();
  D();
}

Matrix框架已经实现了调用栈耗时监测，具体分析我放到后面讲解。「重点就是后文6.2章节」

❞

4.4 获取主线程耗时

 

依赖主线程Looper，监控每次dispatchMessage的执行耗时

public static void loop() {
   ...
   for (;;) {
       ...
       // This must be in a local variable, in case a UI event sets the logger
       Printer logging = me.mLogging;
       if (logging != null) {
           logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +
                   msg.callback + ": " + msg.what);
       }
       msg.target.dispatchMessage(msg);
       if (logging != null) {
           logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);
       }
       ...
   }
}

主线程所有执行的任务都在 dispatchMessage 方法中派发执行完成，「我们通过 setMessageLogging 的方式给主线程的 Looper 设置一个 Printer ，因为 dispatchMessage 执行前后都会打印对应信息。我们可以计算出执行前后的时间花费。」

 

5. Matrix如何实现插桩

本文只是简单介绍Matrix的插桩技术。浅尝辄止。实现插桩的代码是com/tencent/matrix/trace/MethodTracer.java，「它的内部类TraceMethodAdapter实现了AppMethoBeat.i()和AppMethoBeat.o()的插入功能。」

 

6. 慢方法监测的原理

6.1 手画调用栈树

第三节提到的慢方法演示，它的代码调用如下。

public void testJankiess(View view) {
    A();
}

private void A() {
    B();
    H();
    L();
    SystemClock.sleep(800);
}

private void B() {
    C();
    G();
    SystemClock.sleep(200);
}

private void C() {
    D();
    E();
    F();
    SystemClock.sleep(100);
}

private void D() {
    SystemClock.sleep(20);
}

private void E() {
    SystemClock.sleep(20);
}

private void F() {
    SystemClock.sleep(20);
}

private void G() {
    SystemClock.sleep(20);
}

private void H() {
    SystemClock.sleep(20);
    I();
    J();
    K();
}

private void I() {
    SystemClock.sleep(20);
}

private void J() {
    SystemClock.sleep(6);
}

private void K() {
    SystemClock.sleep(10);
}

private void L() {
    SystemClock.sleep(1000);
}

「它对应的methodMapping文件如下：」

117,1,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity testJankiess (Landroid.view.View;)V
121,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity A ()V
122,4,sample.tencent.matrix.battery.TestBatteryActivity onDestroy ()V
123,9,sample.tencent.matrix.sqlitelint.TestSQLiteLintHelper qualityClose (Ljava.io.Closeable;)V
124,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity B ()V
125,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity C ()V
126,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity D ()V
127,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity E ()V
128,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity F ()V
129,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity G ()V
130,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity H ()V
131,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity I ()V
132,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity J ()V
133,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity K ()V
134,2,sample.tencent.matrix.trace.TestTraceMainActivity L ()V
1048574,1,android.os.Handler dispatchMessage (Landroid.os.Message;)V

「以上方法调用可以归纳成以下树形结构：」

❝

「请注意,该树形图，是我直接根据调用次序画出来的，程序是如何根据调用次序生成调用栈树呢？」

❞

6.2 生成调用栈树

 

6.2.1 函数调用记录在队列中

 

编译期已经对全局的函数进行插桩，在运行期间每个函数的执行前后都会调用 MethodBeat.i/o 的方法，如果是在主线程中执行，则在函数的执行前后获取当前距离 MethodBeat 模块初始化的时间 offset 「（为了压缩数据，存进一个long类型变量中），」 并将当前执行的是 MethodBeat i或者o、mehtod id 及时间 offset，存放到一个 long 类型变量中，记录到一个预先初始化好的数组 long[] 中 index 的位置（预先分配记录数据的 buffer 长度为 100w，内存占用约 7.6M）。数据存储如下图：

//AppMethodBeat.java
private static long[] sBuffer = new long[Constants.BUFFER_SIZE];

//Constants.java
public static final int BUFFER_SIZE = 100 * 10000; // 7.6M

「AppMethodBeat.i/o方法最终会调用到」

//AppMethodBeat.java
private static void mergeData(int methodId, int index, boolean isIn) {
    if (methodId == AppMethodBeat.METHOD_ID_DISPATCH) {
        sCurrentDiffTime = SystemClock.uptimeMillis() - sDiffTime;
    }
    long trueId = 0L;
    if (isIn) {
        trueId |= 1L << 63;
    }
    trueId |= (long) methodId << 43;
    trueId |= sCurrentDiffTime & 0x7FFFFFFFFFFL;
    sBuffer[index] = trueId;
    checkPileup(index);
    sLastIndex = index;
}

「testJankiess方法调用，通过mergeData方法，最终填充sBuffer如下图：」


6.2.2 主线程调用结束后判断是否超过阈值

 

EvilMethodTracer.java dispatchEnd表示主线程执行结束，如果耗时超过阈值，会在MatrixHandlerThread中执行AnalyseTask，分析调用栈的耗时情况。

6.2.3 分析堆栈

 

  1. 调用TraceDataUtils.structuredDataToStack()方法
  2. 调用TraceDataUtils.trimStack()方法
  3. 调用TraceDataUtils.getTreeKey()方法


6.2.4 将调用队列转换成树的先序遍历结果

 

「1. 调用addMethodItem方法，将后序遍历结果push到栈中」

 

structuredDataToStack()中，如果是out方法，将会出栈，并且push到栈底。得到结果如下：

如果我们将队列反转过来，对照手画的树我们可知结果是「后序遍历。」

 

126 127 128 125 129 124 131 132 133 130 134 121 117 1048574

 

「2. 调用stackToTree()将队列转换成多叉树。」

结果和手画的树一样

「3. 调用treeToStack()，获得先序遍历结果」

 

结果如下

 

6.2.5 裁剪调用堆栈

 

Matrix默认最多上传30个堆栈。如果堆栈调用超过30条，需要裁剪堆栈。裁剪策略如下：

  1. 从后往前遍历先序遍历结果，如果堆栈大小大于30，则将执行时间小于5*整体遍历次数的节点剔除掉
  2. 最多整体遍历60次，每次整体遍历，比较时间增加5ms
  3. 如果遍历了60次，堆栈大小还是大于30，将后面多余的删除掉


6.2.5 堆栈信息生成key

如果某个方法调用时间大于整个主线程调用时长的0.3倍，会将该方法id记录到list中，最后排序，过滤。生成traceKey。

6.2.6 根据裁剪后的先序遍历结果生成上报堆栈

reportBuilder就是最终上报的堆栈信息。与文章开头的日志信息一致

7. 解析日志

日志解析结果如下：

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