非死book是如何收集其Android应用性能数据的

jopen 8年前

原文  http://www.infoq.com/cn/news/2015/11/非死book-Android


非死book一直致力于不断提高Android应用的运行速度。虽然他们内部已经有类似 CTScan 这样的性能跟踪系统，但Android生态系统的多样性使他们无法在实验室中测试每一种可能。因此，他们希望通过遥测技术从人们真实使用的Android手机中收集性能信息来补充测试数据。近日，非死book工程师Delyan Kratunov 撰文 介绍了他们收集Android应用远程性能检测数据的方法。

很长一段时间以来，遥测技术都仅限于费力地插入代码，标识动作的起点和终点。这种方法有诸多弊端：

  • 开发者插入的检测点限制了遥测数据的详细程度，并导致这种方法只能检测可以预见的性能影响；
  • Android应用的多线程特点以及用户交互的高度异步特点导致很难彻底检测代码；
  • 代码的快速变化会导致已有的检测标记出现“位衰减”。

同时，Delyan还指出，他们也不希望使用下面这两种方法：

  • 使用Android内置的性能检测方法 ：Dalvik和ART都提供了可以从“Debug”类调用的、方法级的性能分析器。这些方法可以编程触发，输出结果保存在开发人员指定的文件中。但是他们发现，startMethodTracing方法开销很大。更糟糕的是，在某些Android版本中，该方法会禁用Dalvik的JIT编译器，进一步降低应用性能。总之，该工具会扭曲检测数据。
  • 大幅增加手工插入的检测点 ：手动插入性能检测点非常耗时且容易出错。工程师的时间不应该花费在可以自动化的事情上。而且，在一个不断变化的代码库中，确保这类检测点的正确性需要做大量的工作。

他们所采用的方法，灵感来自于 该领域先前的研究 ，核心是一个基于规则的字节码重写器（基于 ASM 库）。该重写器可以匹配代码位置，然后插入或操作代码。就是说，在Java代码经javac编译成Java虚拟机字节码之后，但是在传递给dx转换成Dalvik VM格式之前，它会介入修改JVM字节码。

作为构建系统的一部分，该字节码重写器会在Android应用的全部Java字节码上运行，执行少数几个简单的转换，产生大量发生过重写的代码位置。例如，下面的规则将在特定方法的入口和出口处插入代码： 

new EntryExitRule.Builder()  .setMatcherConfiguration(    subclassesOf(      getObjectType("android/app/Activity")    ).withMethods(      getMethod("void onCreate(android.os.Bundle)"),      getMethod("void onRestart()"),      getMethod("void onStart()"),      getMethod("void onResume()"),      getMethod("void onPause()"),      getMethod("void onStop()"),      getMethod("void onDestroy()")))  .setDetourType(LOG_UTILS_TYPE)  .setDetourMethodEntry(LOG_METHOD_ACTIVITY_START)  .setDetourMethodExit(LOG_METHOD_ACTIVITY_END)  .setCategory(Categories.LIFECYCLE)  .build()

在运行时，这些方法会在日志中记录一个或多个检测事件，并且，这些事件可以组合到一个单独的跟踪文件中。他们的检测粒度是框架调用和回调层。就是说，检测应用如何同Android框架交互以及框架反过来如何调用应用。这非常有用，因为应用组件不同生命周期之间的交互对运行时性能有重大影响。而且，由于检测点插入是自动完成的，所以无需担心代码变化会影响检测点。

在字节码中插入检测点还有一个好处，就是让他们能够透明地处理异步跟踪。也就是说，他们可以在线程之间自动传递足够的上下文信息。这样，他们就能将逻辑控制流串连起来。例如，下面的规则是检测Handler API的： 

RedirectionRule.builder()  .setMatcherConfiguration(    subclassesOf(      getObjectType("android/os/Handler")    ).withMethods(      getMethod("boolean post(Runnable)"),      getMethod("boolean postAtFrontOfQueue(Runnable)"),      getMethod("boolean postAtTime(Runnable, Object, long)"),      getMethod("boolean postAtTime(Runnable, long)"),      getMethod("boolean postDelayed(Runnable, long)"),      getMethod("void removeCallbacks(Runnable)")))  .setDetourClass("com/非死book/tools/dextr/runtime/detour/HandlerDetour")  .setCategory(Categories.ASYNC)  .build()

虽然有无数种在线程之间切换控制的方法，但实际上，一个很小的规则集合就可以覆盖应用中大多数异步代码。总的来说，这种跨线程跟踪能力让他们对应用执行流程有了更深入的了解，可以暴露出一些难以捉摸的性能缺陷，如调度延迟和不必要的异步跳转。

此外，在实现该方法的过程中，他们还遇到了其它一些需要克服的问题。比如，仅使用基本数据类型。当字节码重写器操作应用代码时，它会在每个代码位置插入一个唯一标识。在应用构建时，它会生成一个标识与代码位置的映射。在运行时，他们只记录32位的整型标识，然后在服务器端转换成代码位置。这样，事件大小就可以固定，而且非常小。同时，这也缩小了跟踪文件，减少了运行时开销。此处仅举一例，更多信息请查看 原文 。