打造一款支持线上抓 systrace 的框架

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 打造一款支持线上抓 systrace 的框架

1、缘起


缘起是看到网易云音乐技术团队发布的一篇《systrace 统计方法耗时》的文章,文章讲解了如何通过 hook 的方式将 trace 开关打开,并实现不依赖 PC 开启 Trace 功能,实现线上抓取。 文章思路与流程非常清晰,是一个不错的实践(造轮子)机会,我将此文转发给正在研究 xcrash 和 xhook 的同事,我俩一拍即合,打算利用这个机会撸一个框架,并且,同事还给我发了一篇更全面的实践文章《抖音 Android 性能优化系列:新一代全能型性能分析工具 Rhea》,Rhea 经历过三次演进,我们将这些思路进行整合,开发出了一款属于我们自己的框架  Lancer


我们非常建议,在阅读这款框架源码的时候,一定要看下上述提到的两篇文章。


为什么我们也想做一个:


  • 脱离 PC 抓取 trace 可以帮助我们更好的定位问题,有很多 bug 我们是无法从自己的机型和环境进行复现的,往往需要客户配合来抓取一些日志来实现问题定位,并且,相比较我们自己埋点的日志来说,systrace 采集到的信息更丰富

2、能学到什么?


  • Gradle Transfrom 被废弃,学习使用最新的 TransfromAction
  • 利用 AsmClassVisitorFactory 实现方法插桩
  • 学会使用 xhook 来 hook native 函数
  • 使用 mmap 来优化 IO 性能问题

3、开发的过程中遇到了哪些问题?


插桩方法未正确闭合:

  • try catch 中的 catch 块,需要插桩方法结束标记
  • 在参考字节的 Reha 第一版时,Reha 有限制调用栈深度,所以,我们直接使用了 Stack 集合 size 为 6 来限制层级,以此来提高性能,但忘了考虑多线程调用的问题,故修复后使用 ThreadLocal 来为每个线程保存一份 Stack 来记录方法调用栈深度问题。但在 Rhea 的第三次改造中,Rhea 为了获得更丰富的信息,已取消层级限制。

4、还有哪些不足


  • 插桩方法使用的 class name 和 method name,可以考虑像 Matrix 那样,通过 method Id 来做,然后生成一份 method 映射表。但这么做的话,对于生成的 systrace 可能不太直观, 因为倒入 perfetto 的时候看到的都是 methid Id,可以做一个脚本,读取 systrace 内容,将 method id 拿到,然后通过映射表,恢复方法名,然后再重新写入 systrace,导入 perfetto 查看。Reha 考虑线下用户的易用性,在线下模式打包阶段直接插入的方法名
  • 目前仅在线下使用,理由与 Rhea 一致:

目前 Trace 工具更多的还是在线下使用,由于插桩过多影响了包大小,使得我们线上部分只能对小规模的用户群体定向打开,没法全量上线定位线上大规模用户的性能问题

5、使用


由于放置在 github 的源码没有对外发布依赖,故这里就介绍下如何使用,我相信,如果有同学对这方面有兴趣的话,这一定难不倒他(主要是我们太懒了,笑哭)。

由于 github 项目使用的是复合构建引入的插件模块,如果想接入到自己项目的话,可以参考 setting.gradle,通过 includebuild 来引入插件模块。


在 app 模块的 build.gradle 中使用 tracePlugin 插件:


plugins {
    id 'com.android.application'
    id 'org.jetbrains.kotlin.android'
    id 'tracePlugin'
}
trace {
    pkg = "com.bomber.strace"
    ignoreClass = [
        "com.bomber.strace.*.bean.*",
        "com.bomber.*.R",
        "com.bomber.*.R\\\$.*",
        "com.bomber.*.BuildConfig",
    ]
}
复制代码
  • tracePlugin 插件支持 pkg 配置要插桩的包路径,这非常友好,对于一些三方模块,我们暂时没必要对其进行插桩,我们只定位业务模块发生的问题
  • tracePlugin 插件还支持 ignoreClass 来忽略掉一些不需要对其插桩的类,例如 javaBean 和 R 类等,类路径支持正则匹配


在 Application 中对其进行初始化:


class LancerApp : Application() {
    override fun attachBaseContext(base: Context?) {
        super.attachBaseContext(base)
        installLancer()
    }
    private fun installLancer() {
        val traceDir = filesDir.absolutePath + File.separator + "trace"
        val r = Lancer.getInstance().initialize(
            Build.VERSION.SDK_INT,
            traceDir,
            BuildConfig.DEBUG
        )
        Log.d("TraceApp", "r = $r")
    }
}
复制代码


initialize 方法需要传入三个参数:


  • 获取 Android SDK 版本
  • trace 文件存储目录,存储  trace 文件时使用
  • 是否为 debug 环境,打印日志时使用


在需要记录 trace 日志和关闭 trace 日志的地方进行记录:


Lancer.getInstance().start()
Lancer.getInstance().stop()
复制代码


示例 demo 中演示的是从 application 的 attachBaseContext 就开启 start 日志记录,对于想记录业务模块的话,可自由搭配记录位置。


运行 demo 时,需要在 local.properties 下配置下 ndk 路径,如:


ndk.dir=/Users/mac/Library/Android/sdk/ndk/25.1.8937393

release 包效果:


网络异常,图片无法展示
|

  • 打出 release 包,install 安装,并启动应用
  • 结束应用,导出存储在 sd 卡外置存储目录的 trace 文件

perfetto 效果:

image.png

  • 打开 perfetto ui 网址,将导出的 trace 文件直接拖进即可查看
相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
目录
相关文章
|
存储 缓存 编译器
探索 Jetpack Compose 内核:深入 SlotTable 系统
探索 Jetpack Compose 内核:深入 SlotTable 系统
551 1
|
机器学习/深度学习 存储 并行计算
一篇就够:高性能推理引擎理论与实践 (TensorRT)
本文分享了关于 NVIDIA 推出的高性能的深度学习推理引擎 TensorRT 的背后理论知识和实践操作指南。
14426 9
一篇就够:高性能推理引擎理论与实践 (TensorRT)
|
Linux Shell Android开发
用eadb在Android上搭建eBPF运行环境
用eadb在Android上搭建eBPF运行环境
|
存储 大数据 数据库
Android经典面试题之Intent传递数据大小为什么限制是1M?
在 Android 中,使用 Intent 传递数据时存在约 1MB 的大小限制,这是由于 Binder 机制的事务缓冲区限制、Intent 的设计初衷以及内存消耗和性能问题所致。推荐使用文件存储、SharedPreferences、数据库存储或 ContentProvider 等方式传递大数据。
583 0
|
人工智能 JSON 数据格式
[AI CrewAI] 你来当老板,组建AI团队,协作AI Agent完成任务
[AI CrewAI] 你来当老板,组建AI团队,协作AI Agent完成任务
|
传感器 Java API
Android Input系统(1) Input事件的产生与传递
Android Input系统(1) Input事件的产生与传递
1159 0
|
SQL druid Java
JDBC、C3P0、DBCP、Druid 数据源连接池使用的对比总结.md1
JDBC、C3P0、DBCP、Druid 数据源连接池使用的对比总结.md
317 0
|
SQL 数据库
一个很实用的造数工具—Spawner Data Generator
一个很实用的造数工具—Spawner Data Generator
478 0
|
存储 监控 Linux
Linux 使用getrusage系统调用获取cpu信息:一个C++实例分析
Linux 使用getrusage系统调用获取cpu信息:一个C++实例分析
366 0
|
C语言 C++ 编译器
C/C++语法知识:typedef struct 用法详解
第一篇:typedef struct与struct的区别 1. 基本解释 typedef为C语言的关键字,作用是为一种数据类型定义一个新名字。这里的数据类型包括内部数据类型(int,char等)和自定义的数据类型(struct等)。
6769 0