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":"0,1048574,1,2262\n
            1,117,1,2254\n
            2,121,1,2254\n
            3,124,1,384\n
            4,125,1,165\n
            5,126,1,21\n
            5,127,1,21\n
            5,128,1,19\n
            4,129,1,24\n
            3,130,1,65\n
            4,131,1,21\n
            4,132,1,6\n
            4,133,1,8\n
            3,134,1,1004\n",
  "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0,1048574,1,2262\n 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

调用TraceDataUtils.structuredDataToStack()方法
调用TraceDataUtils.trimStack()方法
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：

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
最多整体遍历60次，每次整体遍历，比较时间增加5ms
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：

手写解析微信Matrix性能监控日志的工具

1. 前言

2. Matrix功能简介

3. 慢方法演示

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

4.2 121含义讲解

4.3 获取调用栈的耗时

4.4 获取主线程耗时

5. Matrix如何实现插桩

6. 慢方法监测的原理

6.1 手画调用栈树

6.2 生成调用栈树

6.2.1 函数调用记录在队列中

6.2.2 主线程调用结束后判断是否超过阈值

6.2.3 分析堆栈

6.2.4 将调用队列转换成树的先序遍历结果

6.2.5 裁剪调用堆栈

6.2.5 堆栈信息生成key

6.2.6 根据裁剪后的先序遍历结果生成上报堆栈

7. 解析日志

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