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1、运用功用办理（APM）总述2、买了块监控硬盘 发现没有APM 这个APM有比较好，仍是没有比较好呢3、APM自动监测和被迫检测的差异？4、Android线上轻量级APM功用监测计划运用功用办理（APM）总述

APM （Application Performance Management，即运用功用办理，在散布式范畴也称为散布式盯梢办理）对企业的运用体系进行实时监控，它是用于完结对运用程序功用办理和毛病办理的体系化的处理计划。

跟着散布式体系和微服务架构的运用和开展，运用功用办理成为体系运维办理和络办理的一个重要方向，它能够对企业的要害事务运用进行监测、优化，进步企业运用的可靠性和质量，保证用户得到杰出的服务，下降IT总具有本钱(TCO)。运用功用办理APM能够对整个企业的IT体系各个层面进行会集的功用监控，并对有或许呈现的功用问题进行及时、精确的剖析和处理。它能轻松地从一个IT运用体系中找到毛病点，并供给有相关处理主张或办法，然后进步全体的体系功用。一个企业的要害事务运用的功用强壮，能够保证企业事务运用体系的高效性和安稳性，为企业带来中心竞争力的提高。

当下老练的互联公司都树立有从根底设施到运用程序的全方位监控体系，力求及时发现毛病进行处理并为优化程序供给功用数据支撑，下降全体运维本钱。国内外商业的APM有Compuware、iMaster、博睿Bonree、听云、New Relic、云才智、OneAPM、AppDyn、Amics等。 本文首要针对Java技能体系介绍APM的结构、中心功用以及业界干流APM东西的功用特色。

跟着互联技能和运用的快速开展，运用程序自身变得越来越难以办理，由于它们从单体架构转向高度散布的、多层、多元素的散布式运用架构，运用体系在许多情况下依靠于运用程序的开发结构。APM概念结构旨在协助企业优先考虑在IT体系架构中需求首要重视的办法，以便企业能够快速施行并全面了解五维APM模型。

APM被形象的称为运用程序的私家医师，越来越收到企业的喜爱，比起经过日志办法记载要害数据显着要愈加有用，APM首要包括如下中心功用：

依据Java体系的运用程序运转时的功用目标可经过Java.lang.Runtime、java.lang.Management中的办法收集。除此之外，闻名的Metrics类库也能够经过这些底层技能获取Java程序功用目标。CPU使用率、内存使用率等根底数据的收集仅仅是功用监控的一部分，Metrics供给了更为丰厚的五个底子衡量类型，可在此根底上开发满意需求的监控目标。

大多数企业期望有一个功用完善的APM体系具有JVM功用监控、服务调用追中、监控告警功用，CAT、PinPoint、SkyWalking、Hawkular相对来讲功用更为齐备，引荐企业运用。

买了块监控硬盘 发现没有APM 这个APM有比较好，仍是没有比较好呢

APM,即Advanced Power Management的缩写，中文名为高档电源办理。现代硬盘都是契合APM规范的节能设备，支撑APM特性的，再说了监控硬盘，自身便是为了7乘24小时作业的，底子就不需求待机或许中止作业。

APM自动监测和被迫检测的差异？

作为APM职业人员，这个问题有必要要来答复一下~

被迫检测：页面植入脚本或探针，当用户拜访页时，探针自动收集数据并回传数据库进行剖析。

长处

1） 真有用户数据（最终一公里）

2） 区域/络/浏览器的覆盖率高

3） 无需硬件投入，本钱小

缺陷

1）需植入探针到代码中，有侵入性、安全性、隐私性方面的忧虑，一同也会形成必定程度功用丢掉

2）植入脚本只能收集根底的络和浏览器事情数据，无法收集实在页面加载速度（契合人脑视觉感知）

3）问题现已产生，并露出给了真有用户

4）无法自动化，依靠用户人工操作。

4）环境不可控，数据尽管体量大，可是也有很强的搅扰性。

自动监测： 建立散布式受控环境，模仿用户主张页面拜访恳求，自动收集功用数据并剖析。

长处

1） 无需植入探针，没有侵入性、安全性、隐私性方面的忧虑，也不会形成功用丢掉

2） 受控环境，获取更高权限，能够收集实在页面加载速度（契合人脑视觉感知）

3） 可监控未发布版别，在问题露出给真有用户之前发现并处理问题

4） 可自动化，并可集成到开发流程进行继续迭代

5） 环境可控，数据洁净，有很强代表性，契合80/20规律，投入产出比高

缺陷

1）有必定硬件投入

2）采区域/络/浏览器的覆盖率不如真有用户数据

Android线上轻量级APM功用监测计划

Github 链接 Collie

怎样衡量一个APP功用好坏？直观感触便是：发动快、流通、不闪退、耗电少等感官目标，反响到技能层面包装下便是：FPS（帧率）、界面烘托速度、Crash率、络、CPU运用率、电量损耗速度等，一般挑其间几个要害目标作为APP质量的标尺。现在也有多种开源APM监控计划，但大部分倾向离线检测，关于线上监测而言显得太重，或许会拔苗助长，计划简略比照如下：

还有其他多种APM检测东西，功用杂乱多样，但其实许多目标并不是特别重要，完结越杂乱，线上危险越大，因而，并不主张直接运用。并且，剖析多家APP的完结原理，其间心思路底子相同，且门槛也并不是特别高，主张自研一套，在灵活性、安全性上更有保证，更简略做到轻量级。本文宗旨便是 环绕几个要害目标 ：FPS、内存（内存走漏）、界面发动、流量等，完结 轻量级 的线上监测。

Crash核算与聚合有比较通用的战略，比方Firebase、Bugly等，不在本文评论规模

每个APP的络恳求一般都存在一致的Hook点，门槛很低，且各家恳求协议与SDK有别，很难完结一致的络恳求监测，其次，想要真实定位络恳求问题，或许牵扯整个恳求的链路，更合适做一套络全链路监控APM，也不在评论规模。

线上监测的要点就聚集后边几个，下面逐一拆解怎样完结。

直观上说界面发动便是：从点击一个图标到看到下一个界面首帧，假如这个进程耗时较长，用户会会感触到抑扬，影响体会。从场景上说，发动耗时刻简略分两种：

本文粒度较粗，首要聚集Activity，这儿有个比较中心的机遇：Activity首帧可见点，这个点究竟在什么时分？经剖析测验发现，不同版别体现纷歧，在Android 10 之前这个点与onWindowFocusChanged回调点底子符合，在Android 10 之后，体系做了优化，将首帧可见的机遇提前到onWindowFocusChanged之前，能够简略看做onResume（或许onAttachedToWindow）之后，关于一开端点击icon的点，能够约等于APP进程发动的点，拿到了上面两个时刻点，就能够得到冷发动耗时。

APP进程发动的点能够经过加载一个空的ContentProvider来记载，由于ContentProvider的加载机遇比较靠前，早于Application的onCreate之前，相对更精确一点，许多SDK的初始也选用这种办法，完结如下：

这样就得到了冷发动的开端时刻，怎样得到榜首个Activity界面可见的时刻呢？大约回执流程如下

上有一些以为能够监听onAttachedToWindow或许OnWindowFocusChange，onAttachedToWindow的问题是或许过分靠前，还没有Draw, OnWindowFocusChange的缺陷或许是过分滞后。其实能够简略以为在view draw今后，View的制作就算完结，尽管到展现还或许相差一个VSYNC等候图层组成，可是关于功用监测的鉴定，差错一个固定值能够承受：

在onResume函数中刺进一条音讯能够吗，理论上来说，过分靠前，这条音讯在履行的时分，还没Draw，由于恳求VSYNC的同步栅门是在是在Onresume完毕后才刺进的，无法阻拦之前的Message，可是由于VSYNC或许存在复用，Onresume中刺进的音讯也有或许会在制作之后履行，这个不是彻底必定的，比方点击MaterialButton发动一个Activity，第二个Activity的setView触发的VSYNC就或许复用MaterialButton的波纹触发的VSYNC，然后导致第二个Activity的performTraval复用榜首个VSYNC履行，然后产生在onResume刺进音讯之前，如下

综上所述， 将目标界说在榜首次View的Draw履行或许比较靠谱 。详细能够再DecorView上刺进一个通明View，监听器onDraw回调即可，假如觉得不行高雅，就退一步，监听OnWindowFocusChange的回调，也牵强能够承受, OnWindowFocusChange必定是在Draw之后的。如此就能够检测到冷发动耗时。APP发动后，各Activity发动耗时核算逻辑相似，首帧可见点沿袭上面计划即可，不过这儿还短少上一个界面暂停的点，经剖析测验，锚在上一个Actiivty pause的时分比较合理，因而Activity发动耗时界说如下：

相同为了减轻对事务侵略，也依靠registerActivityLifecycleCallbacks来完结：补全上方缺失

到这儿就获取了两个比较要害的发动耗时，不过，机遇运用中或许存在各种反常场景：比方闪屏页在onCreate或许onResume中调用了finish跳转主页，关于这种场景就需求额定处理，比方在onCreate中调用了finish，onResume或许不会被调用，这个时分就要在 onCreate之后进行核算，一同使用用Activity.isFinishing()标识这种场景，其次，发动耗时关于不同装备也是纷歧样的，不能用必定时刻衡量，只能横向比照，简略线上作用如下：

FPS是图画范畴中的界说，指画面每秒传输帧数，每秒帧数越多，显现的动作就越流通。FPS能够作为衡量流通度的一个目标，可是，从各厂商的陈述来看，仅用FPS来衡量是否流通并不科学。电影或视频的FPS并不高，30的FPS即可满意人眼需求，安稳在30FPS的动画，并不会让人感到卡顿，但假如FPS 很不安稳的话，就很简略感知到卡顿，留意，这儿有个词叫 安稳 。举个 极点 比方：前500ms改写了59帧，后500ms只制作一帧，即便到达了60FPS，仍会感知卡顿，这儿就杰出 安稳 的重要性。不过FPS也并不是彻底没用，能够用其上限界说流通，用其下限能够界说卡顿，关于中心阶段的感知，FPS力不从心，如下暗示：

上面那个是极点比方，Android 体系中，VSYNC会根绝16ms内改写两次，那么在中心的情况下怎样界说流通？比方，FPS下降到50会卡吗？答案是不必定。50的FPS假如是均分到各个节点，用户是感知不到掉帧的，但，假如丢掉的10帧悉数在一次制作点，那就能显着感知卡顿，这个时分， 瞬时帧率 的含义更大，如下

Matrix给的卡顿规范：

总归，比较1s均匀FPS，瞬时掉帧程度的严重性更能反响界面流通程度，因而FPS监测的要点是侦测瞬时掉帧程度。

在运用中，FPS对动画及列表含义较大， 监测开端的机遇 放在界面发动并展现榜首帧之后，这样就能跟发动完美衔接起来，

侦测中止的机遇也比较简略在onActivityPaused：界面失掉焦点，无法与用户交互的时分

怎样侦测瞬时FPS？有两种常用办法

360的完结依靠Choreographer VSYNC回调，详细完结如下：循环增加Choreographer.FrameCallback

这种监听有个问题便是，监听过于频频，由于在无需界面改写的时分Choreographer.FrameCallback仍是不断循环履行，糟蹋CPU资源，对线上运转收集并不友爱，比较之下BlockCanary的监听单个Message履行要友善的多，并且相同能够包括UI制作耗时、两帧之间的耗时，额定履行担负较低，也是本文采纳的战略，中心完结参照Matrix：

为Looper设置一个LooperPrinter，依据回传信息头差异音讯履行开端于完毕，核算Message耗时：原理如下

自界说LooperPrinter如下：

使用回调参数""与""的 差异即可确诊出Message履行耗时，然后确认是否导致掉帧。以上完结针对一切UI Message，原则上UI线程一切的音讯都应该坚持轻量级，任何音讯超时都应当算作反常行为，所以，直接拿来做掉帧监测没特大问题的。可是，有些特殊情况或许对FPS核算有一些误判，比方，在touch时刻里往UI线程塞了许多音讯，单条一般不会影响翻滚，但多条聚合或许会带来影响，假如没跳音讯履行时刻很短，这种办法就或许核算不到，当然这种事务的写法自身就存在问题，所以先不考虑这种场景。

Choreographer有个办法addCallbackLocked，经过这个办法增加的使命会被加入到VSYNC回调，会跟Input、动画、UI制作一同履行，因而能够用来作为辨别是否是UI重绘的Message，看看是不是重绘或许接触事情导致的卡顿掉帧。Choreographer源码如下：

该办法不为外部可见，因而需求经过反射获取，

然后在每次履行完毕后，从头将callback增加回Choreographer的Queue，监听下一次UI制作。

这样就能检测到每次Message履行的时刻，它能够直接用来核算 瞬时帧率 ，

瞬时掉帧小于2次能够以为没有产生颤动，假如呈现了单个Message履行过长，能够为产生了掉帧，流通度与瞬时帧率监测大约便是这样。不过，同发动耗时相似，不同装备成果不同，不能用必定时刻衡量，只能横向比照，简略线上作用如下：

内存走漏有个比较知名的库LeakCanary，完结原理也比较明晰，便是使用弱引证+ReferenceQueue，其实只用弱引证也能够做，ReferenceQueue仅仅个辅佐作用，LeakCanary除了走漏检测还有个仓库Dump的功用，尽管很好，可是这个功用并不合适线上，并且，只要能监听到Activity走漏，本地剖析原因是比较快的，没必要将仓库Dump出来。因而，本文只完结Activity走漏监测才干，不在线上剖析原因。并且，参阅LeakCanary，改用一个WeakHashMap完结上述功用，不在自动露出ReferenceQueue这个目标。WeakHashMap最大的特色是其key目标被自动弱引证，能够被收回，使用这个特色，用其key监听Activity收回就能到达走漏监测的意图。中心完结如下：

线上挑选监测没必要实时，将其延后到APP进入后台的时分，在APP进入后台之后自动触发一次GC，然后延时10s，进行查看，之所以延时10s，是由于GC不是同步的，为了让GC操作能够顺畅履行完，这儿挑选10s后查看。在查看前分配一个4M的大内存块，再次保证GC履行，之后就能够依据WeakHashMap的特性，查找有多少Activity还保留在其间，这些Activity便是走漏Activity。

内存检测比较简略，澄清几个要害的目标就行，这些目标都能经过 Debug.MemoryInfo获取

这儿关怀三个就行，

一般来说total是大于nativ+dalvik的，由于它包括了同享内存，理论上咱们只关怀native跟dalvik就行，以上便是关于内存的监测才干，不过内存走漏不是100%正确，露出显着问题即可，作用如下：

流量监测的完结相对简略，使用体系供给的TrafficStats.getUidRxBytes办法，合作Actvity生命周期，即可获取每个Activity的流量耗费。详细做法：在Activity start的时分记载起点，在pause的时分累加，最终在Destroyed的时分核算整个Activity的流量耗费，假如想要做到Fragment维度，就要详细事务详细剖析了，简略完结如下

Android电量状况能经过一下办法实时获取，仅仅关于剖析来说有点费事，需求依据不同手机、不同装备做聚合，单处收集很简略

不过并不能获取必定电量，只能看百分比，由于对单个Activity来做电量监测并不靠谱，往往都是0，能够在APP推到后台后，对端的在线时长的电池耗费做监测，这个或许还能看出一些电量改变。

没想好怎样弄，显不出力

APP端仅仅完结的数据的收集，数据的整合及根系仍是要依靠后台数据剖析，依据不同装备，不同场景才干拟定一套比较合理的基线，并且，这种 基线必定不是必定 的，只能是相对的，这套基线将来能够作为页面功用评价规范，对Android而言，挺难，机型太多。

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