大家好，欢迎来到IT知识分享网。

前言：成为一名优秀的Android开发，需要一份完备的知识体系，在这里，让我们一起成长为自己所想的那样。

众所周知，移动开发已经来到了后半场，为了能够在众多开发者中脱颖而出，我们需要对某一个领域有深入地研究与心得，对于Android开发者来说，目前，有几个好的细分领域值得我们去建立自己的技术壁垒，如下所示：

• 1、性能优化专家：具备深度性能优化与体系化APM建设的能力
• 2、架构师：具有丰富的应用架构设计经验与心得，对Android Framework层与热门三方库的实现原理与架构设计了如指掌。
• 3、音视频/图像处理专家：毫无疑问，掌握NDK，深入音视频与图像处理领域能让我们在未来几年大放异彩。
• 4、大前端专家：深入掌握Flutter及其设计原理与思想，可以让我们具有快速学习前端知识的能力。

在上述几个细分领域中，最难也最具技术壁垒的莫过于性能优化，要想成为一个顶尖的性能优化专家，需要对许多领域的深度知识及广度知识有深入的了解与研究，其中不乏需要掌握架构师、NDK、Flutter所涉及的众多技能。从这篇文章开始，笔者将会带领大家一步一步深入探索Android的性能优化。

为了能够全面地了解Android的性能优化知识体系，我们先看看我总结的下面这张图，如下所示：

要做好应用的性能优化，我们需要建立一套成体系的性能优化方案，这套方案被业界称为APM（Application Performance Manange），为了让大家快速了解APM涉及的相关知识，笔者已经将其总结成图，如下所示：

在建设APM和对App进行性能优化的过程中，我们必须首先解决的是App的稳定性问题，现在，让我们搭乘航班，来深入探索Android稳定性优化的疆域。

一、正确认识

首先，我们必须对App的稳定性有正确的认识，它是App质量构建体系中最基本和最关键的一环。如果我们的App不稳定，并且经常不能正常地提供服务，那么用户大概率会卸载掉它。所以稳定性很重要，并且Crash是P0优先级，需要优先解决。

而且，稳定性可优化的面很广，它不仅仅只包含Crash这一部分，也包括卡顿、耗电等优化范畴。

1,稳定性纬度

应用的稳定性可以分为三个纬度，如下所示：

• 1、Crash纬度：最重要的指标就是应用的Crash率。
• 2、性能纬度：包括启动速度、内存、绘制等等优化方向，相对于Crash来说是次要的，在做应用性能体系化建设之前，我们必须要确保应用的功能稳定可用。
• 3、业务高可用纬度：它是非常关键的一步，我们需要采用多种手段来保证我们App的主流程以及核心路径的稳定性，只有用户经常使用我们的App，它才有可能发现别的方面的问题。

2、稳定性优化注意事项

我们在做应用的稳定性优化的时候，需要注意三个要点，如下所示：

(1)重在预防、监控必不可少

对于稳定性来说，如果App已经到了线上才发现异常，那其实已经造成了损失，所以，对于稳定性的优化，其重点在于预防。从开发同学的编码环节，到测试同学的测试环节，以及到上线前的发布环节、上线后的运维环节，这些环节都需要来预防异常情况的发生。如果异常真的发生了，也需要将想方设法将损失降到最低，争取用最小的代价来暴露尽可能多的问题。

此外，监控也是必不可少的一步，预防做的再好，到了线上，总会有各种各样的异常发生。所以，无论如何，我们都需要有全面的监控手段来更加灵敏地发现问题。

(2)思考更深一层、重视隐含信息：如解决Crash问题时思考是否会引发同一类问题

当我们看到了一个Crash的时候，不能简单地只处理这一个Crash，而是需要思考更深一层，要考虑会不会在其它地方会有一样的Crash类型发生。如果有这样的情况，我们必须对其统一处理和预防。

此外，我们还要关注Crash相关的隐含信息，比如，在面试过程当中，面试官问你，你们应用的Crash率是多少，这个问题表明上问的是Crash率，但是实际上它是问你一些隐含信息的，过高的Crash率就代表开发人员的水平不行，leader的架构能力不行，项目的各个阶段中优化的空间非常大，这样一来，面试官对你的印象和评价也不会好。

(3)长效保持需要科学流程

应用稳定性的建设过程是一个细活，所以很容易出现这个版本优化好了，但是在接下来的版本中如果我们不管它，它就会发生持续恶化的情况，因此，我们必须从项目研发的每一个流程入手，建立科学完善的相关规范，才能保证长效的优化效果。

3、Crash相关指标

要对应用的稳定性进行优化，我们就必须先了解与Crash相关的一些指标。

(1)UV、PV

• PV（Page View）：访问量
• UV（Unique Visitor）：独立访客，0 – 24小时内的同一终端只计算一次

(2)UV、PV、启动、增量、存量 Crash率

• UV Crash率（Crash UV / DAU）：针对用户使用量的统计，统计一段时间内所有用户发生崩溃的占比，用于评估Crash率的影响范围，结合PV。需要注意的是，需要确保一直使用同一种衡量方式。
• PV Crash率：评估相关Crash影响的严重程度。
• 启动Crash率：启动阶段，用户还没有完全打开App而发生的Crash，它是影响最严重的Crash，对用户伤害最大，无法通过热修复拯救，需结合客户端容灾，以进行App的自主修复。（这块后面会讲）
• 增量、存量Crash率：增量Crash是指的新增的Crash，而存量Crash则表示一些历史遗留bug。增量Crash是新版本重点，存量Crash是需要持续啃的硬骨头，我们需要优先解决增量、持续跟进存量问题。

(3)Crash率评价

那么，我们App的Crash率降低多少才能算是一个正常水平或优秀的水平呢？

• Java与Native的总崩溃率必须在千分之二以下。
• Crash率万分位为优秀：需要注意90%的Crash都是比较容易解决的，但是要解决最后的10%需要付出巨大的努力。

(4)Crash关键问题

这里我们还需要关注Crash相关的关键问题，如果应用发生了Crash，我们应该尽可能还原Crash现场。因此，我们需要全面地采集应用发生Crash时的相关信息，如下所示：

• 堆栈、设备、OS版本、进程、线程名、Logcat
• 前后台、使用时长、App版本、小版本、渠道
• CPU架构、内存信息、线程数、资源包信息、用户行为日志

接着，采集完上述信息并上报到后台后，我们会在APM后台进行聚合展示，具体的展示信息如下所示：

• Crash现场信息
• Crash Top机型、OS版本、分布版本、区域
• Crash起始版本、上报趋势、是否新增、持续、量级

最后，我们可以根据以上信息决定Crash是否需要立马解决以及在哪个版本进行解决，关于APM聚合展示这块可以参考 Bugly平台 的APM后台聚合展示。

然后，我们再来看看与Crash相关的整体架构。

(5)APM Crash部分整体架构

APM Crash部分的整体架构从上之下分为采集层、处理层、展示层、报警层。下面，我们来详细讲解一下每一层所做的处理。

采集层

首先，我们需要在采集层这一层去获取足够多的Crash相关信息，以确保能够精确定位到问题。需要采集的信息主要为如下几种：

• 错误堆栈
• 设备信息
• 行为日志
• 其它信息

处理层

然后，在处理层，我们会对App采集到的数据进行处理

• 数据清洗：将一些不符合条件的数据过滤掉，比如说，因为一些特殊情况，一些App采集到的数据不完整，或者由于上传数据失败而导致的数据不完整，这些数据在APM平台上肯定是无法全面地展示的，所以，首先我们需要把这些信息进行过滤。
• 数据聚合：在这一层，我们会把Crash相关的数据进行聚合。
• 纬度分类：如Top机型下的Crash、用户Crash率的前10%等等维度。
• 趋势对比

展示层

经过处理层之后，就会来到展示层，展示的信息为如下几类：

• 数据还原
• 纬度信息
• 起始版本
• 其它信息

报警层

最后，就会来到报警层，当发生严重异常的时候，会通知相关的同学进行紧急处理。报警的规则我们可以自定义，例如整体的Crash率，其环比（与上一期进行对比）或同比（如本月10号与上月10号）抖动超过5%，或者是单个Crash突然间激增。报警的方式可以通过 邮件、IM、电话、短信 等等方式。

(6)责任归属

最后，我们来看下Crash相关的非技术问题，需要注意的是，我们要解决的是如何长期保持较低的Crash率这个问题。我们需要保证能够迅速找到相关bug的相关责任人并让开发同学能够及时地处理线上的bug。具体的解决方法为如下几种：

设立专项小组轮值：成立一个虚拟的专项小组，来专门跟踪每个版本线上的Crash率，组内的成员可以轮流跟踪线上的Crash，这样，就可以从源头来保证所有Crash一定会有人跟进。

自动匹配责任人：将APM平台与bug单系统打通，这样APM后台一旦发现紧急bug就能第一时间下发到bug单系统给相关责任人发提醒。

处理流程全纪录：我们需要记录Crash处理流程的每一步，确保紧急Crash的处理不会被延误。

二、Crash优化

1、单个Crash处理方案

对与单个Crash的处理方案我们可以按如下三个步骤来进行解决处理。

• (1)根据堆栈及现场信息找答案

解决90%问题
解决完后需考虑产生Crash深层次的原因

• (2)找共性：机型、OS、实验开关、资源包，考虑影响范围
• (3)线下复现、远程调试

2、Crash率治理方案

要对应用的Crash率进行治理，一般需要对以下三种类型的Crash进行对应的处理，如下所示：

• 1、解决线上常规Crash
• 2、系统级Crash尝试Hook绕过
• 3、疑难Crash重点突破或更换方案

3、Java Crash

出现未捕获异常，导致出现异常退出

Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler()；

我们通过设置自定义的UncaughtExceptionHandler，就可以在崩溃发生的时候获取到现场信息。注意，这个钩子是针对单个进程而言的，在多进程的APP中，监控哪个进程，就需要在哪个进程中设置一遍ExceptionHandler。

获取主线程的堆栈信息：

Looper.getMainLooper().getThread().getStackTrace(); 

获取当前线程的堆栈信息：

Thread.currentThread().getStackTrace(); 

获取全部线程的堆栈信息：

Thread.getAllStackTraces(); 

第三方Crash监控工具如Fabric、腾讯Bugly，都是以字符串拼接的方式将数组StackTraceElement[]转换成字符串形式，进行保存、上报或者展示。

那么，我们如何反混淆上传的堆栈信息？

对此，我们一般有两种可选的处理方案，如下所示：

• 1、每次打包生成混淆APK的时候，需要把Mapping文件保存并上传到监控后台。
• 2、Android原生的反混淆的工具包是retrace.jar，在监控后台用来实时解析每个上报的崩溃时。它会将Mapping文件进行文本解析和对象实例化，这个过程比较耗时。因此可以将Mapping对象实例进行内存缓存，但为了防止内存泄露和内存过多占用，需要增加定期自动回收的逻辑

如何获取logcat方法？

logcat日志流程是这样的，应用层 –> liblog.so –> logd，底层使用ring buffer来存储数据。获取的方式有以下三种：

1、通过logcat命令获取。

优点：非常简单，兼容性好。

缺点：整个链路比较长，可控性差，失败率高，特别是堆破坏或者堆内存不足时，基本会失败。

2、hook liblog.so实现

通过hook liblog.so 中的 __android_log_buf_write 方法，将内容重定向到自己的buffer中。

优点：简单，兼容性相对还好。

缺点：要一直打开。

3、自定义获取代码。通过移植底层获取logcat的实现，通过socket直接跟logd交互。

• 优点：比较灵活，预先分配好资源，成功率也比较高。
• 缺点：实现非常复杂

如何获取Java 堆栈？

当发生native崩溃时，我们通过unwind只能拿到Native堆栈。我们希望可以拿到当时各个线程的Java堆栈。对于这个问题，目前有两种处理方式，分别如下所示：

1、Thread.getAllStackTraces()。

优点

简单，兼容性好。

缺点

• 成功率不高，依靠系统接口在极端情况也会失败。
• 7.0之后这个接口是没有主线程堆栈。
• 使用Java层的接口需要暂停线程。

2、hook libart.so。

通过hook ThreadList和Thread 的函数，获得跟ANR一样的堆栈。为了稳定性，需要在fork的子进程中执行。

优点：信息很全，基本跟ANR的日志一样，有native线程状态，锁信息等等。

缺点：黑科技的兼容性问题，失败时我们可以使用Thread.getAllStackTraces()兜底。

4、Java Crash处理流程

讲解了Java Crash相关的知识后，我们就可以去了解下Java Crash的处理流程，这里借用Gityuan流程图进行讲解，如下图所示：

1、首先发生crash所在进程，在创建之初便准备好了defaultUncaughtHandler，用来来处理Uncaught Exception，并输出当前crash基本信息；

2、调用当前进程中的AMP.handleApplicationCrash；经过binder ipc机制，传递到system_server进程；

3、接下来，进入system_server进程，调用binder服务端执行AMS.handleApplicationCrash；

4、从mProcessNames查找到目标进程的ProcessRecord对象；并将进程crash信息输出到目录/data/system/dropbox；

5、执行makeAppCrashingLocked：

• 创建当前用户下的crash应用的error receiver，并忽略当前应用的广播；
• 停止当前进程中所有activity中的WMS的冻结屏幕消息，并执行相关一些屏幕相关操作；

6、再执行handleAppCrashLocked方法：

当1分钟内同一进程连续crash两次时，且非persistent进程，则直接结束该应用所有activity，并杀死该进程以及同一个进程组下的所有进程。然后再恢复栈顶第一个非finishing状态的activity;

当1分钟内同一进程连续crash两次时，且persistent进程，，则只执行恢复栈顶第一个非finishing状态的activity;

当1分钟内同一进程未发生连续crash两次时，则执行结束栈顶正在运行activity的流程。

7、通过mUiHandler发送消息SHOW_ERROR_MSG，弹出crash对话框；

8、到此，system_server进程执行完成。回到crash进程开始执行杀掉当前进程的操作；

9、当crash进程被杀，通过binder死亡通知，告知system_server进程来执行appDiedLocked()；

10、最后，执行清理应用相关的activity/service/ContentProvider/receiver组件信息。

5、Native Crash

特点:

• 访问非法地址
• 地址对齐出错
• 发送程序主动abort

上述都会产生相应的signal信号，导致程序异常退出。

(1)合格的异常捕获组件

一个合格的异常捕获组件需要包含以下功能：

• 支持在crash时进行更多扩张操作
• 打印logcat和日志
• 上报crash次数
• 对不同crash做不同恢复措施
• 可以针对业务不断改进的适应

2、现有方案

(1)Google Breakpad

• 优点：权威、跨平台
• 缺点：代码体量较大

(2)Logcat

• 优点：利用安卓系统实现
• 缺点：需要在crash时启动新进程过滤logcat日志，不可靠

(3)coffeecatch

• 优点：实现简洁、改动容易
• 缺点：有兼容性问题

3、Native崩溃捕获流程

Native崩溃捕获的过程涉及到三端，这里我们分别来了解下其对应的处理。

(1)编译端

编译C/C++需将带符号信息的文件保留下来。

(2)客户端

捕获到崩溃时，将收集到尽可能多的有用信息写入日志文件，然后选择合适的时机上传到服务器。

(3)服务端

读取客户端上报的日志文件，寻找合适的符号文件，生成可读的C/C++调用栈。

4、Native崩溃捕获的难点

核心：如何确保客户端在各种极端情况下依然可以生成崩溃日志。

核心：如何确保客户端在各种极端情况下依然可以生成崩溃日志。

(1)文件句柄泄漏，导致创建日志文件失败？

提前申请文件句柄fd预留。

(2)栈溢出导致日志生成失败？

• 使用额外的栈空间signalstack，避免栈溢出导致进程没有空间创建调用栈执行处理函数。（signalstack：系统会在危险情况下把栈指针指向这个地方，使得可以在一个新的栈上运行信号处理函数）
• 特殊请求需直接替换当前栈，所以应在堆中预留部分空间。

(3)堆内存耗尽导致日志生产失败？

参考Breakpad重新封装Linux Syscall Support的做法以避免直接调用libc去分配堆内存。

(4)堆破坏或二次崩溃导致日志生成失败？

Breakpad使用了fork子进程甚至孙进程的方式去收集崩溃现场，即便出现二次崩溃，也只是这部分信息丢失。

这里说下Breakpad缺点：

• 生成的minidump文件时二进制的，包含过多不重要的信息，导致文件数MB。但minidump可以使用gdb调试、看到传入参数。

需要了解的是，未来Chromium会使用Crashpad替代Breakpad

(5)想要遵循Android的文本格式并添加更多重要的信息？

改造Breakpad，增加Logcat信息，Java调用栈信息、其它有用信息。

5、Native崩溃捕获注册

一个Native Crash log信息如下：

堆栈信息中 pc 后面跟的内存地址，就是当前函数的栈地址，我们可以通过下面的命令行得出出错的代码行数

arm-linux-androideabi-addr2line -e 内存地址

下面列出全部的信号量以及所代表的含义：

#define SIGHUP 1 // 终端连接结束时发出(不管正常或非正常) #define SIGINT 2 // 程序终止(例如Ctrl-C) #define SIGQUIT 3 // 程序退出(Ctrl-\) #define SIGILL 4 // 执行了非法指令，或者试图执行数据段，堆栈溢出 #define SIGTRAP 5 // 断点时产生，由debugger使用 #define SIGABRT 6 // 调用abort函数生成的信号，表示程序异常 #define SIGIOT 6 // 同上，更全，IO异常也会发出 #define SIGBUS 7 // 非法地址，包括内存地址对齐出错，比如访问一个4字节的整数, 但其地址不是4的倍数 #define SIGFPE 8 // 计算错误，比如除0、溢出 #define SIGKILL 9 // 强制结束程序，具有最高优先级，本信号不能被阻塞、处理和忽略 #define SIGUSR1 10 // 未使用，保留 #define SIGSEGV 11 // 非法内存操作，与 SIGBUS不同，他是对合法地址的非法访问， 比如访问没有读权限的内存，向没有写权限的地址写数据 #define SIGUSR2 12 // 未使用，保留 #define SIGPIPE 13 // 管道破裂，通常在进程间通信产生 #define SIGALRM 14 // 定时信号, #define SIGTERM 15 // 结束程序，类似温和的 SIGKILL，可被阻塞和处理。通常程序如 果终止不了，才会尝试SIGKILL #define SIGSTKFLT 16 // 协处理器堆栈错误 #define SIGCHLD 17 // 子进程结束时, 父进程会收到这个信号。 #define SIGCONT 18 // 让一个停止的进程继续执行 #define SIGSTOP 19 // 停止进程,本信号不能被阻塞,处理或忽略 #define SIGTSTP 20 // 停止进程,但该信号可以被处理和忽略 #define SIGTTIN 21 // 当后台作业要从用户终端读数据时, 该作业中的所有进程会收到SIGTTIN信号 #define SIGTTOU 22 // 类似于SIGTTIN, 但在写终端时收到 #define SIGURG 23 // 有紧急数据或out-of-band数据到达socket时产生 #define SIGXCPU 24 // 超过CPU时间资源限制时发出 #define SIGXFSZ 25 // 当进程企图扩大文件以至于超过文件大小资源限制 #define SIGVTALRM 26 // 虚拟时钟信号. 类似于SIGALRM, 但是计算的是该进程占用的CPU时间. #define SIGPROF 27 // 类似于SIGALRM/SIGVTALRM, 但包括该进程用的CPU时间以及系统调用的时间 #define SIGWINCH 28 // 窗口大小改变时发出 #define SIGIO 29 // 文件描述符准备就绪, 可以开始进行输入/输出操作 #define SIGPOLL SIGIO // 同上，别称 #define SIGPWR 30 // 电源异常 #define SIGSYS 31 // 非法的系统调用 

一般关注SIGILL, SIGABRT, SIGBUS, SIGFPE, SIGSEGV, SIGSTKFLT, SIGSYS即可。

要订阅异常发生的信号，最简单的做法就是直接用一个循环遍历所有要订阅的信号，对每个信号调用sigaction()。

注意

• JNI_OnLoad是最适合安装信号初识函数的地方。
• 建议在上报时调用Java层的方法统一上报。Native崩溃捕获注册。

如果你有需要的话，只需私信我【进阶】即可获取

喜欢本文的话，不妨顺手给我点个赞、评论区留言或者转发支持一下呗~