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iOS卡顿监测方案总结

最近在写APM相关的东西,所以整理了一下iOS中卡顿监测的那些方案,不了解卡顿的原理的可以看这篇文章iOS 保持界面流畅的技巧,写的很好。

FPS

FPS (Frames Per Second) 是图像领域中的定义,表示每秒渲染帧数,通常用于衡量画面的流畅度,每秒帧数越多,则表示画面越流畅,60fps 最佳,一般我们的APP的FPS 只要保持在 50-60之间,用户体验都是比较流畅的。

监测FPS也有好几种,这里只说最常用的方案,我最早是在YYFPSLabel中看到的。 实现原理实现原理是向主线程的RunLoop的添加一个commonModes的CADisplayLink,每次屏幕刷新的时候都要执行CADisplayLink的方法,所以可以统计1s内屏幕刷新的次数,也就是FPS了,下面贴上我用Swift实现的代码:


class WeakProxy: NSObject {
    
    weak var target: NSObjectProtocol?
    
    init(target: NSObjectProtocol) {
        self.target = target
        super.init()
    }
    
    override func responds(to aSelector: Selector!) -> Bool {
        return (target?.responds(to: aSelector) ?? false) || super.responds(to: aSelector)
    }

    override func forwardingTarget(for aSelector: Selector!) -> Any? {
        return target
    }
}

class FPSLabel: UILabel {
    var link:CADisplayLink!
    //记录方法执行次数
    var count: Int = 0
    //记录上次方法执行的时间,通过link.timestamp - _lastTime计算时间间隔
    var lastTime: TimeInterval = 0
    var _font: UIFont!
    var _subFont: UIFont!
    
    fileprivate let defaultSize = CGSize(width: 55,height: 20)
    
    override init(frame: CGRect) {
        super.init(frame: frame)
        if frame.size.width == 0 && frame.size.height == 0 {
            self.frame.size = defaultSize
        }
        self.layer.cornerRadius = 5
        self.clipsToBounds = true
        self.textAlignment = NSTextAlignment.center
        self.isUserInteractionEnabled = false
        self.backgroundColor = UIColor.white.withAlphaComponent(0.7)
        
        _font = UIFont(name: "Menlo", size: 14)
        if _font != nil {
            _subFont = UIFont(name: "Menlo", size: 4)
        }else{
            _font = UIFont(name: "Courier", size: 14)
            _subFont = UIFont(name: "Courier", size: 4)
        }
        
        link = CADisplayLink(target: WeakProxy.init(target: self), selector: #selector(FPSLabel.tick(link:)))
        link.add(to: RunLoop.main, forMode: .commonModes)
    }
    
    //CADisplayLink 刷新执行的方法
    @objc func tick(link: CADisplayLink) {
        
        guard lastTime != 0 else {
            lastTime = link.timestamp
            return
        }
        
        count += 1
        let timePassed = link.timestamp - lastTime
        
        //时间大于等于1秒计算一次,也就是FPSLabel刷新的间隔,不希望太频繁刷新
        guard timePassed >= 1 else {
            return
        }
        lastTime = link.timestamp
        let fps = Double(count) / timePassed
        count = 0
        
        let progress = fps / 60.0
        let color = UIColor(hue: CGFloat(0.27 * (progress - 0.2)), saturation: 1, brightness: 0.9, alpha: 1)
        
        let text = NSMutableAttributedString(string: "\(Int(round(fps))) FPS")
        text.addAttribute(NSAttributedStringKey.foregroundColor, value: color, range: NSRange(location: 0, length: text.length - 3))
        text.addAttribute(NSAttributedStringKey.foregroundColor, value: UIColor.white, range: NSRange(location: text.length - 3, length: 3))
        text.addAttribute(NSAttributedStringKey.font, value: _font, range: NSRange(location: 0, length: text.length))
        text.addAttribute(NSAttributedStringKey.font, value: _subFont, range: NSRange(location: text.length - 4, length: 1))
        self.attributedText = text
    }
    
    // 把displaylin从Runloop modes中移除
    deinit {
        link.invalidate()
    }
    
    required init?(coder aDecoder: NSCoder) {
        fatalError("init(coder:) has not been implemented")
    }
    
}

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RunLoop

其实FPS中CADisplayLink的使用也是基于RunLoop,都依赖main RunLoop。我们来看看

先来看看简版的RunLoop的代码

// 1.进入loop
__CFRunLoopRun(runloop, currentMode, seconds, returnAfterSourceHandled)

// 2.RunLoop 即将触发 Timer 回调。
__CFRunLoopDoObservers(runloop, currentMode, kCFRunLoopBeforeTimers);
// 3.RunLoop 即将触发 Source0 (非port) 回调。
__CFRunLoopDoObservers(runloop, currentMode, kCFRunLoopBeforeSources);
// 4.RunLoop 触发 Source0 (非port) 回调。
sourceHandledThisLoop = __CFRunLoopDoSources0(runloop, currentMode, stopAfterHandle)
// 5.执行被加入的block
__CFRunLoopDoBlocks(runloop, currentMode);

// 6.RunLoop 的线程即将进入休眠(sleep)。
__CFRunLoopDoObservers(runloop, currentMode, kCFRunLoopBeforeWaiting);

// 7.调用 mach_msg 等待接受 mach_port 的消息。线程将进入休眠, 直到被下面某一个事件唤醒。
__CFRunLoopServiceMachPort(waitSet, &msg, sizeof(msg_buffer), &livePort)



// 进入休眠


// 8.RunLoop 的线程刚刚被唤醒了。
__CFRunLoopDoObservers(runloop, currentMode, kCFRunLoopAfterWaiting

// 9.如果一个 Timer 到时间了,触发这个Timer的回调
__CFRunLoopDoTimers(runloop, currentMode, mach_absolute_time())

// 10.如果有dispatch到main_queue的block,执行bloc
 __CFRUNLOOP_IS_SERVICING_THE_MAIN_DISPATCH_QUEUE__(msg);
 
 // 11.如果一个 Source1 (基于port) 发出事件了,处理这个事件
__CFRunLoopDoSource1(runloop, currentMode, source1, msg);

// 12.RunLoop 即将退出
__CFRunLoopDoObservers(rl, currentMode, kCFRunLoopExit);

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我们可以看到RunLoop调用方法主要集中在kCFRunLoopBeforeSources和kCFRunLoopAfterWaiting之间,有人可能会问kCFRunLoopAfterWaiting之后也有一些方法调用,为什么不监测呢,我的理解,大部分导致卡顿的的方法是在kCFRunLoopBeforeSources和kCFRunLoopAfterWaiting之间,比如source0主要是处理App内部事件,App自己负责管理(出发),如UIEvent(Touch事件等,GS发起到RunLoop运行再到事件回调到UI)、CFSocketRef。开辟一个子线程,然后实时计算 kCFRunLoopBeforeSources 和 kCFRunLoopAfterWaiting 两个状态区域之间的耗时是否超过某个阀值,来断定主线程的卡顿情况。

这里做法又有点不同,iOS实时卡顿监控是设置连续5次超时50ms认为卡顿,戴铭在GCDFetchFeed中设置的是连续3次超时80ms认为卡顿的代码。以下是iOS实时卡顿监控中提供的代码:


- (void)start
{
    if (observer)
        return;
    
    // 信号
    semaphore = dispatch_semaphore_create(0);
    
    // 注册RunLoop状态观察
    CFRunLoopObserverContext context = {0,(__bridge void*)self,NULL,NULL};
    observer = CFRunLoopObserverCreate(kCFAllocatorDefault,
                                       kCFRunLoopAllActivities,
                                       YES,
                                       0,
                                       &runLoopObserverCallBack,
                                       &context);
    CFRunLoopAddObserver(CFRunLoopGetMain(), observer, kCFRunLoopCommonModes);
    
    // 在子线程监控时长
    dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
        while (YES)
        {
            long st = dispatch_semaphore_wait(semaphore, dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, 50*NSEC_PER_MSEC));
            if (st != 0)
            {
                if (!observer)
                {
                    timeoutCount = 0;
                    semaphore = 0;
                    activity = 0;
                    return;
                }
                
                if (activity==kCFRunLoopBeforeSources || activity==kCFRunLoopAfterWaiting)
                {
                    if (++timeoutCount < 5)
                        continue;
                    
                    PLCrashReporterConfig *config = [[PLCrashReporterConfig alloc] initWithSignalHandlerType:PLCrashReporterSignalHandlerTypeBSD
                                                                                       symbolicationStrategy:PLCrashReporterSymbolicationStrategyAll];
                    PLCrashReporter *crashReporter = [[PLCrashReporter alloc] initWithConfiguration:config];
                    
                    NSData *data = [crashReporter generateLiveReport];
                    PLCrashReport *reporter = [[PLCrashReport alloc] initWithData:data error:NULL];
                    NSString *report = [PLCrashReportTextFormatter stringValueForCrashReport:reporter
                                                                              withTextFormat:PLCrashReportTextFormatiOS];
                    
                    NSLog(@"------------\n%@\n------------", report);
                }
            }
            timeoutCount = 0;
        }
    });
}

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子线程Ping

但是由于主线程的RunLoop在闲置时基本处于Before Waiting状态,这就导致了即便没有发生任何卡顿,这种检测方式也总能认定主线程处在卡顿状态。这套卡顿监控方案大致思路为:创建一个子线程通过信号量去ping主线程,因为ping的时候主线程肯定是在kCFRunLoopBeforeSources和kCFRunLoopAfterWaiting之间。每次检测时设置标记位为YES,然后派发任务到主线程中将标记位设置为NO。接着子线程沉睡超时阙值时长,判断标志位是否成功设置成NO,如果没有说明主线程发生了卡顿。ANREye中就是使用子线程Ping的方式监测卡顿的。

@interface PingThread : NSThread
......
@end

@implementation PingThread

- (void)main {
    [self pingMainThread];
}

- (void)pingMainThread {
    while (!self.cancelled) {
        @autoreleasepool {
            dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
                [_lock unlock];
            });
            
            CFAbsoluteTime pingTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
            NSArray *callSymbols = [StackBacktrace backtraceMainThread];
            [_lock lock];
            if (CFAbsoluteTimeGetCurrent() - pingTime >= _threshold) {
                ......
            }
            [NSThread sleepForTimeInterval: _interval];
        }
    }
}

@end

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以下是我用Swift实现的:

public class CatonMonitor {
    
    enum Constants {
        static let timeOutInterval: TimeInterval = 0.05
        static let queueTitle = "com.roy.PerformanceMonitor.CatonMonitor"
    }
    
    private var queue: DispatchQueue = DispatchQueue(label: Constants.queueTitle)
    private var isMonitoring = false
    private var semaphore: DispatchSemaphore = DispatchSemaphore(value: 0)
    
    public init() {}
    
    public func start() {
        guard !isMonitoring else { return }
        
        isMonitoring = true
        queue.async {
            while self.isMonitoring {
                
                var timeout = true
                
                DispatchQueue.main.async {
                    timeout = false
                    self.semaphore.signal()
                }
                
                Thread.sleep(forTimeInterval: Constants.timeOutInterval)
                
                if timeout {
                    let symbols = RCBacktrace.callstack(.main)
                    for symbol in symbols {
                        print(symbol.description)
                    }
                }
                self.semaphore.wait()
            }
        }
    }
    
    public func stop() {
        guard isMonitoring else { return }
        
        isMonitoring = false
    }
}


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CPU超过了80%

这个是Matrix-iOS 卡顿监控提到的:

我们也认为 CPU 过高也可能导致应用出现卡顿,所以在子线程检查主线程状态的同时,如果检测到 CPU 占用过高,会捕获当前的线程快照保存到文件中。目前微信应用中认为,单核 CPU 的占用超过了 80%,此时的 CPU 占用就过高了。

这种方式一般不能单独拿来作为卡顿监测,但可以像微信Matrix一样配合其他方式一起工作。

戴铭在GCDFetchFeed中如果CPU 的占用超过了 80%也捕获函数调用栈,以下是代码:

#define CPUMONITORRATE 80

+ (void)updateCPU {
    thread_act_array_t threads;
    mach_msg_type_number_t threadCount = 0;
    const task_t thisTask = mach_task_self();
    kern_return_t kr = task_threads(thisTask, &threads, &threadCount);
    if (kr != KERN_SUCCESS) {
        return;
    }
    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
        thread_info_data_t threadInfo;
        thread_basic_info_t threadBaseInfo;
        mach_msg_type_number_t threadInfoCount = THREAD_INFO_MAX;
        if (thread_info((thread_act_t)threads[i], THREAD_BASIC_INFO, (thread_info_t)threadInfo, &threadInfoCount) == KERN_SUCCESS) {
            threadBaseInfo = (thread_basic_info_t)threadInfo;
            if (!(threadBaseInfo->flags & TH_FLAGS_IDLE)) {
                integer_t cpuUsage = threadBaseInfo->cpu_usage / 10;
                if (cpuUsage > CPUMONITORRATE) {
                    //cup 消耗大于设置值时打印和记录堆栈
                    NSString *reStr = smStackOfThread(threads[i]);
                    SMCallStackModel *model = [[SMCallStackModel alloc] init];
                    model.stackStr = reStr;
                    //记录数据库中
                    [[[SMLagDB shareInstance] increaseWithStackModel:model] subscribeNext:^(id x) {}];
//                    NSLog(@"CPU useage overload thread stack:\n%@",reStr);
                }
            }
        }
    }
}


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卡顿方法的栈信息

当我们得到卡顿的时间点,就要立即拿到卡顿的堆栈,有两种方式一种是遍历栈帧,实现原理我在iOS获取任意线程调用栈写的挺详细的,同时开源了代码RCBacktrace,另一种方式是通过Signal获取任意线程调用栈,实现原理我在通过Signal handling(信号处理)获取任意线程调用栈写了,代码在backtrace-swift,但这种方式在调试时比较麻烦,建议用第一种方式。

参考文章

质量监控-卡顿检测
Matrix-iOS 卡顿监控
13 | 如何利用 RunLoop 原理去监控卡顿?
iOS实时卡顿监控
iOS开发--APP性能检测方案汇总(一)

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iOS
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