深度揭秘：Android BlockCanary 数据采集范围与类型全方位剖析
一、引言
在当今的 Android 应用开发领域，用户体验的重要性不言而喻。而卡顿问题作为影响用户体验的一大“顽疾”，一直是开发者们极力想要攻克的难题。想象一下，当用户满心欢喜地打开一款应用，却遭遇界面的卡顿、操作的迟缓，那种糟糕的感受可想而知。这不仅会降低用户对应用的好感度，甚至可能导致用户直接卸载应用。因此，及时、精准地检测并解决卡顿问题，成为了开发者们必须面对的挑战。
Android BlockCanary 作为一款强大的卡顿检测工具，就像是开发者手中的一把“利剑”，能够帮助我们快速定位应用中的卡顿问题。而要充分发挥 BlockCanary 的作用，深入了解其数据采集范围与类型是至关重要的。通过对其采集的数据进行分析，我们可以找出卡顿的根源，从而有针对性地进行优化。本文将从源码级别深入剖析 BlockCanary 的数据采集范围与类型，带你揭开 BlockCanary 背后的神秘面纱。
二、BlockCanary 简介
2.1 BlockCanary 概述
BlockCanary 是一个开源的 Android 性能监测库，它的主要作用是监测 Android 应用的主线程卡顿情况。在 Android 系统中，主线程负责处理所有的 UI 绘制和用户交互事件，一旦主线程出现卡顿，就会导致界面响应迟缓、动画不流畅等问题。BlockCanary 通过对主线程的消息处理进行监测，能够实时发现卡顿现象，并采集相关的数据，为开发者提供详细的卡顿报告。
2.2 BlockCanary 的工作原理
BlockCanary 的工作原理基于 Android 的消息机制。在 Android 系统中，主线程的消息处理是通过 Looper 和 MessageQueue 来实现的。Looper 会不断地从 MessageQueue 中取出消息并进行处理。BlockCanary 通过监听 Looper 的消息处理过程，记录每个消息的处理时间。当某个消息的处理时间超过了预设的阈值时，就认为发生了卡顿。此时，BlockCanary 会采集相关的数据，如线程堆栈信息、CPU 使用率等，以便开发者进行分析。
三、BlockCanary 数据采集的整体架构
3.1 数据采集的层次结构
BlockCanary 的数据采集可以分为几个层次，每个层次负责不同类型的数据采集。总体来说，主要包括核心监测层、数据采集层和数据存储层。核心监测层负责监测主线程的消息处理情况，判断是否发生卡顿；数据采集层在检测到卡顿时，采集相关的数据；数据存储层将采集到的数据进行存储，以便后续分析。
3.2 各层次之间的协作关系
核心监测层与数据采集层之间通过回调机制进行协作。当核心监测层检测到卡顿时，会触发数据采集层的操作，通知其开始采集数据。数据采集层采集到数据后，会将数据传递给数据存储层进行存储。
四、核心监测层的数据采集
4.1 LooperMonitor 类的作用
// LooperMonitor 类用于监测主线程 Looper 的消息处理情况
public class LooperMonitor implements Printer {
// 卡顿阈值，单位为毫秒，用于判断消息处理是否卡顿
private final long blockThresholdMillis;
// 卡顿监听器，当检测到卡顿时触发回调
private BlockListener blockListener;
// 记录消息处理开始时间
private long startTimestamp;
// 标记是否正在监测消息处理
private boolean isMonitoring;
// 构造函数，传入卡顿阈值和卡顿监听器
public LooperMonitor(long blockThresholdMillis, BlockListener blockListener) {
this.blockThresholdMillis = blockThresholdMillis;
this.blockListener = blockListener;
}
// 实现 Printer 接口的 println 方法，该方法会在 Looper 处理消息时被调用
@Override
public void println(String x) {
if (!isMonitoring) {
// 开始监测消息处理，记录开始时间
startTimestamp = System.currentTimeMillis();
isMonitoring = true;
} else {
// 结束监测消息处理，记录结束时间
long endTimestamp = System.currentTimeMillis();
// 计算消息处理耗时
long elapsedTime = endTimestamp - startTimestamp;
if (elapsedTime > blockThresholdMillis) {
// 处理耗时超过阈值，触发卡顿事件
if (blockListener != null) {
blockListener.onBlockEvent(elapsedTime);
}
}
isMonitoring = false;
}
}
// 设置卡顿监听器的方法
public void setBlockListener(BlockListener blockListener) {
this.blockListener = blockListener;
}
}
4.1.1 源码解释
- blockThresholdMillis 字段：该字段用于存储卡顿阈值，即当主线程的消息处理时间超过该阈值时，就认为发生了卡顿。开发者可以根据应用的实际情况设置不同的阈值。
- blockListener 字段：这是一个
BlockListener类型的对象，用于回调卡顿事件。当检测到卡顿时，会调用该监听器的onBlockEvent方法，通知外部有卡顿发生。 - startTimestamp 字段：用于记录消息处理的开始时间，在
println方法中，当开始监测消息处理时，会将当前时间赋值给该字段。 - isMonitoring 字段：用于标记是否正在监测消息处理过程，避免重复记录开始时间。
- println 方法：这是
LooperMonitor类的核心方法，它实现了Printer接口的println方法。当主线程的 Looper 处理消息时，会调用该方法。在方法中，通过判断isMonitoring的值，来确定是开始监测还是结束监测。如果是开始监测，记录开始时间；如果是结束监测，计算消息处理的耗时，并与卡顿阈值进行比较。如果耗时超过阈值，则触发卡顿事件。 - setBlockListener 方法：用于设置卡顿监听器，方便外部调用者注册卡顿监听器。
4.1.2 与数据采集的关联
LooperMonitor 类通过监测主线程的消息处理时间，判断是否发生卡顿。当检测到卡顿时，会触发 BlockListener 的 onBlockEvent 方法，从而启动数据采集操作。因此，LooperMonitor 类是数据采集的触发点。
4.2 BlockListener 接口的作用
// BlockListener 接口用于回调卡顿事件
public interface BlockListener {
// 当检测到卡顿时，调用该方法
void onBlockEvent(long elapsedTime);
}
4.2.1 源码解释
- onBlockEvent 方法：该方法是
BlockListener接口的唯一方法，当LooperMonitor检测到卡顿时，会调用该方法，并将卡顿的持续时间作为参数传递给该方法。开发者可以在实现该接口的类中，实现自己的卡顿处理逻辑，如记录日志、上传卡顿信息等。
4.2.2 与数据采集的关联
BlockListener 接口是数据采集的触发接口。当 LooperMonitor 检测到卡顿时，会调用 BlockListener 的 onBlockEvent 方法，在该方法中可以启动各种数据采集操作，如采集线程堆栈信息、CPU 使用率等。
五、数据采集层的数据采集范围与类型
5.1 线程堆栈信息采集
5.1.1 StackSampler 类的实现
// StackSampler 类用于采样线程的堆栈信息
public class StackSampler {
// 采样间隔，单位为毫秒
private final long sampleIntervalMillis;
// 要采样的线程
private final Thread targetThread;
// 用于存储采样到的堆栈信息
private final List<String> stackTraces;
// 采样任务的定时器
private Timer timer;
// 构造函数，传入采样间隔和要采样的线程
public StackSampler(long sampleIntervalMillis, Thread targetThread) {
this.sampleIntervalMillis = sampleIntervalMillis;
this.targetThread = targetThread;
this.stackTraces = new ArrayList<>();
}
// 开始采样的方法
public void start() {
timer = new Timer();
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 获取线程的堆栈信息
StackTraceElement[] stackTrace = targetThread.getStackTrace();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (StackTraceElement element : stackTrace) {
sb.append(element.toString()).append("\n");
}
// 将堆栈信息添加到列表中
stackTraces.add(sb.toString());
}
}, 0, sampleIntervalMillis);
}
// 停止采样的方法
public void stop() {
if (timer != null) {
timer.cancel();
timer = null;
}
}
// 获取采样到的堆栈信息的方法
public List<String> getStackTraces() {
return stackTraces;
}
}
5.1.2 源码解释
- sampleIntervalMillis 字段：表示采样的时间间隔，即每隔多长时间采样一次线程的堆栈信息。
- targetThread 字段：要采样的线程，通常是主线程。
- stackTraces 字段：用于存储采样到的线程堆栈信息，是一个
List<String>类型的列表。 - timer 字段：用于定时执行采样任务的定时器。
- start 方法：该方法用于启动采样任务。在方法中，创建一个
Timer对象，并使用scheduleAtFixedRate方法定时执行一个TimerTask。在TimerTask的run方法中，获取目标线程的堆栈信息，并将其转换为字符串添加到stackTraces列表中。 - stop 方法：用于停止采样任务，取消定时器。
- getStackTraces 方法：用于获取采样到的堆栈信息列表。
5.1.3 采集范围与类型分析
采集范围是目标线程（通常是主线程）的堆栈信息。采集类型是文本类型，将线程的堆栈信息以字符串的形式存储在列表中。通过分析这些堆栈信息，开发者可以找出导致卡顿的代码位置。
5.2 CPU 使用率信息采集
5.2.1 CpuSampler 类的实现
// CpuSampler 类用于采样 CPU 的使用情况
public class CpuSampler {
// 采样间隔，单位为毫秒
private final long sampleIntervalMillis;
// 用于存储采样到的 CPU 使用率
private final List<Float> cpuUsages;
// 采样任务的定时器
private Timer timer;
// 构造函数，传入采样间隔
public CpuSampler(long sampleIntervalMillis) {
this.sampleIntervalMillis = sampleIntervalMillis;
this.cpuUsages = new ArrayList<>();
}
// 开始采样的方法
public void start() {
timer = new Timer();
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 获取 CPU 使用率
float cpuUsage = getCpuUsage();
// 将 CPU 使用率添加到列表中
cpuUsages.add(cpuUsage);
}
}, 0, sampleIntervalMillis);
}
// 停止采样的方法
public void stop() {
if (timer != null) {
timer.cancel();
timer = null;
}
}
// 获取 CPU 使用率的方法
private float getCpuUsage() {
try {
// 读取 /proc/stat 文件获取 CPU 信息
FileInputStream fis = new FileInputStream("/proc/stat");
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis));
String line = br.readLine();
if (line != null) {
String[] tokens = line.split("\\s+");
long user = Long.parseLong(tokens[1]);
long nice = Long.parseLong(tokens[2]);
long system = Long.parseLong(tokens[3]);
long idle = Long.parseLong(tokens[4]);
long totalCpuTime = user + nice + system + idle;
long idleTime = idle;
// 计算 CPU 使用率
return (totalCpuTime - idleTime) * 100f / totalCpuTime;
}
br.close();
fis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return 0f;
}
// 获取采样到的 CPU 使用率列表的方法
public List<Float> getCpuUsages() {
return cpuUsages;
}
}
5.2.2 源码解释
- sampleIntervalMillis 字段：表示采样的时间间隔，即每隔多长时间采样一次 CPU 使用率。
- cpuUsages 字段：用于存储采样到的 CPU 使用率，是一个
List<Float>类型的列表。 - timer 字段：用于定时执行采样任务的定时器。
- start 方法：该方法用于启动采样任务。在方法中，创建一个
Timer对象，并使用scheduleAtFixedRate方法定时执行一个TimerTask。在TimerTask的run方法中，调用getCpuUsage方法获取 CPU 使用率，并将其添加到cpuUsages列表中。 - stop 方法：用于停止采样任务，取消定时器。
- getCpuUsage 方法：该方法用于获取 CPU 使用率。通过读取
/proc/stat文件，解析其中的 CPU 信息，计算出 CPU 使用率。 - getCpuUsages 方法：用于获取采样到的 CPU 使用率列表。
5.2.3 采集范围与类型分析
采集范围是系统的 CPU 使用率。采集类型是数值类型，将 CPU 使用率以浮点数的形式存储在列表中。通过分析这些 CPU 使用率信息，开发者可以判断卡顿是否与 CPU 资源紧张有关。
5.3 内存使用信息采集
5.3.1 MemorySampler 类的实现（假设存在）
// MemorySampler 类用于采样内存的使用情况
public class MemorySampler {
// 采样间隔，单位为毫秒
private final long sampleIntervalMillis;
// 用于存储采样到的内存使用信息
private final List<MemoryInfo> memoryInfos;
// 采样任务的定时器
private Timer timer;
// 系统服务管理器
private ActivityManager activityManager;
// 构造函数，传入采样间隔和上下文
public MemorySampler(long sampleIntervalMillis, Context context) {
this.sampleIntervalMillis = sampleIntervalMillis;
this.memoryInfos = new ArrayList<>();
// 获取 ActivityManager 系统服务
this.activityManager = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
}
// 开始采样的方法
public void start() {
timer = new Timer();
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 获取内存使用信息
ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo = new ActivityManager.MemoryInfo();
activityManager.getMemoryInfo(memoryInfo);
// 将内存使用信息添加到列表中
memoryInfos.add(memoryInfo);
}
}, 0, sampleIntervalMillis);
}
// 停止采样的方法
public void stop() {
if (timer != null) {
timer.cancel();
timer = null;
}
}
// 获取采样到的内存使用信息列表的方法
public List<MemoryInfo> getMemoryInfos() {
return memoryInfos;
}
}
5.3.2 源码解释
- sampleIntervalMillis 字段：表示采样的时间间隔，即每隔多长时间采样一次内存使用信息。
- memoryInfos 字段：用于存储采样到的内存使用信息，是一个
List<MemoryInfo>类型的列表。 - timer 字段：用于定时执行采样任务的定时器。
- activityManager 字段：用于获取系统的内存信息，通过
Context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)方法获取。 - start 方法：该方法用于启动采样任务。在方法中，创建一个
Timer对象，并使用scheduleAtFixedRate方法定时执行一个TimerTask。在TimerTask的run方法中，调用activityManager.getMemoryInfo方法获取内存使用信息，并将其添加到memoryInfos列表中。 - stop 方法：用于停止采样任务，取消定时器。
- getMemoryInfos 方法：用于获取采样到的内存使用信息列表。
5.3.3 采集范围与类型分析
采集范围是系统的内存使用信息，包括可用内存、总内存等。采集类型是对象类型，将内存使用信息以 ActivityManager.MemoryInfo 对象的形式存储在列表中。通过分析这些内存使用信息，开发者可以判断卡顿是否与内存泄漏或内存不足有关。
5.4 线程信息采集
5.4.1 ThreadInfoSampler 类的实现（假设存在）
// ThreadInfoSampler 类用于采样线程的信息
public class ThreadInfoSampler {
// 采样间隔，单位为毫秒
private final long sampleIntervalMillis;
// 用于存储采样到的线程信息
private final List<ThreadInfo> threadInfos;
// 采样任务的定时器
private Timer timer;
// 构造函数，传入采样间隔
public ThreadInfoSampler(long sampleIntervalMillis) {
this.sampleIntervalMillis = sampleIntervalMillis;
this.threadInfos = new ArrayList<>();
}
// 开始采样的方法
public void start() {
timer = new Timer();
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 获取所有线程的信息
Map<Thread, StackTraceElement[]> allStackTraces = Thread.getAllStackTraces();
for (Map.Entry<Thread, StackTraceElement[]> entry : allStackTraces.entrySet()) {
Thread thread = entry.getKey();
StackTraceElement[] stackTrace = entry.getValue();
// 创建线程信息对象
ThreadInfo threadInfo = new ThreadInfo(thread.getId(), thread.getName(), stackTrace);
// 将线程信息添加到列表中
threadInfos.add(threadInfo);
}
}
}, 0, sampleIntervalMillis);
}
// 停止采样的方法
public void stop() {
if (timer != null) {
timer.cancel();
timer = null;
}
}
// 获取采样到的线程信息列表的方法
public List<ThreadInfo> getThreadInfos() {
return threadInfos;
}
}
// 线程信息类
class ThreadInfo {
// 线程 ID
private final long threadId;
// 线程名称
private final String threadName;
// 线程堆栈信息
private final StackTraceElement[] stackTrace;
// 构造函数，传入线程 ID、线程名称和线程堆栈信息
public ThreadInfo(long threadId, String threadName, StackTraceElement[] stackTrace) {
this.threadId = threadId;
this.threadName = threadName;
this.stackTrace = stackTrace;
}
// 获取线程 ID 的方法
public long getThreadId() {
return threadId;
}
// 获取线程名称的方法
public String getThreadName() {
return threadName;
}
// 获取线程堆栈信息的方法
public StackTraceElement[] getStackTrace() {
return stackTrace;
}
}
5.4.2 源码解释
- sampleIntervalMillis 字段：表示采样的时间间隔，即每隔多长时间采样一次线程信息。
- threadInfos 字段：用于存储采样到的线程信息，是一个
List<ThreadInfo>类型的列表。 - timer 字段：用于定时执行采样任务的定时器。
- start 方法：该方法用于启动采样任务。在方法中，创建一个
Timer对象，并使用scheduleAtFixedRate方法定时执行一个TimerTask。在TimerTask的run方法中，调用Thread.getAllStackTraces方法获取所有线程的堆栈信息，然后创建ThreadInfo对象，将线程信息添加到threadInfos列表中。 - stop 方法：用于停止采样任务，取消定时器。
- getThreadInfos 方法：用于获取采样到的线程信息列表。
5.4.3 采集范围与类型分析
采集范围是系统中所有线程的信息，包括线程 ID、线程名称和线程堆栈信息。采集类型是对象类型，将线程信息以 ThreadInfo 对象的形式存储在列表中。通过分析这些线程信息，开发者可以了解各个线程的运行状态，判断是否存在线程阻塞或异常情况导致的卡顿。
六、数据存储层的数据存储方式
6.1 本地文件存储
6.1.1 LocalFileDataSaver 类的实现
// LocalFileDataSaver 类用于将采集到的数据存储到本地文件
public class LocalFileDataSaver {
// 存储文件的目录
private final String storageDirectory;
// 构造函数，传入存储文件的目录
public LocalFileDataSaver(String storageDirectory) {
this.storageDirectory = storageDirectory;
}
// 保存线程堆栈信息到本地文件的方法
public void saveStackTraces(List<String> stackTraces) {
try {
// 创建存储文件
File file = new File(storageDirectory, "stack_traces.txt");
FileWriter writer = new FileWriter(file);
for (String stackTrace : stackTraces) {
// 将线程堆栈信息写入文件
writer.write(stackTrace);
writer.write("\n");
}
writer.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 保存 CPU 使用率信息到本地文件的方法
public void saveCpuUsages(List<Float> cpuUsages) {
try {
// 创建存储文件
File file = new File(storageDirectory, "cpu_usages.txt");
FileWriter writer = new FileWriter(file);
for (Float cpuUsage : cpuUsages) {
// 将 CPU 使用率信息写入文件
writer.write(cpuUsage.toString());
writer.write("\n");
}
writer.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 保存内存使用信息到本地文件的方法
public void saveMemoryInfos(List<ActivityManager.MemoryInfo> memoryInfos) {
try {
// 创建存储文件
File file = new File(storageDirectory, "memory_infos.txt");
FileWriter writer = new FileWriter(file);
for (ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo : memoryInfos) {
// 将内存使用信息写入文件
writer.write("Available memory: " + memoryInfo.availMem + "\n");
writer.write("Total memory: " + memoryInfo.totalMem + "\n");
}
writer.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 保存线程信息到本地文件的方法
public void saveThreadInfos(List<ThreadInfo> threadInfos) {
try {
// 创建存储文件
File file = new File(storageDirectory, "thread_infos.txt");
FileWriter writer = new FileWriter(file);
for (ThreadInfo threadInfo : threadInfos) {
// 将线程信息写入文件
writer.write("Thread ID: " + threadInfo.getThreadId() + "\n");
writer.write("Thread name: " + threadInfo.getThreadName() + "\n");
StackTraceElement[] stackTrace = threadInfo.getStackTrace();
for (StackTraceElement element : stackTrace) {
writer.write(element.toString() + "\n");
}
}
writer.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
6.1.2 源码解释
- storageDirectory 字段：表示存储文件的目录，用于指定数据存储的位置。
- saveStackTraces 方法：将采集到的线程堆栈信息存储到本地文件
stack_traces.txt中。 - saveCpuUsages 方法：将采集到的 CPU 使用率信息存储到本地文件
cpu_usages.txt中。 - saveMemoryInfos 方法：将采集到的内存使用信息存储到本地文件
memory_infos.txt中。 - saveThreadInfos 方法：将采集到的线程信息存储到本地文件
thread_infos.txt中。
6.1.3 存储范围与类型分析
存储范围包括线程堆栈信息、CPU 使用率信息、内存使用信息和线程信息。存储类型是文本类型，将采集到的数据以文本的形式存储在本地文件中。通过本地文件存储，开发者可以在需要时查看和分析这些数据。
6.2 数据库存储（假设存在）
6.2.1 DatabaseDataSaver 类的实现
// DatabaseDataSaver 类用于将采集到的数据存储到数据库
public class DatabaseDataSaver {
// 数据库帮助类
private final DatabaseHelper databaseHelper;
// 构造函数，传入上下文
public DatabaseDataSaver(Context context) {
// 创建数据库帮助类实例
databaseHelper = new DatabaseHelper(context);
}
// 保存线程堆栈信息到数据库的方法
public void saveStackTraces(List<String> stackTraces) {
SQLiteDatabase db = databaseHelper.getWritableDatabase();
for (String stackTrace : stackTraces) {
ContentValues values = new ContentValues();
values.put("stack_trace", stackTrace);
// 插入线程堆栈信息到数据库
db.insert("stack_traces", null, values);
}
db.close();
}
// 保存 CPU 使用率信息到数据库的方法
public void saveCpuUsages(List<Float> cpuUsages) {
SQLiteDatabase db = databaseHelper.getWritableDatabase();
for (Float cpuUsage : cpuUsages) {
ContentValues values = new ContentValues();
values.put("cpu_usage", cpuUsage);
// 插入 CPU 使用率信息到数据库
db.insert("cpu_usages", null, values);
}
db.close();
}
// 保存内存使用信息到数据库的方法
public void saveMemoryInfos(List<ActivityManager.MemoryInfo> memoryInfos) {
SQLiteDatabase db = databaseHelper.getWritableDatabase();
for (ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo : memoryInfos) {
ContentValues values = new ContentValues();
values.put("available_memory", memoryInfo.availMem);
values.put("total_memory", memoryInfo.totalMem);
// 插入内存使用信息到数据库
db.insert("memory_infos", null, values);
}
db.close();
}
// 保存线程信息到数据库的方法
public void saveThreadInfos(List<ThreadInfo> threadInfos) {
SQLiteDatabase db = databaseHelper.getWritableDatabase();
for (ThreadInfo threadInfo : threadInfos) {
ContentValues values = new ContentValues();
values.put("thread_id", threadInfo.getThreadId());
values.put("thread_name", threadInfo.getThreadName());
StringBuilder stackTraceBuilder = new StringBuilder();
StackTraceElement[] stackTrace = threadInfo.getStackTrace();
for (StackTraceElement element : stackTrace) {
stackTraceBuilder.append(element.toString()).append("\n");
}
values.put("stack_trace", stackTraceBuilder.toString());
// 插入线程信息到数据库
db.insert("thread_infos", null, values);
}
db.close();
}
}
// 数据库帮助类
class DatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {
// 数据库名称
private static final String DATABASE_NAME = "block_canary.db";
// 数据库版本
private static final int DATABASE_VERSION = 1;
// 构造函数，传入上下文
public DatabaseHelper(Context context) {
super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
}
// 创建数据库表的方法
@Override
public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
// 创建线程堆栈信息表
db.execSQL("CREATE TABLE stack_traces (" +
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, " +
"stack_trace TEXT)");
// 创建 CPU 使用率信息表
db.execSQL("CREATE TABLE cpu_usages (" +
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, " +
"cpu_usage REAL)");
// 创建内存使用信息表
db.execSQL("CREATE TABLE memory_infos (" +
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, " +
"available_memory LONG, " +
"total_memory LONG)");
// 创建线程信息表
db.execSQL("CREATE TABLE thread_infos (" +
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, " +
"thread_id LONG, " +
"thread_name TEXT, " +
"stack_trace TEXT)");
}
// 升级数据库的方法
@Override
public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
// 删除旧的表
db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS stack_traces");
db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS cpu_usages");
db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS memory_infos");
db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS thread_infos");
// 创建新的表
onCreate(db);
}
}
6.2.2 源码解释
- databaseHelper 字段：用于管理数据库的创建和升级，通过
DatabaseHelper类实现。 - saveStackTraces 方法：将采集到的线程堆栈信息存储到数据库的
stack_traces表中。 - saveCpuUsages 方法：将采集到的 CPU 使用率信息存储到数据库的
cpu_usages表中。 - saveMemoryInfos 方法：将采集到的内存使用信息存储到数据库的
memory_infos表中。 - saveThreadInfos 方法：将采集到的线程信息存储到数据库的
thread_infos表中。 - DatabaseHelper 类：继承自
SQLiteOpenHelper，用于创建和管理数据库。onCreate方法用于创建数据库表，onUpgrade方法用于升级数据库。
6.2.3 存储范围与类型分析
存储范围与本地文件存储相同，包括线程堆栈信息、CPU 使用率信息、内存使用信息和线程信息。存储类型是数据库记录类型，将采集到的数据以数据库记录的形式存储在相应的表中。通过数据库存储，开发者可以更方便地进行数据的查询和分析。
七、数据采集的配置与优化
7.1 采样间隔的配置
在 StackSampler、CpuSampler、MemorySampler 和 ThreadInfoSampler 类中，都有 sampleIntervalMillis 字段，用于配置采样间隔。开发者可以根据实际需求调整采样间隔。例如，如果需要更详细的数据，可以将采样间隔设置得短一些；如果为了减少对应用性能的影响，可以将采样间隔设置得长一些。
// 创建 StackSampler 实例，设置采样间隔为 500 毫秒
StackSampler stackSampler = new StackSampler(500, Looper.getMainLooper().getThread());
7.2 数据采集的优化
7.2.1 减少不必要的采样
在实际应用中，并不是所有的卡顿都需要进行详细的数据采集。可以通过设置一个更严格的卡顿阈值，只对严重的卡顿进行数据采集。例如，在 LooperMonitor 类中，可以将 blockThresholdMillis 字段设置得大一些。
// 创建 LooperMonitor 实例，设置卡顿阈值为 2000 毫秒
LooperMonitor looperMonitor = new LooperMonitor(2000, blockListener);
7.2.2 异步采样
为了减少数据采集对主线程的影响，可以将数据采集操作放在子线程中进行。例如，在 StackSampler、CpuSampler、MemorySampler 和 ThreadInfoSampler 类中，可以使用 AsyncTask 或 HandlerThread 来执行采样任务。
// 使用 AsyncTask 进行 CPU 使用率采样
new AsyncTask<Void, Void, Void>() {
@Override
protected Void doInBackground(Void... voids) {
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
cpuSampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cpuSampler.stop();
return null;
}
}.execute();
八、数据采集的应用场景与案例分析
8.1 应用场景
8.1.1 开发调试阶段
在开发调试阶段，开发者可以使用 BlockCanary 进行数据采集，及时发现应用中的卡顿问题。通过分析采集到的数据，找出卡顿的根源，如主线程进行了耗时操作、内存泄漏等，从而有针对性地进行优化。
8.1.2 上线后监控
在应用上线后，可以继续使用 BlockCanary 进行数据采集，实时监控应用的卡顿情况。当发现卡顿问题时，及时收集相关的数据，并将数据上传到服务器，方便开发者进行远程分析和处理。
8.2 案例分析
假设我们有一个 Android 应用，在用户反馈中发现该应用在某些页面会出现卡顿现象。我们可以使用 BlockCanary 进行数据采集，具体步骤如下：
- 在应用的
Application类中集成 BlockCanary，并启动数据采集。
public class MyApplication extends Application {
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
// 创建 LooperMonitor 实例，设置卡顿阈值为 1000 毫秒
LooperMonitor looperMonitor = new LooperMonitor(1000, new BlockListener() {
@Override
public void onBlockEvent(long elapsedTime) {
// 当检测到卡顿时，启动数据采集
StackSampler stackSampler = new StackSampler(500, Looper.getMainLooper().getThread());
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(500, this);
ThreadInfoSampler threadInfoSampler = new ThreadInfoSampler(500);
stackSampler.start();
cpuSampler.start();
memory
卡顿问题复现与数据采集
假设我们有一个 Android 应用，在用户反馈中发现该应用在某些页面会出现卡顿现象。我们可以使用 BlockCanary 进行数据采集，具体步骤如下：
- 在应用的
Application类中集成 BlockCanary，并启动数据采集。
public class MyApplication extends Application {
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
// 创建 LooperMonitor 实例，设置卡顿阈值为 1000 毫秒
LooperMonitor looperMonitor = new LooperMonitor(1000, new BlockListener() {
@Override
public void onBlockEvent(long elapsedTime) {
// 当检测到卡顿时，启动数据采集
StackSampler stackSampler = new StackSampler(500, Looper.getMainLooper().getThread());
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(500, MyApplication.this);
ThreadInfoSampler threadInfoSampler = new ThreadInfoSampler(500);
stackSampler.start();
cpuSampler.start();
memorySampler.start();
threadInfoSampler.start();
try {
// 采集 5 秒的数据
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
stackSampler.stop();
cpuSampler.stop();
memorySampler.stop();
threadInfoSampler.stop();
// 保存采集到的数据到本地文件
LocalFileDataSaver dataSaver = new LocalFileDataSaver(getExternalFilesDir(null).getPath());
dataSaver.saveStackTraces(stackSampler.getStackTraces());
dataSaver.saveCpuUsages(cpuSampler.getCpuUsages());
dataSaver.saveMemoryInfos(memorySampler.getMemoryInfos());
dataSaver.saveThreadInfos(threadInfoSampler.getThreadInfos());
}
});
// 将 LooperMonitor 设置到 Looper 中进行监听
Looper.getMainLooper().setMessageLogging(looperMonitor);
}
}
在上述代码中，当 LooperMonitor 检测到主线程的消息处理时间超过 1000 毫秒时，会触发 BlockListener 的 onBlockEvent 方法。在该方法中，我们启动了线程堆栈、CPU 使用率、内存使用和线程信息的采样任务，并持续采集 5 秒的数据。最后，将采集到的数据保存到本地文件。
数据收集与初步分析
在应用运行过程中，当再次出现卡顿现象时，BlockCanary 会自动采集相关数据。我们可以从本地文件中获取这些数据进行分析。
线程堆栈信息分析
打开 stack_traces.txt 文件，查看线程堆栈信息。通常，我们会发现一些在主线程中执行的耗时操作。例如：
com.example.app.MainActivity.loadLargeImage(MainActivity.java:56)
android.view.View.postInvalidateDelayed(View.java:20476)
android.view.View.postInvalidate(View.java:20436)
android.view.View.invalidateInternal(View.java:20363)
android.view.View.invalidate(View.java:20299)
android.view.View.invalidate(View.java:20283)
android.widget.ImageView.setImageBitmap(ImageView.java:542)
com.example.app.MainActivity.loadLargeImage(MainActivity.java:60)
android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:873)
android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:99)
android.os.Looper.loop(Looper.java:214)
android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7078)
java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:494)
com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:964)
从上述堆栈信息可以看出，MainActivity 中的 loadLargeImage 方法可能是导致卡顿的原因。该方法可能在主线程中进行了大图片的加载操作，从而阻塞了主线程的消息处理。
CPU 使用率信息分析
查看 cpu_usages.txt 文件，分析 CPU 使用率的变化情况。如果在卡顿期间 CPU 使用率持续较高，可能是由于应用中有大量的计算任务在执行。例如：
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
从这些数据可以推测，在卡顿期间 CPU 使用率逐渐升高，可能存在一些 CPU 密集型的操作。
内存使用信息分析
打开 memory_infos.txt 文件，分析内存使用情况。如果发现可用内存持续减少，可能存在内存泄漏问题。例如：
Available memory: 200000000
Total memory: 500000000
Available memory: 150000000
Total memory: 500000000
Available memory: 100000000
Total memory: 500000000
从这些数据可以看出，可用内存逐渐减少，可能存在对象没有被及时释放的情况。
线程信息分析
查看 thread_infos.txt 文件，分析各个线程的运行状态。如果发现某个线程一直处于阻塞状态，可能会影响整个应用的性能。例如：
Thread ID: 123
Thread name: WorkerThread
java.lang.Thread.sleep(Native Method)
com.example.app.WorkerTask.run(WorkerTask.java:30)
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1167)
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:641)
java.lang.Thread.run(Thread.java:764)
从上述线程信息可以看出，WorkerThread 线程处于 sleep 状态，可能会导致相关任务无法及时完成，从而影响应用的性能。
问题修复与验证
根据上述分析结果，我们可以针对性地进行问题修复。
解决主线程耗时操作问题
将 MainActivity 中的 loadLargeImage 方法移到子线程中执行，避免在主线程中进行大图片的加载操作。
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private ImageView imageView;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
imageView = findViewById(R.id.imageView);
// 在子线程中加载图片
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
final Bitmap bitmap = loadLargeImage();
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
imageView.setImageBitmap(bitmap);
}
});
}
}).start();
}
private Bitmap loadLargeImage() {
// 加载大图片的逻辑
return null;
}
}
优化 CPU 密集型操作
如果发现是由于 CPU 密集型操作导致的卡顿，可以考虑使用多线程或异步任务来分散 CPU 负载。例如，使用 ThreadPoolExecutor 来管理线程池。
public class CpuIntensiveTask {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 4;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = 8;
private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
private static final TimeUnit TIME_UNIT = TimeUnit.SECONDS;
private static final BlockingQueue<Runnable> WORK_QUEUE = new LinkedBlockingQueue<>(128);
private final ThreadPoolExecutor executor;
public CpuIntensiveTask() {
executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAXIMUM_POOL_SIZE,
KEEP_ALIVE_TIME,
TIME_UNIT,
WORK_QUEUE
);
}
public void executeTask(Runnable task) {
executor.execute(task);
}
}
解决内存泄漏问题
检查代码中是否存在对象没有被及时释放的情况，例如静态变量持有了 Activity 的引用。可以使用 LeakCanary 等工具来帮助检测内存泄漏。
在修复问题后，再次运行应用，观察卡顿现象是否得到改善。同时，继续使用 BlockCanary 进行数据采集，验证问题是否真正得到解决。
九、BlockCanary 数据采集的局限性与改进方向
9.1 局限性
9.1.1 采样误差
BlockCanary 的数据采集是基于采样的方式进行的，这可能会导致采样误差。例如，在采样间隔期间发生的卡顿可能无法被及时捕捉到。另外，采样间隔的设置也会影响数据的准确性，如果采样间隔设置得过长，可能会错过一些短暂的卡顿；如果设置得太短，会增加系统的开销。
9.1.2 数据关联性不足
采集到的数据之间的关联性不够强。例如，线程堆栈信息、CPU 使用率信息、内存使用信息和线程信息是分别采集和存储的，很难直观地看出它们之间的相互关系。在分析卡顿问题时，需要开发者手动将这些数据进行关联和分析，增加了分析的难度。
9.1.3 对系统性能的影响
数据采集本身会对系统性能产生一定的影响。例如，频繁地进行线程堆栈采样、CPU 使用率采样和内存使用采样会消耗一定的 CPU 和内存资源，可能会导致应用的性能下降，尤其是在低配置的设备上。
9.2 改进方向
9.2.1 自适应采样策略
可以采用自适应采样策略，根据应用的运行状态动态调整采样间隔。例如，当应用处于空闲状态时，增大采样间隔，减少系统开销；当应用出现卡顿迹象时，减小采样间隔，提高数据的准确性。
9.2.2 数据关联与可视化
加强采集到的数据之间的关联性，并提供可视化工具。例如，将线程堆栈信息、CPU 使用率信息、内存使用信息和线程信息进行关联，以图表或报表的形式展示出来，让开发者可以更直观地分析数据之间的关系。
9.2.3 优化数据采集算法
优化数据采集算法，减少对系统性能的影响。例如，采用更高效的线程堆栈采样算法，减少采样时的 CPU 开销；采用增量式的内存使用采样方法，减少内存的占用。
十、总结与展望
10.1 总结
通过对 Android BlockCanary 数据采集范围与类型的深入分析，我们可以看到 BlockCanary 是一款非常强大的卡顿检测工具。它通过核心监测层监测主线程的消息处理情况，当检测到卡顿时，触发数据采集层采集线程堆栈信息、CPU 使用率信息、内存使用信息和线程信息等数据，并将这些数据存储到本地文件或数据库中。
在数据采集过程中，我们可以通过配置采样间隔来平衡数据的准确性和系统的开销。同时，为了减少对系统性能的影响，可以采用异步采样和优化数据采集算法等方法。
通过实际的案例分析，我们可以看到 BlockCanary 采集到的数据对于定位和解决卡顿问题非常有帮助。开发者可以根据采集到的数据，找出卡顿的根源，如主线程耗时操作、CPU 密集型操作、内存泄漏等，并针对性地进行优化。
10.2 展望
随着 Android 系统和应用的不断发展，卡顿问题仍然是一个需要持续关注的问题。未来，BlockCanary 可以在以下几个方面进行进一步的发展和改进：
10.2.1 支持更多的数据采集类型
除了现有的线程堆栈信息、CPU 使用率信息、内存使用信息和线程信息外，可以考虑支持更多的数据采集类型，如网络请求信息、磁盘 I/O 信息等。通过采集更多的数据，可以更全面地分析卡顿问题的原因。
10.2.2 与其他工具的集成
可以将 BlockCanary 与其他性能监测工具进行集成，如 LeakCanary、Systrace 等。通过集成这些工具，可以提供更强大的性能监测和分析功能，帮助开发者更快地定位和解决问题。
10.2.3 云端分析与报告
可以将采集到的数据上传到云端，利用云端的计算资源进行更深入的分析和处理。同时，提供详细的分析报告和可视化界面，让开发者可以更方便地查看和分析数据。
10.2.4 智能化分析
引入人工智能和机器学习技术，对采集到的数据进行智能化分析。例如，通过机器学习算法自动识别卡顿的模式和原因，提供更精准的优化建议。
总之，BlockCanary 作为一款优秀的卡顿检测工具，在未来有着广阔的发展前景。通过不断地改进和完善，它将为 Android 开发者提供更强大的性能监测和优化支持，帮助开发者打造出更加流畅、稳定的应用。
