Android性能优化高阶：卡顿、ANR、死锁，线上如何监控？
一、前言
最近参加了几轮面试，发现很多5-7年工作经验的候选人在性能优化这一块，基本上只能说出传统的分析方式，例如ANR分析，是通过查看/data/anr/ 下的log，分析主线程堆栈、cpu、锁信息等，
然而，这种方法有一定的局限性，并不是每次都奏效，很多时候是没有堆栈信息给你分析的，例如有些高版本设备需要root权限才能访问/data/anr/ 目录，或者是线上用户的反馈，只有一张ANR的截图加上一句话描述。
假如你的App没有实现ANR监控上报，那么你大概率会把这个问题当成“未复现”处理掉，而没有真正解决问题。
于是我整理了这一篇文章，主要关于卡顿、ANR、死锁监控方案。
二、卡顿原理和监控
2.1 卡顿原理
一般来说，主线程有耗时操作会导致卡顿，卡顿超过阈值，触发ANR。
从源码层面一步步分析卡顿原理：
首先应用进程启动的时候，Zygote会反射调用 ActivityThread 的 main 方法，启动 loop 循环
->ActivityThread
public static void main(String[] args) {
...
Looper.prepareMainLooper();
Looper.loop();
...
}
复制代码
看下Looper的loop方法
->Looper
public static void loop() {
for (;;) {
//1、取消息
Message msg = queue.next(); // might block
...
//2、消息处理前回调
if (logging != null) {
logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +
msg.callback + ": " + msg.what);
}
...
//3、消息开始处理
msg.target.dispatchMessage(msg);// 分发处理消息
...
//4、消息处理完回调
if (logging != null) {
logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);
}
}
...
}
复制代码
由于loop循环存在，所以主线程可以长时间运行。如果想要在主线程执行某个任务，唯一的办法就是通过主线程Handler post一个任务到消息队列里去，然后loop循环中拿到这个msg，交给这个msg的target处理，这个target是Handler。
从上面的代码块可以看出，导致卡顿的原因可能有两个地方
- 注释1的queue.next()阻塞，
- 注释3的dispatchMessage耗时太久。
2.1.1 MessageQueue#next 耗时
看下源码
MessageQueue#next
Message next() {
for (;;) {
//1、nextPollTimeoutMillis 不为0则阻塞
nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis);
synchronized (this) {
// Try to retrieve the next message. Return if found.
final long now = SystemClock.uptimeMillis();
Message prevMsg = null;
Message msg = mMessages;
// 2、先判断当前第一条消息是不是同步屏障消息，
if (msg != null && msg.target == null) {
//3、遇到同步屏障消息，就跳过去取后面的异步消息来处理，同步消息相当于被设立了屏障
// Stalled by a barrier. Find the next asynchronous message in the queue.
do {
prevMsg = msg;
msg = msg.next;
} while (msg != null && !msg.isAsynchronous());
}
//4、正常的消息处理，判断是否有延时
if (msg != null) {
if (now < msg.when) {
//3.1
// Next message is not ready. Set a timeout to wake up when it is ready.
nextPollTimeoutMillis = (int) Math.min(msg.when - now, Integer.MAX_VALUE);
} else {
// Got a message.
mBlocked = false;
if (prevMsg != null) {
prevMsg.next = msg.next;
} else {
mMessages = msg.next;
}
msg.next = null;
if (DEBUG) Log.v(TAG, "Returning message: " + msg);
msg.markInUse();
return msg;
}
} else {
//5、如果没有取到异步消息，那么下次循环就走到1那里去了，nativePollOnce为-1，会一直阻塞
// No more messages.
nextPollTimeoutMillis = -1;
}
}
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next方法的大致流程是这样的：
- MessageQueue是一个链表数据结构，判断MessageQueue的头部（第一个消息）是不是一个同步屏障消息，所谓同步屏障消息，就是给同步消息加一层屏障，让同步消息不被处理，只会处理异步消息；
- 如果遇到同步屏障消息，就会跳过MessageQueue中的同步消息，只获取里面的异步消息来处理。如果里面没有异步消息，那就会走到注释5，nextPollTimeoutMillis设置为-1，下次循环调用注释1的nativePollOnce就会阻塞；
- 如果looper能正常获取到消息，不管是异步消息或者同步消息，处理流程都是一样的，在注释4，先判断是否带延时，如果是，nextPollTimeoutMillis就会被赋值，然后下次循环调用注释1的nativePollOnce就会阻塞一段时间。如果不是delay消息，就直接返回这个msg，给handler处理；
从上面分析可以看出，next方法是不断从MessageQueue里取出消息，有消息就处理，没有消息就调用nativePollOnce阻塞，nativePollOnce 底层是linux的epoll机制，这里涉及到一个Linux IO 多路复用的知识点
Linux IO 多路复用，select、poll、epoll
Linux 上IO多路复用方案有 select、poll、epoll。它们三个中 epoll 的性能表现是最优秀的，能支持的并发量也最大。
- select 是操作系统提供的系统调用函数，通过它，我们可以把一个文件描述符的数组发给操作系统， 让操作系统去遍历，确定哪个文件描述符可以读写， 然后告诉我们去处理。
- poll：它和 select 的主要区别就是，去掉了 select 只能监听 1024 个文件描述符的限制
- epoll：epoll 主要就是针对select的这三个可优化点进行了改进
1、内核中保存一份文件描述符集合，无需用户每次都重新传入，只需告诉内核修改的部分即可。 2、内核不再通过轮询的方式找到就绪的文件描述符，而是通过异步 IO 事件唤醒。 3、内核仅会将有 IO 事件的文件描述符返回给用户，用户也无需遍历整个文件描述符集合。
关于epoll机制就总结这么多啦。
回到 MessageQueue的next 方法，看看哪里可能阻塞
同步屏障消息没移除导致next一直阻塞
有一种情况，在存在同步屏障消息的情况下，当异步消息被处理完之后，如果没有及时把同步屏障消息移除，会导致同步消息一直没有机会处理，一直阻塞在nativePollOnce。
同步屏障消息
Android 是禁止App往MessageQueue插入同步屏障消息的，代码会报错
系统一些高优先级的操作会使用到同步屏障消息，例如View在绘制的时候，最终都要调用ViewRootImpl的scheduleTraversals方法，会往MessageQueue插入同步屏障消息，绘制完成后会移除同步屏障消息。
->ViewRootImpl
@UnsupportedAppUsage
void scheduleTraversals() {
if (!mTraversalScheduled) {
mTraversalScheduled = true;
//插入同步屏障消息
mTraversalBarrier = mHandler.getLooper().getQueue().postSyncBarrier();
mChoreographer.postCallback(
Choreographer.CALLBACK_TRAVERSAL, mTraversalRunnable, null);
if (!mUnbufferedInputDispatch) {
scheduleConsumeBatchedInput();
}
notifyRendererOfFramePending();
pokeDrawLockIfNeeded();
}
}
void unscheduleTraversals() {
if (mTraversalScheduled) {
mTraversalScheduled = false;
//移除同步屏障消息
mHandler.getLooper().getQueue().removeSyncBarrier(mTraversalBarrier);
mChoreographer.removeCallbacks(
Choreographer.CALLBACK_TRAVERSAL, mTraversalRunnable, null);
}
}
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为了保证View的绘制过程不被主线程其它任务影响，View在绘制之前会先往MessageQueue插入同步屏障消息，然后再注册Vsync信号监听，Choreographer$FrameDisplayEventReceiver就是用来接收vsync信号回调的
Choreographer$FrameDisplayEventReceiver
private final class FrameDisplayEventReceiver extends DisplayEventReceiver
implements Runnable {
...
@Override
public void onVsync(long timestampNanos, long physicalDisplayId, int frame) {
...
//
mTimestampNanos = timestampNanos;
mFrame = frame;
Message msg = Message.obtain(mHandler, this);
//1、发送异步消息
msg.setAsynchronous(true);
mHandler.sendMessageAtTime(msg, timestampNanos / TimeUtils.NANOS_PER_MS);
}
@Override
public void run() {
// 2、doFrame优先执行
doFrame(mTimestampNanos, mFrame);
}
}
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收到Vsync信号回调，注释1会往主线程MessageQueue post一个异步消息，保证注释2的doFrame优先执行。
doFrame才是View真正开始绘制的地方，会调用ViewRootImpl的doTraversal、performTraversals，
而performTraversals里面会调用我们熟悉的View的onMeasure、onLayout、onDraw。
这里还可以延伸到vsync信号原理，以及为什么要等vsync信号回调才开始View的绘制流程、掉帧的原理、屏幕的双缓冲、三缓冲，由于文章篇幅关系，不是本文的重点，就不一一分析了~
虽然app无法发送同步屏障消息，但是使用异步消息是允许的
异步消息
首先，SDK中限制了App不能post异步消息到MessageQueue里去的，相关字段被加了UnsupportedAppUsage注解
-> Message
@UnsupportedAppUsage
/*package*/ int flags;
/**
* Returns true if the message is asynchronous, meaning that it is not
* subject to {@link Looper} synchronization barriers.
*
* @return True if the message is asynchronous.
*
* @see #setAsynchronous(boolean)
*/
public boolean isAsynchronous() {
return (flags & FLAG_ASYNCHRONOUS) != 0;
}
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不过呢，高版本的Handler的构造方法可以通过传async=true，来使用异步消息
public Handler(@Nullable Callback callback, boolean async) {}
复制代码
然后在Handler发送消息的时候，都会走到 enqueueMessage 方法，如下代码块所示，每个消息都带了异步属性，有优先处理权
private boolean enqueueMessage(@NonNull MessageQueue queue, @NonNull Message msg,long uptimeMillis) {
...
//如果mAsynchronous为true，就都设置为异步消息
if (mAsynchronous) {
msg.setAsynchronous(true);
}
return queue.enqueueMessage(msg, uptimeMillis);
}
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对于低版本SDK，想要使用异步消息，可以通过反射调用Handler(@Nullable Callback callback, boolean async)，参考androidx内部的一段代码如下
->androidx.arch.core.executor.DefaultTaskExecutor
private static Handler createAsync(@NonNull Looper looper) {
if (Build.VERSION.SDK_INT >= 28) {
return Handler.createAsync(looper);
}
if (Build.VERSION.SDK_INT >= 16) {
try {
return Handler.class.getDeclaredConstructor(Looper.class, Handler.Callback.class,
boolean.class)
.newInstance(looper, null, true);
} catch (IllegalAccessException ignored) {
} catch (InstantiationException ignored) {
} catch (NoSuchMethodException ignored) {
} catch (InvocationTargetException e) {
return new Handler(looper);
}
}
return new Handler(looper);
}
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需要注意的是，App要谨慎使用异步消息，使用不当的情况下可能会出现主线程假死的问题，排查也比较困难。
分析完MessageQueue#next再回头来看看 Handler的dispatchMessage方法
2.1.2 dispatchMessage
上面说到next方法轮循取消息一般情况下是没有问题的，那么只剩下处理消息的逻辑
Handler#dispatchMessage
/**
* Handle system messages here.
*/
public void dispatchMessage(Message msg) {
if (msg.callback != null) {
handleCallback(msg);
} else {
if (mCallback != null) {
if (mCallback.handleMessage(msg)) {
return;
}
}
handleMessage(msg);
}
}
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dispatchMessage 有三个逻辑，分别对应Handler 使用的三种方式
- Handler#post(Runnable r)
- 构造方法传CallBack，public Handler(@Nullable Callback callback, boolean async) {}
- Handler 重写 handleMessage 方法
所以，应用卡顿，原因一般都可以认为是Handler处理消息太耗时导致的，细分的原因可能是方法本身太耗时、算法效率低、cpu被抢占、内存不足、IPC超时等等。
2.2 卡顿监控
面试中，被问到如何监控App卡顿，统计方法耗时，我们可以从源码开始切入，讲讲如何通过Looper提供的Printer接口，计算Handler处理一个消息的耗时，判断是否出现卡顿。
2.2.1 卡顿监控方案一
看下Looper 循环的注释2和注释4，可以找到一种卡顿监控的方法
Looper#loop
public static void loop() {
for (;;) {
//1、取消息
Message msg = queue.next(); // might block
...
//2、消息处理前回调
if (logging != null) {
logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +
msg.callback + ": " + msg.what);
}
...
//3、消息开始处理
msg.target.dispatchMessage(msg);// 分发处理消息
...
//4、消息处理完回调
if (logging != null) {
logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);
}
}
...
}
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注释2和注释4的logging.println是谷歌提供给我们的一个接口，可以监听Handler处理消息耗时，我们只需要调用Looper.getMainLooper().setMessageLogging(printer)，即可从回调中拿到Handler处理一个消息的前后时间。
需要注意的是，监听到发生卡顿之后，dispatchMessage 早已调用结束，已经出栈，此时再去获取主线程堆栈，堆栈中是不包含卡顿的代码的。
所以需要在后台开一个线程，定时获取主线程堆栈，将时间点作为key，堆栈信息作为value，保存到Map中，在发生卡顿的时候，取出卡顿时间段内的堆栈信息即可。
不过这种方案只适合线下使用，原因如下：
- logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);存在字符串拼接，频繁调用，会创建大量对象，造成内存抖动。
- 后台线程频繁获取主线程堆栈，对性能有一定影响，获取主线程堆栈，会暂停主线程的运行。
2.2.2 卡顿监控方案二
对于线上卡顿监控，需要了解字节码插桩技术。
通过Gradle Plugin+ASM，编译期在每个方法开始和结束位置分别插入一行代码，统计方法耗时，
伪代码如下
插桩前
fun method(){
run()
}
插桩后
fun method(){
input(1)
run()
output(1)
}
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目前微信的Matrix 使用的卡顿监控方案就是字节码插桩，如下图所示
插桩需要注意的问题：
- 避免方法数暴增：在方法的入口和出口应该插入相同的函数，在编译时提前给代码中每个方法分配一个独立的 ID 作为参数。
- 过滤简单的函数：过滤一些类似直接 return、i++ 这样的简单函数，并且支持黑名单配置。对一些调用非常频繁的函数，需要添加到黑名单中来降低整个方案对性能的损耗。
微信Matrix做了大量优化，整体包体积增加1%-2%，帧率下降2帧以内，对性能影响整体可以接受，不过依然只会在灰度包使用。
再来说说ANR~
三、ANR 原理
ANR 的类型和触发ANR的流程
3.1 哪些场景会造成ANR呢
- Service Timeout:比如前台服务在20s内未执行完成，后台服务是10s；
- BroadcastQueue Timeout：比如前台广播在10s内未执行完成，后台60s
- ContentProvider Timeout：内容提供者,在publish过超时10s;
- InputDispatching Timeout: 输入事件分发超时5s，包括按键和触摸事件。
相关超时定义可以参考ActivityManagerService
// How long we allow a receiver to run before giving up on it.
static final int BROADCAST_FG_TIMEOUT = 10*1000;
static final int BROADCAST_BG_TIMEOUT = 60*1000;
// How long we wait until we timeout on key dispatching.
static final int KEY_DISPATCHING_TIMEOUT = 5*1000;
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3.2 ANR触发流程
来简单分析下源码，ANR触发流程其实可以比喻成埋炸弹和拆炸弹的过程，
以后台Service为例
3.2.1 埋炸弹
Context.startService
调用链如下：
AMS.startService
ActiveServices.startService
ActiveServices.realStartServiceLocked
ActiveServices.realStartServiceLocked
private final void realStartServiceLocked(ServiceRecord r, ProcessRecord app, boolean execInFg) throws RemoteException {
...
//1、这里会发送delay消息(SERVICE_TIMEOUT_MSG)
bumpServiceExecutingLocked(r, execInFg, "create");
try {
...
//2、通知AMS创建服务
app.thread.scheduleCreateService(r, r.serviceInfo,
mAm.compatibilityInfoForPackageLocked(r.serviceInfo.applicationInfo),
app.repProcState);
}
...
}
复制代码
注释1的
bumpServiceExecutingLocked内部调用scheduleServiceTimeoutLocked
void scheduleServiceTimeoutLocked(ProcessRecord proc) {
...
Message msg = mAm.mHandler.obtainMessage(
ActivityManagerService.SERVICE_TIMEOUT_MSG);
msg.obj = proc;
// 发送deley消息，前台服务是20s，后台服务是10s
mAm.mHandler.sendMessageDelayed(msg,
proc.execServicesFg ? SERVICE_TIMEOUT : SERVICE_BACKGROUND_TIMEOUT);
}
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注释2通知AMS启动服务之前，注释1处发送Handler延时消息，埋下炸弹，如果10s内（前台服务是20s）没人来拆炸弹，炸弹就会爆炸，即ActiveServices#serviceTimeout方法会被调用
3.2.2 拆炸弹
启动一个Service，先要经过AMS管理，然后AMS会通知应用进程执行Service的生命周期， ActivityThread的handleCreateService方法会被调用
-> ActivityThread#handleCreateService
private void handleCreateService(CreateServiceData data) {
try {
...
Application app = packageInfo.makeApplication(false, mInstrumentation);
service.attach(context, this, data.info.name, data.token, app,
ActivityManager.getService());
//1、service onCreate调用
service.onCreate();
mServices.put(data.token, service);
try {
//2、拆炸弹在这里
ActivityManager.getService().serviceDoneExecuting(
data.token, SERVICE_DONE_EXECUTING_ANON, 0, 0);
} catch (RemoteException e) {
throw e.rethrowFromSystemServer();
}
}
}
复制代码
注释1，Service的onCreate方法被调用，
注释2，调用AMS的serviceDoneExecuting方法，最终会调用到ActiveServices.
serviceDoneExecutingLocked
private void serviceDoneExecutingLocked(ServiceRecord r, boolean inDestroying,
boolean finishing) {
...
//移除delay消息
mAm.mHandler.removeMessages(ActivityManagerService.SERVICE_TIMEOUT_MSG, r.app);
...
}
复制代码
可以看到，onCreate方法调用完之后，就会移除delay消息，炸弹被拆除。
3.2.3 引爆炸弹
假设Service的onCreate执行超过10s，那么炸弹就会引爆，也就是
ActiveServices#serviceTimeout方法会被调用
void serviceTimeout(ProcessRecord proc) {
...
if (anrMessage != null) {
mAm.mAppErrors.appNotResponding(proc, null, null, false, anrMessage);
}
...
}
复制代码
所有ANR，最终都会调用AppErrors的appNotResponding方法
AppErrors #appNotResponding
final void appNotResponding(ProcessRecord app, ActivityRecord activity,
ActivityRecord parent, boolean aboveSystem, final String annotation) {
...
//1、写入event log
// Log the ANR to the event log.
EventLog.writeEvent(EventLogTags.AM_ANR, app.userId, app.pid,
app.processName, app.info.flags, annotation);
...
//2、收集需要的log，anr、cpu等，StringBuilder凭借
// Log the ANR to the main log.
StringBuilder info = new StringBuilder();
info.setLength(0);
info.append("ANR in ").append(app.processName);
if (activity != null && activity.shortComponentName != null) {
info.append(" (").append(activity.shortComponentName).append(")");
}
info.append("n");
info.append("PID: ").append(app.pid).append("n");
if (annotation != null) {
info.append("Reason: ").append(annotation).append("n");
}
if (parent != null && parent != activity) {
info.append("Parent: ").append(parent.shortComponentName).append("n");
}
ProcessCpuTracker processCpuTracker = new ProcessCpuTracker(true);
...
// 3、dump堆栈信息，包括JAVA堆栈和native堆栈，保存到文件中
// For background ANRs, don't pass the ProcessCpuTracker to
// avoid spending 1/2 second collecting stats to rank lastPids.
File tracesFile = ActivityManagerService.dumpStackTraces(
true, firstPids,
(isSilentANR) ? null : processCpuTracker,
(isSilentANR) ? null : lastPids,
nativePids);
String cpuInfo = null;
...
//4、输出ANR 日志
Slog.e(TAG, info.toString());
if (tracesFile == null) {
// 5、没有抓到tracesFile，发一个SIGNAL_QUIT信号
// There is no trace file, so dump (only) the alleged culprit's threads to the log
Process.sendSignal(app.pid, Process.SIGNAL_QUIT);
}
StatsLog.write(StatsLog.ANR_OCCURRED, ...)
// 6、输出到drapbox
mService.addErrorToDropBox("anr", app, app.processName, activity, parent, annotation, cpuInfo, tracesFile, null);
...
synchronized (mService) {
mService.mBatteryStatsService.noteProcessAnr(app.processName, app.uid);
//7、后台ANR，直接杀进程
if (isSilentANR) {
app.kill("bg anr", true);
return;
}
//8、错误报告
// Set the app's notResponding state, and look up the errorReportReceiver
makeAppNotRespondingLocked(app,
activity != null ? activity.shortComponentName : null,
annotation != null ? "ANR " + annotation : "ANR",
info.toString());
//9、弹出ANR dialog，会调用handleShowAnrUi方法
// Bring up the infamous App Not Responding dialog
Message msg = Message.obtain();
msg.what = ActivityManagerService.SHOW_NOT_RESPONDING_UI_MSG;
msg.obj = new AppNotRespondingDialog.Data(app, activity, aboveSystem);
mService.mUiHandler.sendMessage(msg);
}
}
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主要流程如下：
1、写入event log
2、写入 main log
3、生成tracesFile
4、输出ANR logcat（控制台可以看到）
5、如果没有获取到tracesFile，会发一个SIGNAL_QUIT信号，这里看注释是会触发收集线程堆栈信息流程，写入traceFile
6、输出到drapbox
7、后台ANR，直接杀进程
8、错误报告
9、弹出ANR dialog，会调用 AppErrors#handleShowAnrUi方法。
ANR触发流程小结
ANR触发流程，可以比喻为埋炸弹和拆炸弹的过程，
以启动Service为例，Service的onCreate方法调用之前会使用Handler发送延时10s的消息，Service 的onCreate方法执行完，会把这个延时消息移除掉。
假如Service的onCreate方法耗时超过10s，延时消息就会被正常处理，也就是触发ANR，会收集cpu、堆栈等信息，弹ANR Dialog。
service、broadcast、provider 的ANR原理都是埋定时炸弹和拆炸弹原理，
但是input的超时检测机制稍微有点不同，需要等收到下一次input事件，才会去检测上一次input事件是否超时，input事件里埋的炸弹是普通炸弹，需要通过扫雷来排查。
四、ANR 分析方法
上面已经分析了ANR触发流程，最终会把发生ANR时的线程堆栈、cpu等信息保存起来，我们一般都是分析 /data/anr/traces.txt 文件
4.1 模拟死锁导致ANR
private fun testAnr(){
val lock1 = Object()
val lock2 = Object()
//子线程持有锁1，想要竞争锁2
thread {
synchronized(lock1){
Thread.sleep(100)
synchronized(lock2){
Log.d(TAG, "testAnr: getLock2")
}
}
}
//主线程持有锁2，想要竞争锁1
synchronized(lock2){
Thread.sleep(100)
synchronized(lock1){
Log.d(TAG, "testAnr: getLock1")
}
}
}
复制代码
触发ANR之后，一般我们会拉取anr日志： adb pull /data/traces.txt(文件名可能是anr_xxx.txt)
4.2 分析ANR 文件
首先看主线程，搜索 main
ANR日志中有很多信息，可以看到，主线程id是1（tid=1），在等待一个锁，这个锁一直被id为22的程持有，那么看下22号线程的堆栈
id为22的线程是Blocked状态，正在等待一个锁，这个锁被id为1的线程持有，同时这个22号线程还持有一个锁，这个锁是主线程想要的。
通过ANR日志，可以很清楚分析出这个ANR是死锁导致的，并且有具体堆栈信息。
上面只是举例一种死锁导致ANR的情况，实际项目中，可能有很多情况会导致ANR，例如内存不足、CPU被抢占、系统服务没有及时响应等等。
如果是线上问题，怎么样才能拿到ANR日志呢？
五、ANR 监控
前面已经分析了ANR触发流程，以及常规的线下分析方法，看起来还是有点繁琐的，需要pull出anr日志，然后分析线程堆栈等信息。对于线上ANR，如何搭建一个完善的ANR监控系统呢？
下面将介绍ANR监控的方式
5.1 抓取系统traces.txt 上传
1、当监控线程发现主线程卡死时，主动向系统发送SIGNAL_QUIT信号。
2、等待/data/anr/traces.txt文件生成。
3、文件生成以后进行上报。
看起来好像可行，不过有以下两个问题：
1、traces.txt 里面包含所有线程的信息，上传之后需要人工过滤分析
2、很多高版本系统需要root权限才能读取 /data/anr这个目录
既然这个方案存在问题，那么可还有其它办法？
5.2 ANRWatchDog
ANRWatchDog 是一个自动检测ANR的开源库
5.2.1 ANRWatchDog 原理
其源码只有两个类，核心是ANRWatchDog这个类，继承自Thread，它的run 方法如下，看注释处
public void run() {
setName("|ANR-WatchDog|");
long interval = _timeoutInterval;
// 1、开启循环
while (!isInterrupted()) {
boolean needPost = _tick == 0;
_tick += interval;
if (needPost) {
// 2、往UI线程post 一个Runnable，将_tick 赋值为0，将 _reported 赋值为false
_uiHandler.post(_ticker);
}
try {
// 3、线程睡眠5s
Thread.sleep(interval);
} catch (InterruptedException e) {
_interruptionListener.onInterrupted(e);
return ;
}
// If the main thread has not handled _ticker, it is blocked. ANR.
// 4、线程睡眠5s之后，检查 _tick 和 _reported 标志，正常情况下_tick 已经被主线程改为0，_reported改为false，如果不是，说明 2 的主线程Runnable一直没有被执行，主线程卡住了
if (_tick != 0 && !_reported) {
...
if (_namePrefix != null) {
// 5、判断发生ANR了，那就获取堆栈信息，回调onAppNotResponding方法
error = ANRError.New(_tick, _namePrefix, _logThreadsWithoutStackTrace);
} else {
error = ANRError.NewMainOnly(_tick);
}
_anrListener.onAppNotResponding(error);
interval = _timeoutInterval;
_reported = true;
}
}
}
复制代码
ANRWatchDog 的原理是比较简单的，概括为以下几个步骤
- 开启一个线程，死循环，循环中睡眠5s
- 往UI线程post 一个Runnable，将_tick 赋值为0，将 _reported 赋值为false
- 线程睡眠5s之后检查_tick和_reported字段是否被修改
- 如果_tick和_reported没有被修改，说明给主线程post的Runnable一直没有被执行，也就说明主线程卡顿至少5s（只能说至少，这里存在5s内的误差）。
- 将线程堆栈信息输出
其中涉及到并发的一个知识点，关于 volatile 关键字的使用，面试中的常客， volatile的特点是：保证可见性，禁止指令重排，适合在一个线程写，其它线程读的情况。
面试中一般会展开问JMM，工作内存，主内存等，以及为什么要有工作内存，能不能所有字段都用 volatile 关键字修饰等问题。
回到ANRWatchDog本身，细心的同学可能会发现一个问题，使用ANRWatchDog有时候会捕获不到ANR，是什么原因呢？
5.2.2 ANRWatchDog 缺点
ANRWatchDog 会出现漏检测的情况，看图
如上图这种情况，红色表示卡顿，
- 假设主线程卡顿了2s之后，ANRWatchDog这时候刚开始一轮循环，将_tick 赋值为5，并往主线程post一个任务，把_tick修改为0
- 主线程过了3s之后不卡顿了，将_tick赋值为0
- 等到ANRWatchDog睡眠5s之后，发现_tick的值是0，判断为没有发生ANR。而实际上，主线程中间是卡顿了5s，ANRWatchDog误差是在5s之内的（5s是默认的，线程的睡眠时长）
针对这个问题，可以做一下优化。
5.3 ANRMonitor
ANRWatchDog 漏检测的问题，根本原因是因为线程睡眠5s，不知道前一秒主线程是否已经出现卡顿了，如果改成每间隔1秒检测一次，就可以把误差降低到1s内。
接下来通过改造ANRWatchDog ，来做一下优化，命名为ANRMonitor。
我们想让子线程间隔1s执行一次任务，可以通过 HandlerThread来实现
流程如下：
核心的Runnable代码
@Volatile
var mainHandlerRunEnd = true
//子线程会间隔1s调用一次这个Runnable
private val mThreadRunnable = Runnable {
blockTime++
//1、标志位 mainHandlerRunEnd 没有被主线程修改，说明有卡顿
if (!mainHandlerRunEnd && !isDebugger()) {
logw(TAG, "mThreadRunnable: main thread may be block at least $blockTime s")
}
//2、卡顿超过5s，触发ANR流程，打印堆栈
if (blockTime >= 5) {
if (!mainHandlerRunEnd && !isDebugger() && !mHadReport) {
mHadReport = true
//5s了，主线程还没更新这个标志，ANR
loge(TAG, "ANR->main thread may be block at least $blockTime s ")
loge(TAG, getMainThreadStack())
//todo 回调出去，这里可以按需把其它线程的堆栈也输出
//todo debug环境可以开一个新进程，弹出堆栈信息
}
}
//3、如果上一秒没有卡顿，那么重置标志位，然后让主线程去修改这个标志位
if (mainHandlerRunEnd) {
mainHandlerRunEnd = false
mMainHandler.post {
mainHandlerRunEnd = true
}
}
//子线程间隔1s调用一次mThreadRunnable
sendDelayThreadMessage()
}
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- 子线程每隔1s会执行一次mThreadRunnable，检测标志位 mainHandlerRunEnd 是否被修改
- 假如mainHandlerRunEnd如期被主线程修改为true，那么重置mainHandlerRunEnd标志位为false，然后继续执行步骤1
- 假如mainHandlerRunEnd没有被修改true，说明有卡顿，累计卡顿5s就触发ANR流程
在监控到ANR的时候，除了获取主线程堆栈，还有cpu、内存占用等信息也是比较重要的，demo中省略了这部分内容。
5.3.1 测试ANR
5.3.2 ANR检测结果
logcat打印所示
主线程卡顿超过5s，会打堆栈信息，如果是卡顿1-5s内，会有warning的log 提示，线下可以做成弹窗或者toast提示，
看到这里，大家应该能想到，线下也可以用这种方法检测卡顿，定位到耗时的代码。
此方案可以结合ProcessLifecycleOwner，应用在前台才开启检测，进入后台则停止检测。
六、死锁监控
在发生ANR的时候，有时候只有主线程堆栈信息可能还不够，例如发生死锁的情况，需要知道当前线程在等待哪个锁，以及这个锁被哪个线程持有，然后把发生死锁的线程堆栈信息都收集到。
流程如下：
- 获取当前blocked状态的线程
- 获取该线程想要竞争的锁
- 获取该锁被哪个线程持有
- 通过关系链，判断死锁的线程，输出堆栈信息
在Java层并没有相关API可以实现死锁监控，可以从Native层入手。
6.1 获取当前blocked状态的线程
这个比较简单，一个for循环就搞定，不过我们要的线程id是native层的线程id，Thread 内部有一个native线程地址的字段叫 nativePeer，通过反射可以获取到。
Thread[] threads = getAllThreads();
for (Thread thread : threads) {
if (thread.getState() == Thread.State.BLOCKED) {
long threadAddress = (long) ReflectUtil.getField(thread, "nativePeer");
// 找不到地址，或者线程已经挂了，此时获取到的可能是0和-1
if (threadAddress <= 0) {
continue;
}
...后续
}
}
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有了native层线程地址，还需要找到native层相关函数
6.2 获取当前线程想要竞争的锁
从ART 源码可以找到这个函数
androidxref.com/8.0.0_r4/xr…
函数：
Monitor::GetContendedMonitor
从源码和源码的解释可以看出，这个函数是用来获取当前线程等待的Monitor。
顺便说说Monitor以及Java对象结构
Monitor
Monitor是一种并发控制机制，提供多线程环境下的互斥和同步，以支持安全的并发访问。
Monitor由以下3个元素组成：
- 临界区：例如synchronize修饰的代码块
- 条件变量：用来维护因不满足条件而阻塞的线程队列
- Monitor对象，维护Monitor的入口、临界区互斥量（即锁）、临界区和条件变量，以及条件变量上的阻塞和唤醒
Java的Class对象
Java的Class对象包括三部分组成：
- 对象头：Markword和对象指针MarkWord（标记字段）：保存哈希码、分代年龄、锁标志位、偏向线程ID、偏向时间戳等信息 对象指针：即指向当前对象的类的元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。
- 实例数据：对象实际的数据
- 对齐填充：按8字节对齐（JVM自动内存管理系统要求对象起始地址必须是8字节的整数倍）。例如Integer对象，对象头MarkWord和对象指针分别占用4字节，实例数据4字节，那么对齐填充就是4字节，Integer占用内存是int的4倍。
回到 GetContendedMonitor 函数，我们可以通过打开动态库libart.so，然后使用dlsym获取函数的符号地址，然后就可以进行调用了。
由于Android 7.0开始，系统限制App中调用dlopen，dlsym等函数打开系统动态库，我们可以使用 ndk_dlopen这个库来绕过这个限制
//1、初始化
ndk_init(env);
//2、打开动态库libart.so
void *so_addr = ndk_dlopen("libart.so", RTLD_NOLOAD);
if (so_addr == NULL) {
return 1;
}
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打开动态库之后，会返回动态库的内存地址，接下来就可以通过dlsym获取GetContendedMonitor这个函数的符号地址，只不过要注意，c++可以重载，所以它的函数符号比较特殊，需要从libart.so中搜索匹配找到
//c++跟c不一样，c++可以重载，描述符会变，需要打开libart.so，在里面搜索查找GetContendedMonitor的函数符号
//http://androidxref.com/8.0.0_r4/xref/system/core/libbacktrace/testdata/arm/libart.so
//获取Monitor::GetContendedMonitor函数符号地址
get_contended_monitor = ndk_dlsym(so_addr, "_ZN3art7Monitor19GetContendedMonitorEPNS_6ThreadE");
if (get_contended_monitor == NULL) {
return 2;
}
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到此，第一个函数的符号地址找到了，接下来要找另外一个函数
6.3 获取目标锁被哪个线程持有
函数：
Monitor::GetLockOwnerThreadId
用同样的方式来获取这个函数符号地址
// Monitor::GetLockOwnerThreadId
//这个函数是用来获取 Monitor的持有者,会返回线程id
get_lock_owner_thread = ndk_dlsym(so_addr, get_lock_owner_symbol_name(api_level));
if (get_lock_owner_thread == NULL) {
return 3;
}
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由于从android 10开始，这个GetLockOwnerThreadId函数符号有变化，所以需要通过api版本来判断使用哪一个
const char *get_lock_owner_symbol_name(jint level) {
if (level <= 29) {
//android 9.0 之前
//http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/system/core/libbacktrace/testdata/arm/libart.so 搜索 GetLockOwnerThreadId
return "_ZN3art7Monitor20GetLockOwnerThreadIdEPNS_6mirror6ObjectE";
} else {
//android 10.0
// todo 10.0 源码中这个函数符号变了，需要自行查阅
return "_ZN3art7Monitor20GetLockOwnerThreadIdEPNS_6mirror6ObjectE";
}
}
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到此，就得到了两个函数符号地址，接下来就把blocked状态的native线程id传过去，调用就行了
6.4 找到一直不释放锁的线程
Java_com_lanshifu_demo_anrmonitor_DeadLockMonitor_getContentThreadIdArt(JNIEnv *env,jobject thiz,jlong native_thread) {
LOGI("getContentThreadIdArt");
int monitor_thread_id = 0;
if (get_contended_monitor != NULL && get_lock_owner_thread != NULL) {
LOGI("get_contended_monitor != NULL");
//1、调用一下获取monitor的函数，返回当前线程想要竞争的monitor
int monitorObj = ((int (*)(long)) get_contended_monitor)(native_thread);
if (monitorObj != 0) {
LOGI("monitorObj != 0");
// 2、获取这个monitor被哪个线程持有，返回该线程id
monitor_thread_id = ((int (*)(int)) get_lock_owner_thread)(monitorObj);
} else {
LOGE("GetContendedMonitor return null");
monitor_thread_id = 0;
}
} else {
LOGE("get_contended_monitor == NULL || get_lock_owner_thread == NULL");
}
return monitor_thread_id;
}
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两个步骤：
- 获取当前线程要竞争的锁
- 获取这个锁被哪个线程持有
通过两个步骤，得到的是那个一直不释放锁的线程id。
6.5 通过算法，找到死锁
前面已经知道当前blocked状态的线程id（还需要转换成native线程id），以及这个blocked线程在等待哪个线程释放锁，也就是得到关系链：
- A等待B B等待A
- A等待B B等待C C等待A ...
- 其它...
如何判断有死锁？我们可以用Map来保存对应关系
map[A]=B
map[B]=A
最后通过互斥条件判断出死锁线程，把造成死锁的线程堆栈信息输出，如下
检查出死锁，线下可以弹窗或者toast，线上则可以采集数据上报。
6.6 死锁监控小结
死锁监控原理还是比较清晰的：
- 获取blocked状态的线程
- 获取该线程想要竞争的锁（native层函数）
- 获取这个锁被哪个线程持有（native层函数）
- 有了关系链，就可以找出造成死锁的线程
由于死锁监控涉及到native层代码，对于很多应用层开发的同学来说可能有点难度，
但是正因为有难度，我们去了解，去学习，并且掌握了，才能在众多竞争者中脱颖而出。
七、形成闭环
前面分开讲了卡顿监控、ANR监控和死锁监控，我们可以把它连接起来，在发生ANR的时候，将整个监控流程形成一个闭环
- 发生ANR
- 获取主线程堆栈信息
- 检测死锁
- 获取死锁对应线程堆栈信息
- 上报到服务器
- 结合git，定位到最后修改代码的同学，给他提一个线上问题单
八、总结
这篇文章从源码层面分析了卡顿、ANR，以及死锁监控，平时开发中，大部分同学可能都是做业务需求为主，对于ANR问题，可能不太注重，或者直接依赖第三方，例如Bugly，但是呢，在面试中，面试官基本不太会问你这些工具的使用，要问也是从原理层面问。
本文以卡顿作为切入点
- 讲解卡顿原理以及卡顿监控的方式；
- 引申了Handler机制、Linux的epoll机制
- 分析ANR触发流程，可以比喻为埋炸弹和拆炸弹过程
- ANR常规分析方案，/data/anr/traces.txt，
- ANRWatchDog 方案
- ANRWatchDog存在问题，进行优化
- 死锁导致的ANR，死锁监控
- 形成闭环
