【Android -- 性能优化】稳定性优化

不断学习，做更好的自己！💪

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• 稳定性很重要，Crash是P0优先级
• 稳定性可优化的面很广

1. 稳定性纬度

• Crash纬度
• 性能纬度：启动速度、内存、绘制等等优化方向，相对于Crash来说是次要的
• 业务高可用纬度

2. 稳定性优化概述

• 重在预防、监控必不可少
• 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
• 长效保持需要科学流程

3. Crash相关指标

• 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

• UV、PV、启动Crash率 UV Crash率：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 Crash UV / DAU：评估Crash率的影响范围，结合PV 注意：沿用同一指标 PV Crash率：评估相关Crash影响的严重程度 启动Crash率：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 增量、存量Crash率：增量Crash是新版本重点，存量Crash是需要持续啃的硬骨头，优先解决增量、持续跟进存量

4. Crash率评价

• 必须在千分之二以下
• 万分位为优秀

5. Crash关键问题 尽可能还原Crash现场:

• 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
• 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 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
• 参考Bugly平台的APM后台聚合展示

6. APM Crash部分整体架构 采集层

• 错误堆栈
• 设备信息
• 行为日志
• 其它信息

处理层

• 数据清洗
• 数据聚合
• 纬度分类
• 趋势对比

展示层

• 数据还原
• 纬度信息
• 起始版本
• 其它信息

报警层

• 环比：期与上一期进行对比
• 同比：如本月10号与上月10号
• 邮件
• IM
• 电话

责任归属

• 设立专项小组轮值
• 自动匹配责任人
• 处理流程全纪录

二、Crash优化

1. 单个Crash处理方案

• 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

• 找共性：机型、OS、实验开关、资源包，考虑影响范围

• 线下复现、远程调试

2. Crash率治理方案

• 解决线上常规Crash

• 系统级Crash尝试Hook绕过

• 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。

4. 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。

• 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
• 现有方案

  • Google Breakpad 优点：权威、跨平台 缺点：代码体量较大

  • 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

  • coffeecatch 优点：实现简洁、改动容易 缺点：有兼容性问题

三、ANR 优化

1. ANR 发生原因 没有在规定的时间内完成要完成的事情。

2. 发生场景

• Activity onCreate 方法或 Input 事件超过 5s 没有完成
• BroadcastReceiver前台 10s，后台 60s
• ContentProvider 在publish过超时 10s;
• Service前台 20s，后台 200s

3. 发生原因

• 主线程有耗时操作
• 复杂布局
• IO操作
• 被子线程同步锁block
• 被Binder对端block
• Binder被占满导致主线程无法和SystemServer通信
• 得不到系统资源（CPU/RAM/IO）

四、移动端业务高可用方案建设

业务高可用重要性

• 高可用
• 性能
• 业务
• 侧重于用户功能完整可用
• 真实影响收入

业务高可用方案建设

• 数据采集

• 梳理项目主流程、核心路径、关键节点

• Aop自动采集、统一上报

• 报警策略：阈值报警、趋势报警、特定指标报警、直接上报（或底阈值）

• 异常监控

• 单点追查：需要针对性分析的特定问题，全量日志回捞，专项分析

• 兜底策略

• 配置中心、功能开关

• 跳转分发中心（组件化路由）

移动端容灾方案 灾包括：

• 性能异常
• 业务异常

传统流程： 用户反馈、重新打包、渠道更新、不可接受。

容灾方案建设：

• 功能开关 配置中心，服务端下发配置控制 针对场景：

  • 功能新增
  • 代码改动

• 统跳中心

  • 界面切换通过路由，路由决定是否重定向
  • Native Bug不能热修复则跳转到临时H5页面

• 动态化修复

  • 热修复能力，可监控、灰度、回滚、清除

• 推拉结合、多场景调用保证到达率

• Weex、RN增量更新

• 安全模式 微信读书、蘑菇街、淘宝、天猫等“重运营”的APP都使用了安全模式保障客户端启动流程，启动失败后给用户自救机会。先介绍一下它的核心特点：

  • 根据Crash信息自动恢复，多次启动失败重置应用为安装初始状态
  • 严重Bug可阻塞性热修复

• 安全模式设计 配置后台：统一的配置后台，具备灰度发布机制 1、客户端能力：

  • 在APP连续Crash的情况下具备分级、无感自修复能力
  • 具备同步热修复能力
  • 具备指定触发某项特定功能的能力
  • 具体功能注册能力，方便后期扩展安全模式

  2、数据统计及告警

  • 统一的数据平台
  • 监控告警功能，及时发现问题
  • 查看热修复成功率等数据

  3、快速测试

  • 优化预发布环境下测试
  • 优化回归验证安全模式难点等

天猫安全模式原理

1、如何判断异常退出？

APP启动时记录一个flag值，满足以下条件时，将flag值清空

• APP正常启动10秒
• 用户正常退出应用
• 用户主动从前台切换到后台

如果在启动阶段发生异常，则flag值不会清空，通过flag值就可以判断客户端是否异常退出，每次异常退出，flag值都+1。

2、安全模式的分级执行策略

分为两级安全模式，连续Crash 2次为一级安全模式，连续Crash 2次及以上为二级安全模式。

业务线可以在一级安全模式中注册行为，比如清空缓存数据，再进入该模式时，会使用注册行为尝试修复客户端 如果一级安全模式无法修复APP，则进入二级安全模式将APP恢复到初次安装状态，并将Document、Library、Cache三个根目录清空。

3、热修复执行策略

只要发现配置中需要热修复，APP就会同步阻塞进行热修复,保证修复的及时性

4、灰度方案

灰度时，配置中会包含灰度、正式两份配置及其灰度概率 APP根据特定算法算出自己是否满足灰度条件，则使用灰度配置

易用性考量

1、接入成本

完善文档、接口简洁

2、统一配置后台

可按照APP、版本配置

3、定制性

支持定制功能，让接入方来决定具体行为

4、灰度机制

5、数据分析

采用统一数据平台，为安全模式改进提供依据

6、快速测试

创建更多的针对性测试案例，如模拟连续Crash

异常熔断

多次请求失败则可让网络库主动拒绝请求

容灾方案集合路径

功能开关 -> 统跳中心 -> 动态修复 -> 安全模式

五、稳定性长效治理

开发阶段

• 统一编码规范、增强编码功底、技术评审、CodeReview机制
• 架构优化
• 能力收敛
• 统一容错：如在网络库utils中统一对返回信息进行预校验，如不合法就直接不走接下来的流程。

测试阶段

• 功能测试、自动化测试、回归测试、覆盖安装
• 特殊场景、机型等边界测试：如服务端返回异常数据、服务端宕机
• 云测平台：提供更全面的机型进行测试

合码阶段

• 编译检测、静态扫描
• 预编译流程、主流程自动回归

发布阶段

• 多轮灰度
• 分场景、纬度全面覆盖

运维阶段

• 灵敏监控
• 回滚、降级策略
• 热修复、本地容灾方案

六、稳定性优化问题

1、你们做了哪些稳定性方面的优化？

• Crash专项优化
• 性能稳定性优化
• 业务稳定性优化

根据以上三方面的优化我们搭建了移动端的高可用平台。

2、性能稳定性是怎么做的？

• 全面的性能优化：启动速度、内存优化、绘制优化
• 线下发现问题、优化为主
• 线上监控为主
• Crash专项优化

3、业务稳定性如何保障？

• 数据采集 + 报警
• 需要对项目的主流程与核心路径进行埋点监控，
• 同时还需知道每一步发生了多少异常，这样，我们就知道了所有业务流程的转换率以及相应界面的转换率
• 结合大盘，如果转换率低于某个值，进行报警
• 异常监控 + 单点追查
• 兜底策略

4、如果发送了异常情况，怎么快速止损？

• 功能开关
• 统跳中心
• 动态修复：热修复、资源包更新
• 自主修复：安全模式

七、总结

Android 稳定性优化是一个需要长期投入，持续运营和维护的一个过程，只有深入了解这些底层知识，我们才能比别人设计出更好的稳定性优化方案。