Android系统性能调优工具介绍
在软件开发过程中，想必很多读者都遇到过系统性能问题。而解决系统性能问题的几个主要步骤是：
测评：对系统进行大量有针对性的测试，以得到合适的测试数据。
分析系统瓶颈：分析测试数据，找到其中的hotspot（热点，即bottleneck）。
性能优化：对hotspot相关的代码进行优化。
由上述步骤可知，性能优化的目标对象是hotspot。如果找到的hotspot并非真正的热点，则性能优化的结果必然是事倍功半甚至竹篮打水一场空。所以，作为Android性能调优相关知识的第一部分，本篇首先将向读者介绍Android平台中三个重要的性能测试工具，它们能很好得帮助开发者找到hotspot。
一Traceview介绍
1.1 Traceview简介
Traceview是Android平台特有的数据采集和分析工具，它主要用于分析Android中应用程序的hotspot。Traceview本身只是一个数据分析工具，而数据的采集则需要使用Android SDK中的Debug类或者利用DDMS工具。二者的用法如下：
开发者在一些关键代码段开始前调用Android SDK中Debug类的startMethodTracing函数，并在关键代码段结束前调用stopMethodTracing函数。这两个函数运行过程中将采集运行时间内该应用所有线程（注意，只能是Java线程）的函数执行情况，并将采集数据保存到/mnt/sdcard/下的一个文件中。开发者然后需要利用SDK中的Traceview工具来分析这些数据。
借助Android SDK中的DDMS工具。DDMS可采集系统中某个正在运行的进程的函数调用信息。对开发者而言，此方法适用于没有目标应用源代码的情况。DDMS工具中Traceview的使用如图1-1所示。
点击图1-1中所示按钮即可以采集目标进程的数据。当停止采集时，DDMS会自动触发Traceview工具来浏览采集数据。
下面，我们通过一个示例程序向读者介绍Debug类以及Traceview的使用。
1.2 Traceview示例分析
示例程序运行时的界面如图1-2所示：
图1-2中：
SystraceDemoStringAAA等字样是TraceviewDemo程序启动时ListView最初显示的字符串。
当用户点击ListView中的某一项时，Traceview将计算对应项当前显示的字符串的MD5值40次，然后用计算得到的MD5字符串替换该项之前显示的内容。其效果如图1-2中的“MD5值“箭头所示。
该示例的关键代码如图1-3所示：
由图1-3可知：
左图中，Debug类的startMethodTracing和stopMethodTracing分别在MainAcvtivity的构造方法和onDestroy函数中调用。
onCreate函数中我们设置了第一个hotspot，即getStringToShow函数。它将解析一个XML文件，并将解析后的字符串保存到mListItem中以作为ListView的显示内容。
右图中，当用户点击ListView中的某个Item时，程序在onListItem中将计算MD5值40次，然后用计算结果做为被点击项的新字符串显示。generateMD5中的函数是本示例的第二个hotspot。
现在，我们用Traceview工具将测试结果文件TraceviewDemo.trace打开。
Traceview界面比较复杂，其UI划分为上下两个面板，即Timeline Panel(时间线面板)和Profile Panel(分析面板)。图1-4所示为Timeline Panel界面：
图1-4中的Timeline Panel又可细分为左右两个Pane：
左边Pane显示的是测试数据中所采集的线程信息。由图1-4可知，本次测试数据采集了main线程，两个Binder线程和其它系统辅助线程（例如GC线程等）的信息。
右边Pane所示为时间线，时间线上是每个线程测试时间段内所涉及的函数调用信息。这些信息包括函数名、函数执行时间等。由图1-4可知，main线程对应行的的内容非常丰富，而其他线程在这段时间内干得工作则要少得多。
另外，开发者可以在时间线Pane中移动时间线纵轴。纵轴上边将显示当前时间点中某线程正在执行的函数信息。
现在来看Traceview的Profile Panel界面，如图1-5所示：
Profile Panel是Traceview的核心界面，其内涵非常丰富。它主要展示了某个线程（先在Timeline Panel中选择线程）中各个函数调用的情况，包括CPU使用时间、调用次数等信息。而这些信息正是查找hotspot的关键依据。所以，对开发者而言，一定要了解Profile Panel中各列的含义。笔者总结了其中几个重要列的作用，如表1-1所示：
表1-1 Profile Panel各列作用说明
列名 | 描述 |
Name | 该线程运行过程中所调用的函数名 |
Incl Cpu Time | 某函数占用的CPU时间，包含内部调用其它函数的CPU时间 |
Excl Cpu Time | 某函数占用的CPU时间，但不含内部调用其它函数所占用的CPU时间 |
Incl Real Time | 某函数运行的真实时间（以毫秒为单位），内含调用其它函数所占用的真实时间 |
Excl Real Time | 某函数运行的真实时间（以毫秒为单位），不含调用其它函数所占用的真实时间 |
Call+Recur Calls/Total | 某函数被调用次数以及递归调用占总调用次数的百分比 |
Cpu Time/Call | 某函数调用CPU时间与调用次数的比。相当于该函数平均执行时间 |
Real Time/Call | 同CPU Time/Call类似，只不过统计单位换成了真实时间 |
另外，每一个Time列还对应有一个用时间百分比来统计的列（如Incl Cpu Time列对应还有一个列名为Incl Cpu Time %的列，表示以时间百分比来统计的Incl Cpu Time）。
了解完Traceview的UI后，现在介绍如何利用Traceview来查找hotspot。
一般而言，hotspot包括两种类型的函数：
一类是调用次数不多，但每次调用却需要花费很长时间的函数。在示例代码中，它就是hotspot 1。
一类是那些自身占用时间不长，但调用却非常频繁的函数。在示例代码中，它就是hotspot 2。
首先，我们来查找hotspot 1。
在Profile Panel中，选择按Cpu Time/Call进行降序排序（从上之下排列，每项的耗费时间由高到低），得到如图1-6所示的结果：
图1-6中：
MainActivity.onCreate是应用程序中的函数，它耗时为4618.684。然后，点击MainActivity.onCreate项，得到箭头所示的小图。
小图中，Parents一行显示的是MainActivity.onCreate的调用者，本例中它是performCreate函数。这部分代码属于Framework部分。Children行显示的是MainActivity.onCreate调用的子函数。
在MainActivity.onCreate调用的子函数中，我们发现getStringsToShow在Incl Cpu Time %一列中占据了63.3%，它是onCreate子函数耗费时间最长的，而且Calls+Recur Calls/Total列显示其调用次数为1，即它仅仅被调用一次了。这个函数是应用程序实现的，所以极有可能是一个潜在的Hotspot。
另外，由于笔者已经知道getStringsToShow是示例应用自己实现的函数，故在图1-6的大图中，可直接根据MainActivity.getStringsToShow花费了2921.913CPU时间这个信息来确定Hotspot就是它。
相对来说，类型1的hotspot比较好找，步骤是先按降序对时间项进行排列（可以是时间百分比、真实时间或CPU时间），然后查找耗费时间最多的函数。一般而言，先应对应用程序自己实现的函数进行排查，Framework的函数也有可能是hotspot，但主因一般还是在应用本身（例如设置复杂的界面，导致对应XML解析非常慢）。
现在，我们来看如何查找类型2的hotspot。
点击Call/Recur Calls/Total列头，使之按降序排列。关注点放在那些调用频繁并且占用资源较多的函数。图1-7为降序排列的结果图。
图1-7所示的运行最频繁的几个函数中，我们发现了几个怀疑点，由图中的1和2箭头标示。
结合代码，箭头1所指的函数在代码中实际并不存在。这是因为代码中直接访问了内部类的私有成员，导致java编译器在编译时自动生成了这个函数。这个函数的调用次数非常多。所以，为了提高效率，我们可以修改内部类成员的访问类型定义为public。不过，该函数的Incl Cpu Time并不高，只有3.2%。
同样，箭头2所指部分的函数调用次数也很多，达到了5888多次。不过它们占用的时间百分比只有0.9%。
第一次查找的潜在点被排除后，继续浏览数据，得到如图1-8所示的结果。
在图1-8中：
红框处有两个重载的MyMD5.getHashString函数调用，它们各运行了368次，而且占用的CPU时间百分比达到了31.8%和53.2%。很显然，这2处调用就有优化的余地，这就是我们所怀疑的hotspot2。
找到hotspot之后，开发者就需要结合代码来进行对应的优化了。关于Java代码优化，读者可参考如下资料：http://developer.android.com/training/articles/perf-tips.html
总体而言，Hotspot的查找是一个细致的工作，需要开发者对目标程序的代码，以及Traceview工具都比较熟悉才行。
1.3 Traceview小结
Traceview工具是Android平台应用程序性能分析的利器。不过笔者觉得它的UI还是有些复杂。并且使用时感觉流畅度不够好。
Google官方关于Traceview的介绍可参考以下链接，不过其内容以及较久未更新了。http://developer.android.com/tools/debugging/debugging-tracing.html。
二Systrace介绍
2.1 Systrace简介
Systrace是Android4.1中新增的性能数据采样和分析工具。它可帮助开发者收集Android关键子系统（如surfaceflinger、WindowManagerService等Framework部分关键模块、服务）的运行信息，从而帮助开发者更直观的分析系统瓶颈，改进性能。
Systrace的功能包括跟踪系统的I/O操作、内核工作队列、CPU负载以及Android各个子系统的运行状况等。在Android平台中，它主要由3部分组成：
内核部分：Systrace利用了Linux Kernel中的ftrace功能。所以，如果要使用Systrace的话，必须开启kernel中和ftrace相关的模块。
数据采集部分：Android定义了一个Trace类。应用程序可利用该类把统计信息输出给ftrace。同时，Android还有一个atrace程序，它可以从ftrace中读取统计信息然后交给数据分析工具来处理。
数据分析工具：Android提供一个systrace.py（python脚本文件，位于Android SDK目录/tools/systrace中，其内部将调用atrace程序）用来配置数据采集的方式（如采集数据的标签、输出文件名等）和收集ftrace统计数据并生成一个结果网页文件供用户查看。
从本质上说，Systrace是对Linux Kernel中ftrace的封装。应用进程需要利用Android提供的Trace类来使用Systrace。Android 4.1为系统中的几个关键进程和模块都添加了Systrace功能。以显示系统中重要模块Hwcomposer为例，其代码中使用Systrace的方法如图2-1所示：
图2-1中，应用程序只要通过三个宏就可使用Systrace了：
定义ATRACE_TAG：Hwcomposer使用了ATRACE_TAG_GRAPHICS，表示它和Graphics相关。
ATRACE_CALL：用于统计函数的调用情况。
由于篇幅关系，关于Trace使用更多的信息请读者阅读frameworks/native/include/utils/Trace.h或者android.os.Trace类。下面，我们通过一个示例来展示Systrace的使用。
2.2 Systrace实例
首先，在PC机上运行如下命令以启动Systrace，如图2-2所示：
执行上述命令后，将得到一个名为trace.html的文件（trace.html是默认文件名，读者也可在命令行中指定其他文件名）。通过浏览器打开此文件，结果如图2-3所示：
图2-3中所示的trace.html页面内容和Traceview的Timeline Panel非常类似。图中包含的内容如下：
由于在systrace.py中指定了-f -l和-i参数，Systrace将生成CPU频率、负载和状态相关的信息。它们为图2-1中第一个红框所示。由于笔者所测手机CPU为双核，故图中有CPU 0和CPU 1之分。为行文方便，笔者用CPU N来指代CPU的某个核。
“CPU N“所示行对应于整个测试时间内，某个核上运行的进程信息。
“CPU N C-State“所示行为整个测试时间内，某个CPU状态的变化。C-State取值见表2-1。
“CPU N Clock Frequency”所示行展示了某个CPU运行的频率。通过点击这一行的色块可以查看某个时间点上CPU N的运行频率。
“cpufreq”：该行所示内容和CPU交互式频率调节器（Interactive Governor）的工作有关。交互式CPU调节器驱动添加了对CPU频率调节事件的跟踪。感兴趣的读者不妨阅读kernel中的include/trace/events/cpufreq_interactive.h文件以了解更多的信息。
图2-1中，CPU信息以下的行就是通过Trace.h提供的宏而添加的统计信息，其中：
VSYNC：这一行的统计信息来自于图2-1中ATRACE_INIT宏的使用。在Hwcomposer代码中，ATRACE_INIT宏被用于统计VSYNC[1]的Tick-Tack情况（即0,1,0,1交错输出）。VSYNC行显示了每次Tick Tack的时间大概都在16ms左右。
由于Framework代码也在显示部分添加了ATRACE_INIT的使用，所以图中com.example.systracedemo/com.example.systracedemo.MainActivity所示为应用程序占用显示Buffer的Tick-Tack情况。如果使用时间超过16ms，将导致界面显示迟滞等现象。
SurfaceFlinger使用了ATRACE_CALL宏，故图中SurfaceFlinger行展示了其函数调用的CPU耗时情况（如箭头1所指，SurfaceFlinger中的onMessageReceived函数的运行信息）。
在图2-1最下部的方框中，详细显示了当前鼠标在时间线中选择的部分（即SurfaceFlinger中的onMessageReceived）的详细信息。
表2-1所示为CPU状态取值信息：
表2-1 CPU状态
C-state | 描述 |
C-0 | RUN MODE，运行模式。 |
C-1 | STANDBY，就位模式，随时准备投入运行 |
C-2 | DORMANT，休眠状态，被唤醒投入运行时有一定的延迟 |
C-3 | SHUTDOWN，关闭状态，需要有较长的延迟才能进入运行状态，减少耗电 |
2.3 Systrace小结
总体来说，Systrace比Traceview用途更广泛，它支持对CPU、Native进程甚至Kernel线程进行性能数据采样，可帮助开发者对整个系统的性能情况进行一个详尽的分析。不过其用法比Traceview要复杂，而且还需要对Kernel做一些配置调整。
Android官方对Systrace也有一些介绍，请读者阅读：
http://developer.android.com/tools/debugging/systrace.html
三Oprofile的使用
3.1 Oprofile简介
Oprofile是另一个功能更强大的性能数据采集和分析工具，其工作原理如下：
它利用性能计数器(Performance Counter)或者定时器(针对kernel不支持性能计数器的情况)，通过连续的采样获得统计数据，从而对内核和用户空间进程进行性能分析。
以性能计数器为例，在系统运行过程中，当某个事件发生时，对应的性能计数器就会自加。当达到计数器的设定值时会产生一个中断。Oprofile驱动利用这个中断来进行采样统计。通过获取中断发生时PC指针的值以及内核中保存运行的任务的信息等，并把它们转化成对测评有用的数据。
Oprofile包括内核驱动和用户空间工具两个部分，其中：
内核驱动实现了一个oprofilefs虚拟文件系统。它挂载到/dev/oprofile，用来向用户空间报告数据和接收来自用户空间的设置。它是用户空间进程与内核通信的桥梁。驱动中还包括了与架构相关和通用的驱动，通过它们访问性能计数器寄存器、收集数据后报告给用户空间。守护进程用户从内核接收数据并保存在磁盘上以备分析使用。
在用户空间提供了两个工具：oprofiled（作为守护进程在后台通过和/dev/oprofile交互以获取驱动收集的数据）、opcontrol（用户操作的控制工具，它通过读写oprofilefs来控制采样相关的设置）。
Android默认提供了对Oprofile的支持，其组成包括：
代码：位于exetrnal/oprofile中。不过，只有编译类型为非user的系统才会使用它。
四个主要工具，即opcontrol，oprofiled、opreport和opimport。开发者只要使用opcontrol和opreport即可。
读者应该熟练掌握opcontrol和oprofiled工具的作用，我们此处也总结了它们的用法：
opcontrol：它用来控制采样过程，比如采样的开始和结束、采样的事件类型和频率等。其内部通过读写oprofilefs来实现。opcontrol的常用选项如表3-1所示:
表3-1 opcontrol常用选项
opcontrol选项 | 功能 |
--list-events | 列出当前CPU所支持的事件 |
--setup | 对测评进行设置，比如关闭旧的守护进程、挂载oprofilefs |
--vmlinux= | 设置将要分析的Android内核镜像文件 |
--callgraph | 设置跟踪函数调用的层数 |
--kernel-range=start,end | 内核二进制文件起始和结束的虚拟地址 |
--start/--stop | 开始/停止采样 |
--event=name:count:unitmask:kernel:user | 设置对某事件进行采样。 Name：事件的名字 Count：采样时事件发生的次数Unitmask：事件的掩码（CPU支持的事件以及掩码见oprofile的文档） Kernel：是否采样内核事件 User：是否采样用户事件 |
opreport：opreport是使用采样数据生成报告的工具，可根据用户要求生成不同的报告。一般用法是“opreport [options] [image]”，其中image指定报告需要显示的程序的名字（指程序名字、共享库名字和内核）。image参数可选。不指定它时，opreport将打印所有进程的报告结果。常用options如表3-2所示：
表3-2 opreport常用选项
opreprt选项 | 功能 |
-l | 显示函数调用的符号名字 |
-g | 以调试的形式打印函数符号，包括函数所在文件及行数等。 |
-c | 显示函数调用堆栈 |
-o | 报告输出到指定文件 |
另外，Android提供了一个特别的工具opimport_pull。它可把采样数据从手机中pull到PC上，并对数据进行一些简单处理以供opreport使用。所以，在Android平台上，开发者只要使用opimport_pull了就可以了。
现在，我们来看Oprofile的使用实例。
3.2 Oprofile实例
Oprofile的使用大体可以分成以下三步：
内核加载oprofile驱动（如果该驱动静态编译到内核中，则可略过此步骤）。
配置采样事件、然后进行采样。
获取报告、进行分析，针对分析结果进行改进。
下面分别来看这三个步骤：
3.2.1 Oprofile内核配置
如下所示为内核配置的示例，如图3-1所示
运行Oprofile需要root权限，所以目标设备中最好运行的是userdebug或者engineer版本的Android OS。
3.2.2 Oprofile用户空间配置
Oprofile用户空间配置的示例如图3-2所示。假设当前目录为Android源码根目录，并且已经初始化Android编译环境（执行完毕build/envsetup.sh和lunch）。用户空间的配置主要通过执行opcontrol命令来完成。而opcontrol内部是通过往oprofilefs传递对应的控制参数来完成的。例如图3-2中“opcontrol --callgraph=16”命令也可通过“echo 16> /dev/oprofile/backtrace_depth”来实现。
3.2.3 结果分析
在上一步中，我们已经获取了测评采样的数据。现在，就可以使用它们来生成采样报告了，方法如图3
图3-4中，我们发现libc.so调用的采样数为117299，排第4位。那么libc.so中哪个函数调用次数最多呢？开发者可通过如下命令获取libc.so的更为详细的信息。方法如图3-5所示：
由图3-6可知，memcpy()函数占用最多的CPU资源。所以可以考虑优化memcpy()。
此处，笔者针对Cortex-A9双核SMP处理器，使用ARM汇编的方法对memcpy进行了优化。优化后的结果如图3-7所示。对比图3-6和图3-7可明显看出，优化后的memcpy对资源的占用降低了2.7个百分点。
3.3 Oprofile小结
在性能分析中，Oprofile无疑是一个使用最广泛、功能最强大的测评工具。对于Android平台开发者来说，它可以采集和分析整个系统的运行状态信息，对于分析查找系统瓶颈进而优化系统具有重大意义。
四 总结
性能调优向来是一件“高深莫测”的任务，但打破它们神秘面纱的工具就是上文所述的工具了。所以，对有志开展这方面工作的读者而言，首要一步的工作就是先了解各个工具的作用及优缺点。
除了本文介绍的这三个工具外，Android系统还支持其他一些更有针对性的测试工具，例如用于测评系统整体功能的lmbench，lttng、测试系统启动性能的bootchart、测试文件系统性能的iozone等。由于篇幅关系，笔者就不再一一介绍它们了
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