一、安装基本工具
- 下载docker,用于安装Battery Historian。
- Batterystats 工具
- Battery Historian 脚本
Batterystats 是包含在 Android 框架中的一种工具,用于收集设备上的电池数据,通过adb
命令将收集的电池数据转存到开发机器,并声称可使用 Battery Historian 分析的报告。
安装battery Historian,推荐使用Docker安装。
1.安装Docker:Docker 网站安装 Docker 社区版后检查Docker是否安装成功:docker run hello-world
是否能跑起来。
2.运行Battery Historian映像:执行docker run -p port_number:9999 gcr.io/android-battery-historian/stable:3.0 --port 9999
命令运行,端口号可在运行的docker中查看。
3.确认是否运行,在浏览器打开地址:
- Linux 和 Mac:Battery Historian 可在 http://localhost:port_number;
- Windows:Battery Historian 位于 http://ip:port_number;(ip地址:端口号)
4.收集数据 终端窗口使用adb命令:
- 关闭正在运行的adb服务器:
adb kill-server
- 重启adb并检查是否有已连接的设备:
adb devices
- 启用完整唤醒锁报告(只能测3~4小时,时间过长历史记录会溢出):
adb shell dumpsys batterystats --enable full-wake-history
- 重置电池数据收集,清楚旧的电池收集数据:
adb shell dumpsys batterystats --reset
- 断开设备与计算机的链接或USB充电消耗手机的电量
,运行需要监测的APP,操作你想要获取电池数据的行为。 - 重新连接手机,
adb devices
确认连接上手机,运行转存电池数据命令,adb shell dumpsys batterystats > [path/]batterystats.txt
,等待几分钟会在指定的[path]目录中生成batterystats.txt和zip压缩包。
或:
Android6.0以上:adb bugreport >[path/]bugreport.zip
,Android6.0及以下:adb bugreport >[path/]bugreport.txt
- 在Battery Historian网页中上传
压缩包
或.txt文件
,点击Browse,上传后submit提交。会生成一个可视化的表。
电量统计图表
查看具体应用的数据
二、分析图标数据:
可视化图表:
- 黑线:电池电量消耗的趋势,观察电池电量消耗的速率来重点查看这个阶段做了什么。
- CPU runing:cpu使用时长,如果一直处在runing状态则电量消耗会较高。
- Wakelocks:唤醒锁
- JobScheduler:满足一定的预定条件而触发的任务,涉及的条件可以是网络、电量、时间等。比如特定的电量或时间,选中片段查看这一阶段哪个进程在使用任务调度器,发生时间、耗时及次数。
- Screen:红色屏幕亮,白色表示息屏状态。
-
WiFi:
具体应用的数据:
Device's Power Estimates : 查看该设备上的应用耗电量排名,排名应排除系统级应用。
Device's Power Estimates : 查看该设备上的应用耗电量排名
找到需要监测的应用,主要看 App Stats 栏
Device estimated power use(应用在该设备上的估计耗电量)
Foreground:前景
监测是否过于频繁地出发唤醒提醒
持续保留GPS锁定
至少每30秒调度一次作业和调度一次同步
无线装置的频率高于预期
三、针对低功耗模式和应用待机模式进行优化
低电耗模式
Android6.0(API23)开始引入省电功能。未链接电源且长时间未使用设备,会延迟应用的后台CPU和网络活动来降低耗电量。
唤醒屏幕或连接充电则会退出低电耗模式。
在低功耗模式下测试应用:
设备要求:Android6.0以上
- 设备连入计算机并安装需要测试的应用并运行保持活动状态
- 强制系统进入闲置模式:
adb shell dumpsys deviceidle force-idle
- 退出闲置模式:
adb shell dumpsys deviceidle unforce
- 重新激活设备:
adb shell dumpsys battery reset
电量优化手段:
测试场景:前台、后台;音视频、直播间播放、传感器相关、后台静默测试。
-
网络相关优化:「时机:将延迟的网络请求批量发送」、「次数:减少请求次数」、「数据压缩:减肥传输的时间与流量」、「禁止没必要的轮训」
-
传感器相关的优化:根据场景选择传感器的模式,比如使用GPS时一般会避免选择高精度模式、是否可复用上一次的定位结果。
-
使用JobScheduler,在Wi-Fi和充电时才去做某些操作。
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