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Android线上卡顿监控

Android线上卡顿监控

作者: 潇风寒月 | 来源:发表于2022-12-13 18:57 被阅读0次

    平时看博客或者学知识,学到的东西比较零散,没有独立的知识模块概念,而且学了之后很容易忘。于是我建立了一个自己的笔记仓库 (一个我长期维护的笔记仓库,感兴趣的可以点个star~你的star是我写作的巨大大大大的动力),将平时学到的东西都归类然后放里面,需要的时候呢也方便复习。

    1. 卡顿与ANR的关系

    卡顿是UI没有及时的按照用户的预期进行反馈,没有及时地渲染出来,从而看起来不连续、不一致。产生卡顿的原因太多了,很难一一列举,但ANR是Google认为规定的概念,产生ANR的原因最多只有4个。分别是:

    • Service Timeout:比如前台服务在20s内未执行完成,后台服务Timeout时间是前台服务的10倍,200s;
    • 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。

    假如我在一个button的onClick事件中,有一个耗时操作,这个耗时操作的时间是10秒,但这个耗时操作并不会引发ANR,它只是一次卡顿。

    一方面,两者息息相关,长时间的UI卡顿是导致ANR的最常见的原因;但另一方面,从原理上来看,两者既不充分也不必要,是两个纬度的概念。

    市面上的一些卡顿监控工具,经常被用来监控ANR(卡顿阈值设置为5秒),这其实很不严谨:首先,5秒只是发生ANR的其中一种原因(Touch事件5秒未被及时消费)的阈值,而其他原因发生ANR的阈值并不是5秒;另外,就算是主线程卡顿了5秒,如果用户没有输入任何的Touch事件,同样不会发生ANR,更何况还有后台ANR等情况。真正意义上的ANR监控方案应该是类似matrix里面那样监控signal信号才算。

    2. 卡顿原理

    主线程从ActivityThread的main方法开始,准备好主线程的looper,启动loop循环。在loop循环内,无消息则利用epoll机制阻塞,有消息则处理消息。因为主线程一直在loop循环中,所以要想在主线程执行什么逻辑,则必须发个消息给主线程的looper然后由这个loop循环触发,由它来分发消息,然后交给msg的target(Handler)处理。举个例子:ActivityThread.H。

    public static void loop() {
            ......
            for (;;) {
                Message msg = queue.next(); // might block
                ......
                msg.target.dispatchMessage(msg);
            }
    }
    

    loop循环中可能导致卡顿的地方有2个:

    1. queue.next() :有消息就返回,无消息则使用epoll机制阻塞(nativePollOnce里面),不会使主线程卡顿。
    2. dispatchMessage耗时太久:也就是Handler处理消息,app卡顿的话大多数情况下可以认为是这里处理消息太耗时了

    3. 卡顿监控

    • 方案1:WatchDog,往主线程发消息,然后延迟看该消息是否被处理,从而得出主线程是否卡顿的依据。
    • 方案2:利用loop循环时的消息分发前后的日志打印(matrix使用了这个)

    3.1 WatchDog

    开启一个子线程,死循环往主线程发消息,发完消息后等待5秒,判断该消息是否被执行,没被执行则主线程发生ANR,此时去获取主线程堆栈。

    • 优点:简单,稳定,结果论,可以监控到各种类型的卡顿
    • 缺点:轮询不优雅,不环保,有不确定性,随机漏报

    轮询的时间间隔越小,对性能的负面影响就越大,而时间间隔选择的越大,漏报的可能性也就越大。

    • UI线程要不断处理我们发送的Message,必然会影响性能和功耗
    • 随机漏报:ANRWatchDog默认的轮询时间间隔为5秒,当主线程卡顿了2秒之后,ANRWatchDog的那个子线程才开始往主线程发送消息,并且主线程在3秒之后不卡顿了,此时主线程已经卡顿了5秒了,子线程发送的那个消息也随之得到执行,等子线程睡5秒起床的时候发现消息已经被执行了,它没意识到主线程刚刚发生了卡顿。

    假设将间隔时间改为

    改进:

    • 监控到发生ANR时,除了获取主线程堆栈,再获取一下CPU、内存占用等信息
    • 还可结合ProcessLifecycleOwner,app在前台才开启检测,在后台停止检测

    另外有些方案的思路,如果我们不断缩小轮询的时间间隔,用更短的轮询时间,连续几个周期消息都没被处理才视为一次卡顿。则更容易监控到卡顿,但对性能损耗大一些。即使是缩小轮询时间间隔,也不一定能监控到。假设每2秒轮询一次,如果连续三次没被处理,则认为发生了卡顿。在02秒之间主线程开始发生卡顿,在第2秒时开始往主线程发消息,这样在到达次数,也就是8秒时结束,但主线程的卡顿在68秒之间就刚好结束了,此时子线程在第8秒时醒来发现消息已经被执行了,它没意识到主线程刚刚发生了卡顿。

    3.2 Looper Printer

    替换主线程Looper的Printer,监控dispatchMessage的执行时间(大部分主线程的操作最终都会执行到这个dispatchMessage中)。这种方案在微信上有较大规模使用,总体来说性能不是很差,matrix目前的EvilMethodTracer和AnrTracer就是用这个来实现的。

    • 优点:不会随机漏报,无需轮询,一劳永逸
    • 缺点:某些类型的卡顿无法被监控到,但有相应解决方案

    queue.next()可能会阻塞,这种情况下监控不到。

    //Looper.java
    for (;;) {
            //这里可能会block,Printer无法监控到next里面发生的卡顿
        Message msg = queue.next(); // might block
        
        // This must be in a local variable, in case a UI event sets the logger
        final Printer logging = me.mLogging;
        if (logging != null) {
            logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +
                    msg.callback + ": " + msg.what);
        }
    
        msg.target.dispatchMessage(msg);
    
        if (logging != null) {
            logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);
        }
    }
    
    //MessageQueue.java
    for (;;) {
        if (nextPollTimeoutMillis != 0) {
            Binder.flushPendingCommands();
        }
    
        nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis);
    
        //......
    
        // Run the idle handlers.
        // We only ever reach this code block during the first iteration.
        for (int i = 0; i < pendingIdleHandlerCount; i++) {
            final IdleHandler idler = mPendingIdleHandlers[i];
            mPendingIdleHandlers[i] = null; // release the reference to the handler
    
            boolean keep = false;
            try {
                            //IdleHandler的queueIdle,如果Looper是主线程,那么这里明显是在主线程执行的,虽然现在主线程空闲,但也不能
                keep = idler.queueIdle();
            } catch (Throwable t) {
                Log.wtf(TAG, "IdleHandler threw exception", t);
            }
    
            if (!keep) {
                synchronized (this) {
                    mIdleHandlers.remove(idler);
                }
            }
        }
        //......
    }
    
    1. 主线程空闲时会阻塞next(),具体是阻塞在nativePollOnce(),这种情况下无需监控
    2. Touch事件大部分是从nativePollOnce直接到了InputEventReceiver,然后到ViewRootImpl进行分发
    3. IdleHandler的queueIdle()回调方法也无法监控到
    4. 还有一类相对少见的问题是SyncBarrier(同步屏障)的泄漏同样无法被监控到

    第一种情况我们不用管,接下来看一下后面3种情况下如何监控卡顿。

    <span id="head6">3.2.1 监控TouchEvent卡顿</span>

    首先,Touch是怎么传递到Activity的?给一个view设置一个OnTouchListener,然后看一些Touch的调用栈。

    com.xfhy.watchsignaldemo.MainActivity.onCreate$lambda-0(MainActivity.kt:31)
    com.xfhy.watchsignaldemo.MainActivity.$r8$lambda$f2Bz7skgRCh8TKh1SZX03s91UhA(Unknown Source:0)
    com.xfhy.watchsignaldemo.MainActivity$$ExternalSyntheticLambda0.onTouch(Unknown Source:0)
    android.view.View.dispatchTouchEvent(View.java:13695)
    android.view.ViewGroup.dispatchTransformedTouchEvent(ViewGroup.java:3249)
    android.view.ViewGroup.dispatchTouchEvent(ViewGroup.java:2881)
    android.view.ViewGroup.dispatchTransformedTouchEvent(ViewGroup.java:3249)
    android.view.ViewGroup.dispatchTouchEvent(ViewGroup.java:2881)
    android.view.ViewGroup.dispatchTransformedTouchEvent(ViewGroup.java:3249)
    android.view.ViewGroup.dispatchTouchEvent(ViewGroup.java:2881)
    android.view.ViewGroup.dispatchTransformedTouchEvent(ViewGroup.java:3249)
    android.view.ViewGroup.dispatchTouchEvent(ViewGroup.java:2881)
    android.view.ViewGroup.dispatchTransformedTouchEvent(ViewGroup.java:3249)
    android.view.ViewGroup.dispatchTouchEvent(ViewGroup.java:2881)
    android.view.ViewGroup.dispatchTransformedTouchEvent(ViewGroup.java:3249)
    android.view.ViewGroup.dispatchTouchEvent(ViewGroup.java:2881)
    com.android.internal.policy.DecorView.superDispatchTouchEvent(DecorView.java:741)
    com.android.internal.policy.PhoneWindow.superDispatchTouchEvent(PhoneWindow.java:2013)
    android.app.Activity.dispatchTouchEvent(Activity.java:4180)
    androidx.appcompat.view.WindowCallbackWrapper.dispatchTouchEvent(WindowCallbackWrapper.java:70)
    com.android.internal.policy.DecorView.dispatchTouchEvent(DecorView.java:687)
    android.view.View.dispatchPointerEvent(View.java:13962)
    android.view.ViewRootImpl$ViewPostImeInputStage.processPointerEvent(ViewRootImpl.java:6420)
    android.view.ViewRootImpl$ViewPostImeInputStage.onProcess(ViewRootImpl.java:6215)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.deliver(ViewRootImpl.java:5604)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.onDeliverToNext(ViewRootImpl.java:5657)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.forward(ViewRootImpl.java:5623)
    android.view.ViewRootImpl$AsyncInputStage.forward(ViewRootImpl.java:5781)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.apply(ViewRootImpl.java:5631)
    android.view.ViewRootImpl$AsyncInputStage.apply(ViewRootImpl.java:5838)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.deliver(ViewRootImpl.java:5604)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.onDeliverToNext(ViewRootImpl.java:5657)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.forward(ViewRootImpl.java:5623)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.apply(ViewRootImpl.java:5631)
    android.view.ViewRootImpl$InputStage.deliver(ViewRootImpl.java:5604)
    android.view.ViewRootImpl.deliverInputEvent(ViewRootImpl.java:8701)
    android.view.ViewRootImpl.doProcessInputEvents(ViewRootImpl.java:8621)
    android.view.ViewRootImpl.enqueueInputEvent(ViewRootImpl.java:8574)
    android.view.ViewRootImpl$WindowInputEventReceiver.onInputEvent(ViewRootImpl.java:8959)
    android.view.InputEventReceiver.dispatchInputEvent(InputEventReceiver.java:239)
    android.os.MessageQueue.nativePollOnce(Native Method)
    android.os.MessageQueue.next(MessageQueue.java:363)
    android.os.Looper.loop(Looper.java:176)
    android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:8668)
    java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
    com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:513)
    com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:1109)
    

    当有触摸事件时,nativePollOnce()会收到消息,然后会从native层直接调用InputEventReceiver.dispatchInputEvent()。

    public abstract class InputEventReceiver {
        public InputEventReceiver(InputChannel inputChannel, Looper looper) {
            if (inputChannel == null) {
                throw new IllegalArgumentException("inputChannel must not be null");
            }
            if (looper == null) {
                throw new IllegalArgumentException("looper must not be null");
            }
    
            mInputChannel = inputChannel;
            mMessageQueue = looper.getQueue();
            //在这里进行的注册,native层会将该实例记录下来,每当有事件到达时就会派发到这个实例上来
            mReceiverPtr = nativeInit(new WeakReference<InputEventReceiver>(this),
                    inputChannel, mMessageQueue);
    
            mCloseGuard.open("dispose");
        }
    
        // Called from native code.
        @SuppressWarnings("unused")
        @UnsupportedAppUsage
        private void dispatchInputEvent(int seq, InputEvent event) {
            mSeqMap.put(event.getSequenceNumber(), seq);
            onInputEvent(event);
        }
    }
    

    InputReader(读取、拦截、转换输入事件)和InputDispatcher(分发事件)都是运行在system_server系统进程中,而我们的应用程序运行在自己的应用进程中,这里涉及到跨进程通信,这里的跨进程通信用的非binder方式,而是用的socket。

    https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/v1LbPPWiaSt75wx54bPicc7ePltiazSOdUYaBUceygVRv5ic7Q3YrNkZM3ugo8iaFpf4IzGoh2pgiaqQ6Hfub10nY5GQ/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

    InputDispatcher会与我们的应用进程建立连接,它是socket的服务端;我们应用进程的native层会有一个socket的客户端,客户端收到消息后,会通知我们应用进程里ViewRootImpl创建的WindowInputEventReceiver(继承自InputEventReceiver)来接收这个输入事件。事件传递也就走通了,后面就是上层的View树事件分发了。

    这里为啥用socket而不用binder?Socket可以实现异步的通知,且只需要两个线程参与(Pipe两端各一个),假设系统有N个应用程序,跟输入处理相关的线程数目是N+1(1是Input Dispatcher线程)。然而,如果用Binder实现的话,为了实现异步接收,每个应用程序需要两个线程,一个Binder线程,一个后台处理线程(不能在Binder线程里处理输入,因为这样太耗时,将会阻塞住发射端的调用线程)。在发射端,同样需要两个线程,一个发送线程,一个接收线程来接收应用的完成通知,所以,N个应用程序需要2(N+1)个线程。相比之下,Socket还是高效多了。

    //frameworks/native/services/inputflinger/InputDispatcher.cpp
    void InputDispatcher::startDispatchCycleLocked(nsecs_t currentTime,
            const sp<Connection>& connection) {
        ......
        status = connection->inputPublisher.publishKeyEvent(dispatchEntry->seq,
                        keyEntry->deviceId, keyEntry->source,
                        dispatchEntry->resolvedAction, dispatchEntry->resolvedFlags,
                        keyEntry->keyCode, keyEntry->scanCode,
                        keyEntry->metaState, keyEntry->repeatCount, keyEntry->downTime,
                        keyEntry->eventTime);
        ......
    }
    
    //frameworks/native/libs/input/InputTransport.cpp
    status_t InputPublisher::publishKeyEvent(
            uint32_t seq,
            int32_t deviceId,
            int32_t source,
            int32_t action,
            int32_t flags,
            int32_t keyCode,
            int32_t scanCode,
            int32_t metaState,
            int32_t repeatCount,
            nsecs_t downTime,
            nsecs_t eventTime) {
        ......
    
        InputMessage msg;
        ......
        msg.body.key.keyCode = keyCode;
        ......
        return mChannel->sendMessage(&msg);
    }
    
    //frameworks/native/libs/input/InputTransport.cpp
    //调用 socket 的 send 接口来发送消息
    status_t InputChannel::sendMessage(const InputMessage* msg) {
        size_t msgLength = msg->size();
        ssize_t nWrite;
        do {
            nWrite = ::send(mFd, msg, msgLength, MSG_DONTWAIT | MSG_NOSIGNAL);
        } while (nWrite == -1 && errno == EINTR);
        ......
    }
    
    

    有了上面的知识铺垫,现在回到我们的主问题上来,如何监控TouchEvent卡顿。既然它们是用socket来进行通信的,那么我们可以通过PLT Hook,去Hook这对socket的发送(send)和接收(recv)方法,从而监控Touch事件。当调用到了recvfrom时(send和recv最终会调用sendto和recvfrom,这2个函数的具体定义在socket.h源码),说明我们的应用接收到了Touch事件,当调用到了sendto时,说明这个Touch事件已经被成功消费掉了,当两者的时间相差过大时即说明产生了一次Touch事件的卡顿。

    [图片上传失败...(image-70f00b-1671015448520)]

    Touch事件的处理过程

    PLT Hook是什么,它是一种native hook,另外还有一种native hook方式是inline hook。PLT hook的优点是稳定性可控,可线上使用,但它只能hook通过PLT表跳转的函数调用,这在一定程度上限制了它的使用场景。

    对PLT Hook的具体原理感兴趣的同学可以看一下下面2篇文章:

    目前市面上比较流行的PLT Hook开源库主要有2个,一个是爱奇艺开源的xhook,一个是字节跳动开源的bhook。我这里使用xhook来举例,InputDispatcher.cpp最终会被编译成libinput.so具体Android.mk信息看这里)。那我们就直接hook这个libinput.so的sendto和recvfrom函数。

    理论知识有了,直接开干:

    ssize_t (*original_sendto)(int sockfd, const void *buf, size_t len, int flags,
                               const struct sockaddr *dest_addr, socklen_t addrlen);
    ssize_t my_sendto(int sockfd, const void *buf, size_t len, int flags,
                      const struct sockaddr *dest_addr, socklen_t addrlen) {
        //应用端已消费touch事件
        if (getCurrentTime() - lastTime > 5000) {
            __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "xfhy_touch", "Touch有点卡顿");
            //todo xfhy 在这里调用java去dump主线程堆栈
        }
        long ret = original_sendto(sockfd, buf, len, flags, dest_addr, addrlen);
        return ret;
    }
    
    ssize_t (*original_recvfrom)(int sockfd, void *buf, size_t len, int flags,
                                 struct sockaddr *src_addr, socklen_t *addrlen);
    ssize_t my_recvfrom(int sockfd, void *buf, size_t len, int flags,
                        struct sockaddr *src_addr, socklen_t *addrlen) {
        //收到touch事件
        lastTime = getCurrentTime();
        long ret = original_recvfrom(sockfd, buf, len, flags, src_addr, addrlen);
        return ret;
    }
    
    void Java_com_xfhy_touch_TouchTest_start(JNIEnv *env, jclass clazz) {
        xhook_register(".*libinput\\.so$", "__sendto_chk",(void *) my_sendto, (void **) (&original_sendto));
        xhook_register(".*libinput\\.so$", "sendto",(void *) my_sendto, (void **) (&original_sendto));
        xhook_register(".*libinput\\.so$", "recvfrom",(void *) my_recvfrom, (void **) (&original_recvfrom));
    }
    

    上面这个是我写的demo,完整代码看这里,这个demo肯定是不够完善的。但方案是可行的。完善的方案请看matrix的Touch相关源码

    <span id="head7">3.2.2 监控IdleHandler卡顿</span>

    IdleHandler任务最终会被存储到MessageQueue的mIdleHandlers (一个ArrayList)中,在主线程空闲时,也就是MessageQueue的next方法暂时没有message可以取出来用时,会从mIdleHandlers 中取出IdleHandler任务进行执行。那我们可以把这个mIdleHandlers 替换成自己的,重写add方法,添加进来的 IdleHandler 给它包装一下,包装的那个类在执行 queueIdle 时进行计时,这样添加进来的每个IdleHandler在执行的时候我们都能拿到其 queueIdle 的执行时间 。如果超时我们就进行记录或者上报。

    fun startDetection() {
          val messageQueue = mHandler.looper.queue
          val messageQueueJavaClass = messageQueue.javaClass
          val mIdleHandlersField = messageQueueJavaClass.getDeclaredField("mIdleHandlers")
          mIdleHandlersField.isAccessible = true
    
          //虽然mIdleHandlers在Android Q以上被标记为UnsupportedAppUsage,但居然可以成功设置.  只有在反射访问mIdleHandlers时,才会触发系统的限制
          mIdleHandlersField.set(messageQueue, MyArrayList())
    }
    class MyArrayList : ArrayList<IdleHandler>() {
    
        private val handlerThread by lazy {
            HandlerThread("").apply {
                start()
            }
        }
        private val threadHandler by lazy {
            Handler(handlerThread.looper)
        }
    
        override fun add(element: IdleHandler): Boolean {
            return super.add(MyIdleHandler(element, threadHandler))
        }
    
    }
    class MyIdleHandler(private val originIdleHandler: IdleHandler, private val threadHandler: Handler) : IdleHandler {
    
        override fun queueIdle(): Boolean {
            log("开始执行idleHandler")
    
            //1. 延迟发送Runnable,Runnable收集主线程堆栈信息
            val runnable = {
                log("idleHandler卡顿 \n ${getMainThreadStackTrace()}")
            }
            threadHandler.postDelayed(runnable, 2000)
            val result = originIdleHandler.queueIdle()
            //2. idleHandler如果及时完成,那么就移除Runnable。如果上面的Runnable得到执行,说明主线程的idleHandler已经执行了2秒还没执行完,可以收集信息,对照着检查一下代码了
            threadHandler.removeCallbacks(runnable)
            return result
        }
    }
    

    反射完成之后,我们简单添加一个IdleHandler,然后在里面sleep(10000)测试一下,得到结果如下:

    2022-10-17 07:33:50.282 28825-28825/com.xfhy.allinone D/xfhy_tag: 开始执行idleHandler
    2022-10-17 07:33:52.286 28825-29203/com.xfhy.allinone D/xfhy_tag: idleHandler卡顿
         java.lang.Thread.sleep(Native Method)
        java.lang.Thread.sleep(Thread.java:443)
        java.lang.Thread.sleep(Thread.java:359)
        com.xfhy.allinone.actual.idlehandler.WatchIdleHandlerActivity$startTimeConsuming$1.queueIdle(WatchIdleHandlerActivity.kt:47)
        com.xfhy.allinone.actual.idlehandler.MyIdleHandler.queueIdle(WatchIdleHandlerActivity.kt:62)
        android.os.MessageQueue.next(MessageQueue.java:465)
        android.os.Looper.loop(Looper.java:176)
        android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:8668)
        java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
        com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:513)
        com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:1109)
    

    从日志堆栈里面很清晰地看到具体是哪里发生了卡顿。

    3.2.3 监控SyncBarrier泄漏

    什么是SyncBarrier泄漏?在说这个之前,我们得知道什么是SyncBarrier,它翻译过来叫同步屏障,听起来很牛逼,但实际上就是一个Message,只不过这个Message没有target。没有target,那这个Message拿来有什么用?当MessageQueue中存在SyncBarrier的时候,同步消息就得不到执行,而只会去执行异步消息。我们平时用的Message一般是同步的,异步的Message主要是配合SyncBarrier使用。当需要执行一些高优先级的事情的时候,比如View绘制啥的,就需要往主线程MessageQueue插个SyncBarrier,然后ViewRootlmpl 将mTraversalRunnable 交给 ChoreographerChoreographer 等到下一个VSYNC信号到来时,及时地去执行mTraversalRunnable ,交给Choreographer 之后的部分逻辑优先级是很高的,比如执行mTraversalRunnable 的时候,这种逻辑是放到异步消息里面的。回到ViewRootImpl之后将SyncBarrier移除。

    关于同步屏障和Choreographer 的详细逻辑可以看我之前的文章

    Handler同步屏障

    Choreographer原理及应用

    @UnsupportedAppUsage
    void scheduleTraversals() {
        if (!mTraversalScheduled) {
            mTraversalScheduled = true;
            //插入同步屏障,mTraversalRunnable的优先级很高,我需要及时地去执行它
            mTraversalBarrier = mHandler.getLooper().getQueue().postSyncBarrier();
            //mTraversalRunnable里面会执行doTraversal
            mChoreographer.postCallback(Choreographer.CALLBACK_TRAVERSAL, mTraversalRunnable, null);
            notifyRendererOfFramePending();
            pokeDrawLockIfNeeded();
        }
    }
    
    void unscheduleTraversals() {
        if (mTraversalScheduled) {
            mTraversalScheduled = false;
            mHandler.getLooper().getQueue().removeSyncBarrier(mTraversalBarrier);
            mChoreographer.removeCallbacks(Choreographer.CALLBACK_TRAVERSAL, mTraversalRunnable, null);
        }
    }
    
    void doTraversal() {
        if (mTraversalScheduled) {
            mTraversalScheduled = false;
            //移除同步屏障
            mHandler.getLooper().getQueue().removeSyncBarrier(mTraversalBarrier);
            performTraversals();
        }
    }
    

    再来说说什么是同步屏障泄露:我们看到在一开始的时候scheduleTraversals里面插入了一个同步屏障,这时只能执行异步消息了,不能执行同步消息。假设出现了某种状况,让这个同步屏障无法被移除,那么消息队列中就一直执行不到同步消息,可能导致主线程假死,你想想,主线程里面同步消息都执行不了了,那岂不是要完蛋。那什么情况下会导致出现上面的异常情况?

    1. scheduleTraversals线程不安全,万一不小心post了多个同步屏障,但只移除了最后一个,那有的同步屏障没被移除的话,同步消息无法执行
    2. scheduleTraversals中post了同步屏障之后,假设某些操作不小心把异步消息给移除了,导致没有移除该同步屏障,也会造成同样的悲剧

    问题找到了,怎么解决?有什么好办法能监控到这种情况吗(虽然这种情况比较少见)?微信的同学给出了一种方案,我简单描述下:

    1. 开个子线程,轮询检查主线程的MessageQueue里面的message,检查是否有同步屏障消息的when已经过去了很久了,但还没得到执行
    2. 此时可以合理怀疑该同步屏障消息可能已泄露,但还不能确定
    3. 这个时候,往主线程发一个同步消息和一个异步消息(可以间隔地多发几次,增加可信度),如果同步消息没有得到执行,但异步消息得到执行了,这说明什么?说明主线程的MessageQueue中有一个同步屏障一直没得到移除,所以同步消息才没得到执行,而异步消息得到执行了。
    4. 此时,可以激进一点,把这个泄露的同步泄露消息给移除掉。

    下面是此方案的核心代码,完整源码在这里

    override fun run() {
        while (!isInterrupted) {
            val messageHead = mMessagesField.get(mainThreadMessageQueue) as? Message
            messageHead?.let { message ->
                //该消息为同步屏障 && 该消息3秒没得到执行,先怀疑该同步屏障发生了泄露
                if (message.target == null && message.`when` - SystemClock.uptimeMillis() < -3000) {
                    //查看MessageQueue#postSyncBarrier(long when)源码得知,同步屏障message的arg1会携带token,
                    // 该token类似于同步屏障的序号,每个同步屏障的token是不同的,可以根据该token唯一标识一个同步屏障
                    val token = message.arg1
                    startCheckLeaking(token)
                }
            }
            sleep(2000)
        }
    }
    
    private fun startCheckLeaking(token: Int) {
        var checkCount = 0
        barrierCount = 0
        while (checkCount < 5) {
            checkCount++
            //1. 判断该token对应的同步屏障是否还存在,不存在就退出循环
            if (isSyncBarrierNotExist(token)) {
                break
            }
            //2. 存在的话,发1条异步消息给主线程Handler,再发1条同步消息给主线程Handler,
            // 看一下同步消息是否得到了处理,如果同步消息发了几次都没处理,而异步消息则发了几次都被处理了,说明SyncBarrier泄露了
            if (detectSyncBarrierOnce()) {
                //发生了SyncBarrier泄露
                //3. 如果有泄露,那么就移除该泄露了的同步屏障(反射调用MessageQueue的removeSyncBarrier(int token))
                removeSyncBarrier(token)
                break
            }
            SystemClock.sleep(1000)
        }
    }
    
    private fun detectSyncBarrierOnce(): Boolean {
        val handler = object : Handler(Looper.getMainLooper()) {
            override fun handleMessage(msg: Message) {
                super.handleMessage(msg)
                when (msg.arg1) {
                    -1 -> {
                        //异步消息
                        barrierCount++
                    }
                    0 -> {
                        //同步消息 说明主线程的同步消息是能做事的啊,就没有SyncBarrier一说了
                        barrierCount = 0
                    }
                    else -> {}
                }
            }
        }
    
        val asyncMessage = Message.obtain()
        asyncMessage.isAsynchronous = true
        asyncMessage.arg1 = -1
    
        val syncMessage = Message.obtain()
        syncMessage.arg1 = 0
    
        handler.sendMessage(asyncMessage)
        handler.sendMessage(syncMessage)
    
        //超过3次,主线程的同步消息还没被处理,而异步消息缺得到了处理,说明确实是发生了SyncBarrier泄露
        return barrierCount > 3
    }
    

    4. 小结

    文中详细介绍了卡顿与ANR的关系,以及卡顿原理和卡顿监控,详细捋下来可对卡顿有更深的理解。对于Looper Printer方案来说,是比较完善的,而且微信也在使用此方案,该踩的坑也踩完了。

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