移动性能测试 Android 后台耗电分析及优化

在路上 · 2020年12月11日 · 最后由 Yjnscorpio 回复于 2021年02月03日 · 4078 次阅读
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原文见: 在路上的 blog

主要参考资料:

开源后台耗电分析工具: battery_alalyze

一、什么是耗电优化?

在实践中,如果我们的应用需要播放视频、获取 GPS 信息、需要拍照,这些耗电看起来是无法避免的。
如果发现某个应用没怎么使用(前台时间很少),但是耗电却非常多。这种情况会跟用户的预期差别很大,这种情况就需要优化。

二、耗电优化第一个方向:优化后台耗电

根据 Android Vitals 定义,影响后台耗电的动作如下:

  • 唤醒锁定操作卡住
  • 唤醒锁定操作卡住(后台)
  • 唤醒次数过多
  • WLAN 扫描次数过多(后台)
  • 网络使用量过高(后台)

1、唤醒锁定操作卡住(前台&后台)

应用会通过调用带有 PARTIAL_WAKE_LOCK 标记的 acquire() 来获取部分唤醒锁定。当您的应用在后台运行时,如果部分唤醒锁定保持了较长时间,则会变为卡住状态(用户看不到应用的任何部分)。 它会阻止设备进入低功耗状态。部分唤醒锁定仅应在必要时使用,并且在不再需要时立即释放。

Android Vitals 报告部分唤醒锁定卡住的条件是在以下任一时段内至少发生了一次时长达 1 小时的部分唤醒锁定:
(1)所有情况下至少 0.70% 的电池工作时段

(2)仅在后台运行时至少 0.10% 的电池工作时段

唤醒锁定操作卡住的问题发现和修复建议

2、唤醒次数过多

唤醒是 AlarmManagerAPI 中的一种机制,可让开发者设置闹钟以在指定时间唤醒设备。为设置唤醒闹钟,您的应用会调用 AlarmManager 中某个带有 RTC_WAKEUPELAPSED_REALTIME_WAKEUP 标记的 set() 方法。当唤醒闹钟触发时,设备会在执行闹钟的 onReceive()onAlarm() 方法期间退出低功耗模式并保持部分唤醒锁定。如果唤醒闹钟触发次数过多,则可能会耗尽设备的电池电量。

唤醒次数过多标准:用户遇到每小时 10 次以上唤醒的电池工作时段数百分比。

  • Vital 详细信息:
    • 受影响的工作时段数:用户遇到每小时 10 次以上唤醒的电池工作时段数百分比。电池会话是指设备在两次充满电之间的间隔时间。Google 仅会在设备未充电时收集这项数据。
    • 会话数:系统已记录的会话的大概数量。
    • 第 90/99 个百分位:10%/1% 的每日工作时段中用户每小时遇到唤醒次数高于显示的值。 最低 25%:如果您的应用发生问题的工作时段比例等于或高于显示的阈值,则系统会将此应用归在这项指标的最低 25% 区间(依据为 Google Play 上前 1000 个热门应用,按安装量统计)。

唤醒过多修复及建议

3、WLAN 扫描次数过多(后台)

当应用在后台执行 WLAN 扫描时,它会唤醒 CPU,从而加快耗电速度。扫描次数过多时,设备的电池续航时间可能会明显缩短。如果某个应用处于 PROCESS_STATE_BACKGROUND 或 PROCESS_STATE_CACHED 状态,则会被视为在后台运行。

WLAN 扫描次数过多的标准:在后台运行时,应用在 0.10% 的电池工作时段内每小时执行的扫描超过 4 次。

建议:如果可能,您的应用执行 WLAN 扫描时应该是在前台运行。前台服务会自动显示通知;在前台执行 WLAN 扫描,从而让用户知道设备上发生 WLAN 扫描的原因和时间。

扫描次数过多优化:如果您的应用无法避免在后台运行期间执行 WLAN 扫描,则可能适合采用偷懒至上策略。“偷懒至上” 包含三种可用于消减 WLAN 扫描次数的方法:“减少”、“推迟” 和 “合并”。如需了解这些方法,请参阅针对电池续航时间进行优化

4、后台移动网络使用量过高

当应用在后台连接移动网络时,应用会唤醒 CPU 并开启无线装置。如果反复执行此操作,可能会耗尽设备的电池电量。如果某个应用处于 PROCESS_STATE_BACKGROUND 或 PROCESS_STATE_CACHED 状态,则会被视为在后台运行。

后台网络使用量过高的标准:在后台运行时,应用在 0.10% 的电池工作时段内每小时发送和接收的数据合计达 50 MB。

建议:可以将应用的移动网络使用量移至前台,提醒用户目前正在进行下载,并为他们提供暂停或停止下载的控件。为此,请调用 DownloadManager 并根据情况设置 setNotificationVisibility(int)

三、耗电优化第二个方向:让系统认为是正常耗电

如何让系统认为是正常耗电呢?当耗电指标低于规则时,系统也就认为是正常耗电了。

(1)海外应用

海外应用主要参考 Google Vitals 的规则。
对于 Google Vitals 的后台耗电过多统计规则中的电池工作时段百分比,对于质量评估来看,较难把握。所以主要关注规则的具体指标,即相对更严格的质量要求:

(2)国内应用之华为后台资源红线标准

(3)经验性总结规则

对于国内应用来说,目前还没有非常通用且权威的后台耗电规则,根据经验,我们将监控的内容抽象成规则。
当然不同应用监控的事项或者参数都不太一样。由于每个应用的具体情况都不太一样。
下面是一些可以用来参考的简单规则。

四、耗电监控

那我们的耗电监控系统应该监控哪些内容,怎么样才能比 Android Vitals 做得更好呢?

  • 监控信息:简单来说系统关心什么,我们就监控什么,而且应该以后台耗电监控为主。类似 Alarm wakeup、WakeLock、WiFi scans、Network 都是必须的,其他的可以根据应用的实际情况。如果是地图应用,后台获取 GPS 是被允许的;如果是计步器应用,后台获取 Sensor 也没有太大问题。
  • 现场信息:监控系统希望可以获得完整的堆栈信息,比如哪一行代码发起了 WiFi scans、哪一行代码申请了 WakeLock 等。还有当时手机是否在充电、手机的电量水平、应用前台和后台时间、CPU 状态等一些信息也可以帮助我们排查某些问题。

1、google vitals 不适合

缺点:

  • 耗电规则无法修改
  • 无法拿到堆栈和其他电池信息
  • 国内应用无法使用

2、合适的耗电监控方式

(1)解析 bugreport

通常大家可能会使用 Battery Historian 来分析后台耗电,但是不够灵活。比如需要人工查看各资源使用情况及是否达标。所以用 python 实现了一个简单的分析 bugreport 文件的小工具;
核心代码是刚做测开半年左右写的,比较乱且水平有限,大家轻拍,也欢迎大家参与优化。

  • 实现逻辑:
    • 重置电池统计信息和历史记录 (dumpsys batterystats --reset)
    • 打开详细的 wakelock 数据开关,日志量较大,一般可正常保存 3 个小时以内。
      • dumpsys batterystats --enable full-wake-history --启用
      • dumpsys batterystats --disable full-wake-history --关闭
    • 导出 bugreport 文件
      • Android 7.0 and higher: adb bugreport > bugreport.zip
      • Android 6.0 and lower: adb bugreport > bugreport.txt
    • 利用battery_analyze生成后台耗电报告

(2)Java Hook

Hook 方案的好处在于使用者接入非常简单,不需要去修改自己的代码。下面我以几个比较常用的规则为例,看看如果使用 Java Hook 达到监控的目的。

  • WakeLock:WakeLock 用来阻止 CPU、屏幕甚至是键盘的休眠。类似 Alarm、JobService 也会申请 WakeLock 来完成后台 CPU 操作。WakeLock 的核心控制代码都在 PowerManagerService 中,实现的方法非常简单。

// 代理 PowerManagerService
ProxyHook().proxyHook(context.getSystemService(Context.POWER_SERVICE), "mService", this)


@Override
public void beforeInvoke(Method method, Object[] args) {
    // 申请 Wakelock
    if (method.getName().equals("acquireWakeLock")) {
        if (isAppBackground()) {
            // 应用后台逻辑,获取应用堆栈等等     
         } else {
            // 应用前台逻辑,获取应用堆栈等等
         }
    // 释放 Wakelock
    } else if (method.getName().equals("releaseWakeLock")) {
       // 释放的逻辑    
    }
}
// 代理 AlarmManagerService
new ProxyHook().proxyHook(context.getSystemService
(Context.ALARM_SERVICE), "mService", this)


public void beforeInvoke(Method method, Object[] args) {
    // 设置 Alarm
    if (method.getName().equals("set")) {
        // 不同版本参数类型的适配,获取应用堆栈等等
    // 清除 Alarm
    } else if (method.getName().equals("remove")) {
        // 清除的逻辑
    }
}
  • 其他:对于后台 CPU,我们可以使用卡顿监控相关的方法。对于后台网络,同样我们可以通过网络监控相关的方法。对于 GPS 监控,我们可以通过 Hook 代理 LOCATION_SERVICE。对于 Sensor,我们通过 Hook SENSOR_SERVICE 中的 “mSensorListeners”,可以拿到部分信息。

通过 Hook,我们可以在申请资源的时候将堆栈信息保存起来。当我们触发某个规则上报问题的时候,可以将收集到的堆栈信息、电池是否充电、CPU 信息、应用前后台时间等辅助信息也一起带上。

(3)插桩

虽然使用 Hook 非常简单,但是某些规则可能不太容易找到合适的 Hook 点。而且在 Android P 之后,很多的 Hook 点都不支持了。
出于兼容性考虑,我首先想到的是写一个基础类,然后在统一的调用接口中增加监控逻辑。以 WakeLock 为例:

public class WakelockMetrics {
    // Wakelock 申请
    public void acquire(PowerManager.WakeLock wakelock) {
        wakeLock.acquire();
        // 在这里增加 Wakelock 申请监控逻辑
    }
    // Wakelock 释放
    public void release(PowerManager.WakeLock wakelock, int flags) {
        wakelock.release();
        // 在这里增加 Wakelock 释放监控逻辑
    }
}

Facebook 也有一个耗电监控的开源库 Battery-Metrics,它监控的数据非常全,包括 Alarm、WakeLock、Camera、CPU、Network 等,而且也有收集电量充电状态、电量水平等信息。
Battery-Metrics 只是提供了一系列的基础类,在实际使用中,接入者可能需要修改大量的源码。但对于一些第三方 SDK 或者后续增加的代码,我们可能就不太能保证可以监控到了。这些场景也就无法监控了,所以 Facebook 内部是使用插桩来动态替换。
遗憾的是,Facebook 并没有开源它们内部的插桩具体实现方案。大家可以自行搜索不同插桩方案的实现。
插桩方案使用起来兼容性非常好,并且使用者也没有太大的接入成本。但是它并不是完美无缺的,对于系统的代码插桩方案是无法替换的,例如 JobService 申请 PARTIAL_WAKE_LOCK 的场景。

名次解释

  • 电池工作时段:是指两次电池充满电的时间间隔。
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共收到 16 条回复 时间 点赞

请问,你这是 bugreport 信息解析出来,通过以上规则去衡量耗电报告的吗

少女 回复

是的

陈恒捷 将本帖设为了精华贴 12月11日 17:27

这种分析手段,应该可以分析出一段时间内的耗能与之前相比是增长还是降低;
我想问的是,能不能分析出具体的增加点。

具体的增加点需要打印堆栈了。不然很难定位哪里执行了耗电操作。

老铁,怎么截图 suferview 的内容?

截图?全文哪里提到截图了?

大佬输出好强

剪烛 回复

别闹,我很菜

想咨询一下大佬,运行应用过程中,CPU 利用率过高会不会也会影响耗电这一块??

萍尤 回复

会影响,CPU 频率和能耗成线性关系

问一下,问什么不用 BatteryHistorian 来做耗电分析呢?那个图形化更好看吧。
battery_analysis 感觉分析的内容较少啊,虽然有的地方分析的比较全面

Yjnscorpio 回复

主要是想集成到测试平台中,BatteryHistory 源码没那么多精力看,就重写了一下。

在路上 回复

您好,如果集成到测试平台中,这样分析的话也只能针对单个场景吧,复杂场景分析岂不是不太好?
我是主要做功耗这边的,所以疑问比较多

Yjnscorpio 回复

这个只是把 BatteryHistory 的报告数字化了,增加了事件的输出。所以工具 battery_alalyze 功能不大于 BatteryHistory 的功能。
你说的单个场景、复杂场景的分析能力和成本,两个工具差别不大

在路上 回复

好的,谢谢

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