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Android Performance

SmartPerfetto 架构文章 Q&A:8 个深度技术问答 从 Trace 到洞察:SmartPerfetto AI Agent 的 Harness Engineering 实战 OpenClaw 常见问题解答:Token 消耗、能干什么、本地模型、隐私安全、使用体验 我把 OpenClaw 跑在本地三周后,发现它根本不是聊天机器人 Android Perfetto 系列 10 - Binder 调度与锁竞争 Android Perfetto 系列 9 - CPU 信息解读 Android Perfetto 系列 8:深入理解 Vsync 机制与性能分析 Android Perfetto 系列 7 - MainThread 和 RenderThread 解读 Android Perfetto 系列 6:为什么是 120Hz?高刷新率的优势与挑战 Android Perfetto 系列 5:Android App 基于 Choreographer 的渲染流程 Android Perfetto 系列 4:使用命令行在本地打开超大 Trace Android ANR 系列 3 :ANR 案例分享 Android ANR 系列 2 :ANR 分析套路和关键 Log 介绍 Android ANR 系列 1 :理解 Android ANR 设计思想 Android Perfetto 系列 3:熟悉 Perfetto View Android Perfetto 系列 2:Perfetto Trace 抓取 Android Perfetto 系列 1:Perfetto 工具简介 Android Perfetto 系列目录 2023 年的方方面面 关于 The Android Performance 知识星球介绍 The Performance Design Of OS OS 设计之性能设计 当 App 有了系统权限,真的可以为所欲为? The Performance 星球茶话会 - 第一期 Systrace 线程 CPU 运行状态分析技巧 - Sleep 和 Uninterruptible Sleep 篇 Systrace 线程 CPU 运行状态分析技巧 - Running 篇 Systrace 线程 CPU 运行状态分析技巧 - Runnable 篇 Android 性能优化的术、道、器 Techniques, Philosophy, and Tools for Android Performance Optimization 回顾 2021
Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 低内存篇
Gracker · 2019-09-18 · via Android Performance

Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 系统篇 这篇文章中, 实际案例这里我们有列举一些由于系统低内存导致的卡顿, 由于 Android 低内存对整机性能影响比较大, 所以单独写一篇文章, 来概述系统低内存对整机性能的影响 .

随着 Android 系统版本的更迭, 以及 App 的代码膨胀, Android 系统对内存的需求越来越大, 但是目前市面上还存在着大量的 4G 内存以下的机器, 这部分用户就很容易遇到整机低内存的情况, 尤其是在系统大版本更新和 App 越装越多的情况下 .

Android 低内存会导致性能问题, 具体表现就是响应慢和卡顿 . 比如启动一个应用要花比平时更长的时间 ; 滑动列表会掉更多帧 ; 后台的进程减少导致冷启动变多 ; 手机很容易发热发烫等, 下面我会概述发生这些性能问题的原因 . Debug 的方法, 以及可能的优化措施 .

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[kswapd0] lowmemorykiller: Killing 'u.mzsyncservice' (15609) (tgid 15609), adj 906,
to free 28864kB on behalf of 'kswapd0' (91) because
cache 258652kB is below limit 261272kB for oom score 906
Free memory is -5540kB above reserved.
Free CMA is 3172kB
Total reserve is 227288kB
Total free pages is 271748kB
Total file cache is 345384kB
GFP mask is 0x14000c0

上面这段 Log 的意思是说, 由于 mem 低于我们设定的 900 的水位线 (261272kB),所以把 pid 为 15609 的 mzsyncservice 这个进程杀掉(这个进程的 adj 是 906 )

shell cat proc/meminfo
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MemTotal:        5630104 kB
MemFree: 148928 kB
MemAvailable: 864172 kB
Buffers: 28464 kB
Cached: 1003144 kB
SwapCached: 19844 kB
Active: 1607512 kB
Inactive: 969208 kB
Active(anon): 1187828 kB
Inactive(anon): 426192 kB
Active(file): 419684 kB
Inactive(file): 543016 kB
Unevictable: 62152 kB
Mlocked: 62152 kB
SwapTotal: 2097148 kB
SwapFree: 42576 kB
Dirty: 3604 kB
Writeback: 0 kB
AnonPages: 1602928 kB
Mapped: 996768 kB
Shmem: 7284 kB
Slab: 306440 kB
SReclaimable: 72320 kB
SUnreclaim: 234120 kB
KernelStack: 89776 kB
PageTables: 107572 kB
NFS_Unstable: 0 kB
Bounce: 0 kB
WritebackTmp: 0 kB
CommitLimit: 4912200 kB
Committed_AS: 118487976 kB
VmallocTotal: 263061440 kB
VmallocUsed: 0 kB
VmallocChunk: 0 kB
CmaTotal: 303104 kB
CmaFree: 3924 kB

Linux 系统的 page cache 链表中有时会出现一些还没准备好的 page ( 即还没把磁盘中的内容完全地读出来 ), 而正好此时用户在访问这个 page 时就会出现 wait_on_page_locked_killable 阻塞了. 只有系统当 io 操作很繁忙时, 每笔的 io 操作都需要等待排队时, 极其容易出现且阻塞的时间往往会比较长.

当出现大量的 IO 操作的时候,应用主线程的 Uninterruptible Sleep 也会变多,此时涉及到 io 操作(比如 view ,读文件,读配置文件、读 odex 文件),都会触发 Uninterruptible Sleep , 导致整个操作的时间变长

低内存会触发 Low Memory Killer 进程频繁进行扫描和杀进程,kswapd0 是一个内核工作线程,内存不足时会被唤醒,做内存回收的工作。 当内存频繁在低水位的时候,kswapd0 会被频繁唤醒,占用 cpu ,造成卡顿和耗电。

比如下面这个情况, kswapd0 占用了 855 的超大核 cpu7 ,而且是满频在跑,耗电可想而知,如果此时前台应用的主线程跑到了 cpu7 上,很大可能会出现 cpu 竞争,导致调度不到而丢帧。

对 AMS 的影响主要集中在进程的查杀上面, 由于 LMK 的介入, 处于 Cache 状态的进程很容易被杀掉, 然后又被他们的父进程或者其他的应用所拉起来, 导致陷入了一种死循环 . 对系统 CPU \ Memory \ IO 等资源的影响非常大.

比如下面就是一次 Monkey 之后的结果, QQ 在短时间内频繁被杀和重启 .

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07-23 14:32:16.932  1435  1510 I am_proc_start: [0,30387,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:16.969 1435 3420 I am_proc_bound: [0,30387,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:16.979 1435 3420 I am_kill : [0,30387,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:16.996 1435 3420 I am_proc_died: [0,30387,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.028 1435 1510 I am_proc_start: [0,30400,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.054 1435 3420 I am_proc_bound: [0,30400,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.064 1435 3420 I am_kill : [0,30400,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.082 1435 3420 I am_proc_died: [0,30400,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.114 1435 1510 I am_proc_start: [0,30413,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.139 1435 3420 I am_proc_bound: [0,30413,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.149 1435 3420 I am_kill : [0,30413,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.166 1435 3420 I am_proc_died: [0,30413,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.202 1435 1510 I am_proc_start: [0,30427,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.216 1435 3420 I am_proc_bound: [0,30427,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.226 1435 3420 I am_kill : [0,30427,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.249 1435 3420 I am_proc_died: [0,30427,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.278 1435 1510 I am_proc_start: [0,30440,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.299 1435 3420 I am_proc_bound: [0,30440,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.309 1435 3420 I am_kill : [0,30440,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.329 1435 2116 I am_proc_died: [0,30440,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.362 1435 1510 I am_proc_start: [0,30453,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.387 1435 2116 I am_proc_bound: [0,30453,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.398 1435 2116 I am_kill : [0,30453,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.420 1435 2116 I am_proc_died: [0,30453,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.447 1435 1510 I am_proc_start: [0,30466,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.474 1435 2116 I am_proc_bound: [0,30466,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.484 1435 2116 I am_kill : [0,30466,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.507 1435 2116 I am_proc_died: [0,30466,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.533 1435 1510 I am_proc_start: [0,30479,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.556 1435 2116 I am_proc_bound: [0,30479,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.566 1435 2116 I am_kill : [0,30479,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.587 1435 2116 I am_proc_died: [0,30479,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.613 1435 1510 I am_proc_start: [0,30492,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.636 1435 2116 I am_proc_bound: [0,30492,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.646 1435 2116 I am_kill : [0,30492,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.667 1435 2116 I am_proc_died: [0,30492,com.tencent.mobileqq,901,18]

手机经过长时间老化使用整机卡顿一下, 或者整体比刚刚开机的时候操作要慢, 可能是因为触发了内存回收或者 block io, 而这两者又经常有关联 . 内存回收可能触发了 fast path 回收 \ kswapd 回收 \ direct reclaim 回收 \ LMK杀进程回收等。(fast path 回收不进行回写)

回收的内容是匿名页 swapout 或者 file-backed 页写回和清空。(假设手机都是 swap file 都是内存,不是 disk), 涉及到 file 的,都可能操作 io,增加 block io 的概率。

还有更常见的是打开之前打开过的应用,没有第一次打开的快,需要加载或者卡一段时间 . 可能发生了 do_page_fault,这条路径经常见到 block io 在 wait_on_page_bit_killable(),如果是 swapout 内存,就要 swapin 了。如果是普通文件,就要 read out in pagecache/disk.

do_page_fault —> lock_page_or_retry -> wait_on_page_bit_killable 里面会判断 page 是否置位 PG_locked, 如果置位就一直阻塞, 直到 PG_locked 被清除 , 而 PG_locked 标志位是在回写开始时和 I/O 读完成时才会被清除,而 readahead 到 pagecache 功能也对 block io 产生影响,太大了增加阻塞概率。

下面这个 Trace 是低内存情况下 , 抓取的一个 App 的冷启动 , 我们只取应用启动到第一帧显示的部分 ,总耗时为2s 。
可以看到其 Running 的总时间是 682 ms ,

低内存情况下, 这个 App 从 bindApplication 到第一帧显示, 共花费了 2s . 从下面的 Thread 信息那里可以看到

从这段时间内的 CPU 使用情况来看, 除了 HeapTaskDeamon 跑的比较多之外, 其他的内存和 io 相关的进程也非常多, 比如若干个 kworker 和 kswapd0.

正常内存情况下, 这个 App 从 bindApplication 到第一帧显示, 只需要 1.22s . 从下面的 Thread 信息那里可以看到

从这段时间内的 CPU 使用情况来看, 除了 HeapTaskDeamon 跑的比较多之外, 其他的内存和 io 相关的进程非常少.

下面列举的只是一些经验之谈, 具体问题还是得具体分析, 在 Android 平台上, 对三方应用的管控是非常重要的, 很多小白用户, 一大堆常驻通知和后台服务, 导致这些 App 的优先级非常高, 很难被杀掉 . 导致整机的内存长时间比较低 . 所以做系统的必要的优化之后, 就要着重考虑对三方应用的查杀和管控逻辑, 尽量减少后台进程的个数, 在必要的时候, 清理掉无用的进程来释放内存个前台应用使用.