揭秘 Android BlockCanary：CPU、内存等系统资源数据采集深度剖析
一、引言
在当今移动应用市场竞争激烈的大环境下，用户对于 Android 应用的流畅度和稳定性有着极高的期望。一旦应用出现卡顿、响应迟缓等问题，很可能会导致用户流失。而系统资源（如 CPU、内存等）的使用情况在很大程度上影响着应用的性能。当 CPU 负载过高时，应用的响应速度会变慢；内存泄漏或过度使用会导致应用崩溃。因此，对系统资源的准确监控和分析就显得尤为重要。
Android BlockCanary 作为一款开源的性能监测工具，为开发者提供了便捷的方式来监测应用的卡顿情况，同时也会对 CPU、内存等系统资源进行数据采集。通过深入分析 BlockCanary 对这些系统资源的采集机制，开发者能够更好地理解应用在运行过程中的资源使用状况，从而及时发现并解决性能问题，提升用户体验。本文将从源码级别出发，详细剖析 BlockCanary 对 CPU、内存等系统资源的数据采集过程。
二、BlockCanary 概述
2.1 BlockCanary 简介
BlockCanary 是一个用于监测 Android 应用主线程卡顿的开源库。它通过监听主线程的消息处理时间，当发现消息处理时间超过预设的阈值时，就认为发生了卡顿。在监测卡顿的同时，BlockCanary 会采集相关的系统资源数据，如 CPU 使用率、内存使用情况等，为开发者分析卡顿原因提供依据。
2.2 BlockCanary 的工作原理
BlockCanary 的核心工作原理基于 Android 的消息机制。在 Android 系统中，主线程的消息处理是通过 Looper 和 MessageQueue 来实现的。Looper 会不断地从 MessageQueue 中取出消息并进行处理。BlockCanary 通过设置一个 Printer 来监听 Looper 的消息处理过程，记录每个消息的开始处理时间和结束处理时间，计算消息处理的耗时。当耗时超过预设的阈值时，就触发卡顿事件，并开始采集系统资源数据。
以下是一个简单的示例代码，展示了 BlockCanary 如何监听 Looper 的消息处理：
// 获取主线程的 Looper
Looper mainLooper = Looper.getMainLooper();
// 设置一个 Printer 来监听 Looper 的消息处理
mainLooper.setMessageLogging(new Printer() {
private long startTime;
@Override
public void println(String x) {
if (x.startsWith(">>>>> Dispatching to")) {
// 记录消息开始处理的时间
startTime = System.currentTimeMillis();
} else if (x.startsWith("<<<<< Finished to")) {
// 记录消息结束处理的时间
long endTime = System.currentTimeMillis();
// 计算消息处理的耗时
long elapsedTime = endTime - startTime;
if (elapsedTime > 1000) { // 假设阈值为 1000 毫秒
// 触发卡顿事件，开始采集系统资源数据
collectSystemResources();
}
}
}
});
// 模拟采集系统资源数据的方法
private void collectSystemResources() {
// 这里可以调用采集 CPU、内存等系统资源数据的方法
}三、CPU 资源数据采集
3.1 CPU 使用率的概念
CPU 使用率是指在一段时间内，CPU 用于执行任务的时间占总时间的比例。在 Android 系统中，CPU 会同时处理多个进程和线程的任务，因此了解 CPU 使用率可以帮助我们判断系统的负载情况。如果 CPU 使用率过高，可能会导致应用卡顿或响应迟缓。
3.2 BlockCanary 中 CPU 数据采集的实现
3.2.1 CpuSampler 类的作用
在 BlockCanary 中，CpuSampler 类负责采集 CPU 使用率数据。它通过定时采样的方式，每隔一定的时间间隔采集一次 CPU 使用率，并将采集到的数据存储起来。
以下是 CpuSampler 类的部分源码：
// CpuSampler 类用于采集 CPU 使用率数据
public class CpuSampler {
// 采样间隔，单位为毫秒
private final long sampleIntervalMillis;
// 用于存储采样到的 CPU 使用率数据
private final List<Float> cpuUsageList;
// 采样任务的定时器
private Timer timer;
// 构造函数，传入采样间隔
public CpuSampler(long sampleIntervalMillis) {
this.sampleIntervalMillis = sampleIntervalMillis;
this.cpuUsageList = new ArrayList<>();
}
// 开始采样的方法
public void start() {
// 创建一个定时器
timer = new Timer();
// 定时执行采样任务
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 调用采集 CPU 使用率的方法
float cpuUsage = getCpuUsage();
// 将采集到的 CPU 使用率添加到列表中
cpuUsageList.add(cpuUsage);
}
}, 0, sampleIntervalMillis);
}
// 停止采样的方法
public void stop() {
if (timer != null) {
// 取消定时器
timer.cancel();
timer = null;
}
}
// 获取 CPU 使用率的方法
private float getCpuUsage() {
// 这里是具体的 CPU 使用率计算逻辑
return 0.0f;
}
// 获取采集到的 CPU 使用率列表的方法
public List<Float> getCpuUsageList() {
return cpuUsageList;
}
}3.2.2 getCpuUsage 方法的实现
getCpuUsage 方法是 CpuSampler 类中用于计算 CPU 使用率的核心方法。在 Android 系统中，我们可以通过读取 /proc/stat 文件来获取 CPU 的使用信息。
以下是 getCpuUsage 方法的具体实现：
// 获取 CPU 使用率的方法
private float getCpuUsage() {
try {
// 打开 /proc/stat 文件
FileInputStream fis = new FileInputStream("/proc/stat");
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis));
// 读取文件的第一行，包含 CPU 的使用信息
String line = br.readLine();
if (line != null) {
// 将行内容按空格分割成多个部分
String[] tokens = line.split("\\s+");
// 解析 CPU 的各项时间
long user = Long.parseLong(tokens[1]); // 用户态时间
long nice = Long.parseLong(tokens[2]); // 低优先级用户态时间
long system = Long.parseLong(tokens[3]); // 内核态时间
long idle = Long.parseLong(tokens[4]); // 空闲时间
long iowait = Long.parseLong(tokens[5]); // 等待 I/O 时间
long irq = Long.parseLong(tokens[6]); // 硬中断时间
long softirq = Long.parseLong(tokens[7]); // 软中断时间
long steal = Long.parseLong(tokens[8]); // 被其他虚拟机窃取的时间
// 计算总的 CPU 时间
long totalCpuTime = user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq + steal;
// 计算非空闲的 CPU 时间
long nonIdleCpuTime = totalCpuTime - idle;
// 计算 CPU 使用率
float cpuUsage = (float) nonIdleCpuTime / totalCpuTime * 100;
return cpuUsage;
}
// 关闭文件读取流
br.close();
fis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return 0.0f;
}3.2.3 采样间隔的设置
采样间隔是指 CpuSampler 类每隔多长时间采集一次 CPU 使用率数据。采样间隔的设置会影响采集到的数据的准确性和对系统性能的影响。如果采样间隔设置得太短，会增加系统的开销；如果设置得太长，可能会错过一些短暂的 CPU 高负载情况。
在 CpuSampler 类的构造函数中，我们可以传入采样间隔：
// 创建 CpuSampler 实例，设置采样间隔为 500 毫秒
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
// 开始采样
cpuSampler.start();3.3 CPU 数据采集的优化
3.3.1 减少采样频率
为了减少对系统性能的影响，可以适当增加采样间隔。例如，将采样间隔从 500 毫秒增加到 1000 毫秒：
// 创建 CpuSampler 实例，设置采样间隔为 1000 毫秒
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(1000);
// 开始采样
cpuSampler.start();3.3.2 异步采样
为了避免采样操作对主线程造成影响，可以将采样任务放在子线程中执行。例如，使用 AsyncTask 来执行采样任务：
// 异步采样 CPU 使用率的 AsyncTask
private class CpuSamplingTask extends AsyncTask<Void, Void, Void> {
private CpuSampler cpuSampler;
public CpuSamplingTask(CpuSampler cpuSampler) {
this.cpuSampler = cpuSampler;
}
@Override
protected Void doInBackground(Void... voids) {
// 开始采样
cpuSampler.start();
try {
// 采样 10 秒
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 停止采样
cpuSampler.stop();
return null;
}
}
// 创建 CpuSampler 实例
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
// 创建并执行异步采样任务
CpuSamplingTask samplingTask = new CpuSamplingTask(cpuSampler);
samplingTask.execute();四、内存资源数据采集
4.1 内存使用的相关概念
在 Android 系统中，内存主要分为堆内存和非堆内存。堆内存用于存储对象实例，非堆内存用于存储类信息、常量池等。了解应用的内存使用情况可以帮助我们发现内存泄漏和过度使用的问题。
4.2 BlockCanary 中内存数据采集的实现
4.2.1 MemorySampler 类的作用
在 BlockCanary 中，MemorySampler 类负责采集内存使用数据。它通过定时采样的方式，每隔一定的时间间隔采集一次内存使用情况，并将采集到的数据存储起来。
以下是 MemorySampler 类的部分源码：
// MemorySampler 类用于采集内存使用数据
public class MemorySampler {
// 采样间隔，单位为毫秒
private final long sampleIntervalMillis;
// 用于存储采样到的内存使用数据
private final List<MemoryInfo> memoryInfoList;
// 采样任务的定时器
private Timer timer;
// 系统服务管理器
private ActivityManager activityManager;
// 构造函数，传入采样间隔和上下文
public MemorySampler(long sampleIntervalMillis, Context context) {
this.sampleIntervalMillis = sampleIntervalMillis;
this.memoryInfoList = new ArrayList<>();
// 获取 ActivityManager 系统服务
this.activityManager = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
}
// 开始采样的方法
public void start() {
// 创建一个定时器
timer = new Timer();
// 定时执行采样任务
timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 调用采集内存使用情况的方法
MemoryInfo memoryInfo = getMemoryInfo();
// 将采集到的内存使用情况添加到列表中
memoryInfoList.add(memoryInfo);
}
}, 0, sampleIntervalMillis);
}
// 停止采样的方法
public void stop() {
if (timer != null) {
// 取消定时器
timer.cancel();
timer = null;
}
}
// 获取内存使用情况的方法
private MemoryInfo getMemoryInfo() {
// 这里是具体的内存使用情况获取逻辑
return null;
}
// 获取采集到的内存使用情况列表的方法
public List<MemoryInfo> getMemoryInfoList() {
return memoryInfoList;
}
}4.2.2 getMemoryInfo 方法的实现
getMemoryInfo 方法是 MemorySampler 类中用于获取内存使用情况的核心方法。在 Android 系统中，我们可以通过 ActivityManager 来获取系统的内存信息。
以下是 getMemoryInfo 方法的具体实现：
// 获取内存使用情况的方法
private MemoryInfo getMemoryInfo() {
// 创建一个 MemoryInfo 对象，用于存储内存信息
ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo = new ActivityManager.MemoryInfo();
// 通过 ActivityManager 获取系统的内存信息
activityManager.getMemoryInfo(memoryInfo);
return memoryInfo;
}4.2.3 采样间隔的设置
采样间隔的设置同样会影响内存数据采集的准确性和对系统性能的影响。在 MemorySampler 类的构造函数中，我们可以传入采样间隔：
// 创建 MemorySampler 实例，设置采样间隔为 1000 毫秒
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(1000, context);
// 开始采样
memorySampler.start();4.3 内存数据采集的优化
4.3.1 减少采样频率
为了减少对系统性能的影响，可以适当增加采样间隔。例如，将采样间隔从 1000 毫秒增加到 2000 毫秒：
// 创建 MemorySampler 实例，设置采样间隔为 2000 毫秒
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(2000, context);
// 开始采样
memorySampler.start();4.3.2 按需采样
可以根据应用的运行状态来决定是否进行内存采样。例如，在应用处于后台运行时，暂停内存采样；在应用处于前台运行且出现卡顿迹象时，开始进行内存采样。
// 在 Activity 的 onResume 方法中开始采样
@Override
protected void onResume() {
super.onResume();
if (memorySampler != null) {
memorySampler.start();
}
}
// 在 Activity 的 onPause 方法中停止采样
@Override
protected void onPause() {
super.onPause();
if (memorySampler != null) {
memorySampler.stop();
}
}五、其他系统资源数据采集
5.1 磁盘 I/O 数据采集
5.1.1 磁盘 I/O 的重要性
磁盘 I/O 操作是应用中常见的性能瓶颈之一。频繁的磁盘读写操作会导致应用响应迟缓，尤其是在移动设备上，磁盘 I/O 速度相对较慢。因此，了解应用的磁盘 I/O 情况对于优化应用性能非常重要。
5.1.2 BlockCanary 中磁盘 I/O 数据采集的实现
在 BlockCanary 中，虽然没有直接提供磁盘 I/O 数据采集的功能，但我们可以通过一些方法来实现。例如，使用 FileInputStream 和 FileOutputStream 来记录文件读写的时间和数据量。
以下是一个简单的示例代码：
// 自定义的 FileInputStream 类，用于记录文件读取的时间和数据量
public class LoggingFileInputStream extends FileInputStream {
private long startTime;
private long totalBytesRead;
public LoggingFileInputStream(String name) throws FileNotFoundException {
super(name);
// 记录文件读取开始时间
startTime = System.currentTimeMillis();
totalBytesRead = 0;
}
@Override
public int read() throws IOException {
int byteRead = super.read();
if (byteRead != -1) {
// 记录读取的字节数
totalBytesRead++;
}
return byteRead;
}
@Override
public int read(byte[] b) throws IOException {
int bytesRead = super.read(b);
if (bytesRead != -1) {
// 记录读取的字节数
totalBytesRead += bytesRead;
}
return bytesRead;
}
@Override
public void close() throws IOException {
super.close();
// 记录文件读取结束时间
long endTime = System.currentTimeMillis();
// 计算文件读取耗时
long elapsedTime = endTime - startTime;
// 记录文件读取的时间和数据量
Log.d("DiskIO", "Read " + totalBytesRead + " bytes in " + elapsedTime + " ms");
}
}
// 使用自定义的 LoggingFileInputStream 读取文件
try {
LoggingFileInputStream fis = new LoggingFileInputStream("test.txt");
byte[] buffer = new byte[1024];
int bytesRead;
while ((bytesRead = fis.read(buffer)) != -1) {
// 处理读取的数据
}
fis.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}5.2 网络 I/O 数据采集
5.2.1 网络 I/O 的重要性
在现代 Android 应用中，网络请求是非常常见的操作。网络 I/O 的性能直接影响应用的响应速度和用户体验。因此，了解应用的网络 I/O 情况对于优化应用性能至关重要。
5.2.2 BlockCanary 中网络 I/O 数据采集的实现
在 BlockCanary 中，虽然没有直接提供网络 I/O 数据采集的功能，但我们可以通过拦截网络请求来实现。例如，使用 OkHttp 作为网络请求库时，可以通过自定义拦截器来记录网络请求的时间和数据量。
以下是一个简单的示例代码：
// 自定义的 OkHttp 拦截器，用于记录网络请求的时间和数据量
public class NetworkLoggingInterceptor implements Interceptor {
@Override
public Response intercept(Chain chain) throws IOException {
Request request = chain.request();
// 记录网络请求开始时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 执行网络请求
Response response = chain.proceed(request);
// 记录网络请求结束时间
long endTime = System.currentTimeMillis();
// 计算网络请求耗时
long elapsedTime = endTime - startTime;
// 记录网络请求的响应数据量
long contentLength = response.body().contentLength();
// 记录网络请求的时间和数据量
Log.d("NetworkIO", "Request: " + request.url() + " took " + elapsedTime + " ms, received " + contentLength + " bytes");
return response;
}
}
// 使用自定义的拦截器创建 OkHttpClient
OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
.addInterceptor(new NetworkLoggingInterceptor())
.build();
// 创建请求
Request request = new Request.Builder()
.url("https://www.example.com")
.build();
// 执行请求
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
// 处理响应
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}六、数据存储与分析
6.1 数据存储
6.1.1 本地文件存储
在 BlockCanary 中，采集到的系统资源数据可以存储在本地文件中。例如，将 CPU 使用率数据和内存使用数据分别存储在不同的文件中。
以下是一个简单的示例代码：
// 存储 CPU 使用率数据到本地文件
public void saveCpuUsageData(List<Float> cpuUsageList, String filePath) {
try {
FileWriter writer = new FileWriter(filePath);
for (float cpuUsage : cpuUsageList) {
// 将 CPU 使用率数据写入文件
writer.write(String.valueOf(cpuUsage) + "\n");
}
writer.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 存储内存使用数据到本地文件
public void saveMemoryInfoData(List<ActivityManager.MemoryInfo> memoryInfoList, String filePath) {
try {
FileWriter writer = new FileWriter(filePath);
for (ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo : memoryInfoList) {
// 将内存使用数据写入文件
writer.write("AvailMem: " + memoryInfo.availMem + ", TotalMem: " + memoryInfo.totalMem + "\n");
}
writer.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 使用示例
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
cpuSampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cpuSampler.stop();
saveCpuUsageData(cpuSampler.getCpuUsageList(), "cpu_usage.txt");
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(1000, context);
memorySampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
memorySampler.stop();
saveMemoryInfoData(memorySampler.getMemoryInfoList(), "memory_info.txt");6.1.2 数据库存储
除了本地文件存储，还可以将采集到的系统资源数据存储在数据库中。例如，使用 SQLite 数据库来存储数据。
以下是一个简单的示例代码：
// 自定义的 SQLiteOpenHelper 类，用于管理数据库
public class SystemResourceDBHelper extends SQLiteOpenHelper {
private static final String DATABASE_NAME = "system_resource.db";
private static final int DATABASE_VERSION = 1;
private static final String TABLE_CPU_USAGE = "cpu_usage";
private static final String COLUMN_ID = "id";
private static final String COLUMN_CPU_USAGE = "cpu_usage";
private static final String TABLE_MEMORY_INFO = "memory_info";
private static final String COLUMN_AVAIL_MEM = "avail_mem";
private static final String COLUMN_TOTAL_MEM = "total_mem";
private static final String CREATE_TABLE_CPU_USAGE = "CREATE TABLE " + TABLE_CPU_USAGE + " (" +
COLUMN_ID + " INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, " +
COLUMN_CPU_USAGE + " REAL);";
private static final String CREATE_TABLE_MEMORY_INFO = "CREATE TABLE " + TABLE_MEMORY_INFO + " (" +
COLUMN_ID + " INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, " +
COLUMN_AVAIL_MEM + " LONG, " +
COLUMN_TOTAL_MEM + " LONG);";
public SystemResourceDBHelper(Context context) {
super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
}
@Override
public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
// 创建 CPU 使用率表
db.execSQL(CREATE_TABLE_CPU_USAGE);
// 创建内存使用表
db.execSQL(CREATE_TABLE_MEMORY_INFO);
}
@Override
public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
// 删除旧表
db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS " + TABLE_CPU_USAGE);
db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS " + TABLE_MEMORY_INFO);
// 创建新表
onCreate(db);
}
// 插入 CPU 使用率数据到数据库
public void insertCpuUsage(float cpuUsage) {
SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();
ContentValues values = new ContentValues();
values.put(COLUMN_CPU_USAGE, cpuUsage);
db.insert(TABLE_CPU_USAGE, null, values);
db.close();
}
// 插入内存使用数据到数据库
public void insertMemoryInfo(long availMem, long totalMem) {
SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();
ContentValues values = new ContentValues();
values.put(COLUMN_AVAIL_MEM, availMem);
values.put(COLUMN_TOTAL_MEM, totalMem);
db.insert(TABLE_MEMORY_INFO, null, values);
db.close();
}
}
// 使用示例
SystemResourceDBHelper dbHelper = new SystemResourceDBHelper(context);
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
cpuSampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cpuSampler.stop();
for (float cpuUsage : cpuSampler.getCpuUsageList()) {
dbHelper.insertCpuUsage(cpuUsage);
}
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(1000, context);
memorySampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
memorySampler.stop();
for (ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo : memorySampler.getMemoryInfoList()) {
dbHelper.insertMemoryInfo(memoryInfo.availMem, memoryInfo.totalMem);
}6.2 数据分析
6.2.1 数据可视化
采集到的系统资源数据可以通过数据可视化的方式进行分析。例如，使用第三方库（如 MPAndroidChart）来绘制 CPU 使用率曲线和内存使用折线图。
以下是一个简单的示例代码：
// 使用 MPAndroidChart 绘制 CPU 使用率曲线
private void drawCpuUsageChart(List<Float> cpuUsageList) {
LineChart chart = findViewById(R.id.cpu_usage_chart);
LineData data = new LineData();
LineDataSet set = new LineDataSet(null, "CPU Usage");
set.setColor(Color.RED);
set.setValueTextColor(Color.RED);
for (int i = 0; i < cpuUsageList.size(); i++) {
float cpuUsage = cpuUsageList.get(i);
Entry entry = new Entry(i, cpuUsage);
set.addEntry(entry);
}
data.addDataSet(set);
chart.setData(data);
chart.invalidate();
}
// 使用 MPAndroidChart 绘制内存使用折线图
private void drawMemoryInfoChart(List<ActivityManager.MemoryInfo> memoryInfoList) {
LineChart chart = findViewById(R.id.memory_info_chart);
LineData data = new LineData();
LineDataSet availMemSet = new LineDataSet(null, "Available Memory");
availMemSet.setColor(Color.BLUE);
availMemSet.setValueTextColor(Color.BLUE);
LineDataSet totalMemSet = new LineDataSet(null, "Total Memory");
totalMemSet.setColor(Color.GREEN);
totalMemSet.setValueTextColor(Color.GREEN);
for (int i = 0; i < memoryInfoList.size(); i++) {
ActivityManager.MemoryInfo memoryInfo = memoryInfoList.get(i);
Entry availMemEntry = new Entry(i, memoryInfo.availMem);
availMemSet.addEntry(availMemEntry);
Entry totalMemEntry = new Entry(i, memoryInfo.totalMem);
totalMemSet.addEntry(totalMemEntry);
}
data.addDataSet(availMemSet);
data.addDataSet(totalMemSet);
chart.setData(data);
chart.invalidate();
}
// 使用示例
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
cpuSampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cpuSampler.stop();
drawCpuUsageChart(cpuSampler.getCpuUsageList());
MemorySampler memorySampler = new MemorySampler(1000, context);
memorySampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
memorySampler.stop();
drawMemoryInfoChart(memorySampler.getMemoryInfoList());6.2.2 数据分析算法
除了数据可视化，还可以使用一些数据分析算法来分析采集到的系统资源数据。例如，使用滑动窗口算法来计算 CPU 使用率的平均值和标准差，以判断 CPU 负载的稳定性。
以下是一个简单的示例代码：
// 滑动窗口算法计算 CPU 使用率的平均值和标准差
public class SlidingWindowAnalyzer {
private final int windowSize;
private final List<Float> data;
public SlidingWindowAnalyzer(int windowSize) {
this.windowSize = windowSize;
this.data = new ArrayList<>();
}
public void addData(float value) {
data.add(value);
if (data.size() > windowSize) {
data.remove(0);
}
}
public float getAverage() {
if (data.isEmpty()) {
return 0;
}
float sum = 0;
for (float value : data) {
sum += value;
}
return sum / data.size();
}
public float getStandardDeviation() {
if (data.isEmpty()) {
return 0;
}
float average = getAverage();
float sumOfSquares = 0;
for (float value : data) {
float diff = value - average;
sumOfSquares += diff * diff;
}
return (float) Math.sqrt(sumOfSquares / data.size());
}
}
// 使用示例
SlidingWindowAnalyzer analyzer = new SlidingWindowAnalyzer(10);
CpuSampler cpuSampler = new CpuSampler(500);
cpuSampler.start();
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cpuSampler.stop();
for (float cpuUsage : cpuSampler.getCpuUsageList()) {
analyzer.addData(cpuUsage);
float average = analyzer.getAverage();
float stdDev = analyzer.getStandardDeviation();
Log.d("Analysis", "Average CPU Usage: " + average + ", Standard Deviation: " + stdDev);
}七、总结与展望
7.1 总结
通过对 Android BlockCanary CPU、内存等系统资源数据采集的深入分析，我们了解到 BlockCanary 在监测应用卡顿的同时，能够有效地采集 CPU、内存等系统资源的数据。在 CPU 资源数据采集方面，通过定时读取 /proc/stat 文件，计算 CPU 使用率；在内存资源数据采集方面，利用 ActivityManager 获取系统的内存信息。同时，我们还探讨了其他系统资源（如磁盘 I/O 和网络 I/O）的数据采集方法，以及数据的存储和分析方式。
在数据采集过程中，我们需要注意采样间隔的设置，以平衡数据的准确性和对系统性能的影响。为了减少对系统性能的影响，可以采用异步采样和按需采样等优化方法。在数据存储方面，我们可以选择本地文件存储或数据库存储；在数据分析方面，数据可视化和数据分析算法可以帮助我们更直观地了解系统资源的使用情况。
7.2 展望
随着 Android 系统和应用的不断发展，对系统资源数据采集和分析的需求也会越来越高。未来，BlockCanary 可以在以下几个方面进行改进和扩展：
7.2.1 支持更多的系统资源采集
除了 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络 I/O 外，还可以考虑支持更多的系统资源采集，如 GPU 使用率、传感器数据等。通过采集更多的系统资源数据，可以更全面地了解应用的运行状态。
7.2.2 智能化数据分析
引入人工智能和机器学习技术，对采集到的系统资源数据进行智能化分析。例如，通过机器学习算法自动识别系统资源使用的异常模式，提前预警可能出现的性能问题。
7.2.3 云端分析与共享
将采集到的系统资源数据上传到云端，利用云端的强大计算能力进行更深入的分析。同时，支持多用户之间的数据共享和比较，方便开发者了解不同设备和环境下的应用性能。
7.2.4 与其他工具的集成
将 BlockCanary 与其他性能监测工具（如 LeakCanary、Systrace 等）进行集成，提供更全面的性能监测和分析解决方案。通过集成不同的工具，可以更准确地定位和解决应用的性能问题。
总之，BlockCanary 在 Android 应用性能监测方面具有很大的潜力。通过不断地改进和扩展，它将为开发者提供更强大的系统资源数据采集和分析能力，帮助开发者打造出更加流畅、稳定的 Android 应用。
