另一个Android性能剖析工具——simpleperf

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谈到Android上的性能剖析，很多人会想到TraceView，SysTrace。TraceView擅长Method Tracing，与IDE集成，使用方便，不过有时候它的误差让人无法忍受；SysTrace的牛逼之处在于它可以给出整个系统的一些关键模块的性能信息，因此用途广泛；虽然它也支持分析自定义模块，但是使用起来稍显复杂。

事实上，在AOSP中有另外一个性能剖析工具不为人知，这个安静的小可爱就是今天要介绍的主角—— simpleperf。我们先来看看它的介绍：

Simpleperf is a native profiling tool for Android. Its command-line interface supports broadly the same options as the linux-tools perf, but also supports various Android-specific improvements.

native profiling？是不是很心动？ 

至于simpleperf的原理，简单来说，现代CPU一般都带有一个叫做性能监视单元（PMU）的组件，这个硬件能够记录诸如cpu周期数、执行的指令数、缓存失效次数等等关键信息；Linux内核对这个硬件做了一层封装，通过 `perf_event_open` 系统调用把接口暴露给用户空间；这就是simpleperf工具的由来。

简介和原理都表明这个工具貌似很牛逼，接下来我们就试一试。

首先把AOSP上的源码下载下来，点我。

simpleperf是一个命令行工具，与systrace不同的是，它的工具集包涵client端和host端；client端运行在Android系统上，负责收集性能数据；host端则运行在你的开发机上，负责对数据进行分析和可视化。（这些可执行文件在下载后的bin文件夹的android和win/mac/linux下）整个工具链使用起来相对复杂，所幸simpleperf的创造者提供了一个炒鸡傻瓜的使用脚本，使用起来毫不费力，非常方便！这个脚本就是 `app_profile.py`。

我们把 simpleperf 下载下来之后，首先修改 `app_profile.config` 文件中的配置，主要是以下几个字段：

# 待分析的app的包名，需要是debuggable的
app_package_name = ""

# 分析的命令，体验的话使用默认即可；更详细的用途看文档。
record_options = "-e cpu-cycles:u -f 4000 -g --dump-symbols --duration 10"

# 待分析app的主界面，app_profile.py会通过am start 帮助开启app
main_activity = ''

然后在你的设备上安装待分析的App，要注意的是这个App必须是debuggable的，在AndroidManifest中把debuggable设置为true即可。接下来，就可以直接通过：

python app_profile.py 

进行分析了，这个脚本帮你完成了simpleperf下载，权限设置，打开app，导出数据等等一系列过程；开始分析之后，就可以对App进行操作；在设置好的时间之后就会停止分析，跟SysTrace一样。分析完毕之后，脚本会自动把分析数据从设备上pull下来并存放在当前目录下，叫 perf.data。

接下来就是分析数据了；原始的数据是一个文本文件，长这样：

0.00%     0.00%  ORDERED_THREAD_  17046  18210  /system/lib/libart.so                                                                                         art::Mutex::ExclusiveLock(art::Thread*)
       |
       -- art::Mutex::ExclusiveLock(art::Thread*)
0.00%     0.00%  AsyncTaskExecut  17046  18216  /system/lib/libart.so                                                                                         art::Monitor::Lock(art::Thread*)
       |
       -- art::Monitor::Lock(art::Thread*)
          |
          |--52.01%-- art::Mutex::ExclusiveLock(art::Thread*)
          |
           --0.54%-- art::Mutex::ExclusiveUnlock(art::Thread*)

嵌套如果过深，基本就看不懂了；所幸我们有另外一个分析脚本！直接运行：

python report.py -g

会启动一个GUI显示分析得到的数据，这个GUI使用python的tk写的，实话说，长得比较丑。。

简单观察分析图，可以知道，的确支持native profiling；gui和TraceView差不多，比较直观，但是指标没有TraceView多。另外，这个工具由于硬件直接支持，对性能的影响非常小；光是这一点就好顶赞了。

你以为这就完了？No！这玩意儿还支持 火焰图! 如果你不知道火焰图为何物，建议看看这篇文章动态追踪技术漫谈。

然后，要绘制火焰图，我们需要借助 FlameGraph 这个工具；clone下来之后，里面的脚本就可以直接使用了。（perl脚本，windows系统需要安装Perl语言的支持）

接下来我们执行命令：

$python report_sample.py >out.perf
$stackcollapse-perf.pl out.perf >out.folded
$./flamegraph.pl out.folded > graph.svg

我们用Chrome浏览器打开这个 `graph.svg` 即可得到火焰图：

通过火焰图，我们能非常直观地看到性能的瓶颈，对于分析性能问题很有帮助；相信这个图已经说明一切了。

当然 simpleperf 远非这么简单，我只是带大家尝尝鲜；对它感兴趣的，可以执行 `simpleperf -h` 结合文档去探索它的奥妙；祝大家玩得开心~