一、背景

为了解决应卡顿，分析耗时。

二、原理

Looper中的loop方法：

public static void loop() {
    ...

    for (;;) {
        ...

        // This must be in a local variable, in case a UI event sets the logger
        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);
        }

        ...
    }
}

可以看到在执行消息的时候，如果有设置logging，那么它会在消息开始与结束的时候打印出相关信息。如果主线程卡住了，就是在dispatchMessage这里卡住，所以我们可以通过计算这两条log的时间差来判断消息的执行时间。

我们可以通过这个方法来设置Printer。

Looper.getMainLooper().setMessageLogging(mainLooperPrinter);

三、源码解析

application中调用初始化：

BlockCanary.install(this, AppBlockCanaryContext()).start()

最终会执行到：

    private BlockCanary() {
        BlockCanaryInternals.setContext(BlockCanaryContext.get());
        mBlockCanaryCore = BlockCanaryInternals.getInstance();
        mBlockCanaryCore.addBlockInterceptor(BlockCanaryContext.get());
        if (!BlockCanaryContext.get().displayNotification()) {
            return;
        }
        mBlockCanaryCore.addBlockInterceptor(new DisplayService());

    }

核心就是mBlockCanaryCore = BlockCanaryInternals.getInstance();它会对BlockCanaryInternals进行初始化。

    public BlockCanaryInternals() {

        stackSampler = new StackSampler(
                Looper.getMainLooper().getThread(),
                sContext.provideDumpInterval());

        cpuSampler = new CpuSampler(sContext.provideDumpInterval());

        setMonitor(new LooperMonitor(new LooperMonitor.BlockListener() {

            @Override
            public void onBlockEvent(long realTimeStart, long realTimeEnd,
                                     long threadTimeStart, long threadTimeEnd) {
                // Get recent thread-stack entries and cpu usage
                ArrayList<String> threadStackEntries = stackSampler
                        .getThreadStackEntries(realTimeStart, realTimeEnd);
                if (!threadStackEntries.isEmpty()) {
                    BlockInfo blockInfo = BlockInfo.newInstance()
                            .setMainThreadTimeCost(realTimeStart, realTimeEnd, threadTimeStart, threadTimeEnd)
                            .setCpuBusyFlag(cpuSampler.isCpuBusy(realTimeStart, realTimeEnd))
                            .setRecentCpuRate(cpuSampler.getCpuRateInfo())
                            .setThreadStackEntries(threadStackEntries)
                            .flushString();
                    LogWriter.save(blockInfo.toString());

                    if (mInterceptorChain.size() != 0) {
                        for (BlockInterceptor interceptor : mInterceptorChain) {
                            interceptor.onBlock(getContext().provideContext(), blockInfo);
                        }
                    }
                }
            }
        }, getContext().provideBlockThreshold(), getContext().stopWhenDebugging()));

        LogWriter.cleanObsolete();
    }

stackSampler：记录栈相关信息
cpuSampler：记录CPU相关信息

LooperMonitor：继承Printer

  private void setMonitor(LooperMonitor looperPrinter) {
      monitor = looperPrinter;
  }

当我们调用BlockCanary的start方法的时候，便将其设给了Looper的printer，然后我们便可以在LooperMonitor的print方法里面去记录打印的log的时间。

    public void start() {
        if (!mMonitorStarted) {
            mMonitorStarted = true;
            Looper.getMainLooper().setMessageLogging(mBlockCanaryCore.monitor);
        }
    }

核心代码：

    @Override
    public void println(String x) {
        if (mStopWhenDebugging && Debug.isDebuggerConnected()) {
            return;
        }
        if (!mPrintingStarted) {
            mStartTimestamp = System.currentTimeMillis();
            mStartThreadTimestamp = SystemClock.currentThreadTimeMillis();
            mPrintingStarted = true;
            startDump();
        } else {
            final long endTime = System.currentTimeMillis();
            mPrintingStarted = false;
            if (isBlock(endTime)) {
                notifyBlockEvent(endTime);
            }
            stopDump();
        }
    }

在开始执行消息的时候去记录相关信息，结束消息的时候停止记录相关信息，并且判断消息执行的时间是否超过了我们设置的阈值，超过了的话便执行notifyBlockEvent(endTime);取出记录的相关消息提示用户。

说到此处，想到是不是可以用mainLooperPrinter来做更多事情呢？既然主线程都在这里，那只要parse出app包名的第一行，每次打印出来，是不是就不需要打点也能记录出用户操作路径？再者，比如想做onClick到页面创建后的耗时统计，是不是也能用这个原理呢？之后可以试试看这个思路（目前存在问题是获取线程堆栈是定时3秒取一次的，很可能一些比较快的方法操作一下子完成了没法在stacktrace里面反映出来）。

我们看一下怎么记录栈以及cpu的消息的。

    private void startDump() {
        if (null != BlockCanaryInternals.getInstance().stackSampler) {
            BlockCanaryInternals.getInstance().stackSampler.start();
        }

        if (null != BlockCanaryInternals.getInstance().cpuSampler) {
            BlockCanaryInternals.getInstance().cpuSampler.start();
        }
    }

StackSampler与CpuSampler都继承与AbstractSampler：

AbstractSampler里面的start方法：

    public void start() {
        if (mShouldSample.get()) {
            return;
        }
        mShouldSample.set(true);

        HandlerThreadFactory.getTimerThreadHandler().removeCallbacks(mRunnable);
        HandlerThreadFactory.getTimerThreadHandler().postDelayed(mRunnable,
                BlockCanaryInternals.getInstance().getSampleDelay());
    }

    private Runnable mRunnable = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            doSample();

            if (mShouldSample.get()) {
                HandlerThreadFactory.getTimerThreadHandler()
                        .postDelayed(mRunnable, mSampleInterval);
            }
        }
    };


    long getSampleDelay() {
        return (long) (BlockCanaryInternals.getContext().provideBlockThreshold() * 0.8f);
    }

它其实是开了一个子线程每隔一定的时间就去记录。

四、流程图

五、总结

BlockCanary作为一个Android组件，目前还有局限性，因为其在一个完整的监控系统中只是一个生产者，还需要对应的消费者去分析日志，比如归类排序，以便看出哪些卡慢更有修复价值，需要优先处理；又比如需要过滤机型，有些奇葩机型的问题造成的卡慢，到底要不要去修复是要斟酌的。扯远一点的话，像是埋点除了统计外，完全还能用来做链路监控，比如一个完整的流程是A -> B -> D -> E, 但是某个时间节点突然A -> B -> D后没有到达E，这时候监控平台就可以发出预警，让开发人员及时定位。很多监控方案都需要C/S两端的配合。

BlockCanary原理解析

一、背景

二、原理

三、源码解析

四、流程图

五、总结