Android Perfetto Profilers Skills 简明使用指南

本文简要介绍 GitHub android/skills 仓库中 profilers 目录下的两个 Perfetto 相关 Skill：perfetto-sql 与 perfetto-trace-analysis。重点说明它们从哪里来、分别解决什么问题、能做到什么程度，以及团队如何使用。

1. Skill 来源与定位

这两个 Skill 来自 GitHub 仓库：

text 复制代码

https://github.com/android/skills/tree/main/profilers

该目录下包含两个子 Skill：

Skill	路径	核心定位
`perfetto-sql`	`profilers/perfetto-sql`	把自然语言查询需求转换成 Perfetto SQL，并用 `trace_processor` 执行
`perfetto-trace-analysis`	`profilers/perfetto-trace-analysis`	分析 Perfetto trace，定位 Android 应用 latency、memory、jank 等问题根因

两个 Skill 都围绕 Android Perfetto trace 分析 展开。

2. 适用场景：分别用来解决什么问题

2.1 `perfetto-sql`：面向"查数据"

perfetto-sql 的作用是：

把用户的自然语言数据查询需求，转换成合法的 Perfetto SQL，并在本地 trace 文件上执行。

它适合解决"我要查某个数据"的问题，例如：

查某个 slice 出现了多少次、总耗时多少；
查某个线程在某段时间是 Running、Runnable 还是 Sleeping；
查某个 counter 的变化；
查 CPU frequency；
查 app startup 相关数据；
查 memory、thread、slice 等结构化信息。

它的重点不是直接给业务结论，而是 准确取数。

2.2 `perfetto-trace-analysis`：面向"找根因"

perfetto-trace-analysis 的作用是：

当用户提供 Perfetto trace，并提出启动慢、卡顿、jank、内存、功耗等问题时，按证据链逐步分析并定位根因。

它适合解决"为什么出问题"的问题，例如：

为什么应用启动慢；
为什么出现 jank；
为什么某段交互卡顿；
为什么内存异常；
为什么功耗偏高；
某个 trace 的主要性能瓶颈在哪里。

它会结合多个方向的分析线索：

CPU；
Graphics；
I/O；
IPC / Binder；
Memory；
Power。

它的重点是 基于证据链找根因。

3. 能力边界：能做什么、不能做什么

3.1 可以帮助我们做什么

这套 Skill 可以帮助团队做以下事情：

场景	推荐使用
明确查询某个 trace 数据	`perfetto-sql`
分析启动慢	`perfetto-trace-analysis`
分析 jank / 卡顿	`perfetto-trace-analysis`
分析线程是否真的在跑 CPU	`perfetto-sql` 或 `perfetto-trace-analysis`
分析 Binder / I/O / Lock 等等待问题	`perfetto-trace-analysis`
分析内存、LMK、swap、dmabuf 等问题	`perfetto-trace-analysis`
分析功耗、wakelock、suspend 等问题	`perfetto-trace-analysis`
生成可复核的问题分析报告	`perfetto-trace-analysis`

3.2 可以做到什么程度

这套 Skill 的目标不是"凭经验猜原因"，而是：

用 trace_processor 执行真实查询；
查询 Perfetto 标准库文档，确认表结构和字段；
通过 SQL / metrics 拿到证据；
用 scratchpad 记录 verified facts；
逐步判断线程是在运行、等 CPU、睡眠，还是被 I/O / Binder / Lock 等阻塞；
尽量沿着等待链追到 blocker；
输出可复核的分析结论。

3.3 需要注意的限制

需要注意：

如果 trace 没有采集某类数据，它不能凭空分析；
hints 只是调查线索，不是直接结论；
长 slice 不等于 CPU 忙，必须结合 thread_state 判断；
最终结论必须来自实际查询结果和证据链；
它不能替代工程判断，但可以显著提高定位效率和结论可复核性。

4. 使用方法：如何选择与提问

4.1 使用前需要准备什么

建议提供以下信息：

Perfetto trace 文件；
问题类型：启动慢 / jank / 卡顿 / 内存 / 功耗 / I/O；
目标 package name；
复现步骤；
关注时间点或时间窗口；
设备型号、系统版本、构建版本；
如果有对比样本，提供 good trace 和 bad trace。

4.2 如何选择 Skill

简单判断：

text 复制代码

如果问题是"查什么数据" → 用 perfetto-sql
如果问题是"为什么出问题" → 用 perfetto-trace-analysis

示例：

用户问题	应使用
"查一下 RenderThread 相关 slice 总耗时"	`perfetto-sql`
"查主线程在 10s~12s 之间的 thread_state"	`perfetto-sql`
"帮我分析这个 trace 为什么启动慢"	`perfetto-trace-analysis`
"这个卡顿是不是 Binder 导致的？"	`perfetto-trace-analysis`
"为什么内存涨了并触发 LMK？"	`perfetto-trace-analysis`

4.3 `perfetto-sql` 提问模板

text 复制代码

请使用 perfetto-sql 分析 trace：/path/to/xxx.perfetto-trace
查询目标：统计名称包含 RenderThread 的 slice 数量和总耗时
要求：
1. 先确认相关 schema
2. 给出最终 SQL
3. 使用 trace_processor 执行
4. 返回结果并解释

4.4 `perfetto-trace-analysis` 提问模板

text 复制代码

请使用 perfetto-trace-analysis 分析 trace：/path/to/xxx.perfetto-trace
问题：应用启动慢
目标包名：com.example.app
复现步骤：点击桌面图标后进入首页
关注区间：点击图标到首页首帧完成
希望输出：
1. 关键时间线
2. 可疑进程/线程/slice
3. thread_state 证据
4. 如果线程等待，请继续追 blocker
5. 是否存在其他主要瓶颈
6. 根因结论和优化建议
7. scratchpad 文件路径

5. 分析示例：启动慢问题如何展开

下面是使用 perfetto-trace-analysis 分析启动慢问题时，一个合理的展开方式。
scratchpad trace_processor Agent 用户 scratchpad trace_processor Agent 用户提供 trace，并说明"启动慢" 创建 xxx_analysis.md 记录证据链阅读 CPU/Graphics/IO/IPC/Memory/Power hints 运行 android_startup metrics 返回启动阶段指标查询启动 package 和启动时间窗口返回 startup 相关数据查询主线程、RenderThread 等关键线程长 slice 返回可疑 slice 查询可疑时间段 thread_state 判断线程是在 Running / Runnable / Sleeping / D-state 如果线程在等待，继续追 Binder / Lock / I/O / 其他 blocker 记录 verified facts 输出根因分析、证据链和优化建议

一个典型分析思路：

确定目标应用和启动区间

如果用户没有给 package，需要先从 startup 数据中识别候选 package。
查看高层 metrics

例如启动耗时、启动阶段、主要长耗时区间。
定位关键线程和可疑 slice

重点关注主线程、RenderThread，以及启动路径上的长 slice。
查询 thread_state，区分"运行慢"还是"等待慢"

如果是 Running，可能是 CPU 计算或执行耗时；

如果是 Runnable，可能是等 CPU 调度；

如果是 Sleeping，可能是在等锁、Binder 或其他事件；

如果是 D-state，可能与 I/O 或 kernel block 相关。
如果是等待，继续追 blocker

不能停留在"主线程卡住了"，要继续看它等的是 Binder、锁、I/O，还是其他线程/进程。
排查是否还有其他主要瓶颈

找到一个异常后，不应立即结束，需要检查是否还有独立的 CPU、I/O、Memory、Graphics 等问题。
输出结论和证据链

最终报告应包含：关键证据、时间线、可疑线程、根因判断、优化建议和 scratchpad 路径。

6. 总结：这套 Skill 的价值

perfetto-sql 和 perfetto-trace-analysis 可以理解为一套组合工具：

Skill	价值
`perfetto-sql`	帮我们可靠地从 Perfetto trace 中查数据
`perfetto-trace-analysis`	帮我们基于证据链分析性能问题根因

它们的核心意义是：

降低 Perfetto trace 分析门槛；
避免凭经验猜测；
让 SQL 查询和根因分析过程可复核；
帮助测试、QA、开发围绕同一份证据链协作；
适合用于 Android 启动慢、卡顿、jank、内存、功耗等问题定位。

一句话总结：perfetto-sql 负责"查清楚数据"，perfetto-trace-analysis 负责"基于数据和证据链找根因"。

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