界面卡顿是哪些问题导致的？
死锁：主线程拿到锁A，需要获得锁B，而同时某个子线程拿了锁B，需要锁A，这样互相等待就造成死锁了。
抢锁：主线程需要访问DB，而此时某个子线程往DB插入大量数据。通常抢锁的体验是偶尔卡一阵子，过会就恢复了。
主线程大量IO：主线程为了方便直接写入大量数据，会导致界面卡顿。
主线程大量计算：算法不合理，导致主线程某个函数占用大量CPU。
大量的UI绘制：复杂的UI、图文混排等，带来大量的UI绘制。
针对这些原因，我们如何定位具体问题呢？
死锁一般会伴随crash，可以通过crash report来分析。
抢锁不好办，将锁等待时间打出来用处不大，我们还需要知道是谁占了锁。
大量IO可以在函数开始结束打点，讲占用时间打到日志中。
大量计算同理可以将耗时打到日志中。
大量UI绘制一般是必现，还好办；如果是偶现的话，想加日志点都没地方，因为是慢在系统函数里面。
卡顿困难点
1.不易重现。可能是特定用户的手机上才有问题，由于种种原因这个手机不能拿来调试；也有可能是特定的时机才会出问题，过后就不能重现了（例如线程抢锁）。
2.操作路径长，日志无法准确打点
对于这些界面卡顿反馈，通常我们拿用户日志作用不大，增加日志点也用处不大。只能不断重试希望能够重现出来，或者埋头代码逻辑中试图能找的蛛丝马迹。
如果可以将当时的线程捕捉下来，那么上述难题都迎刃而解了。主线程在什么函数哪一行卡住，在等什么锁，而这个锁有事被哪个子线程的哪个函数占用，有了堆栈，我们都可以知道。自然也能知道是慢在UI绘制，还是慢在我们的代码。
所以，思路就是起一个子线程，监控主线程的活动情况，如果发现有卡顿，就将堆栈dump下来。
流程图描述如下：
1. 判断标准
怎么判断主线程是不是发生了卡顿？一般来说，用户感受得到的卡顿大概有三个特征：
1.1 FPS 降低
1.2 CPU 占用率很高
1.3 主线程 Runloop 执行了很久
看起来 FPS 能够兼容后面两个特征，但是在实际操作过程中发现 FPS 不好衡量，抖动比较大。而对于抢锁或大量 IO 的情况，光有 CPU 是不行的。所以我们实际上用到的是下面两个准则：
1.1 CPU 占用超过了100%
1.2 主线程 Runloop 执行了超过2秒
2. 检测策略
为了降低检测带来的性能损耗，我们仔细设计了检测线程的策略：
内存 dump：每1秒检查一次，如果检查到主线程卡顿，就将所有线程的函数调用堆栈 dump 到内存中。
文件 dump：如果内存 dump 的堆栈跟上次捕捉到的不一样，则 dump 到文件中；否则按照斐波那契数列将检查时间递增（1，1，2，3，5，8…）直到没有遇到卡顿或卡顿堆栈不一样。这样能够避免同一个卡顿写入多个文件的情况，也能避免检测线程围着同一个卡顿空转的情况。
3. 分类方法
直接用 crash report 的分类方法是不行的，这个很好理解：最终卡在 lock 函数的卡顿，外面可能是很多不同的业务，例如可能是读取消息，可能是读取联系人，等等。卡顿监控需要仔细定义自己的分类规则。可以是从调用堆栈的最外层开始归类，或者是取中间一部分归类，或者是取最里面一部分归类。各有优缺点：
最外层归类：能够将同一入口的卡顿归类起来。缺点是层数不好定，可能外面十来层都是系统调用，也有可能第一层就是微信的函数了。
中间层归类：能够根据事先划分好的“特征值”来归类。缺点是“特征值”不好定，如果要做到自动学习生成的话，对后台分析系统要求太高了。
最内层归类：能够将同一原因的卡顿归类起来。缺点是同一分类可能包含不同的业务。
综合考虑并一一尝试之后，我们采用了最内层归类的优化版，亦即进行二级归类。
第一级按照最内倒数2层归类，这样能够将同一原因的卡顿集中起来；
第二级分类是从第一级点击进来，然后从最内层倒数4层进行归类，这样能够将同一原因的不同业务分散归类起来。
2.基于线程
最理想的方案是让UI线程“主动汇报”当前耗时的任务，听起来简单做起来不轻松。
我们可以假设这样一套机制：每隔16ms让UI线程来报道一次，如果16ms之后UI线程没来报道，那就一定是在执行某个耗时的任务。这种抽象的描述翻译成代码，可以用如下表述：
我们启动一个worker线程，worker线程每隔一小段时间（delta）ping以下主线程（发送一个NSNotification），如果主线程此时有空，必然能接收到这个通知，并pong以下（发送另一个NSNotification），如果worker线程超过delta时间没有收到pong的回复，那么可以推测UI线程必然在处理其他任务了，此时我们执行第二步操作，暂停UI线程，并打印出当前UI线程的函数调用栈。
