在这样一个注重用户体验的时代,APM
技术快速发展,国内更是百花齐放,最近对各个公司的 APM
产品有一个调研,并在此基础上进行了自己的实践。这里就从 iOS 的角度出发,谈谈自己对移动端 APM 的技术上的理解,并提供相对应的实例。
何为 APM
APM
的全称是Application performance management
,即应用性能管理,通过对应用的可靠性、稳定性等方面的监控,进而达到可以快速修复问题、提高用户体验的目的。
国内各大公司都有自己的一套监控体系,这个系统可能是自己研发,也可能是第三方提供,当然对于这个数据为王的时代,很多有实力的公司倾向于自主研发,掌握核心数据。比较有代表性的 APM 产品有:听云、阿里百川、腾讯 bugly、NewRelic、OneAPM、网易云捕等
说到监控,那么指标是我们所关注的呢?如下所示
- 网络请求:成功率、状态码、流量、网络响应时间、HTTP与HTTPS的 DNS 解析、TCP握手、SSL握手(HTTP除外)、首包时间等时间
- 界面卡顿、卡顿堆栈
- 崩溃率、崩溃堆栈
- Abort 率:也就是由于内存过高的等原因,被系统杀死的情况
- 交互监控:页面加载时间、页面的交互痕迹
- 维度信息:地域、运营商、网络接入方式、操作系统、应用版本等
- 其他:内存、帧率、CPU使用率、启动时间、电量等
聊聊原理
卡顿检测
当应用发生卡顿的时候,一般会伴随着掉帧,所以帧率是最容易想到的指标来判断卡顿。对于线下的测试环境,我们可以使用帧率来对开发做一些提示,告诉他们可能发生了卡顿。但是帧率不稳定性较高,所以一般会采取另一种方式来做卡顿检测。那就是Runloop,对于细节可以查看 Runloop
源码,会发现对于事件的处理主要就是在kCFRunLoopBeforeSources
和kCFRunLoopBeforeWaiting
状态之间,还有kCFRunLoopAfterWaiting
之后。那我们就可以对两个状态进行监控,如果消耗时间太久,就代表着卡顿的发生。
上图摘自阿里百川,如图所示,我们会对卡顿次数做一个判断,如果次数为1,但时间超时,则为单次耗时较长的卡顿,如果次数到达阀值,则证明是连续短时间卡顿。
当卡顿发生之后,我们为了定位,会收集当时的一个堆栈情况,在此你可以使用 PLCrashReporter
来做,也可以自己研发一个堆栈收集库(可参考这里来做)
对于实例,网上已经有很多开源的项目,你可以参考这个
崩溃检测
对于崩溃的情况,一般是由 Mach
异常或 Objective-C
异常(NSException)引起的。我们可以针对这两种情况抓取对应的 Crash
事件。
Mach 异常捕获
如果想要做mach
异常捕获,需要注册一个异常端口,这个异常端口会对当前任务的所有线程有效,如果想要针对单个线程,可以通过 thread_set_exception_ports
注册自己的异常端口,发生异常时,首先会将异常抛给线程的异常端口,然后尝试抛给任务的异常端口,当我们捕获异常时,就可以做一些自己的工作,比如,当前堆栈收集等。
对于如何注册一个异常端口,这里有示意图和 PLCrashReporter 可以参考
Unix 信号捕获
对于Mach 异常,操作系统会将其转换为对应的 Unix信号,所以如果你对Mach
不熟悉的话,也可以通过注册signalHandler
的方式来做信号异常。对于实例,你可以参考这里
signal(SIGHUP, signalHandler);
signal(SIGINT, signalHandler);
signal(SIGQUIT, signalHandler);
signal(SIGABRT, signalHandler);
signal(SIGILL, signalHandler);
signal(SIGSEGV, signalHandler);
signal(SIGFPE, signalHandler);
signal(SIGBUS, signalHandler);
signal(SIGPIPE, signalHandler);
NSException 捕获
对于NSException
异常,也比较容易处理,通过注册NSUncaughtExceptionHandler
捕获异常信息即可,将拿到的NSException
细节写入Crash
日志,上传到后台做数据分析
// register the uncaught exception handler
NSSetUncaughtExceptionHandler(&handler);
Abort 率检测
目前对于内存过高被杀死的情况是没有办法直接统计的,一般通过排除法来做百分比的统计,原理如下
- 程序启动,设置标志位
- 程序正常退出,清楚标志
- 程序
Crash
,清楚标志 - 程序电量过低导致关机,这个也没办法直接监控,可以加入电量检测来辅助判断
- 第二次启动,标志位如果存在,则代表
Abort
一次,上传后台做统计
交互监控
对于页面的加载时间,这个比较容易实现,直接通过Runtime hook
对应的生命周期方法即可,比如 viewDidLoad
、viewWillAppear
等
对于用户的交互痕迹,比如点击了那个按钮、跳转到了那个页面,这些信息偏于用户行为的收集,我们也独立研发了一个无埋点的SDK,专门来做用户行为数据的收集与分析,核心也是基于 hook AOP
的思想。细节可以参考我同事的作品
网络监控
对于成功率、状态码、流量,以及网络的响应时间之类的,我们可以主要可以通过两种方式来做
- 针对
URLConnection
、CFNetwork
、NSURLSession
三种网络做Hook
,hook
的具体技术可以是method swizzle
也可以是Proxy
、Fishhook
之类的 - 也可以使用
NSURLProtocol
对网络请求的拦截,进而得到流量、响应时间等信息,但是NSURLProtocol
有自己的局限,比如NSURLProtocol
只能拦截NSURLSession
,NSURLConnection
以及UIWebView
,但是对于CFNetwork
则无能为力
对于第一种方式可以Hook
哪些方法的,可以参考这个图
对于 HTTP与HTTPS 的 DNS 解析、TCP握手、SSL握手(HTTP除外)、首包时间等时间的统计,稍有难度
但是,因为我们所使用的URLConnection
、CFNetwork
、NSURLSession
底层都是 BSDSocket
,所以可以尝试在socket
上动手脚来实现效果,类似于通过ViewController
的生命周期方法来统计页面加载时间的做法,我们Hook socket
相关的方法来做,比如通过hook
socket
连接时的 connect
方法,拿到tcp
握手的起始时间,通过hook
SSLHandshake
方法,在SSLHandshake
执行的时候拿到 SSL
握手的起始时间等。目前听云已经提供了 HTTP
的分段时间查询功能,大家去体验下
int connect(int, const struct sockaddr *, socklen_t) __DARWIN_ALIAS_C(connect);
OSStatus SSLHandshake(SSLContextRef ctx)
但是对于 iOS 9 Apple 加入 ATS 新特性,并要求开发者使用 HTTPS,我在 iOS9、10上对 HTTPS 网络请求Hook socket
方法时候,有一些方法hook
失效,猜想应该是Apple 进行了加固、加密,导致一些系统方法没办法hook
,所以在 iOS9、10 上无法通过socket
来取得HTTPS
网络的分段时间(纠正:fishhook 无法 hook socket 的原因:https://github.com/facebook/fishhook/issues/40)
不过apple
在 iOS 10 推出一个API
,可以在 iOS10 版本以上进行网络信息的收集
- (void)URLSession:(NSURLSession *)session task:(NSURLSessionTask *)task didFinishCollectingMetrics:(NSURLSessionTaskMetrics *)metrics
打印结果如下
(Fetch Start) 2017-02-24 09:03:06 +0000
(Domain Lookup Start) 2017-02-24 09:03:06 +0000
(Domain Lookup End) 2017-02-24 09:03:06 +0000
(Connect Start) 2017-02-24 09:03:14 +0000
(Secure Connection Start) 2017-02-24 09:03:14 +0000
(Secure Connection End) 2017-02-24 09:03:16 +0000
(Connect End) 2017-02-24 09:03:16 +0000
(Request Start) 2017-02-24 09:03:16 +0000
(Request End) 2017-02-24 09:03:16 +0000
(Response Start) 2017-02-24 09:03:16 +0000
(Response End) 2017-02-24 09:03:16 +0000
当然,对于网络各层次的时间获取,如果你有好的方案,希望您可以留言告知。同时对于一些维度信息和内存等基础指标,很容易获取,这里就不细谈了
大礼包
在调研和学习APM技术的过程中,发现了很多优秀的博客,所以在此推荐给大家,有需要的可以自取