实现思路
在开始之前，我们先思考一下，界面卡顿是由哪些原因导致的？

1.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，这样相互等待就死锁了。
2.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。
3.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。
4.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。
5.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，我们可以怎么定位问题呢？
1.死锁一般会伴随 crash，可以通过 crash report 来分析。
2.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。
3.大量 IO 可以在函数开始结束打点，将占用时间打到日志中。
4.大量计算同理可以将耗时打到日志中。
5.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。

如果可以将当时的线程堆栈捕捉下来，那么上述难题都迎刃而解。主线程在什么函数哪一行卡住，在等什么锁，而这个锁又是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。

技术实现

1需要解决的问题

原理一旦讲出来，好像也不复杂。魔鬼都是隐藏在细节中，效果好不好，完全由实现细节决定。具体到卡顿检测，有几个问题需要仔细处理：
怎么知道主线程发生了卡顿？
子线程以什么样的策略和频率来检测主线程？这个是要发布到现网的，如果处理不好，带来明显的性能损耗（尤其是电量），就不能接受了。
堆栈上报了上来怎么分类？直接用 crash report 的分类不适合。
卡顿 dump 下来的堆栈会有多频繁？数据量会有多大？
全量上报还是抽样上报？怎么在问题跟进与节省流量直接平衡？

2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：

FPS 降低
CPU 占用率很高
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：

CPU 占用超过了100%
主线程 Runloop 执行了超过2秒

3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。

4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。