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性能分析--perfetto工具使用

news 2025/10/23 7:47:20

性能作为it行业开发的一个重要组成部分  许多人刚接触起来总是云里雾里 总觉得和代码表现的相似但是却不一致 摸不着头脑    现在让我们来清晰化

性能

一、性能的定义

性能本质上是设备或系统完成特定任务的效率与能力，核心衡量维度包括：响应速度、处理能力、稳定性、并发承载能力等。对于手机而言，性能直接决定了日常使用的流畅度（如打开 APP、切换任务）、复杂场景的表现（如大型游戏、视频剪辑）以及长期使用的耐用性（是否容易卡顿）。

二、手机性能的核心分析维度

手机性能是多硬件、软件协同作用的结果，需从关键组件和实际体验两方面综合判断，核心维度如下：

1. 核心硬件：性能的 “基础配置”

硬件是性能的核心支撑，重点关注以下组件：

  • 处理器（SoC）：手机的 “大脑”，直接决定运算速度。
    • 关键参数：芯片型号（如骁龙 8 Gen4、天玑 9300+、苹果 A18 Pro）、核心数（CPU 大核 + 小核架构，影响多任务和功耗平衡）、制程工艺（纳米数越小，如 3nm，性能更强且更省电）、GPU（图形处理单元，影响游戏、视频渲染能力）。
    • 分析方式：参考专业跑分（如安兔兔、GeekBench），但需注意 “跑分≠实际体验”，部分芯片侧重性能峰值，部分侧重功耗控制。
  • 内存（RAM）：决定多任务能力，相当于 “临时工作台”。
    • 关键参数：容量（常见 8GB、12GB、16GB，越大越能同时运行多个 APP 不杀后台）、内存类型（如 LPDDR5X 比 LPDDR5 传输速度更快，减少数据延迟）。
    • 分析方式：实际测试 “后台驻留能力”（如同时打开微信、抖音、游戏等，切换后是否需要重新加载）。
  • 存储（ROM）：影响数据读写速度，相当于 “仓库”。
    • 关键参数：容量（满足存储需求，建议至少 256GB）、存储类型（UFS 4.0 比 UFS 3.1 读写速度更快，体现在安装 APP、复制大文件、加载游戏资源的速度上）。
    • 分析方式：测试大型 APP 的安装时间、4K 视频的导出速度，或查看是否支持 “内存扩展”（需注意：软件扩展的内存性能远不如物理内存）。
  • 散热系统：制约性能释放的 “瓶颈”。
    • 关键配置：散热面积（如 VC 液冷散热的尺寸）、散热材质（铜箔、石墨烯等）。
    • 分析方式：长时间运行大型游戏（如《原神》最高画质），观察手机是否快速发热、是否出现 “降频卡顿”（帧率突然下跌）。
2. 软件优化：硬件性能的 “放大器”

同样的硬件，不同系统优化会带来差异极大的体验：

  • 操作系统：如 iOS 的闭环生态（优化更极致，流畅度和稳定性突出）、Android 的开放性（不同品牌定制 UI 差异大，如 MIUI、ColorOS 的后台管理、功耗优化）。
  • 系统功能：是否支持 “内存融合”“应用预加载”，后台管理策略是否合理（避免过度杀后台或占用过多内存）。
  • 适配性：重点 APP（如游戏、办公软件）是否针对手机型号优化，是否支持高帧率（如 120 帧）、高分辨率渲染。
3. 实际场景测试：性能的 “最终检验”

跑分只能作为参考，实际使用场景更能反映真实性能：

  • 日常流畅度：打开 / 切换 APP（如微信、淘宝、相机）的响应速度，滑动屏幕、浏览网页是否掉帧。
  • 大型游戏表现：运行《原神》《王者荣耀》等游戏，测试满画质下的帧率稳定性（可用帧率监测工具）、机身发热情况、续航消耗速度。
  • 重载任务能力：导出 4K 视频、压缩大型文件、运行专业办公软件（如 Excel 大数据表格），观察完成时间和过程是否卡顿。
  • 长期使用稳定性：手机使用 1-2 年后，是否出现明显卡顿、续航衰减过快（需结合系统更新支持情况，如是否提供长期优化补丁）。
4. 功耗与续航：性能的 “平衡项”

高性能不等于好体验，需兼顾功耗控制：

  • 重点关注 “性能功耗比”：相同负载下，功耗越低，续航越长，且不易发热。
  • 测试方式：满电状态下，混合使用（游戏 1 小时 + 视频 2 小时 + 日常社交），记录剩余电量；或持续高负载场景（如连续游戏），观察续航时长。

三、总结

分析手机性能的核心逻辑是：先看硬件基础（处理器、内存、存储、散热），再看软件优化，最终通过实际场景测试验证，同时兼顾功耗与续航的平衡。避免单纯依赖跑分。

在分析性能的时候会引入一个工具 perfetto 我们开始讲解perfetto的使用

Perfetto 是 Android 10 中引入的全新下一代平台级跟踪工具，适用于 Android、Linux 和 Chrome，是用于性能检测和跟踪分析的生产级开源项目。以下是其使用方法的详细介绍：

  • 开启设备追踪：Android 11 及以上版本默认开启 Perfetto，Android 9 和 10 需要手动开启，在非 Pixel 手机上需执行命令adb shell setprop persist.traced.enable 1。
  • 抓取跟踪文件
    • 使用命令行直接抓取：可以使用 ADB 命令捕获 Perfetto 追踪，进行系统级追踪的命令示例为adb shell perfetto --config demo --out /data/misc/perfetto-traces/trace_file，这将开始追踪并将追踪文件保存到指定位置。捕获完成后，可通过adb pull /data/misc/perfetto-traces/trace_file下载追踪文件。
    • 使用配置文件抓取：首先需要生成配置文件，配置文件可以灵活设置各种参数，如缓冲区大小、数据源、抓取持续时间等。例如：

plaintext

buffers:{size_kb:522240fill_policy:DISCARD}
data_sources:{config{name:"linux.process_stats"target_buffer:1process_stats_config{scan_all_processes_on_start:true}}
}
data_sources:{config{name:"android.log"android_log_config{log_ids:LID_DEFAULTlog_ids:LID_SYSTEM}}
}
data_sources:{config{name:"linux.sys_stats"sys_stats_config{stat_period_ms:250stat_counters:STAT_CPU_TIMESstat_counters:STAT_FORK_COUNT}}
}
data_sources:{config{name:"linux.ftrace"ftrace_config{ftrace_events:"sched/sched_switch"ftrace_events:"power/suspend_resume"// 省略部分ftrace_eventsatrace_categories:"gfx"atrace_categories:"input"// 省略部分atrace_categoriesatrace_apps:"*"}}
}
duration_ms:30000

然后将配置文件 push 到设备上，执行命令adb push perfetto.pbtxt /data/local/tmp/perfetto.pbtxt，接着在设备上执行adb shell 'cat /data/local/tmp/perfetto.pbtxt|perfetto --txt -c --o /data/misc/perfetto-traces/trace'。

Perfetto 网页版（ui.perfetto.dev）是分析追踪文件的核心工具，提供了直观的可视化界面，支持查看 CPU 调度、内存使用、进程线程活动等性能数据。以下是其详细使用教程：

一、准备工作

  1. 获取追踪文件

先通过前文提到的方法（命令行或配置文件）抓取追踪文件（通常为 .perfetto-trace 或 .pftrace 格式），保存到本地。

二、打开网页版并加载文件

  1. 访问 ui.perfetto.dev，页面初始状态如下：

  1. 加载追踪文件的两种方式：
    • 直接拖放：将本地的 .perfetto-trace 文件拖到页面中央的 “Drop a trace file here” 区域。
    • 手动上传：点击页面中的 “Upload trace file” 按钮，选择本地文件。

三、核心界面布局

加载完成后，界面分为以下几个关键区域（从上到下、从左到右）：

  1. 顶部工具栏
    • 时间范围控制：可通过拖拽时间轴滑块（底部的灰色长条）缩放 / 平移时间范围，或直接输入时间（如 0.5s 到 2.5s）。
    • 搜索框：输入进程名、线程名、事件类型（如 sched_switch）快速定位。
    • 视图切换：点击 “+” 添加新视图（如 CPU 核心、内存、日志等），或切换预设布局（如 “CPU + 进程”）。
  2. 左侧面板
    • Tracks（追踪项）：显示所有可展开的追踪类别，如 Processes（进程）、CPUs（CPU 核心）、Android Logs（系统日志）等。
      • 点击类别前的箭头可展开具体内容（如某进程的线程、某 CPU 核心的调度事件）。
      • 右键点击追踪项可选择 “Hide”（隐藏）、“Pin”（固定）或 “Filter”（过滤）。
  3. 主视图区
    • 以时间轴为横轴，展示各追踪项的活动（如线程运行状态、CPU 使用率、函数调用等）。
    • 不同颜色代表不同状态：
      • 绿色：线程处于 Running（运行）状态。
      • 灰色：线程处于 Sleeping（休眠）或 Uninterruptible（不可中断睡眠）状态。
      • 橙色 / 红色：可能代表调度延迟、锁等待等（具体需结合事件类型）。
  4. 底部时间轴
    • 显示整个追踪的时间范围，拖拽滑块可缩放至感兴趣的时间段（精确到毫秒级）。

四、常用分析操作

1. 查看 CPU 调度细节

  • 在左侧 CPUs 展开具体核心（如 CPU 0、CPU 1），主视图会显示该核心上的线程切换事件（sched_switch）。
  • 点击某一段绿色的 “运行” 块，右侧会弹出详情面板，显示：
    • 线程名、PID/TID。
    • 运行开始 / 结束时间、持续时长。
    • 切换前后的线程状态（如从 prev_comm=system_server 切换到 next_comm=my_app）。

2. 分析进程 / 线程活动

  • 在左侧 Processes 展开目标进程（如 com.example.myapp），其下的线程会按 TID 列出。
  • 观察线程的状态变化：若某线程频繁在 “运行” 和 “休眠” 间切换，可能存在调度问题；若长期处于 “阻塞” 状态，可能是锁竞争或 I/O 等待导致。
  • 右键线程追踪项，选择 “Zoom to selection” 可聚焦该线程的活动时间范围。

3. 查看系统日志与自定义事件

  • 若追踪配置包含 android.log 数据源，左侧 Android Logs 会显示系统日志（如 logcat 内容），可按日志级别（I/D/W/E）筛选。
  • 若使用了 Perfetto SDK 添加自定义事件（如 Trace.beginSection("custom_event")），在 Processes 下的对应线程中会显示橙色 / 紫色的事件块，点击可查看事件名称和持续时间。

4. 统计与筛选

  • 搜索筛选：在顶部搜索框输入关键词（如 my_app 或 sched），主视图会高亮匹配项，左侧仅显示相关追踪项。
  • 导出数据：点击顶部工具栏的 “Export”，可将当前视图数据导出为 CSV 或 JSON（用于进一步分析）。
  • 聚合统计：右键某类事件（如 sched_switch），选择 “Show summary” 可查看该事件的总次数、平均持续时间等统计信息。

五、高级技巧

  1. 对比多个追踪文件

点击顶部 “File” → “Load another trace”，可加载第二个文件，主视图会显示两个追踪的时间轴（需手动对齐时间起点），方便对比优化前后的性能差异。

  1. 使用 SQL 分析

Perfetto 支持通过 SQL 查询追踪数据（基于内部的 Trace Processor 引擎）：

    • 点击顶部 “Query” 按钮，打开 SQL 编辑器。
    • 示例：查询某进程（PID=1234）的所有线程运行时间：

sql

SELECT thread.name, SUM(dur) AS total_runtime

FROM sched_slice

WHERE utid IN (SELECT utid FROM thread WHERE pid = 1234)

GROUP BY thread.name

ORDER BY total_runtime DESC

    • 执行后会生成表格结果，支持导出。
  2. 自定义视图布局

拖拽左侧追踪项可调整顺序，右键 “Remove” 不需要的项，点击顶部 “Save layout” 可保存当前布局（下次加载文件时可复用）。

六、常见问题

  • 文件过大无法加载：若文件超过 1GB，直接上传可能卡顿，建议用 Trace Processor 本地加载后，通过网页版连接（前文已提及）。
  • 事件显示不全：检查追踪配置是否包含所需数据源（如 linux.ftrace 用于 CPU 调度，android.memory 用于内存跟踪），若缺失需重新抓取。

通过以上操作，可快速定位性能瓶颈（如 CPU 占用过高、线程阻塞、调度延迟等）。结合具体场景（如启动速度、流畅度），聚焦关键时间段和进程，能更高效地分析问题。

  • 在 Perfetto UI 中分析追踪：Perfetto 提供了基于 Web 的可视化 UI，网址为 ui.perfetto.dev。将抓取到的追踪文件（格式为.pftrace 或.json）上传到该 UI，即可通过基于网页的可视化工具浏览时间线和事件，重点分析 CPU 调度、线程执行和内存分配等性能数据。
  • 使用 Perfetto SDK 进行自定义追踪：如果需要追踪应用中的特定部分，可以使用 Perfetto SDK 来添加自定义追踪点。首先在build.gradle文件中添加依赖项implementation 'com.google.perfetto:trace:VERSION'，然后在代码中使用Trace API 来创建追踪点，例如Trace.beginSection("custom_event");和Trace.endSection();，这些追踪点会出现在 Perfetto 的追踪输出中。
  • 处理 trace 文件过大的情况：当 trace 文件大于 1G 时，直接在 Perfetto UI 中打开可能会出现内存溢出无法访问的情况。可以使用 Trace Processor 来加载 trace 文件，先下载 Trace Processor，命令为curl -LO https://get.perfetto.dev/trace_processor，然后赋予执行权限chmod +x./trace_processor，接着可以通过./trace_processor trace.perfetto-trace启动交互式 shell，或者通过./trace_processor trace.perfetto-trace --httpd启动本地 trace processor 实例，之后在 Chrome 浏览器中打开https://ui.perfetto.dev/#!/，选择 “YES, use loaded trace”，即可自动解析 trace_processor 已经加载的 pftrace 文件。

http://www.dtcms.com/a/515486.html

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