你是否了解APP耗电问题？深入探索 Android 电量优化，flutter插件推荐
- 3）、最后，把电量输送给电池，而整个降压的过程中会产生热能。
分类
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1）、高压低电流快充方案：在充电过程中提升充电电压（7-20V）来提升充电功率。
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2）、低压大电流快充方案：在电压一定情况下，增加电流，通常使用并联电路的方式进行分流。
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3）、铝-石墨烯超级电池
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超高耐用性和安全性，快充充电1.1秒就能充满电。
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实验阶段。
3、寿命
通常使用充电循环次数衡量。
4、安全性
严格控制电池容量，例如 VOOC 就使用了各种安全检测技术。
5、电量和硬件
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手机耗电是通过使用相应的硬件模块来消耗电能。
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CPU、屏幕、WIFI、数据网络、GPS、音视频通话在日常耗电量中占比最大。
6、Android 耗电演进
KITKAT
批处理传感器
分批有效地收集和传递传感器事件。
Alarm 对齐
批处理在合理的相似时间内的所有应用的闹铃，以便系统仅唤醒一次。
Lollipop
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开启 Volta 项目
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Job Scheduler
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dumpsys batterystats
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Battery Historian
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修复 native fork 进程保活的 bug
Marshmallow
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省电功能
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Doze 低功耗模式
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App Standby 应用待机摸手机
Nougat
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优化省电功能
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Doze 加强版
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implicit broadcasts 显示
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混合编译
Oreo
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更多优化省电功能
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后台执行限制
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后台位置限制
P（电压管理严格限制）
应用待机分组（App Standby Bueckets）
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从应用安装开始。
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分组决定后台被限制的程度。
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不常用的应用将被限制地更加严格。
应用后台限制（Background Restrictions）
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用户开启。
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停止后台运行。
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提示用户后台耗电严重的应用，用户可选择停止它们的后台运行。
省电模式（Battery Saver）
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用户开启。
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所有应用进入待机模式。
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更加严格的后台限制，而且无视应用的 Target API。
三、电量检测方案
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对于电量的统计有一个公式，如下所示：
模块电量（mAh） = 模块电流（mA）* 模块耗时（h）
Android 系统要求 ROM 厂商必须在 /frameworks/base/core/res/res/xml/power_profile.xml 提供组件的电源配置文件。而 Android 系统的电量计算 PowerProfile 正是通过读取 power_profile.xml 的数据。
1、设置—耗电排行
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1）、直观，但没有详细数据，对解决问题帮助不大。
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2）、需要找特定场景专项测试，比如在某一个界面操作一段时间，然后来判断这个页面是否耗电。
2、使用广播监听电量变化—ACTION_BATTERY_CHANGED
获取电池电量、充电状态、电池状态等信息。
实战案例
IntentFilter filter = new IntentFilter();
filter.addAction(Intent.ACTION_BATTERY_CHANGED);
Intent intent = registerReceiver(null, filter);
LogUtils.i("battery " + intent.getIntExtra(BatteryManager.EXTRA_LEVEL, -1));
缺点
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1）、价值不大：针对手机整体的耗电量，而非单个 App。
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2）、实时性差、精度较低，被动通知。
3、dumpsys batterystats
batterystats 是 Android 5.0 提供的工具，它可以获取各个 App 的 WakeLock、CPU 时间占用等信息，同时增加了一个 Estimated power use（mAh）功能，预估耗电量。
作用
将电量测量转化为功能模块的使用时间或者次数。
adb shell dumpsys batterystats > battery.txt
在 battery.txt 搜索 ‘Estimated power use’ 关键字，下面粗略统计了各个 Uid 的总耗电量。
Estimated power use (mAh):
Capacity: 3350, Computed drain: 2767, actual drain: 3752-3853
Uid 1000: 1014 ( cpu=999 wake=1.36 radio=11.4 wifi=1.24 gps=0.435 sensor=0.808 ) Excluded from smearing
Unaccounted: 985 ( ) Including smearing: 0 ( ) Excluded from smearing
Uid 0: 416 ( cpu=157 wake=210 radio=38.8 wifi=9.51 ) Excluded from smearing
…
batterystats 所记录的电量统计数据源自于 BatteryStatsService-电量统计服务，其实现类为 BatteryStatsImpl，内部正是使用的 PowerProfile 。
BatteryStatsImpl 为每一个应用创建与之对应的 UID 来监控器系统资源的使用情况，其统计了 12 大模块的电量消耗，如下所示：
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Camera、Audio、Video
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Bluetooth、Network、Wakelock
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Sensor、Radio、Screen
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WIFI、CPU、GPS
4、Battery Historian
特点
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1）、查看自设备上次充电以来各种汇总统计信息，而且可以选择对应的 App 查看详细信息。
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2）、可视化展示指标：
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耗电比例。
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执行时间、次数。
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3）、仅适合线下使用。
安装
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1）、安装 Docker
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2）、docker – run -p:9999 gcr.io/android-battery-historian/stable:3.0 --port 9999 （需要）
导出电量信息
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1）、使用 batterystats 命令重置手机电量：adb shell dumpsys batterystats --reset
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2)、使用 batterystats 命令获取电池数据权限并开启记录全面的电量信息：adb shell dumpsys batterystats --enable full-wake-history
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3）、测试完成后，使用 bugreport 导出电量信息：
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7.0和7.0以后：adb bugreport bugreport.zip
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6.0和6.0之前:adb bugreport > bugreport.txt
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通过 historian 图形化展示结果：python historian.py -a bugreport.txt > battery.html
上传分析
- 1）、打开 http://localhost:
如果打不开，可以使用备用网站 https://bathist.ef.lc/
- 2）、上传 bugreport 文件，点 Submit 提交即可。
Battery Historian 数据分析
Hitorian V2 — 电量统计图表
Add Metrics
在 Add Metrics 中我们可以增加更多的测量项。
CPU running
如果一直处于 running，则表明电量消耗比较高。
JobScheduler
选中 Job Scheduler 的某一个工作时间片，我们可以查看具体的 发生的时间、耗时以及次数，最重要的是它统计出来了是哪一个进程在使用这个 JobScheduler。
App Selection
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1）、选择要分析电量的指定 App。
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2）、点击右边区域的 System Stats 一栏可以在下方查看各个系统组件的电量百分比消耗详情，例如 Userspace Wakelocks。
主入口处的 Switch to Bugreport Comparison
选择多个文件进行上传对比。
5、电量专项测试
1）、耗电场景测试
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复杂计算。
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音视频播放。
2）、传感器相关
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使用时长
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耗电量
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发热
3）、后台静默测试
四、耗电优化
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1、耗电优化的难点
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1）、「缺乏现场，无法复现」。
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2）、「信息不全，难以定位」。
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3）、「无法评估结果」。
在 App 开发中，经常会由于某个需求场景或 代码 bug 而导致大量耗电。
2、后台调度任务省电
思考步骤
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需要后台运行
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长时间下载：DownloadManager
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数据同步：SyncAdapter
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本地任务：JobScheduler
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特定时间执行：AlarmManager
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实时通信：推送服务
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立刻执行：Foreground Service
对于耗电优化中，我们最常用的就是 JobScheduler，下面，我们来实战一下。
Job Scheduler 实战
/**
- 开启 JobScheduler
*/
private void startJobScheduler() {
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) {
JobScheduler jobScheduler = (JobScheduler) getSystemService(Context.JOB_SCHEDULER_SERVICE);
JobInfo.Builder builder = new JobInfo.Builder(1, new ComponentName(getPackageName(), JobSchedulerService.class.getName()));
// 设置仅在 充电和WIFI 下才使用 JobScheduler 进行批量任务处理
builder.setRequiresCharging(true)
.setRequiredNetworkType(JobInfo.NETWORK_TYPE_UNMETERED);
jobScheduler.schedule(builder.build());
}
}
其中，「JobSchedulerService 就是用于进行批量任务处理的服务」，示例代码如下所示：
/**
- 用于进行批量任务处理的 JobSchedulerService
*/
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
public class JobSchedulerService extends JobService {
@Override
public boolean onStartJob(JobParameters params) {
// 此处执行在主线程
// 模拟一些处理：批量网络请求，APM日志上报
return false;
}
@Override
public boolean onStopJob(JobParameters params) {
return false;
}
}
特点
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1）、「仅支持 API 21 及之上」。
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2）、「在符合某些条件时创建执行在后台的任务」。
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3）、「把不紧急的任务放到更合适的时机批量处理」。
符合 Android 规则，手机在充电状态才去做耗电工作。示例代码如下所示：
IntentFilter ifilter = new IntentFilter(Intent.ACTION_BATTERY_CHANGED);
Intent batteryStatus = context.registerReceiver(null, ifilter);
//获取用户是否在充电的状态或者已经充满电了
int status = batteryStatus.getIntExtra(BatteryManager.EXTRA_STATUS, -1);
boolean isCharging = status == BatteryManager.BATTERY_STATUS_CHARGING || status == BatteryManager.BATTERY_STATUS_FULL;
3、电量优化套路总结
1、优化应用的后台耗电
避免后台长时间获取 WakeLock、WIFI 和蓝牙的扫描等。
2、符合系统的耗电规则
Android P 使用了 Android Vitals 监控后台耗电，其规则如下所示：
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1）、Alarm Manager wakeup 唤醒过多：当手机不在充电状态，每小时 wakeup 唤醒次数大于 10 次。
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2）、频繁使用局部唤醒锁：当手机不在充电状态，partial wake lock 持有超过1小时。
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3）、后台网络使用量过高：当手机不在充电状态而且应用在后台，每小时网络使用量超过 50MB。
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4）、后台 WiFi scans 过多：当手机不在充电状态而且应用在后台，每小时大于4次 WiFi scans。
3、CPU 时间片
「Android 手机保护 AP 和 BP 两个 CPU。AP 即 Application Processor，所有的用户界面以及 App 都是运行在 AP 上的。BP 即 Baseband Processor，手机射频都是运行在这个 CPU 上的。而一般我们所说的耗电，PowerProfile 文件里面的 CPU，指的是 AP」。
CPU 耗电通常有两种情况：
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1）、「长期频繁唤醒：原本可以仅仅在 BP 上运行，消耗 5mA 左右，但是因为唤醒，AP 就会运作，不同手机情况不一样，至少会导致 20~30 mA 左右的耗电」。
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2）、「CPU 长期高负荷：例如 App 退到后台的时候没有停止动画，或者程序有不退出的死循环等等，导致 CPU 满频、满核地跑」。
常用优化 CPU 时间片的方式有：
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1）、「获取运行过程线程 CPU 消耗，定位 CPU 占用率异常方法」。
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2）、「减少后台应用的主动运行」。
4、网络相关
通常情况下，使用 WIFI 连接网络时的功耗要低于使用移动网络的功耗。而使用移动网络传输数据，电量的消耗有以下3种状态：
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「Full power：高功率状态，移动网络连接被激活，允许设备以最大的传输速率进行操作」。
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「Low power：低功耗状态，对电量的消耗差不多是 Full power 状态下的 50%」。
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「Standby：空闲态，没有数据连接需要传输，电量消耗最少」。
因此，为了避免网络连接所带来的电量消耗，我们可以采用如下几种方案：
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1）、尽量在 WIFI 环境下进行数据传输，在使用 WIFI 传输数据时，应该尽可能增大每个包的大小（不超过 MTU），并降低发包的频率。
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2）、在蜂窝移动网络下需要对请求时机及次数控制：可以延迟执行的网络请求稍后一起发送，最好做到批量执行，尽量避免频繁的间隔网络请求，以尽量多地保持在 Radio Standby 状态。
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3）、使用 JSON 和 Protobuf 进行数据压缩，减少时间。
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4）、禁止使用轮询功能：轮询会导致网络请求一直处于被激活的状态，耗电过高。
5、定位相关
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1）、「根据场景谨慎选择定位模式：对定位准确度没那么高的场景可以选择低精度模式」。
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2）、「可以考虑网络定位代替 GPS」。
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3）、「使用后务必及时关闭，减少更新频率，例如定位开启一定时间后超过某个阈值可以执行一个兜底策略：强制关闭 GPS」。
6、界面相关
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1）、「离开界面后停止相关活动，例如关闭动画」。
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2）、「耗电操作判断前后台，如果是后台则不执行相关操作」。
7、WakeLock 相关
WakeLock 常用于后台播放音视频、录制音视频、下载文件的情况。如果没有合理使用 WakeLock，则会造成严重的耗电问题，为了避免该问题，「我们应该定期针对使用了 WakeLock 的模块进行重点排查」。
我们可以使用 adb shell dumpsys power 命令查看系统当前的耗电信息，其中我们可以看到 WakeLock 列表，它通常会以**「”mLocks.size“ 或者 ”Wake Locks：size“」** 开头。关于 WakeLock 的使用我们要着重注意以下几点：
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1）、「注意成对使用 acquire、release」。
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2）、「建议使用带参数的 acquire，避免没有及时释放而导致电量消耗过大」。
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3）、「使用 finally 确保 release 一定会被调用」。
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4）、「常亮场景使用 keepScreenOn 即可」。
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5）、「WakeLock 有一个接口 setReferenceCounted，用来设置 WakeLock 的技术机制，官方默认为计数。true 为计数，false 为不计数。所谓计数即每一个 acquire 必须对应一个 release；不计数则是无论有多少个 acquire，一个 release 就可以释放。但是问题是有的第三方 ROM 它将默认设置为了不计数，以为我们需要在调用 newWakeLock 之后再调用 setReferenceCounted 为 false」。
8、计算优化
「浮点运算比整数运算更消耗 CPU 时间片，因此耗电也会增加」。避开浮点运算的优化方法如下所示：
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1）、「除法变乘法」。
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2）、「充分利用移位」。
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3）、「在 native 层开发时，可以利用 ARM neon 指令集做并行运算，注意需要 ARM V7 及以上架构 CPU 才能支持」。
9、灭屏时停止动画
「我们可以监听灭屏以及亮屏的广播，在灭屏的时候停止 surfaceView 的动画绘制。在亮屏的时候，恢复动画的绘制」。
五、耗电监控
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以后台耗电监控为主，必须监控的模块有：
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1）、「Alarm wakeup」
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2）、「WakeLock」
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3）、「WiFi scans」
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4）、「Network」
「必须监控的现场信息有」 ：
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1）、「堆栈信息」
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2）、「是否充电」
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3）、「电量水平」
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4）、「应用前后台时间」
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5）、「CPU 状态信息」
最后，我们需要 「提炼规则，将监控内容 => 抽象成规则」。
1、Java Hook
我们可以通过代理对应的 Service 实现，完成收集 Wakelock、Alarm、GPS 的申请堆栈、释放信息、手机充电状态等等。
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示例项目
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2、电量辅助监控实战
1）、获取运行时能耗文件
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1）、adb pull /system/framework/framework-res.apk
-
2）、反编译，xml—》power_profile
2）、电量辅助监控
线下使用 epic 进行 AOP 电量辅助统计
这里我们就以 WakeLock 的监控为例，切面代码如下所示：
public static long sStartTime = 0;
@Insert(value = “acquire”)
@TargetClass(value = “com.optimize.performance.wakelock.WakeLockUtils”,scope = Scope.SELF)
public static void acquire(Context context){
trace = Log.getStackTraceString(new Throwable());
sStartTime = System.currentTimeMillis();
Origin.callVoid();
new Handler().postDelayed(new Runnable() {
@Override
public void run() {
WakeLockUtils.release();
}
},1000);
}
@Insert(value = “release”)
@TargetClass(value = “com.optimize.performance.wakelock.WakeLockUtils”,scope = Scope.SELF)
public static void release(){
LogUtils.i(“PowerManager “+(System.currentTimeMillis() - sStartTime)+”/n”+trace);
此外，我们也可以利用 epic 来监控每个线程的执行时间，超过阈值则警告，示例代码如下所示：
public static long runTime = 0;
@Insert(value = “run”)
@TargetClass(value = “java.lang.Runnable”,scope = Scope.ALL)
public void run(){
runTime = System.currentTimeMillis();
Origin.callVoid();
LogUtils.i("runTime "+(System.currentTimeMillis() - runTime));
}
3、编译插桩
「写一个基础类，然后在统一的调用接口中添加监控逻辑」。这里我们可以参考 Facebook Battery-Metrics 获取、监控数据的方式。其代码如下所示：
public class WakelockMetrics {
/**
-
获取 WakeLock
-
@param wakeLock WakeLock
-
@param timeout 超时时间
*/
public static void acquire(PowerManager.WakeLock wakeLock, long timeout) {
wakeLock.acquire(timeout);
// 监控 wakelock 相关信息
Log.e(“HOOOOOOOOK”, “–acquireWakeLock–”);