在 Android 应用开发中,我们需要考虑的是如何优化电量使用,让我们的 App 不会因为电量消耗过高被用户排斥,或者被其他安全应用报告,以此确保用户黏性。
开发中一直连接手机,不知道电量消耗有多快。
我们没有办法拿到每一个用户手机的组件能耗,其中不同的硬件模块使用了不同的参数,然后使用了不同的算法来进行估算。但是,具体的参数值根据手机所使用的硬件来说是不一样的。
现在一般手机的电池容量会占用内部组件将近一半的空间。
P=UI(电功率=电压 * 电流)
通常使用充电循环次数衡量。
严格控制电池容量,例如 VOOC 就使用了各种安全检测技术。
分批有效地收集和传递传感器事件。
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。
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。
获取电池电量、充电状态、电池状态等信息。
IntentFilter filter = new IntentFilter();
filter.addAction(Intent.ACTION_BATTERY_CHANGED);
Intent intent = registerReceiver(null, filter);
LogUtils.i("battery " + intent.getIntExtra(BatteryManager.EXTRA_LEVEL, -1));
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。
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:
如果打不开,可以使用备用网站 bathist
在 Add Metrics 中我们可以增加更多的测量项。
如果一直处于 running,则表明电量消耗比较高。
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。
选择多个文件进行上传对比。
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。
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。
/**
* 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;
}
}
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;
避免后台长时间获取 WakeLock、WIFI 和蓝牙的扫描等。
Android P 使用了 Android Vitals 监控后台耗电,其规则如下所示:
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:
常用优化 CPU 时间片的方式有:
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:
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:
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:
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:
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。
以后台耗电监控为主,必须监控的模块有:
必须监控的现场信息有 :
最后,我们需要 提炼规则,将监控内容 => 抽象成规则。
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。
示例项目
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));
}
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--");
Log.e("HOOOOOOOOK", Utils.getStackTrace());
// 使用 Battery-Metrics 库统计其它维度的电量信息
}
/**
* 释放 WakeLock
*
* @param wakeLock WakeLock
*/
public static void release(PowerManager.WakeLock wakeLock) {
wakeLock.release();
Log.e("HOOOOOOOOK", "--releaseWakeLock--");
Log.e("HOOOOOOOOK", Utils.getStackTrace());
// 使用 Battery-Metrics 库统计其它维度的电量信息
}
}
Gradle 耗电量统计插件中 BatteryCreateMethodVisitor 的核心实现代码如下所示:
@Override
public void visitMethodInsn(int opcode, String owner, String name, String descriptor, boolean isInterface) {
// 监控 Wakelock
String monitorClass = "com/ss/android/ugc/bytex/example/battery_monitor/WakelockMetrics";
if (!monitorClass.equals(className)
&& "android/os/PowerManager$WakeLock".equals(owner)
&& opcode == Opcodes.INVOKEVIRTUAL
&& "acquire".equals(name)) {
mv.visitMethodInsn(
Opcodes.INVOKESTATIC,
monitorClass,
name,
"(Landroid/os/PowerManager$WakeLock;J)V",
isInterface
);
return;
}
if (!monitorClass.equals(className)
&& "android/os/PowerManager$WakeLock".equals(owner)
&& opcode == Opcodes.INVOKEVIRTUAL
&& "release".equals(name)) {
mv.visitMethodInsn(
Opcodes.INVOKESTATIC,
monitorClass,
name,
"(Landroid/os/PowerManager$WakeLock;)V",
isInterface
);
return;
}
// 监控 Gps
monitorClass = "com/ss/android/ugc/bytex/example/battery_monitor/GpsMetrics";
if (!monitorClass.equals(className)
&& "android/location/LocationManager".equals(owner)
&& opcode == Opcodes.INVOKEVIRTUAL
&& "requestLocationUpdates".equals(name)) {
mv.visitMethodInsn(
Opcodes.INVOKESTATIC,
monitorClass,
name,
"(Landroid/location/LocationManager;Ljava/lang/String;JFLandroid/location/LocationListener;)V",
isInterface
);
return;
}
if (!monitorClass.equals(className)
&& "android/location/LocationManager".equals(owner)
&& opcode == Opcodes.INVOKEVIRTUAL
&& "removeUpdates".equals(name)) {
mv.visitMethodInsn(
Opcodes.INVOKESTATIC,
monitorClass,
name,
"(Landroid/location/LocationManager;Landroid/location/LocationListener;)V",
isInterface
);
return;
}
// 监控 Alarm Service
monitorClass = "com/ss/android/ugc/bytex/example/battery_monitor/AlarmMetrics";
if (!monitorClass.equals(className)
&& "android/app/AlarmManager".equals(owner)
&& opcode == Opcodes.INVOKEVIRTUAL
&& "set".equals(name)) {
mv.visitMethodInsn(
Opcodes.INVOKESTATIC,
monitorClass,
name,
"(Landroid/app/AlarmManager;IJLandroid/app/PendingIntent;)V",
isInterface
);
return;
}
if (!monitorClass.equals(className)
&& "android/app/AlarmManager".equals(owner)
&& opcode == Opcodes.INVOKEVIRTUAL
&& "cancel".equals(name)) {
mv.visitMethodInsn(
Opcodes.INVOKESTATIC,
monitorClass,
name,
"(Landroid/app/AlarmManager;Landroid/app/PendingIntent;)V",
isInterface
);
return;
}
super.visitMethodInsn(opcode, owner, name, descriptor, isInterface);
}
系统的代码插桩方案无法替换。
电量相关的测试相对来说难度较大,因为 App 在具体手机上的耗电量无法准确统计,每一个手机所使用的硬件不一样,那么它相应的功耗就不一样。而且这个功耗值我们只能在线下通过导出手机的 power_profile.xml 文件拿到。
由于我们无法获取准确的耗电量,所以我们只能增加多个维度来辅助判断 App 是否耗电。
最后,我们可以分场景各个突破。
关于电量测试,我们可以针对各个功能场景进行针对性的专项测试。操作一段时间后,我们可以在手机设置—电量消耗里面,利用其数据作为判断依据。这样虽然直观,但精确度不行。
介绍 Battery Historian:
因为我们不能在线上统计出 App 的电量消耗,因此需要在尽量保证 App 在正常使用下的耗电。对此我们采取了一系列的电量优化措施:
根据场景谨慎地选择传感器使用的模式,比如说在使用 GPS 的时候一般要避免使用高精度的模式,或者是尽量复用上一次的定位结果。
我们在实际项目中使用 WakeLock 有几个注意事项,第一,acquire、release 要成对地释放,第二,尽量使用 acquire 的超时方法来设置超时时间,避免因为异常情况从而导致 WakeLock 而无法释放的情况,第三,关于 WakeLock 的释放一定要写在 try-catch-finally 的 finally 当中,保证 WakeLock 在异常情况下的释放。
JobScheduler 可以允许开发者在符合某些条件下创造执行在后台的任务,我们可以设置执行一些耗电操作的场景,比如说 处于 WIFI 状态下同时连接电源 的情况下。同时,要注意用户在离开界面后,要避免耗电的操作,比如说停止播放动画。通过这些操作,我们的 App 就不会比之前耗电了。
对于电量优化来说,最重要的就是 建立监控与自动化报警的一整套体系,只有发现了耗电的问题所在,才能使用针对性的解决措施。
转载:https://juejin.cn/post/6844904195523346439