perfetto binder阻塞

时间: 2025-01-04 08:29:57 浏览: 90
### Perfetto 中 Binder 阻塞问题的原因与解决 #### 原因分析 Binder 机制作为 Android 系统中重要的 IPC (进程间通信) 方式,在高负载情况下可能会遇到阻塞现象。当观察到 Perfetto 抓取的 trace 文件中有明显的 binder 调用延迟时,通常意味着存在以下几个潜在因素: 1. **跨进程调用频率过高**:频繁发起的 binder 请求可能导致接收方处理不过来而形成积压,进而造成发送端等待响应超时[^3]。 2. **目标服务过载**:如果被调用的服务本身处于繁忙状态(例如 SurfaceFlinger 正在执行复杂渲染操作),则可能无法及时回应来自其他组件的消息请求,从而引发 binder channel 的堵塞情况。 3. **内存不足触发 Low Memory Killer**:系统资源紧张特别是 RAM 不足的情况下,Android 可能会启动 lowmemorykiller 杀死一些后台进程释放空间;这种情形下即使不是直接杀死正在运行的应用程序也可能间接影响其依赖的服务稳定性,最终反映为 binder 连接异常或迟缓[^2]。 4. **同步锁争用**:某些场景下多个线程试图同时访问共享资源并持有互斥量,这会在一定程度上阻碍了正常的 binder 数据交换过程[^1]。 #### 解决方案建议 针对上述提到的各种可能性,可以采取以下措施尝试解决问题: - 使用 `systrace` 或者更先进的 `Perfetto` 工具捕获详细的系统行为日志,通过图形化界面直观了解各个阶段的时间消耗分布状况,定位具体的瓶颈所在位置[^4]。 - 对于由高频次 IPC 导致的问题,考虑优化应用程序逻辑减少不必要的远程方法调用次数,或者采用批量提交的方式降低单次交互成本。 - 如果是因为目标服务负载过大引起,则需评估该模块的工作模式看是否存在改进余地,比如调整优先级、增加并发能力或是重构算法提高效率等手段缓解压力。 - 当怀疑是由于低内存环境造成的干扰时,除了常规意义上的提升硬件规格外还可以从软件角度出发精细化管理对象生命周期避免浪费宝贵的存储单元,并定期清理不再使用的临时文件以维持良好的工作状态。 - 关注多线程编程实践中的竞态条件预防策略,确保临界区内的代码尽可能简洁高效,必要时引入读写分离机制平衡性能需求同数据一致性之间的关系。 ```bash # 使用 atrace 捕捉特定时间段内的 binder 活动信息 adb shell atrace -z binder | adb pull /dev/stdin ./binder_trace.txt ```
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响应速度问题分析套路(以 Systrace 为主) 确认前提条件(老化,数据量、下载等)、操作步骤、问题现象,本地复现 需要明确测试标准 启动时间的起点是哪里 启动时机的终点是哪里 抓取所需的日志信息(Systrace、常规 log 等) 首先分析 Systrace,大概找出差异的点 首先查看应用耗时点,分析对比机差异,这里可以把应用启动阶段分成好几段来看,来对比分析是哪部分时间增加 Application 创建 Activity 创建 第一个 doFrame 后续内容加载 应用自己的 Message 分析应用耗时的点 是否某一段方法自身执行耗时比较久(Running 状态) –> 应用自身问题 主线程是否有大段 Running 状态,但是底下没有任何堆栈 –> 应用自身问题,加 TraceTag 或者使用 TraceView 来找到对应的代码逻辑 是否在等 Binder 耗时比较久(Sleep 状态) –> 检测 Binder 服务端,一般是 SystemServer 是否在等待子线程返回数据(Sleep 状态) –> 应用自身问题,通过查看 wakeup 信息,来找到依赖的子线程 是否在等待子进程返回数据(Sleep 状态) –> 应用自身问题,通过查看 wakeup 信息,来找到依赖的子进程或者其他进程(一般是 ContentProvider 所在的进程) 是否有大量的 Runnable –> 系统问题,查看 CPU 部分,看看是否已经跑满 是否有大量的 IO 等待(Uninterruptible Sleep | WakeKill - Block I/O) –> 检查系统是否已经低内存 RenderThread 是否执行 dequeueBuffer 和 queueBuffer 耗时 –> 查看 SurfaceFlinger 如果分析是系统的问题,则根据上面耗时的点,查看系统对应的部分,一般情况要优先查看系统是否异常,参考上面列出的的系统原因,主要看下面四个区域(Systrace) Kernel 区域 查看关键任务是否跑在了小核 –> 一般小核是 0-3(也有特例),如果启动时候的关键任务跑到了小核,执行速度也会变慢 查看频率是否没有跑满 –> 表现是核心频率没有达到最大值,比如最大值是 2.8Ghz,但是只跑到了 1.8Ghz,那么可能是有问题的 查看 CPU 使用率,是否已经跑满了 –> 表现是 CPU 区域八个核心上,任务和任务之间没有空隙 查看是否低内存 应用进程状态有大量的 Uninterruptible Sleep | WakeKill - Block I/O HeapTaskDeamon 任务执行频繁 kswapd0 任务执行频繁 SystemServer 进程区域 input 事件读取和分发是否有异常 –> 表现是 input 事件传递耗时,比较少见 binder 执行是否耗时 –> 表现是 SystemServer 对应的 Binder 执行代码逻辑耗时 binder 等 am、wm 锁是否耗时–> 表现是 SystemServer 对应的 Binder 都在等待锁,可以通过 wakeup 信息跟踪等锁情况,分析等锁是不是由于应用导致的 是否有应用频繁启动或者被杀 –> 在 Systrace 中查看 startProcess,或者查看 Event Log SurfaceFlinger 进程区域 dequeueBuffer 和 queueBuffer 是否执行耗时 –> 表现是 SurfaceFlinger 的对应的 Binder 执行 dequeueBuffer 和 queueBuffer 耗时 主线程是否执行耗时 –> 表现是 SurfaceFlinger 主线程耗时,可能是在执行其他的任务 Launcher 进程区域(冷热启动场景) Launcher 进程处理点击事件是否耗时 –> 表现在处理 input 事件耗时 Launcher 自身 pause 是否耗时 –> 表现在执行 onPause 耗时 Launcher 应用启动动画是否耗时或者卡顿 –> 表现在动画耗时或者卡顿 初步分析有怀疑的点之后 如果是系统的原因,首先需要看应用自身是否能规避,如果不能规避,则转给系统来处理 如果是应用自身的原因,可以使用 TraceView(AS 自带的 CPU Profiler)、Simple Perf 等继续查看更加详细的函数调用信息,也可以使用 TraceFix 插件,插入更多的 TraceTag 之后,重新抓取 Systrace 来对比分析 问题可能有很多个原因 首先要把影响最大的因素找出来优化,影响比较小的因素可以先忽略 有些问题需要系统的配合才能解决,这时候需要跟系统一起进行调优(比如各大 App 厂商就会有专门跟手机厂商打交道的,手机厂商会以 SDK 的形式,暴露部分系统接口给 App 来使用,比如 Oppo 、华为、Vivo 等) 有些问题影响很小或者无解,这时候需要跟测试同学沟通清楚 有些问题是重复问题或不同平台的相同,可以在 Bug 库中搜索是否有案例 帮我总结以上systrace中分析响应速度问题的过程,给我形成一个大致的思路和流程,给我讲明白

02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: ANR in com.android.bluetooth 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: PID: 30454 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: Reason: executing service com.android.bluetooth/.avrcpcontroller.BluetoothMediaBrowserService, waited 20774ms .. .... 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: ----- Output from /proc/pressure/memory ----- .. .... 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: CPU usage from 31534ms to -208ms ago (2025-02-26 01:09:19.619 to 2025-02-26 01:09:51.362): 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 128% 2501/system_server: 37% user + 90% kernel / faults: 389915 minor 61702 major 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 12% 2517/HeapTaskDaemon: 2.4% user + 9.6% kernel 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 5.1% 2860/BpfClientLib: 0% user + 5% kernel 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 4.6% 3613/binder:2501_D: 2.5% user + 2.1% kernel 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 4% 2527/android.bg: 0.4% user + 3.6% kernel 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 3.6% 2523/binder:2501_2: 1.6% user + 2% kernel .. .... .. .... 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 72% 103/kswapd0: 0% user + 72% kernel 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 32% 26571/com.android.chrome: 14% user + 18% kernel / faults: 159699 minor 17449 major 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 14% 26571/.android.chrome: 5.5% user + 9.3% kernel .. .... 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 23% 899/logd: 6.2% user + 17% kernel / faults: 7375 minor 3809 major 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 7.7% 907/logd.writer: 2.8% user + 4.8% kernel 02-26 01:09:55.133 1000 2501 1451 E ActivityManager: 3.2% 1908/logd.reader.per: 0

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