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1. 项目概述：为什么我们需要systrace与perfetto？

在Android应用和系统性能优化的战场上，性能问题往往像幽灵一样难以捉摸。应用启动慢了一拍，列表滑动偶尔掉帧，或者后台服务莫名耗电，这些现象背后是CPU调度、图形渲染、锁竞争、IO阻塞等一系列复杂系统行为的综合结果。作为一名开发者，如果只盯着自己应用的代码，无异于盲人摸象。你需要一双能透视整个Android系统运行状态的“眼睛”，这就是systrace和它的继任者perfetto。

简单来说，systrace和perfetto是Android平台最核心的系统级性能剖析工具。它们不是用来分析某个函数耗时的Profiler，而是记录系统在特定时间段内发生的所有关键事件，并将这些事件以时间线的形式可视化出来。你可以看到每个CPU核心上正在运行哪个线程、线程在等待什么锁、SurfaceFlinger何时进行合成、Binder调用了多久、甚至电量管理模块何时进入了休眠状态。通过这张宏观的“交响乐谱”，你能精准定位出是哪个“乐手”（进程/线程）在哪个“小节”（时间点）出了问题，导致整场“演出”（用户体验）卡顿。

atrace是systrace数据采集的命令行前端，而perfetto则是Google推出的新一代、功能更强大的全平台跟踪解决方案，正在逐步取代传统的systrace。掌握它们，意味着你拿到了从系统层面根治性能顽疾的“手术刀”。无论是应用开发、系统框架开发，还是驱动调试，这都是不可或缺的硬核技能。

2. 工具选型解析：atrace(systrace) 与 perfetto 的定位与抉择

在开始动手之前，我们必须理清atrace（代表systrace）和perfetto的关系与区别，这决定了你后续工作流的选择。很多人会混淆，这里彻底讲明白。

2.1 atrace 与 systrace 的关系

首先明确一个概念：我们常说的“抓取systrace”，这个动作通常是通过atrace命令来完成的。atrace是Android系统中的一个命令行工具，它的作用是启用和配置内核及系统服务的跟踪点（tracepoints），并将跟踪数据写入缓冲区。

而systrace.py是一个Python脚本（位于Android SDK的platform-tools/systrace目录下），它实际上是一个封装好的自动化脚本。它的工作流程是：

1. 通过ADB连接设备。
2. 在设备上执行atrace命令，并指定要抓取的类别（如gfx,view,sched）。
3. 将atrace输出的原始数据流抓取到本地。
4. 调用python的trace2html模块，将原始数据转换为可视化的HTML网页。

所以，atrace是底层的数据采集器，systrace是包含采集、转换、可视化的一整套前端工具链。我们说的“使用systrace”，默认指的就是使用systrace.py这个脚本。

2.2 perfetto 的革新与优势

Perfetto是Google在Android 10（API 29）中正式引入，并逐渐成为Android 11+推荐使用的下一代系统跟踪框架。它并非systrace的简单升级，而是一个全新的、更强大的体系。

核心优势对比：

> 注意：从Android 12开始，systrace脚本底层实际上已经调用perfetto来捕获ftrace数据了。但为了兼容性和操作习惯，systrace.py这个入口依然保留。

如何选择？

• 新手入门、快速抓取：从systrace.py开始，语法简单，上手快，能满足大部分UI性能分析（如卡顿、掉帧）的需求。
• 深度分析、复杂场景：必须使用perfetto。例如需要分析内存增长、跟踪native代码、进行长时间功耗记录、或者需要复杂的触发条件时。
• Android 11+ 设备：强烈建议直接学习并使用perfetto，这是未来的方向。

3. 环境准备与基础配置

工欲善其事，必先利其器。无论使用哪种工具，都需要准备好基础环境。

3.1 开发机环境准备

1. 安装Python：systrace.py是一个Python 2.7/3.x脚本，确保你的开发机（Windows/Mac/Linux）已安装Python，并已添加到环境变量PATH中。
2. 安装Android SDK Platform-Tools：这是必须的，因为它包含了ADB（Android Debug Bridge）和systrace脚本。如果你使用Android Studio，它通常已自动安装。你也可以从 Android开发者官网 单独下载。 将platform-tools目录的路径添加到系统的PATH环境变量中，以便在终端中直接使用adb和systrace.py命令。
3. 安装Chrome浏览器：用于可视化systrace生成的HTML文件（chrome://tracing）。Perfetto UI也推荐使用Chrome打开。

3.2 设备端配置

跟踪功能需要设备端的支持，并且通常需要开启开发者选项和USB调试。

1. 启用开发者选项：在设备的“设置”->“关于手机”中，连续点击“版本号”7次。
2. 开启USB调试：进入“设置”->“系统”->“开发者选项”，找到“USB调试”并开启。
3. 可选的设备端设置（针对非Root设备）：
   • 对于systrace：在“开发者选项”中，找到“监控”或“调试”类别，确保“启用跟踪”或类似的选项是开启的。有些厂商设备可能需要额外开启“GPU渲染模式分析”等。
   • 对于perfetto：Perfetto服务（traced）在Android 9+上默认运行。为了允许非Root的ADB连接进行跟踪，你需要开启一个额外的开关：

     adb shell setprop persist.traced.enable 1

     执行后重启设备。这个设置允许通过ADB使用perfetto。

> 重要提示：在生产环境或用户设备上抓取trace，尤其是长时间抓取，可能会涉及隐私和性能问题。务必在测试设备上进行，并告知相关方。

3.3 连接与验证

使用USB线连接设备和开发机，在终端执行：

adb devices

如果看到设备序列号后面显示device，则表示连接成功。这是所有后续操作的基础。

4. 使用 atrace 和 systrace.py 进行跟踪

这是最经典、最常用的快速抓取方式，特别适合分析动画、列表滑动、应用启动等场景的卡顿。

4.1 systrace.py 命令行实战

systrace.py命令的基本语法如下：

python systrace.py [options] [categories...]

它位于android-sdk/platform-tools/systrace/目录下。为了方便，我们可以进入该目录执行，或将此目录加入PATH。

一个最常用的抓取UI性能trace的命令示例：

cd /path/to/android-sdk/platform-tools/systrace python systrace.py -t 5 -o my_trace.html gfx view sched freq idle am wm

让我们拆解这个命令：

• -t 5：指定跟踪时间为5秒。你需要在命令执行后，立即在设备上操作你想分析的应用（例如快速滑动列表）。5秒后，trace会自动停止并生成文件。
• -o my_trace.html：指定输出文件名为my_trace.html。
• gfx view sched freq idle am wm：这是跟踪类别（categories），决定了采集哪些系统事件。这是命令的核心。
  • gfx：图形相关事件，包括SurfaceFlinger、VSYNC、应用UI线程的绘制等。分析卡顿必选。
  • view：View系统事件，如measure、layout、draw。
  • sched：CPU调度信息。必选，可以看到每个线程在哪个CPU核心上运行、何时被切换出去。
  • freq：CPU频率变化。
  • idle：CPU空闲状态。
  • am：Activity Manager事件，如Activity启动、生命周期。
  • wm：Window Manager事件。

执行流程：

1. 在终端输入上述命令并回车。
2. 终端会显示Starting tracing (5 seconds)，并开始倒计时。
3. 立即切换到你的测试设备，开始执行你想要分析的操作（例如，从桌面点击应用图标启动，或者在一个列表页面疯狂滑动）。
4. 倒计时结束，终端显示Tracing completed. Collecting output...，最后是Output written to: my_trace.html。
5. 用Chrome浏览器打开my_trace.html文件。

4.2 关键类别（Categories）详解

选择正确的类别组合至关重要。抓取过多类别会导致文件巨大、加载缓慢；抓取过少可能会遗漏关键信息。

核心必备类别：

• sched：CPU调度。没有它，你无法分析线程是否因为锁或IO而阻塞，也无法看到CPU利用率。这是分析任何性能问题的基石。
• gfx：图形系统。包含VSYNC信号、SurfaceFlinger合成、应用渲染线程等。分析掉帧、卡顿的利器。
• view：Android View系统。可以看到performTraversals（即measure/layout/draw）的执行情况。

常用扩展类别：

• am/wm：分析应用启动速度、页面跳转时非常有用。
• input：跟踪触摸、按键等输入事件的处理流程。
• freq/idle：分析功耗和热问题时，看CPU是否降频或进入深度休眠。
• binder_driver：查看Binder IPC调用，分析跨进程通信延迟。
• disk/mmc：分析IO读写性能问题。

查看所有可用类别：

python systrace.py -l

这个命令会列出当前连接设备支持的所有跟踪类别。不同设备、不同系统版本支持的类别可能不同。

4.3 atrace 命令直接使用

systrace.py底层调用了atrace。你也可以直接使用adb shell atrace命令，这在一些自动化脚本或需要更精细控制时有用。

基本用法：

adb shell atrace -t 5 -c -o /data/local/tmp/trace_output gfx view sched

• -c：在跟踪结束后清空（清除）缓冲区。
• -o：指定设备上的输出文件路径。

抓取完成后，你需要将文件拉取到本地，并使用systrace.py或perfettoUI进行转换和查看。

adb pull /data/local/tmp/trace_output . python systrace.py --from-file=trace_output -o my_trace.html

> 实操心得：直接使用atrace命令的一个好处是，你可以编写脚本，在应用执行特定操作时（通过am命令启动Activity等）自动开始和结束跟踪，实现自动化性能测试。

5. 使用 perfetto 进行高级跟踪

Perfetto提供了两种主要的使用方式：通过命令行工具（perfetto）和通过Web UI（ui.perfetto.dev）进行配置和抓取。这里我们重点介绍更强大、更推荐的后一种方式。

5.1 通过 Perfetto Web UI 抓取 Trace

这是最简单直观的方式，无需记忆复杂命令。

1. 打开Web UI：在Chrome中访问 https://ui.perfetto.dev 。
2. 录制新Trace：点击左侧边栏的**“Record new trace”**。
3. 连接设备：在“Recording settings”页面，确保你的设备通过USB连接，并在“Android devices”下拉框中被识别。如果未发现，检查adb devices和persist.traced.enable属性。
4. 配置Trace参数：
   • Recording mode：选择“Stop when full”或“Long trace”。前者适用于短时间抓取（类似systrace），后者用于长时间记录（数据会滚动保存到文件）。
   • Max duration/Buffer size：设置最大时长和内存缓冲区大小。对于短时间分析，5-10秒，缓冲区256MB通常足够。
   • Probes (数据源)：这是核心配置区。你可以按需勾选：
     • atrace：勾选这个，并在下方展开“Android apps & svcs”，选择你需要atrace类别（如gfx,view,sched），这相当于systrace的功能。
     • ftrace：更底层的Linux内核跟踪，可以勾选sched/sched_switch（线程切换）等事件。
     • Java heap graphs：抓取Java堆内存分配信息，用于内存分析。
     • Memory snapshots：捕获native内存快照。
     • Power：电源管理相关事件。
     • Logcat：同时抓取系统日志，便于交叉分析。
5. 开始录制：点击右上角的“Start recording”按钮。
6. 操作设备：像使用systrace一样，立即在设备上进行你想要分析的操作。
7. 停止并下载：操作完成后，回到Web UI点击“Stop”。Perfetto会自动处理数据并下载一个.perfetto-trace或.pftrace文件。
8. 分析：下载完成后，该文件会自动在同一个Web UI中打开，你可以开始进行分析。

5.2 使用 perfetto 命令行工具

对于自动化集成或在无图形界面的环境中，命令行工具是必须的。你需要获取perfetto可执行文件，它通常包含在Android SDK的platform-tools目录下，或者可以从 Perfetto GitHub 源码编译。

步骤：

1. 准备配置文件：Perfetto的强大之处在于其基于protobuf的配置文件（trace_config.pb或文本格式的trace_config.textproto）。你可以从Web UI导出配置，或手动编写。 一个简单的文本格式配置文件示例 (config.textproto)：

   duration_ms: 5000 buffers: { size_kb: 32768 fill_policy: DISCARD } data_sources: { config { name: "linux.ftrace" ftrace_config { ftrace_events: "sched/sched_switch" ftrace_events: "sched/sched_wakeup" ftrace_events: "irq/irq_handler_entry" } } } data_sources: { config { name: "android.systrace" systrace_config { trace_categories: "gfx" trace_categories: "view" trace_categories: "sched" } } }

   这个配置抓取5秒的trace，包含ftrace的调度事件和atrace的gfx/view/sched事件。

2. 执行抓取命令：

   adb push config.textproto /data/local/tmp/ adb shell perfetto -c /data/local/tmp/config.textproto -o /data/local/tmp/trace.pftrace

   或者，更简单的一行命令（通过--txt指定文本配置）：

   adb shell 'echo -e "duration_ms: 5000\nbuffers { size_kb: 32768 }\ndata_sources { config { name: \"android.systrace\" systrace_config { trace_categories: \"gfx view sched\" } } }" | perfetto -c - --txt -o /data/local/tmp/trace.pftrace'

3. 拉取Trace文件：

   adb pull /data/local/tmp/trace.pftrace .

   用Perfetto UI打开这个.pftrace文件进行分析。

> 注意事项：命令行方式需要你对protobuf配置有一定了解。建议先从Web UI配置并导出配置文件，然后基于导出的文件进行修改，这样学习成本最低。

6. Trace文件分析与解读实战

抓取到trace文件（.html或.pftrace）只是第一步，更重要的是从中读出问题。这里以Perfetto UI为主进行讲解，其功能远超旧的Chrome Tracing。

6.1 Perfetto UI 核心界面与操作

打开trace文件后，你会看到如下主要区域：

1. 时间线概览区（Overview）：顶部，显示整个trace的时间范围，可以缩放和拖拽。
2. 轨道区（Tracks）：主体部分，每个水平行是一个“轨道”，展示一个实体（如CPU、进程、线程、计数器）随时间的变化。
   • CPU轨道：显示每个CPU核心的使用情况，不同颜色代表不同的进程/线程。
   • 进程/线程轨道：显示每个线程的状态（运行Running、可运行Runnable、休眠Sleeping、不可中断休眠Uninterruptible Sleep等）。这是分析卡顿最关键的区域。
   • 计数器轨道：如CPU频率、内存用量、帧率（SurfaceFlinger）等。
   • 事件轨道：显示特定事件，如VSYNC、Binder事务等。
3. 工具栏：提供选择（S）、移动（M）、时间选择（T）、测量（I）等工具。
4. 查询框（Query (SQL)）：Perfetto最强大的功能之一，允许你用SQL查询trace数据。例如，查询所有耗时超过5ms的Binder事务。

基本操作技巧：

• 缩放：鼠标滚轮，或使用W（放大）、S（缩小）键。
• 移动：按住Shift+鼠标拖拽，或使用A（左移）、D（右移）键。
• 选择与测量：按I键进入测量模式，在时间线上拖动可以测量两点间的时间差。
• 查看详情：点击任何一段色块或事件，下方会弹出详情面板（Current Selection），显示该事件的名称、耗时、参数等信息。

6.2 定位卡顿的通用分析流程

假设我们遇到了列表滑动卡顿的问题，分析流程如下：

1. 定位卡顿时间点：在轨道区上方的时间线上，找到帧率计数器（FPS）突然下降或出现断层的区域，用I键框选这个区域，放大查看。
2. 观察UI线程状态：找到你的应用进程（如com.example.myapp），展开它，找到主线程（通常是main或包名同名的线程）。在卡顿时间段内，观察主线程的状态条。
   • 如果主线程长时间是Running（绿色）：说明CPU正在密集执行你的代码。你需要点击该绿色块，查看详情面板中的“Stack Trace”（如果抓取时启用了应用层符号）。这能告诉你具体是哪个函数/方法耗时最长。
   • 如果主线程长时间是Runnable（蓝色）或Sleeping（灰色）：说明它准备好了但没被CPU执行，或者在等待（如锁、IO）。这是典型的线程调度问题。
3. 分析CPU调度：立刻去看对应时间点的CPU轨道。
   • 如果所有CPU核心都处于繁忙状态（绿色块密集），且运行着其他进程的线程，说明系统整体负载高，你的应用线程抢不到CPU时间片。这可能是因为后台有大量任务。
   • 如果CPU有闲置（空白），但你的主线程仍是蓝色（Runnable），这非常反常，可能遇到了优先级反转或CPU频率限制（thermal throttling）。此时可以查看freq和idle轨道确认。
4. 检查锁竞争：如果主线程状态显示为Uninterruptible Sleep (D)，这通常意味着它在等待IO。但如果是在等待锁，在sched和lock事件中会有体现。Perfetto的“Slices”轨道可能会显示MonitorWait等锁事件。
5. 检查渲染流水线：展开SurfaceFlinger进程和你的应用RenderThread。
   • 查看VSYNC信号（vsync_*）是否规律。如果VSYNC间隔不稳定，可能是底层显示问题。
   • 查看应用RenderThread的DrawFrame切片。如果两个DrawFrame之间的间隔远大于16.6ms（60Hz），说明渲染一帧的时间过长。
   • 查看SurfaceFlinger的Composition切片。如果合成耗时过长，可能是图层太多或过于复杂。

6.3 使用SQL查询进行深度挖掘

Perfetto UI内置了一个强大的SQL查询引擎。点击左侧边栏的“Query (SQL)”即可打开。

一些实用的查询示例：

1. 查找耗时最长的Binder调用：

   SELECT slice.name, dur / 1e6 as dur_ms, thread.name as thread_name FROM slice JOIN thread_track ON slice.track_id = thread_track.id JOIN thread USING (utid) WHERE slice.name LIKE ‘binder%‘ AND dur > 1e6 -- 查找耗时超过1ms的binder事务 ORDER BY dur DESC LIMIT 10;

2. 统计所有线程在Runnable状态的总时间：

   SELECT thread.name, sum(dur) / 1e6 as total_runnable_ms FROM thread_state JOIN thread USING (utid) WHERE state = ‘R‘ -- ‘R‘ 代表 Runnable GROUP BY thread.name ORDER BY total_runnable_ms DESC;

3. 查找因锁等待导致的调度延迟：这需要抓取时启用了sched和lock相关的事件。查询可能比较复杂，但思路是关联sched_wakeup事件和线程实际开始运行的时间差。

> 实操心得：对于复杂的性能问题，不要只盯着UI线程。一个后台网络线程持有了UI线程需要的锁，或者一个Bitmap解码任务在异步线程占满了CPU，都可能导致UI卡顿。学会在Perfetto中全局地、关联地看问题，是进阶的关键。

7. 常见问题与排查技巧实录

在实际使用中，你肯定会遇到各种问题。这里记录了一些典型场景和解决方法。

7.1 抓取失败或数据为空

• 现象：执行命令后，生成的HTML文件打开是空白或只有零星信息。
• 排查：
  1. 检查类别：首先用python systrace.py -l确认你选择的类别在设备上是否支持。有些定制ROM可能移除了某些跟踪点。
  2. 检查权限：确保设备已开启USB调试，并且电脑已被授权。尝试adb root（需要工程机或userdebug版本系统）后再抓取，权限最高。
  3. 检查atrace状态：在设备shell中执行adb shell atrace --list_categories，看是否能列出类别。执行adb shell atrace -c -t 1 gfx看是否有输出。
  4. 尝试基础类别：先只用sched和gfx这两个最核心、支持最广的类别抓取，看是否有数据。
  5. 对于perfetto：确保persist.traced.enable已设置为1并重启。

7.2 Trace文件巨大，浏览器卡死

• 现象：抓取时间长或类别过多，生成几百MB的HTML文件，Chrome无法加载。
• 解决：
  1. 控制抓取时长和类别：只抓取问题发生的核心时段（如3-5秒），只选择必要的类别。
  2. 使用Perfetto UI：Perfetto UI（ui.perfetto.dev）对大型trace文件的处理能力远强于Chrome Tracing。将.html文件转换为.pftrace格式（Perfetto UI支持导入），或用Perfetto直接抓取。
  3. 使用命令行过滤：对于perfetto，可以在配置文件中使用filter字段，或者在抓取后使用perfetto命令行工具进行过滤和裁剪。

7.3 看不到应用层函数调用栈（Stack Trace）

• 现象：在trace中点击线程的Running切片，详情面板中没有“Stack Trace”或显示为[unknown]。
• 解决：
  1. 需要带符号的Debug包：要看到Java/Kotlin函数名，必须使用未混淆的Debug版本应用。Release包通常被ProGuard/R8混淆，函数名无意义。
  2. 对于systrace：在命令中添加-a <package_name>选项。例如python systrace.py -t 5 -a com.example.myapp -o trace.html gfx view sched。这会将应用进程的跟踪标记关联起来。
  3. 对于Perfetto：在Web UI配置的“Android apps & svcs”下，勾选你的应用包名。或者在配置文件的android.systrace数据源中设置target_pid或target_cmdline。
  4. Native符号：要看到C/C++的函数名，需要将设备的/system/lib等库的符号表（或你的so文件的调试符号）加载到Perfetto UI中。这通常需要从编译设备的系统镜像中获取。

7.4 如何分析应用启动性能

应用启动是典型的性能分析场景。

1. 抓取配置：抓取类别必须包含am（Activity Manager）和wm（Window Manager）。命令示例：python systrace.py -t 10 -a com.example.myapp -o startup.html am wm gfx view sched.
2. 抓取时机：在命令开始倒计时后，立即点击应用图标。确保trace覆盖从点击到首页完全加载的完整过程。
3. 分析关键路径：
   • 在Perfetto UI中，搜索“launching”或“startActivity”事件，找到你的应用启动的起点。
   • 顺着时间线向右看，关注：
     • am轨道：ActivityThread的performLaunchActivity、handleResumeActivity等事件。
     • 你的应用进程和主线程：查看main线程在Activity.onCreate、onStart、onResume期间做了什么。是否有长时间的Running（CPU计算）或Sleeping（等待IO/锁）？
     • gfx轨道：查看第一帧的DrawFrame和SurfaceFlinger合成何时完成。从点击图标到第一帧显示在屏幕上的时间，就是用户感知的启动时间。

7.5 自动化集成与进阶技巧

对于需要持续集成（CI）的性能测试，手动抓取是不现实的。

1. 脚本化抓取（使用atrace）：

   # 开始抓取 adb shell “atrace -c -b 32768 -t 15 gfx view sched wm am -o /data/local/tmp/auto_trace &” # 执行自动化操作，例如启动应用 adb shell am start -W -n com.example.myapp/.MainActivity # 等待抓取结束（简单方法：sleep 比跟踪时间长一点） sleep 16 # 拉取文件并转换 adb pull /data/local/tmp/auto_trace . python systrace.py --from-file=auto_trace -o auto_trace.html

2. 脚本化抓取（使用perfetto）：编写一个trace_config.textproto文件，然后使用adb shell perfetto -c ...命令在自动化脚本中调用。这更加强大和稳定。

3. 使用Android Studio Profiler：对于应用开发，Android Studio内置的Profiler提供了更友好的systrace集成。你可以在CPU Profiler中直接点击“Record System Trace”按钮，它底层也是调用perfetto/systrace，但提供了与应用代码更好的关联。

掌握systrace和perfetto，就像是获得了Android系统的“时光机”和“显微镜”。它让你能从纷繁复杂的现象背后，直指性能问题的本质——是计算太慢，是等待太久，还是调度不公。最初的学习曲线可能有些陡峭，但一旦你成功用它定位并解决了一个棘手的线上卡顿问题，那种成就感会让你觉得所有投入都是值得的。从今天开始，不要再靠猜来优化性能，让数据说话。