Systrace.py的多方位分析

一、Systrace.py是什麼？

Systrace是一款由Android操作系統提供的工具，它有助於在Android設備中級別的Tracing，同時它也是一種用於記錄所有進程（CPU、內存、GPU等）的完整分析工具。Systrace.py則是Systrace提供的Python API，幫助開發人員對Systrace命令進行更具有擴展性的編程和限制。（默認情況下，Systrace只對Google代碼和系統支持的設備提供支持，在UI層捕獲trace信息，並且輸出一個HTML report文件，但是Systrace.py則可以實現類似的效果，其排放密度甚至更強）。

二、Systrace.py的特點

除了與官方Systrace命令具有相同的特點外，Systrace.py還添加了一些值得注意的特性，例如：

• 可以為您提供更好的控制權，分別捕獲跨多個進程和線程的軌跡數據。
• 可以利用Systrace功能分析的優點，幫助查明繁忙代碼段的性能瓶頸。
• 可以對大量不同類型的事件進行過濾與調試。
• 支持各種標記，並且提供了豐富的過濾器。
• 可以集成到Jenkins的構建中以及與其他分析工具一起使用。

三、Systrace.py的用途

Systrace是針對應用程序和系統性能的一種分析工具，那麼在實際的開發過程中，Systrace.py可以有哪些用途呢？

1. 追蹤應用程序性能問題分析（例如卡頓、掉幀、耗電量、啟動時間等）。
2. 支持在自動化測試中檢測應用程序性能和其它是否滿足要求（例如，會導致內存泄漏的問題或者處理器運行時間是否在預期範圍內）。
3. 為發現系統優化帶來便利（例如，對輸入事件分析以確定問題的根本原因）。

四、Systrace.py的示例代碼

#繼承SystraceBuilder類，獲取所需或將在命令中呈現的數據。
class MySpecificTracing(SystraceBuilder):
    def __init__(self, bufferSize):
          super().__init__(duration, app, bufferSize)
    #重載設置方法，用於定義已包含在命令中的特定項。
    def set_categories(self):
         self.add_categories('audio', 'bionic', 'view', 'wm', 'audio-hal', 'audio-policy', 'scsi', 'dalvikvm', etc.)
 
 #將一個特製跟蹤類的對象傳遞給systrace的popen函數
 with MySpecificTracing(4096) as p:
   p.run()

五、Systrace.py的過濾器

Systrace.py的主要目的之一是能夠在Systrace命令中指定過濾器，以下面的例子為例。

#創建一個過濾器對象
filter = FiltersBuilder()
 
#將組件添加到過濾器中
filter.add_categories("wm", "sched", "freq", "idle")
 
#添加一個條件觸發器（就像「when」補丁）
filter.set_trigger(title="Power connected", predicate='arg.name=="ac" and arg.value=="1"')
 
#添加一個即時操作（通過在TextProgressBar上設置動畫效果）
filter.add_action(title="Downloading", duration=5, widget=TextProgressBar())
 
#將過濾器連接到我們的跟蹤器上
with TraceStreamerBuilder(flush_time=10, block=True, shell=True) as t:
    t.add_filter(filter)
 
    #註冊所需事件列表。
    t.set_events("sched", "freq", "idle", "wm")
 
    #解決要跟蹤的特定PID（也可以使用all_thread/tag/pid函數）
    pid = find_pid_from_package('com.acme.app')
 
    #啟動劉易斯P：D（命令行調試）以獲取跟蹤數據。
    t.start(subprocess_flags=["-p", pid])

六、Systrace.py的可讀性

Systrace.py不僅具有優秀的功能性，還比Systrace命令產生的簡單文本結果更易於理解和使用。我們知道，Systrace命令默認會在$ANDROID_HOME/platform-tools/systrace/下生成一個HTML文件。而在經過Systrace.py的處理後，其生成的結果具有更好的易讀性。

#創建一個過濾器對象
filter = FiltersBuilder()
 
#將組件添加到過濾器中
filter.add_categories('drivers', 'binder_driver', 'workqueue', 'atomic', 'sync')
 
#將過濾器連接到我們的跟蹤器上
with TraceStreamerBuilder(flush_time=10, block=True, shell=True) as t:
    t.add_filter(filter)
 
    #註冊所需事件列表。
    t.set_events('binder', 'workqueue', 'futex', 'drivers', 'irq')
 
    #將跟蹤器與指定PID連接（也可以使用all_thread/tag/pid函數）。
    pid = find_pid_from_package('com.acme.app')
 
    #啟動劉易斯P：D（命令行調試）以獲取跟蹤數據。
    t.start(subprocess_flags=['-p', pid])
    
    # 將跟蹤數據文件寫入壓縮文件
    with open("my_trace.bytes", 'wb') as f:
        f.write(t.buf.getvalue())
    
    # 使用systrace.py庫中的方法生成分析報告
    trace = Trace(my_trace.bytes, MultiFileProvider('*.chr'), True, True)
    report = Report(trace)
    report.build()
    
    # 存儲生成的分析報告文件
    with open("my_trace.html", 'w') as f:
        f.write(report.report_html)