业务运维实战：腾讯是怎么优化APP用户体验的？

《业务运维实战：腾讯是怎么优化APP用户体验的？》要点：
本文介绍了业务运维实战：腾讯是怎么优化APP用户体验的？，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

作者简介：

黄伟俊(henry)

腾讯高级运维工程师,多年研发与运维工作经验.专注(移动端+服务端)性能管理,大数据分析领域的探索与实践.

引言

当前,用户体验已成为一种新的产品价值.当技术实现不再是产品核心竞争力时,产品的竞争就是用户体验的竞争.而用户弹指间感知到的性能体验对于用户体验尤为重要.

移动互联网产品因为用户的手机型号繁多、手机操作系统版本不一致、app版本难统一等问题,很难在开发或测试环节就完全解决掉移动app的性能问题,这使得移动app产品在运维过程中,不得不面对用户体验不优、性能不佳的问题.

如何让开发可以高效定位性能问题?

让开发,测试,运维清晰的把控各个产品的性能状况?

我们结合了当前业界商用的APM技术,实现了一套腾讯社交运维的myAPM方案.

myAPM是什么?

APM(Application Performance Management)应用性能管理,它是一套集终端,网络,服务端性能管理于一体的监控方案.在这里,就不展开介绍了.

myAPM,专注于移动端的性能管理.既能监控定位性能问题(卡慢),也能应用于日常的app性能运营分析,提升产品用户体验.

监控方式

myAPM采用BCI注入方式,实现业务方法粒度监听.

在注入技术选型时,myAPM采用了类ASM的注入技术,其注入效率,校错能力,学习成本,都比ASM要好一些.

注入阶段

myAPM实现性能监控与功能开发零耦合.在编译阶段注入监控能力,对开发零感知.

myAPM特点：

• 实现方法粒度的自动化注入监控；
• myAPM采用插件化设计：各个特性功能可自由组合,以满足开发者定制化需求.

myAPM可以做什么?

当前,我们利用myAPM的能力,主要从以下四个方面进行探索与实践：

一、Apk 包大小分析

二、App卡慢监控分析

三、App启动性能分析

四、App 核心链路性能分析

一、Apk 包大小分析

一个app,随着新功能的持续增加,其apk的大小也在不断地膨胀.Apk size的问题,越来越困扰和限制着开发同学,影响某些功能的上线,同时,也降低了用户体验.

同时,app运营时间越长,功能迭代 / 代码重构次数越多,“垃圾”代码(就是没有被实际调用过的代码)的数量就会越多.

由于代码量大,代码调用层次深,每个开发同学只负责部分功能开发.如果让开发同学人工去做全局“垃圾代码”的分析,显然,其难度很大,效率不高.

而myAPM的apk包大小分析,就是用来帮助开发同学,快速暴露这些“垃圾代码”,开发同学只须集中精力,针对梳理出来的问题代码,做进一步确认和清理即可.

1、Apk包大小分析原理

• myAPM会在类或方法中,注入一个唯一ID；
• 内测环境部署,通过大量的自动化用例,过滤掉有调用关系代码；
• 对未调用代码,进行重新注入,灰度外网,收集线上真实用户的行为.通过内网测试,可以过滤掉部分常用代码,从而减少因注入增加的app包量.
• 通过长时间、大用户量的数据运营,我们即可定位出无实际调用的代码.开发小伙伴即可集中精力在这些问题方法的确认及清理.

2、Apk包大小分析应用场景

• 定位完全无调用或被引用的类；(粒度粗,清理方便)
• 定位孤岛方法：即没有主调和被调的方法(粒度细,清理全面)
• 定位无调用的方法链路；

3、Apk包大小分析特点

• 结合线下模拟测试行为大数据分析
• 结合线上用户实际行为大数据分析
• 性能消耗小
• 自动注入

4、开源工具 & apk包分析

可能有同学,会罗列出一系列开源的工具,也可以很方便地甄别出app这种无调用代码.但对于有调用关系的一条链路(一组方法),仅仅通过线下分析,无法判断其是否有被调用.我们只能利用线上大量用户的真实行为分析,更好地去判断和确认.

5、方法注入样例

通过一个唯一ID(14236)来上报,既避免了代码中敏感信息的泄漏风险,也大大节省上报量.

6、Qzone –android应用实例

Qzone android app,针对业务代码以及第三方包代码,采用类无调用分析.(类中所有变量或方法,没有被引用或调用.)

内部测试阶段：

在内部测试中,由于机型,测试用例有限,分析结果是42%的类没有调用或引用.

灰度外网阶段：

在灰度外网用户后发现,所有类都被调用或引用.但40%类被调用次数少于10次.由于灰度用户是50W,即40%的代码只有万分之二的用户有调用.针对这些,后续我们可以分析,调整这些类的启动加载顺序(如：延时加载).

结论：

• 当前QQ空间 APP,不存在多余无调用类文件.
• 后续,在监控粒度上,我们会从“类方法”进行深层面的挖掘分析.

二、App卡慢分析

在app用户体验上,除了crash故障外,相信app主线程卡慢(负责与用户交互的线程),是用户最不能忍受的.
我们这里所说的卡慢分析,是指对app主线程代码的卡慢监控分析.

1、工作原理

myAPM卡慢监控,实现对目标代码的“方法粒度”的注入、卡慢监听.

其本质,是在目标方法调用的前后,注入时间,进行卡慢监听及分析.原理图,如下：

2、卡慢分析全流程

• app编译时,注入 : 跟上面“apk包大小分析”的注入阶段一样：在class编译后,实现监控逻辑注入.

  注入时,我们会根据当前注入方法的“主调方法-被调方法”方法对,生成ID.同样,也是用于信息加密及节省上报量.

• app卡慢监控 : app版本上线后,myAPM会监控目标方法线上运行耗时,出现卡慢,则触发卡慢方法上层全链路上报,同时上报app当前基本软硬件CPU等使用率等环境信息.
• myAPM后台,会根据app上报的一组ID,进行链路还原.开发同学,可以针对卡慢方法,以及上层链路进行性能分析；

说明：

myAPM上报的卡慢链路,还原了业务方法运行调用的过程.是一种轻量级的堆栈/快照.其好处是避免打印堆栈的性能消耗.因为,在卡慢监控中,最消耗性能的就是打印堆栈.

• 收集堆栈,辅助分析 : 若某些卡慢方法,通过卡慢链路没法分析定位出问题,可以将指定方法推送到指定用户app上,收集线上用户指定卡慢方法再次出现时,对应的堆栈信息,用于辅助开发同学的分析定位.

3、卡慢实例

在主线程卡慢监控中,比较常见的案例是：主线程加载文件,底层DB读写,图片处理这些比较耗时的操作.我们优化的方案,通常是将这些耗时操作移到异步线程中进行处理.

以下是四个案例片断：

实例一:

主线程进行DB查询导致卡慢.

平均耗时视图：

myAPM后台,会先统计卡慢链路的次数,计算链路中每个节点的平均耗时.

卡慢链路最后的两组数值含义：(代码调用行号),[方法平均耗时].耗时单位为ms.

明细视图：

在明细视图中,我们会列出所有卡慢实例,以及用户基础环境信息.

卡慢链路最后的两组数值含义：(代码调用行号),[方法耗时].耗时单位为ms.

实例二：

主线程中加载dex文件引起的卡慢实例.

实例三：

在主线程中,加载本地xml文件导致卡慢.

实例四：

在主线程中,图片处理耗时比较大.

Process()方法消耗了1.3秒,setFacadeImage(),也另外消耗了1秒.

4、myAPM卡慢监控的优势

• 监控粒度： myAPM卡慢监控的粒度为方法.
• 性能消耗： myAPM卡慢方案,采用卡慢业务链路上报,是一种轻量级的业务堆栈,避免直接使用原生堆栈.避免了打堆栈的性能消耗.(打印原生堆栈：1-3ms,打印业务链路：0.1-0.3ms).
• 数据上报： 采用了的一组链路ID.而非堆栈信息.上报量小,不用加解密过程.
• 代码依赖： 卡慢逻辑与业务代码完全解耦,对开发者透明,零感知.只是在测试,发布前注入.

5、不足及方案

myAPM,也存在不足.由于采用注入方式,会使apk的包,稍微变大.

以qzone android apk注入进行全量业务代码时,其apk大小增长0.5M,增长率为2.79%.

方案：

• 若用户对apk大小比较敏感,可以采用部分注入分析.
• 可以配合myAPM的apk包大小分析方案,做apk瘦身分析.

myAPM新特性

app卡慢只是用于问题方法的性能优化.其实,对于一个产品,我们不但要关注及处理卡慢的问题,还需要关注app应用常规的性能状况与监控.

因为,这个性能波动,不会像卡慢那么明显.但是在一次次新版本迭代中,可以会让总体性能变慢.

1、监听app启动性能

• 我们可以将卡慢监控范围进行定制缩小,提供个性化功能：只监听启动方法.
• 通过数据分析及比对,我们可以知道：

app每个版本的启动性能及变化；

接入的各个产品在启动性能上的差异,让各个产品间可以相互借鉴与提升.

2、核心链路分析

无论是产品,开发,测试与运维,都会想知道：

一个APP中,哪些代码是属于核心链路?

这些核心链路的性能怎样?

每个新版本中,这些核心链路的性能是否受到明显的损耗?

我们可以继续将卡慢上报范围扩大,上报全量方法.通过数据分析及筛选,我们可以挖掘出核心链路及其性能数据；

3、延时加载

通过链路特性分析,我们也可以抽取出调用次数很少,非主场景调用的代码.对于这些代码,在app启动加载时,我们可以使用延时加载.从而提升APP的启动效率.

续集说明

对于App 启动性能分析以及App 核心链路性能分析,我们将在后续做单独的介绍.

最后

myAPM,是我们结合部门实际需求和APM理念,在移动端性能管理的一个新探索,新实践.不仅面向性能问题的定位,也应用于日常的app性能运营分析.

简单分享myAPM在移动性能管理方面的一点思考及应用,希望大家打造好自己移动端的性能小船,关键时刻,不会说翻就翻.共勉!

文：黄伟俊(henry)

原文出处：高效运维(greatops)

（编辑：李大同）

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