Android两行代码真正杀死你的App

本文介绍了两种在Android应用中彻底退出应用的方法。一种是通过ActivityCollector管理所有Activity并调用finishAll()方法关闭它们;另一种是直接使用finishAffinity()方法。之后调用System.exit(0)或Process.killProcess()来确保应用完全终止。

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Android上杀掉进程的方式有两种,分别是System.exit(0)和Process.killProcess(Process.myPid()),这两种方法比较暴力,App进程会被直接杀掉,但是由于Android的安全机制,你会发现,在调用上述两种方法后,App会被自动重启,并未达到我们想要的杀死状态!那我们该怎样实现真正的杀死App呢?

我认为需要两个步骤

一、关闭打开的所有Activity

二、调用System.exit(0)或Process.killProcess(Process.myPid())


先介绍两种关闭所有Activity的方法:


1、这第一种方法是郭神在《第一行代码》中讲到的,我在这引用一下。

首先我们需要用一个专门的集合类对所有的活动进行管理,新建一个ActivityCollector类作为活动管理器,代码如下所示:

private static List<Activity> activities = new ArrayList<>();

    public static void addActivity(Activity activity) {
        activities.add(activity);
    }
    public static void removeActivity(Activity activity) {
        activities.remove(activity);
    }
    public static void finishAll() {
        for (Activity activity : activities) {
            if (!activity.isFinishing()) {
                activity.finish();
            }
        }
        activities.clear();
    }

在活动管理器中,我们通过一个List来暂存活动,然后提供了addActivity()方法用于向List中添加一个活动,提供了removeActivity()方法用于从List中移除活动,最后提供了finishAll()方法用于将List中存储的活动全部销毁掉。

接下来我们创建一个BaseActivity(这是一个继承至AppCompatActivity的普通java类,不需要在AndroidManifest中注册),之后我们所创建的所有Activity均需要继承至这个BaseActivity,代码如下所示:

public class BaseActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        Log.d("BaseActivity", getClass().getSimpleName());
        ActivityCollector.addActivity(this);
    }

    @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        ActivityCollector.removeActivity(this);
    }

}

BaseActivityonCreate()方法中调用了ActivityCollectoraddActivity()方法,表明将当前正在创建的活动添加到活动管理器里。然后在BaseActivity中重写onDestroy()方法,并调用了ActivityCollectorremoveActivity()方法,表明将一个马上要销毁的活动从活动管理器里移除。

从此以后,不管你想在什么地方退出程序,只需要调用ActivityCollector.finishAll()方法就可以了。

2、这第二种方法相当简单给力!只需要一行代码!

在Activity中:

finishAffinity();
如果在Fragment中:

getActivity().finishAffinity();

OK!现在我们已经将所有Activity关闭了,接下来只需要调用System.exit(0)或Process.killProcess(Process.myPid())中的一种,就可以实现在任意地方,随时随地真正的杀死App了!






<think>我们正在处理一个关于Android性能分析的问题,特别是应用启动时间的测量。用户询问如何使用命令查看应用的冷启动和热启动的频率、时间以及频点。注意,这里的“频点”可能是一个误解,因为在移动应用性能分析中,我们通常不讨论“频点”,而是讨论启动时间(耗时)和启动次数(频率)。在无线通信中,“频点”指的是频率点,但这里上下文是应用启动,所以可能是用户用词不准确。 根据引用内容,冷启动和热启动的定义在卫星导航领域,但这里我们讨论的是Android应用启动: - 冷启动:应用进程不存在,系统需要创建进程,加载应用资源,启动Activity等。 - 热启动:应用进程还在后台,只是将Activity从后台带到前台。 在Android中,我们通常使用`adb shell`命令来测量应用的启动时间。常用的命令是`adb shell am start-activity`配合`-W`选项来测量启动时间。但是,这个命令只能测量单次启动的时间,不能直接统计频率(即一段时间内冷启动和热启动发生的次数)和多次启动的时间分布(频点可能指时间分布?)。 然而,用户要求的是查看“频率时间以及频点”,我们可以理解为: 1. 冷启动和热启动分别发生的频率(次数)以及每次启动的时间(耗时)。 2. 或者,用户可能想得到启动时间的分布(比如不同时间段的启动次数,即时间频点分布)。 在Android中,我们可以通过以下方法: - 使用`adb`命令进行单次启动时间的测量(冷启动和热启动可以通过在启动前是否杀死进程来控制)。 - 使用Android提供的`ActivityManager`的日志,通过`logcat`过滤启动相关的日志(如`ActivityTaskManager`的`Displayed`)来获取每次启动的时间,并统计频率。 但是,要统计一段时间内的启动次数和启动时间,我们需要编写脚本或使用现有工具。 常用的工具和方法: 1. 使用`adb shell am start-activity -W`命令测量启动时间: - 冷启动:在启动前杀死应用进程,然后执行启动命令。 - 热启动:应用在后台,直接启动。 2. 使用`logcat`查看启动时间: - 启动应用时,logcat会输出类似以下的日志: `I/ActivityTaskManager: Displayed com.example.app/.MainActivity: +1s234ms` - 我们可以通过过滤`Displayed`来获取每次启动的耗时。 3. 统计一段时间内的启动次数和启动时间分布,我们可以: - 编写脚本(如使用`adb logcat`持续捕获日志,然后通过grep提取`Displayed`行,并统计次数和耗时分布)。 4. Android Studio自带的Profiler工具可以记录启动时间,并提供统计信息,但这里用户要求使用命令。 5. 另外,Android 9(API级别28)及更高版本提供了`ActivityManager`的`getHistoricalProcessExitReasons`接口,可以获取应用退出的原因,从而推断是正常退出还是被杀死(这有助于判断冷启动的原因)。但这不是直接命令,需要编程实现。 考虑到用户要求使用命令,我们重点介绍命令方法。 具体步骤: 一、测量单次启动时间(冷启动/热启动) 1. 冷启动: - 先杀死应用进程:`adb shell am force-stop com.example.app` - 然后测量启动时间:`adb shell am start-activity -W -n com.example.app/.MainActivity | grep "TotalTime"` 2. 热启动: - 先将应用置于后台(比如按Home键),然后再启动(不要杀死进程): `adb shell am start-activity -W -n com.example.app/.MainActivity | grep "TotalTime"` 注意:`TotalTime`表示启动Activity的总时间,但还有`WaitTime`和`ThisTime`,我们通常关注`TotalTime`。 二、统计多次启动(频率和耗时分布) 我们可以通过多次执行上述命令来统计,但这样无法区分冷热启动(因为每次我们都会杀死进程,所以都是冷启动)。为了区分冷热启动,我们需要在每次启动后不杀死进程(模拟热启动),然后杀死进程(模拟冷启动)交替进行?这样并不符合实际使用。 实际使用中,冷启动和热启动的发生是随机的,取决于用户的使用习惯。因此,我们需要在真实使用场景中记录。 我们可以使用`logcat`来持续收集启动日志: 1. 清除日志:`adb logcat -c` 2. 开始收集日志:`adb logcat -v time -b events | grep "Displayed"` - 注意:不同Android版本,启动日志的标签可能不同,较新的版本使用`ActivityTaskManager`,旧版本使用`ActivityManager`。 - 我们可以使用:`adb logcat -v time | grep "Displayed"` 示例输出: ``` 05-18 14:20:30.123 I/ActivityTaskManager( 1234): Displayed com.example.app/.MainActivity: +1s234ms ``` 3. 在测试期间,用户正常使用应用(包括冷启动和热启动),日志会记录每次Activity的显示时间。 4. 然后我们可以将日志保存到文件,再分析: - 冷启动和热启动的区分:在日志中,冷启动通常会在启动前有进程创建的日志,但直接通过启动时间日志无法区分冷热。因此,我们通常需要结合进程状态。 - 我们可以通过另一个日志标签`am_proc_start`(进程启动)来辅助判断:如果启动Activity之前有该进程的启动日志,则说明是冷启动;否则是热启动。 所以,我们可以同时收集两个日志: `adb logcat -v time | grep -e "Displayed" -e "am_proc_start"` 示例: ``` 05-18 14:20:30.000 I/am_proc_start( 1234): [0,12345,com.example.app, ...] // 进程启动 05-18 14:20:30.123 I/ActivityTaskManager( 1234): Displayed com.example.app/.MainActivity: +1s234ms ``` 如果在一个Activity的`Displayed`之前,有同一个包名的进程启动日志(时间相近),则可以认为是冷启动;否则是热启动。 5. 编写脚本(例如使用awk或Python)解析日志,统计: - 冷启动的次数和每次的启动时间 - 热启动的次数和每次的启动时间 - 然后可以计算平均启动时间,绘制启动时间分布图(频点分布)等。 三、使用dumpsys 另外,我们可以使用`dumpsys activity activities`来查看当前Activity的状态,但无法直接获取启动时间的历史记录。 四、使用`adb shell dumpsys activity stats`(已废弃,在较新版本中可能不可用) 在旧版本中,我们可以使用`adb shell dumpsys activity stats`来获取一些统计信息,包括启动次数,但具体到冷热启动可能没有。 因此,最可行的方法是使用`logcat`收集日志,然后离线分析。 总结: 1. 单次启动时间测量:使用`am start-activity -W`,通过控制进程状态区分冷热启动。 2. 多次启动统计:使用`logcat`收集`Displayed`和进程启动日志,然后编写脚本分析。 由于用户要求的是命令,我们无法直接给出一个命令来输出频率和频点,但我们可以通过组合命令和脚本实现。 这里给出一个简单的脚本思路(shell脚本)来统计一段时间内的冷启动和热启动次数以及平均时间: 步骤: a. 清除日志:`adb logcat -c` b. 启动logcat收集日志到文件:`adb logcat -v time > logcat.txt &` (后台运行) c. 进行测试(手动操作应用,或者编写adb命令模拟启动和退出) d. 停止logcat(按Ctrl+C或杀死对应进程) e. 分析日志文件(logcat.txt): - 提取所有`Displayed`行和`am_proc_start`行 - 对每个`Displayed`事件,检查之前是否有同一个包名的`am_proc_start`(时间在之前几秒内),有则为冷启动,否则为热启动。 f. 统计冷启动的次数和启动时间,热启动的次数和启动时间。 注意:启动时间在`Displayed`行中,格式如`+1s234ms`,需要转换为毫秒。 由于编写完整的脚本可能较长,这里不展开,但给出一个简单的示例命令来提取启动时间: `grep "Displayed" logcat.txt | awk '{print $NF}' | sed 's/+//;s/ms//;s/s/*1000+/' | bc` 这个命令提取启动时间并转换为毫秒(注意:这个转换需要处理`s`和`ms`,上面的命令只是一个简单示例,实际需要更精确的处理)。 最后,关于“频点”,如果是指启动时间的分布区间(比如0-1000ms,1000-2000ms等区间的次数),则可以在脚本中根据转换后的毫秒数进行分桶统计。 因此,回答用户: 在Android中,我们可以使用adb命令结合logcat日志来分析应用的冷启动和热启动。但需要编写脚本进行自动化统计。以下是具体步骤: 1. 清除日志并开始收集: ``` adb logcat -c adb logcat -v time > logcat.txt ``` 2. 进行测试操作(包括多次启动应用,模拟用户使用)。 3. 停止logcat(Ctrl+C)。 4. 分析日志文件,提取冷启动和热启动时间: 由于日志分析需要,我们可以使用以下命令提取关键事件: ``` grep -E "Displayed|am_proc_start" logcat.txt > events.txt ``` 5. 编写脚本(如Python)解析events.txt,将每个Displayed事件与最近的am_proc_start事件进行匹配(同一个包名,且时间在合理范围内),从而区分冷热启动。 6. 统计冷启动和热启动的次数,以及每次启动的耗时,并计算平均耗时和耗时分布(频点分布)。 由于完整的脚本较为复杂,这里提供一个简化的Python脚本示例,用于解析日志并区分冷热启动: ```python import re from datetime import datetime # 日志行解析 # 示例行: "05-18 14:20:30.123 I/ActivityTaskManager( 1234): Displayed com.example.app/.MainActivity: +1s234ms" # 或: "05-18 14:20:30.000 I/am_proc_start( 1234): [0,12345,com.example.app, ...]" # 设置应用的包名 package_name = "com.example.app" # 读取events.txt events = [] with open("events.txt", "r") as f: for line in f: events.append(line.strip()) # 存储进程启动时间:包名 -> 最近一次启动的时间(datetime对象) proc_start_times = {} # 存储Displayed事件:每个事件包含时间、包名、耗时(毫秒) displayed_events = [] # 先提取所有进程启动事件和Displayed事件 proc_start_pattern = r'(\d+-\d+\s+\d+:\d+:\d+\.\d+).*am_proc_start.*\b({})\b'.format(package_name) displayed_pattern = r'(\d+-\d+\s+\d+:\d+:\d+\.\d+).*Displayed\s+({}[^:]*):\s+\+(\d+)s(\d+)ms'.format(package_name) # 注意:Displayed的时间格式是+1s234ms,可能还有分钟?但通常只有秒和毫秒 for event in events: # 尝试匹配进程启动 match_proc = re.search(proc_start_pattern, event) if match_proc: time_str = match_proc.group(1) # 将时间字符串转换为datetime对象,注意年份需要补全 # 我们假设日志是今年的,所以加上年份 full_time_str = datetime.now().year + '-' + time_str try: time_obj = datetime.strptime(full_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f') # 存储这个包名的进程启动时间(更新为最近一次) proc_start_times[package_name] = time_obj except: continue # 尝试匹配Displayed match_displayed = re.search(displayed_pattern, event) if match_displayed: time_str = match_displayed.group(1) full_time_str = datetime.now().year + '-' + time_str try: time_obj = datetime.strptime(full_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f') seconds = int(match_displayed.group(3)) milliseconds = int(match_displayed.group(4)) total_ms = seconds * 1000 + milliseconds displayed_events.append((time_obj, package_name, total_ms)) except: continue # 现在,对每个Displayed事件,判断它是冷启动还是热启动 # 规则:如果在Displayed事件之前5秒内有同一个包名的进程启动事件,则认为是冷启动;否则热启动 cold_launches = [] warm_launches = [] for event in displayed_events: event_time, pkg, duration = event if pkg in proc_start_times: last_proc_start = proc_start_times[pkg] # 计算时间差(秒) delta = (event_time - last_proc_start).total_seconds() if delta < 5 and delta > 0: # 进程启动在Displayed之前5秒内 cold_launches.append(duration) continue # 否则,没有在近期有进程启动,视为热启动 warm_launches.append(duration) # 输出统计结果 print(f"冷启动次数: {len(cold_launches)}") if cold_launches: print(f"冷启动平均时间: {sum(cold_launches)/len(cold_launches):.2f} ms") print(f"热启动次数: {len(warm_launches)}") if warm_launches: print(f"热启动平均时间: {sum(warm_launches)/len(warm_launches):.2f} ms") # 如果需要启动时间分布(频点),我们可以分桶统计 # 例如,将启动时间分为几个区间 bins = [0, 500, 1000, 1500, 2000, 3000, 5000] def count_in_bins(data, bins): counts = [0] * (len(bins)-1) for d in data: for i in range(len(bins)-1): if bins[i] <= d < bins[i+1]: counts[i] += 1 break else: # 如果超过最大范围,则不计(或单独统计) pass return counts cold_bins = count_in_bins(cold_launches, bins) warm_bins = count_in_bins(warm_launches, bins) print("冷启动时间分布(毫秒):") for i in range(len(bins)-1): print(f"{bins[i]}-{bins[i+1]}: {cold_bins[i]}") print("热启动时间分布(毫秒):") for i in range(len(bins)-1): print(f"{bins[i]}-{bins[i+1]}: {warm_bins[i]}") ``` 注意:这个脚本是一个示例,可能需要根据实际日志格式进行调整。另外,日志的时间格式可能因设备而异。 另外,用户可能没有编程条件,那么可以使用人工方式查看日志,然后手动统计。 因此,我们给出了两种方法: - 单次测量:使用`am start-activity -W`命令 - 多次统计:使用logcat收集日志,然后使用脚本分析 希望这能帮助用户。 相关问题: 1. 如何测量Android应用的冷启动和热启动时间? 2. 如何使用logcat分析Android应用的启动次数? 3. Android中除了命令,还有哪些工具可以分析应用启动性能?</think>在 Android 开发中,查看应用的冷启动和热启动时间可以通过 **ADB(Android Debug Bridge)命令**实现,但需注意以下要点: ### 📌 核心概念说明 1. **冷启动** - 应用进程不存在,需从零加载资源和初始化组件(类似 GNSS 接收机的冷启[^1])。 - 典型耗时:数百毫秒至数秒。 2. **热启动** - 应用进程已在后台运行,只需恢复前台(类似 GNSS 热启的快速重定位[^2])。 - 典型耗时:数十至数百毫秒。 3. **频率时间与频点** - **频率时间**:指启动耗时(单位:毫秒)。 - **频点**:在应用启动场景中通常不适用(原为无线通信术语),可能指 **启动耗时分布区间**(如 0~500ms 区间出现的次数)。 --- ### 🔧 查看启动时间的 ADB 命令 #### 1. **单次启动时间测量** ```bash adb shell am start-activity -W -n 包名/Activity全路径名 ``` **输出示例**: ```bash Starting: Intent { ... } Status: ok Activity: com.example.app/.MainActivity ThisTime: 345 # 当前 Activity 启动耗时 TotalTime: 1024 # 应用总启动耗时(含进程初始化) WaitTime: 1050 # AMS 启动 Activity 的总耗时 Complete ``` - **冷启动测量**:执行前先终止进程 ```bash adb shell am force-stop 包名 # 强制停止应用 adb shell am start-activity -W -n 包名/Activity全路径名 ``` - **热启动测量**:执行前不终止进程(按 Home 键退到后台再启动) #### 2. **多次启动统计(频率与耗时分布)** 需结合脚本自动化: ```bash # 步骤1:循环测试冷启动并记录日志 for i in {1..10}; do adb shell am force-stop com.example.app adb shell am start-activity -W -n com.example.app/.MainActivity | grep "TotalTime" >> launch.log sleep 5 # 间隔避免干扰 done # 步骤2:分析启动耗时分布(频点) cat launch.log | awk '{print $2}' | sort -n | uniq -c ``` **输出示例**: ``` 3 420 # 3次启动耗时420ms 5 580 # 5次启动耗时580ms 2 1020 # 2次启动耗时1020ms ``` --- ### 📊 进阶工具推荐 1. **Android Studio Profiler** - 图形化展示冷/热启动时间线,支持 CPU/内存分析。 - 操作路径: `View > Tool Windows > Profiler` → 选择应用进程。 2. **`adb logcat` 过滤启动日志** ```bash adb logcat -v time | grep "ActivityTaskManager: Displayed" ``` 输出示例: ``` 05-18 09:23:45.123 I/ActivityTaskManager: Displayed com.example.app/.MainActivity: +1.2s ``` --- ### ❓ 相关问题 1. **冷启动与热启动的性能优化有哪些具体方法?** 2. **如何自动化统计 Android 应用启动时间的分布区间?** 3. **除了启动时间,还有哪些指标可用于评估应用性能?** [^1]: 冷启动是系统从零加载资源的过程,耗时较长。 [^2]: 热启动因进程已存在可快速恢复。
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