如何使用Method Trace 来分析代码流程

本文介绍了使用Method Trace分析代码流程的方法。此前Method Trace多用于分析性能问题,现可用于分析系统源码。在Android Studio中,先打开Profile窗口,选择要分析的进程,点击CPU并选择Trace Java Methods后记录操作。最后介绍了分析Method Trace的操作,如缩放、移动视图等。
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之前有简单了解过Method Trace,之前对他的了解是可以用来分析性能问题,比如某个方法的耗时,由于SysTrace 分析性能问题更优,就把Method Trace 渐渐忘记了.
最近看到网上有人用Method Trace 来分析代码流程,发现对自己平时分析系统源码太有用了,就记录一下使用的办法.

1.打开Android Studio 的Profile 窗口
正常操作的情况下点击工具栏的Profile 按钮就可以,如果点击Profile 后,窗口消失了,可以把鼠标放到Android  Studio 左下方的白色矩形图标上,会弹出一个窗口,里面会有Profile 菜单项,点击就可以重新出来.


2.选择要分析进程
点击Profile窗口中的+ 按钮,选择要分析的进程,之后就可以看到app 相关资源信息,包含:CPU /内存/网络/ENERGY .这里讨论的是使用Method Trace 分析代码流程,主要是用CPU 这一项.
点击CPU 后就会出现一个新的页面.在下面第2个图片中的位置选择Trace Java Methods 后,在点击Record. 然后去操作手机里面的app,操作完成后在stop 就可以了
    

3.分析Method Trace
Summay 有介绍使用办法:
放大: 按W 键或者向前滑动鼠标的同时按下Ctrl 键
缩小: 按S 键或者向前滑动鼠标的同时按下Ctrl 键
左移: 按A 或者左移鼠标的同时按下空格键
右移: 按D 或者右移鼠标的同时按下空格键

这里以分析主线程Main 为例,点击Main左边的图标可以展开更新的信息.   

右边还有几个按钮,Top Down 是从上到下显示方法的调用信息,Bottom Up 相方就是从上到下. 个人习惯Top Down的方式,也是正常的调用流程. 实际使用的时候可以直接在Top down 的搜索框中搜索,字体是深黑色的就是搜索的方法调用的地方,一一点开就可以了上面截图右上角还有4个按钮:
减号:可以缩小时间线视图
加号:放大时间线视图
重置:恢复默认状态
选中:鼠标选择时间线下方的某个函数后,点击选择键(或者按下M) 可以直接放到视图并显示当前函数具体调用情况

Top Down 搜索效果图:

鼠标选择时间线下方的某个函数后,点击选择键(或者按下M) 可以直接放到视图并显示当前函数具体调用情况效果图:

 

 

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<think> 我们参考用户提供的引用内容,来回答关于trace使用方法的问题。用户的问题是关于trace使用方法,而提供的引用中包含了多种trace工具的使用方法,包括method trace、systrace、StackTrace类以及Arthas工具中的trace命令。 根据引用内容,我们可以将trace使用方法分为以下几类: 1. 方法追踪(Method Trace):用于分析代码中方法的执行栈和耗时。 2. 系统追踪(Systrace):用于分析系统级别的性能,如CPU、线程和锁阻塞等信息。 3. 编程获取调用栈(如StackTrace):在代码中获取当前方法的调用栈信息。 4. 使用性能分析工具(如Arthas)进行方法追踪:针对运行中的Java应用,追踪方法内部调用路径和耗时。 下面我们将逐一介绍这些trace使用方法。 ### 1. 方法追踪(Method Trace) 在Android开发中,我们可以使用Android Studio的Method Trace功能来记录应用程序中方法的执行情况。 **使用步骤:** 1. 连接设备并运行应用。 2. 点击Android Studio底部的`Profiler`选项卡。 3. 在`Profiler`中,选择要分析的进程。 4. 点击`CPU`时间轴上的任意位置以打开CPU性能分析器。 5. 点击`Record`按钮开始记录,操作应用,然后点击`Stop`按钮停止记录。 6. 分析记录结果,查看方法调用栈和耗时。 这种方法可以帮助我们定位耗时的热点方法。 ### 2. 系统追踪(Systrace) Systrace是Android平台提供的性能分析工具,它可以收集系统进程的活动信息,帮助开发者分析系统性能问题。 **使用步骤(引用[2]提供了转换命令):** 1. 在设备上启用跟踪:通过ADB命令或代码中添加Trace.beginSection()和Trace.endSection()。 2. 使用命令行工具捕获systrace: ```bash python systrace.py [options] [categories] ``` 例如,记录10秒的systrace: ```bash python systrace.py -t 10 sched gfx view wm am app webview -o mytrace.html ``` 3. 如果已经通过其他方式(如atrace)生成了trace文件(如a.trace),可以使用systrace.py将其转换为html格式(引用[2]): ```bash ./systrace.py --from-file a.trace -o c.html ``` 4. 打开生成的html文件,使用浏览器查看分析。 ### 3. 编程获取调用栈(如StackTrace) 在Java中,我们可以使用`StackTraceElement`类来获取当前线程的调用栈信息(引用[3])。 **示例代码:** ```java public class StackTraceExample { public static void printStackTrace() { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { System.out.println(element.getClassName() + "." + element.getMethodName() + "(" + element.getFileName() + ":" + element.getLineNumber() + ")"); } } public static void main(String[] args) { printStackTrace(); } } ``` 运行上面的代码,会打印出从main方法到printStackTrace方法的调用栈。 ### 4. 使用Arthas进行方法追踪(引用[4]) Arthas是阿里开源的Java诊断工具,其中的`trace`命令可以追踪方法内部的调用路径和耗时。 **使用步骤:** 1. 下载Arthas: ```bash wget https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar ``` 2. 运行Arthas并连接到目标Java进程: ```bash java -jar arthas-boot.jar ``` 然后选择目标进程的PID。 3. 使用`trace`命令追踪方法: ```bash trace 全限定类名 方法名 ``` 例如,追踪`com.example.service.UserService`类的`getUser`方法: ```bash trace com.example.service.UserService getUser ``` 4. 在应用前端执行相应的操作,Arthas会输出该方法内部调用的路径和每个调用的耗时,从而定位性能瓶颈。 ### 总结 Trace使用方法因场景和工具不同而有所差异: - **开发阶段**:使用IDE集成的性能分析工具(如Android Studio的Method Trace)或系统工具(如Systrace)。 - **运行时诊断**:使用Arthas等工具对运行中的Java应用进行方法追踪。 - **编程获取**:在代码中通过异常或线程堆栈获取调用栈信息。 根据具体需求选择合适的trace工具,可以有效地进行性能分析和问题定位。 §§相关问题§§ 1. 如何分析Systrace生成的报告? 2. Arthas中除了trace命令,还有哪些常用的诊断命令? 3. 在Android中如何自定义Trace事件? 4. 如何通过编程方式获取Java方法的执行时间? </think>### Trace工具使用方法详解 #### **1. 方法追踪(Method Trace)** **核心用途**:分析线程中代码执行栈和耗时 **实现方式**: ```java // Android Studio Profiler示例 Debug.startMethodTracing("app_trace"); // 开始记录 // 待分析代码块 Debug.stopMethodTracing(); // 停止记录 ``` **分析步骤**: 1. 生成`.trace`文件(默认在`/sdcard/`目录) 2. 使用Android Studio的**Profiler**加载文件 3. 查看火焰图定位耗时方法[^1] **优化场景**:App启动优化、界面卡顿分析 --- #### **2. 系统追踪(Systrace)** **核心用途**:分析CPU调度、线程阻塞和锁竞争 **操作流程**: ```bash # 生成trace文件(需Python环境) python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -o trace.html ``` **关键参数**: - `-t 5`:抓取5秒数据 - `sched/gfx`:指定跟踪的模块[^2] - `app`:包含应用进程活动 **分析方法**: 1. 浏览器打开生成的`trace.html` 2. 使用`W`/`S`缩放时间轴 3. 点击色块查看线程状态: - **绿色**:运行中(Running) - **红色**:CPU被抢占(Preemption) - **黄色**:等待I/O(Blocked) --- #### **3. 编程式调用栈(StackTrace)** **核心用途**:动态获取方法调用链 **Java实现**: ```java StackTraceElement[] stack = Thread.currentThread().getStackTrace(); for (StackTraceElement element : stack) { System.out.println(element.getClassName() + "." + element.getMethodName() + ":" + element.getLineNumber()); } ``` **典型应用**: - 异常日志增强 - 性能热点分析[^3] - 调试复杂调用流程 --- #### **4. Arthas诊断工具** **核心用途**:实时诊断运行中的Java应用 **操作流程**: ```bash # 启动Arthas java -jar arthas-boot.jar # 选择目标进程PID # 追踪方法耗时 trace com.example.Service *query* '#cost > 50' -n 5 ``` **参数解析**: - `*query*`:匹配含"query"的方法 - `#cost > 50`:过滤耗时>50ms的调用 - `-n 5`:限制展示5层调用栈[^4] **典型场景**:定位慢SQL、循环调用优化 --- ### 工具选型指南 | **场景** | **推荐工具** | **优势** | |-------------------------|------------------|-----------------------------------| | Android卡顿分析 | Systrace | 可视化线程状态和系统资源 | | Java方法级性能优化 | Arthas trace命令 | 实时诊断生产环境,无需重启 | | 代码执行路径验证 | StackTrace | 编程灵活,适合嵌入业务逻辑 | | 启动/界面渲染优化 | Method Trace | 精确到方法耗时的火焰图分析 | > **实战案例**:某查询服务超时问题,通过`Arthas trace`命令发现数据库关联查询耗时占比98%,优化为预加载缓存后响应时间从1200ms降至80ms[^4]
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