Android app性能数据监控==perfetto

最新推荐文章于 2025-06-18 11:37:13 发布
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分类专栏： 性能测试-数据运维监控 文章标签： android java 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/testManger/article/details/125818878
Perfetto是Android 10引入的系统级跟踪工具，用于收集设备性能数据。用户可以在设备上直接捕获系统跟踪记录，无需通过ADB连接。在设备的"系统跟踪"设置中启用跟踪，选择相关类别，然后开始录制。生成的跟踪文件存储在"/data/local/traces"目录下，可以通过adb拉取到电脑进行分析。Perfetto还提供了UI界面和键盘快捷键以方便查看和操作。

什么是Perfetto？

Perfetto 是 Android 10 中引入的全新平台级跟踪工具。

Android 10（API 级别 29）或更高版本的设备上，跟踪文件会以 Perfetto 格式保存；

生成的跟踪文件存储在设备的“/data/local/traces”目录下，文件的后缀名为“.perfetto-trace“；

需要对Android手机配置

Perfetto系统跟踪工具的使用方法？

第一种方法：在设备上直接捕获系统跟踪记录

搭载 Android 9（API 级别 28）或更高版本的设备包含一个名为 System Tracing 的系统级应用。（系统内置包）

允许开发者直接从测试设备本身录制跟踪记录，而无需插入设备并通过 ADB 连接到该设备。

  1. 开启设备的“开发者选项”功能
  2. 在“开发者选项”菜单中找到“系统跟踪”（System Tracing）选项
  3. 进入到“系统跟踪选项”（System Tracing），会显示如下图的菜
    4. <
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### 使用Python实现Android性能监控 #### 方法一：基于 `python-androidtv` 的网络通信方式 `python-androidtv` 是一个用于通过ADB在网络环境中与Android TV或Fire TV设备交互的库[^1]。虽然该库主要用于控制电视设备，但它也可以作为基础工具来发送自定义的ADB命令以获取性能数据。 以下是使用 `subprocess` 和 ADB 命令组合的方式，从目标设备提取 CPU、内存等性能指标： ```python import subprocess def get_android_performance(device_id, package_name): """ 获取指定包名的应用程序性能 """ try: # 获取CPU占用率 cpu_command = f"adb -s {device_id} shell top -n 1 | grep {package_name}" cpu_output = subprocess.check_output(cpu_command, shell=True).decode('utf-8') # 获取内存占用 memory_command = f"adb -s {device_id} shell dumpsys meminfo {package_name}" memory_output = subprocess.check_output(memory_command, shell=True).decode('utf-8') return { 'cpu': cpu_output, 'memory': memory_output } except Exception as e: return str(e) # 示例调用 device_id = "your_device_id" package_name = "com.example.app" performance_data = get_android_performance(device_id, package_name) print(performance_data) ``` 此代码片段利用了 ADB 工具中的 `top` 和 `dumpsys` 命令分别抓取 CPU 占用率和内存信息[^2]。 --- #### 方法二：基于 `os.popen()` 实现多进程性能数据分析 另一种方法是直接使用 Python 中的 `os.popen()` 函数运行 ADB 命令，并解析返回的结果。这种方法适合于更复杂的场景，比如需要处理多个进程的数据[^2]。 以下是一个完整的示例代码，展示如何收集并保存性能数据到 CSV 文件中： ```python import os import csv from datetime import datetime def collect_performance_data(device_id, package_name, duration_seconds): data_list = [] end_time = datetime.now().timestamp() + duration_seconds while datetime.now().timestamp() < end_time: try: # 获取CPU信息 cpu_info = os.popen(f'adb -s {device_id} shell top -b -d 1 -n 1 | grep {package_name}').read() # 获取内存信息 memory_info = os.popen(f'adb -s {device_id} shell dumpsys meminfo {package_name}').read() timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') data_list.append({ 'timestamp': timestamp, 'cpu': cpu_info.strip(), 'memory': memory_info.strip() }) except Exception as e: print(f"Error collecting performance data: {e}") return data_list def save_to_csv(data_list, filename): keys = ['timestamp', 'cpu', 'memory'] with open(filename, mode='w', newline='') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=keys) writer.writeheader() for row in data_list: writer.writerow(row) if __name__ == "__main__": device_id = "your_device_id" package_name = "com.example.app" duration_seconds = 60 # 收集一分钟的数据 collected_data = collect_performance_data(device_id, package_name, duration_seconds) save_to_csv(collected_data, 'performance_data.csv') ``` 这段代码会持续采集指定时间段内的性能数据，并将其写入名为 `performance_data.csv` 的文件中[^2]。 --- #### 方法三：集成 Sentry 性能监控 如果希望进一步扩展性能监控能力，可以考虑引入第三方服务如 Sentry。Sentry 不仅能够捕获异常日志，还支持性能追踪功能[^4]。通过配置 `traces_sample_rate` 参数，可以开启对特定操作的性能采样。 下面是如何将 Sentry 集成到 Android 性能监控流程的一个简单例子： ```python import sentry_sdk from sentry_sdk.integrations.threading import ThreadingIntegration sentry_sdk.init( dsn="https://examplePublicKey@o0.ingest.sentry.io/0", integrations=[ThreadingIntegration()], traces_sample_rate=1.0 # 启用100%性能数据采集 ) def monitor_app_performance(): with sentry_sdk.start_transaction(op="task", name="Collect Performance Data"): # 执行性能数据采集逻辑... pass monitor_app_performance() ``` 在此基础上，还可以结合前面提到的方法，将采集到的具体性能数据上传至 Sentry 平台进行集中管理[^4]。 --- #### 方法四：借助 System Trace 工具 对于更加深入的系统级性能分析，推荐使用 Android 官方提供的 **System Trace** 工具[^3]。它可以捕捉底层硬件资源的使用情况（如 CPU 调度、磁盘 I/O），并通过 HTML 报表直观呈现出来。 要启动一次跟踪会话，只需执行如下命令即可： ```bash adb shell am profile start com.example.app systemtrace --async sleep 10 # 让应用运行一段时间后再停止记录 adb shell am profile stop com.example.app ``` 随后会在本地生成一份 `.perfetto-trace` 格式的文件，可以直接加载到浏览器查看结果。 --- ### 结论 以上介绍了四种不同的技术路径来完成 Android 应用程序的性能监测任务。每种方案各有优劣，在实际开发过程中可以根据具体需求灵活选用合适的手段。
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