微信客户端团队负责人技术访谈:如何着手客户端性能监控和优化
前言一款产品能否与用户产生化学反应,客户端在这一过程中的性能作用最关键。启动时间太长、内存消耗太大、ANR 等等,都会直接影响用户对一款应用的判断和使用体验。 如微信 Slogan 说的那样:微信,是一个生活方式。所以,微信 App 本身就包含非常多且复杂度高的业务模块(如搜索、视频等),也接入了很多第三方的插件,这势必会拖慢应用的启动时间和响应速度,尤其是目前出现了“微信重度用户”这一现象,迫使微信追求更多的分析和优化措施。 在由听云联合极客邦科技 /InfoQ 共同主办的 APMCon 2017 会议上,我们邀请微信“小黑屋 11 人”之一的微信客户端开发团队负责人陈岳伟(Lylechen)来 APMCon 现场分享“微信重度⽤户体验的优化之道”。InfoQ 对陈岳伟进行了会前采访,简单了解了微信在客户端性能监控和优化做了哪些工作。 访谈嘉宾陈岳伟(Lylechen): 访谈内容1请介绍一下,微信 iOS 客户端第一个版本开发花了多长时间,在性能上有哪些关注点?陈岳伟:第一个 iOS 和 Android 微信版本均花了 2 个月左右的开发时间。初期阶段主要集中在功能开发上,对性能没有特别花太多时间关注,主要对于启动速度、消息收发等主场景做了压力测试。对于一个初创的产品,微信研发团队更看重版本的快速迭代,“先迭代再优化”是第一原则。(相关文章《开发往事:记录微信3.0版背后的故事(距微信1.0发布9个月时)》、《开发往事:深度讲述2010到2015,微信一路风雨的背后》) 2目前微信客户端有哪些维度的性能监控,侵入性如何,对性能有何影响?陈岳伟:目前微信客户端的性能监控纬度,主要包含 Crash、卡顿、耗时、内存、SQLite、安装包大小、网络性能等。 微信研发团队所做的监控系统可以分为两类:一类是通用监控,一类是专项监控。 针对通用监控,团队搭建了一套基于简单数值上报的终端实时监控系统,可以覆盖几乎所有的监控纬度,最终呈现出来的是 PV、UV、耗时分布、错误统计等。比如准实时生成客户端启动次数、Crash 次数、网络调用次数等曲线,最少延迟可以做到 10 分钟以内。 通用监控主要用于快速发现问题,而其定位问题的能力相对较弱,于是构建了多个专项监控系统。举个例子,微信团队构建的卡顿监控系统,不仅可以监控客户端卡顿次数,还可以展示卡顿堆栈分类和排序,部分场景还可以做到精确标示函数调用的耗时分布。当然专项监控的上报延时更长,数据计算也比较复杂,目前能做到“小时~天”的级别,主要起分析定位的作用。 大部分监控以手动埋点、框架性自动埋点以及触发式上报为主,对性能影响很小。SQLite 和耗时监控,涉及较细力度的插桩,会有一定的性能损耗,前者主要用于开发和自动化测试阶段,后者对现网用户做了一定的采样。 相关文章请见《移动端IM实践:iOS版微信界面卡顿监测方案》、《移动端IM实践:Android版微信如何大幅提升交互性能(一)》、《移动端IM实践:Android版微信如何大幅提升交互性能(二)》。 3微信客户端在性能上有哪些优化点?陈岳伟:针对微信客户端的性能优化,主要分为网络、UI、内存、存储等四大模块。
4微信客户端目前开发了哪些跨端组件,是否均使用 C/C++ 开发?陈岳伟:目前主要有两大跨平台组件,包括 Mars 组件(COMM、XLOG、SDT、STN,详见 Mars 介绍)和 WCDB 组件。其中 Mars 全部使用 C/C++ 开发,可适用于 iOS、Android、Windows 和 Mac 等平台;而 WCDB 主要根据 iOS(MacOS)和 Android 两个平台提供了不同的语言适配,但底层的 SQLite 源码优化和 RepairKit,还是继续采用 C/C++ 开发。 微信的移动端数据库组件WCDB和移动端IM网络层跨平台组件库Mars都已开源,开源代码和资料托管等详见《[资讯] 微信正式开源移动端数据库组件WCDB!》、《如约而至:微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 。 5微信 iOS 端在 WebView 上做了哪些优化,有哪些性能监控点?陈岳伟:iOS 端的 WebView 主要做了资源预加载与缓存、视频代理与下载策略优化、图片代理与编码优化等,针对 WebView 安全和微信特有的 JS SDK 也有一系列的优化策略。 目前微信绝大部分 WebView,均已替换为 WKWebView,在内存占用和稳定性上有很大的提升。性能监控点,主要包含各阶段耗时分布、相关错误码分类和内存 OOM 监控。 6针对重度用户的体验优化是从什么时候开始的?当时的出发点是什么?到目前主要做了哪些工作,有什么规划?陈岳伟:从 2015 年底开始,当时出发点是 DB 损坏率极速上升,以及用户存储空间快速增长;目前主要对 DB 损坏、内存 OOM 和存储架构等做部分优化工作,前两者会在 APMCon 给大家做详细分享;后续希望对重度用户大盘进行更精确的监控和分析,提升问题发现和定位能力。(《微信团队原创分享:微信客户端SQLite数据库损坏修复实践》一文详细介绍了相关技术实践) |
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