字节跳动 Android 客户端可观测建设实践

1. 王涛

2. 产品研发和工程架构-App Health • 监控产品构建：Slardar、APMPlus • 业务性能优化：通用优化能力、业务指王涛 • Android APM 性能监控产品的构建，帮助头条等业务方优化内存等性能指标。标优化 • 插件热修：插件框架、热修框架 • 编译构建：打包发布、编译优化 2019 年至今，任职于字节跳动，负责 • 目前担任火山引擎 APMPlus 平台 Android / 鸿蒙监控产品客户端技术负责人。 • 拥有支撑几十亿级别DAU产品的性能稳定性监控经验。

3. 目录

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6. Slardar APMPlus 支持抖音、头条、飞书、番茄小说、剪映、豆包等支持吉利、理想、蔚来、智谱、凯叔讲故事、Keep、作业字节跳动内部所有应用的性能稳定性监控。帮、长桥证券等众多外部业务的性能稳定性监控。涵盖车企、AI应用、在线教育、金融、工具、社交娱乐等众多类别的应用。支撑几十亿级别DAU产品的全链路性能稳定性监控

7. 崩溃无法登录卡死/ANR 下单失败 Ops! 启动太慢应用发生异常！！太卡，无法操作耗电太快磁盘占用太高流量消耗大网络访问异常

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10. 核心逻辑 • 配置和采样能力：通过配置控制不同性能数据是否采集上报，以及相关采集的阈值。采样可以有效降低服务器数据压力和对端上的性能影响。 • mmap存储和聚合上报：通过mmap的方式，保证数据缓存的高性能和数据不丢失。聚合上报减少网络传输流量消耗并提高数据处理效率。 • 自定义日志Alog/Vlog：通过mmap的方式把业务自定义日志和Apm日志写入到文件，通过回捞、主动上报、随崩溃上报的方式上报到服务器，确保每个用户的体验问题都可以获取到有效日志来分析解决。

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12. 评估优化指标的优先级 • 体验影响程度和比例：用户感知程度和影响用户比例 • 应用对比：对比线上监控不同应用的指标差异 • AB实验：线上的指标优化/劣化实验结论

13. 抖音：应用使用时长 Helo：OOM率优化效果：抖音最近3年性能体验优化，通优化效果：两个月过A/B实验来明确性能收益和业务收益，累计统计应用使用时长

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15. OutOfMemoryError • • •

16. Hprof文件 • •

17. • • • •

18. 泄露解决 • •

19. 大对象解决 • •

20. 优化效果 • •

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22. 核心能力 • 网络大盘：查看网络成功率，整体耗时，阶段耗时等数据。 • 网络错误：分析网络错误并进行归因。包括失败的类型，占比，失败详情。 • 多维分析：不同维度的网络分析。包括域名、path、网络类型、地域等维度。 • 报警配置：对于网络成功率和耗时等异常波动，可以立即收到报警信息，排查问题。

23. TTNet网络库 TTNet是字节跳动网络架构部门研发的一款客户端网络库，在Cronet的基础上进行开发和深入定制，在调度容灾、性能调优、监控排错等多方面有有效实践，当前为字节跳动的绝大多数App提供网络服务。

24. 日志查询在业务反馈异常后，通过日志查询输入did/userid，可以查询单设备已经上报的所有数据，包括崩溃、ANR、卡顿、内存、CPU、磁盘、启动、页面访问、流量消耗、使用时长等所有数据。

25. 自定义日志 • 针对单点问题分析，提供自定义日志的能力，业务通过Alog/Vlog库进行日志打点。 • 可以通过回捞，用户反馈按钮主动上报，崩溃时上报来获取自定义日志分析用户问题。 • 日志文件在本地加密、压缩保存，利用系统 mmap 机制保证日志写入的效率并保证数据完整不丢失。

26. 智能修复【AutoFix】 • 目标：借助大模型的推理能力构建AI Agent【AutoFix】，对异常一键产生自动修复的代码，提升客户端研发修复Bug 的效率。 • 核心原理：【AutoFix】核心原理是把异常归因相关的堆栈和源码等数据交给 LLM，LLM通过预分析、查找源码、规划修复方案、执行修改，最终直接给出修复后的代码Patch。

27. 智能修复【AutoFix】 • 异常详情页面：一键自动生成修复 Patch。 • 示例：左侧为【AutoFix】对一个Java多线程异常 ConcurrentModificationException问题，给出了正确的修复方案。

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29. ANR和Native崩溃等深度疑难问题的进一步归因，采集更加丰富的归因数据。大模型和监控平台的深度融合，对异常归因进一步提效。包括智能分析和自动修复等方向。支持对鸿蒙系统监控的全面能力建设，包括OOM问题归因，卡顿、CPU等性能监控。深度参与到业务核心疑难问题的优化，直接带来业务指标收益。

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31. 大模型正在重新定义软件 Large Language Model Is Redefining The Software