1. 今日头条性能优化与监控实践 徐磊 今日头条平台技术负责人

2.

3. 分享导视 • 背景介绍 • ANR 分析与优化实践 • 虚拟机内存优化实践 • 系统优化合集 • 监控工具建设 • 回顾与展望

4. 背景介绍 面临挑战：内忧外患 应对策略：攘外安内 应用快速迭代 获取日志能力有限 线上运营频繁 精准监控 快速归因 严入严出 系统兼容 Android碎片化 厂商定制化 系统改造

5. 分享导视 • 背景介绍 • ANR分析与实践 (现状分析，监控工具，系统优化实践) • 虚拟机内存管理优化 • 系统优化合集 • 监控平台建设 • 回顾与展望

6. ANR实践-现状分析 Trace置信度低 (有效性 < 30%) 问题复杂性 (系统影响> 30%) 信息局限性 (解决率 < 50%) "main" prio=5 tid=1 Native | group="main" sCount=1 dsCount=0 obj=0x770306e8 self=0xadf84f00 | sysTid=20514 nice=-10 cgrp=default sched=0/0 handle=0xb0d6d534 | state=R schedstat=( 25616960201 10910088018 25607 ) utm=2205 stm=356 core=3 HZ=100 | stack=0xbe3eb000-0xbe3ed000 stackSize=8MB | held mutexes= kernel: (couldn't read /proc/self/task/20514/stack) at android.os.MessageQueue.nativePollOnce(MessageQueue.java) at android.os.MessageQueue.next(MessageQueue.java:356) at android.os.Looper.loop(Looper.java:138) at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:6623) at java.lang.reflect.Method.invoke!(Method.java) at com.android.internal.os.ZygoteInit$MethodAndArgsCaller.run at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:832) 业务：复杂度高 Trace完整性 系统：进程间Cpu/IO/Mem竞争 历史可追溯性 硬件：CPU/GPU/Low Power 系统信息获取

7. ANR实践-Raster监控 Raster核心思想： 跟踪和记录耗时严重消息 及关键消息 ANR时获取当前消息及消 息队列待调度消息 对耗时严重消息采样堆栈 Raster特征： 回放过去，现在，未来 一键接入，低耦合 兼容Android全版本

8. ANR实践-案例实践 主线程Trace堆栈 Raster还原主线程现场

9. ANR实践-系统优化背景介绍 消息顺序执行，容易形成消息竞争 部分场景高并发，Service无法及时响应 业务复杂治理&维护成本高

10. ANR实践-系统双线程调度 Horae框架核心思想： 代理&拦截mH入队消息，转发 Service/Receiver 独立线程执行，不与主线程竞争， 提升响应能力 Horae框架特点： 支持黑白名单，灵活定制 一键接入，动态开关 兼容Android全版本

11. ANR实践-系统双线程调度收益 线上效果： 接入头条/抖音/火山等10多款产品 超10亿设备平稳运行 ANR普降30%，部分系统降幅50%

12. 分享导视 • 背景介绍 • ANR分析与系统优化 • 虚拟机内存管理优化 (现状介绍，方案原理，优化实践) • 系统优化合集 • 监控平台建设 • 回顾与展望

13. 虚拟机内存-OOM示例介绍 Crash堆栈 java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 2096652 byte allocation with 287536 free bytes and 280KB until OOM at dalvik.system.VMRuntime.newNonMovableArray(VMRuntime.java) at android.graphics.Bitmap.nativeCreate(Bitmap.java) at android.graphics.Bitmap.createBitmap(Bitmap.java:831) at android.graphics.Bitmap.createBitmap(Bitmap.java:808) at android.graphics.Bitmap.createBitmap(Bitmap.java:775) at com.facebook.imagepipeline.memory.BucketsBitmapPool.alloc at com.facebook.imagepipeline.memory.BasePool.get Crash时Large Space内存占用 Crash画像系统分布

14. 虚拟机内存-内存管理介绍 内存现状： Space类型：按照不同内存类型，划分不同Space LargeSpace：Native层申请，纳入虚拟机统计 内存统计：各Space共享512M，此消彼⻓ 系统优化策略： Android O版本将bitmap源数据下沉到Native，虚拟 机只统计Bitmap对象大小，以间接提升其他内存使用

15. 虚拟机内存-LargeObjectSpace介绍 LargeObjectSpace特征： 非连续空间，对象离散分布 单个对象大于4个物理⻚ 内存纳入虚拟机统计，但实际从Native申请

16. 虚拟机内存优化-管理策略优化 内存统计流程： 内存申请后加上新增内存 内存回收后减去释放内存 内存统计优化： LargeSpace内存申请后 提前 减去本次 新增内存 GC内存回收后 补偿 本次LargeSpace 释放内存

17. 虚拟机内存优化-优化效果对比 改造后内存统计变化： LargeObjectSpace内存占用不 在纳入虚拟机内存统计范围 其它Space独占512M使用上限 Android版本 虚拟机内存上限 LargeSpace内存理论范围 说明 Android O以下 512M 0~512M 所有内存Space共享512M 包括Bitmap源数据 Android O及以上 512M 0~512M 所有内存Space共享512M 0~2G Other Space独占512M LargeSpace不纳入统计 Android全版本 + mSponge方案 512M

18. 虚拟机内存优化-挽救OOM 方案核心： 监听&拦截OOM 开启虚拟机内存优化方案，提升 空间使用范围 再次触发内存申请，挽救OOM mSponge特点： 自动按需开启保障最大化收益 统一虚拟机内存管理策略 一键接入，全版本兼容

19. 分享导视 • 背景介绍 • ANR分析与系统优化 • 虚拟机内存管理优化 • 系统优化方案合集 (一站式解决框架Godzilla，实例分享) • 监控能力建设 • 回顾与展望

20. 系统优化-通用优化框架Godzilla Godzilla框架介绍： 背景：系统或厂商定制引起众多问题，厂商修 复周期⻓，低系统停止维护 目标：一站式解决系统层面带来的各种问题 出品方：头条/抖音/⻄瓜 方案集成：通用优化方案30+ 产品接入：头条/抖音/⻄瓜等40多款产品 线上收益：稳定性指标提升一倍以上

21. 系统优化-ProviderNoFound案例 Crash画像： 问题场景：新增Provider组件，应用升级首次启动过程 问题原因：升级过程中系统过早拉活，加载旧Dex 解决思路： 动态代理mInstrumentation，按需拦截该类异常

22. 分享导视 • 背景介绍 • ANR分析与系统优化 • 虚拟机内存管理优化 • 系统优化合集 • 监控工具建设 (精准监控，容器化，自动归因) • 回顾与展望

23. 监控平台-LOUPE背景介绍 面临挑战： 快速迭代，低级问题频繁逃逸 发现问题简单，定位问题困难 多部⻔协同，沟通对接成本高

24. 监控平台-LOUPE框架总览 产品介绍： 使用场景：压测/回归测试 堆栈快照，可视化，自动归因 沙箱机制，交互式监控 目标： 解决“最后一公里难题” (发现问题到快速定位问题)

25. 分享导视 • 背景介绍 • ANR分析与系统优化 • 虚拟机内存管理优化 • 系统优化合集 • 监控工具建设 • 回顾与展望

26. 总结回顾 优化演进历程： 问题视⻆：业务视⻆，系统视⻆ 治理过程：解决问题，快速解决问题 方案选型：系统方案，降低维护成本 治理思路：线上，线下

27. 展望 攻坚战，持久战，更早发现&拦截问题，提升效率，提高人效

28. xulei.sky@bytedance.com 欢迎找我交流

29.

30.