简介
要想给用户好的体验，性能优化是必不可少的，但是要进行性能优化要先进行性能检测，只有查出了问题，才能“对症下药”。
本篇主要讲解如何通过代码对 CPU 进行性能检测，讲解简单用法及部分原理。
原理（Android 8.0 以下）
获取整机CPU使用情况
要查看机器的CPU使用情况，可通过查看/proc/stat 文件，该文件包含了所有自系统启动以来累计的CPU活动信息。
查看方式：
- 在 adb shell模式下，输入cat /proc/stat
- 在 root 手机上查看 /proc/stat 文件内容
以我的手机为例，打开文件后，可以看到如下内容：
第一行表示的是CPU总的使用情况。
以上数据的单位是jiffies, jiffies是内核中的一个全局变量，用来记录自系统启动一来产生的节拍数，在linux中，一个节拍大致可理解为操作系统进程调度的最小时间片，不同linux内核可能值有不同，通常在1ms到10ms之间。
上图所示的第一行数据即为设备所有cpu的运行数据，其含义如下：
- user (1204317)：从系统启动开始累计到当前时刻，处于用户态的运行时间，不包含 nice值为负进程。
- nice (189103)：从系统启动开始累计到当前时刻，nice值为负的进程所占用的CPU时间。这里解释下何为 nice。
- 每一个进程都有一个 PRI 和 NI 值，可通过 ps -l 命令查看。PRI 还是比较好理解的，即进程的优先级，或者通俗点说就是程序被 CPU 执行的先后顺序，此值越小进程的优先级别越高。那 NI 呢？就是我们所要说的 nice 值了，其表示进程可被执行的优先级的修正数值。如前面所说，PRI值越小越快被执行，那么加入 nice 值后，将会使得 PRI 变为：PRI(new)=PRI(old)+nice。这样，当nice值为负值的时候，那么该程序将会优先级值将变小，即其优先级会变高，则其越快被执行。
- system (1171340)：从系统启动开始累计到当前时刻，处于核心态的运行时间。
- idle (60581145)：从系统启动开始累计到当前时刻，除 IO 等待时间以外的其它等待时间。
- iowait (90421)：从系统启动开始累计到当前时刻，IO等待时间。
- irq (132530)：从系统启动开始累计到当前时刻，硬中断时间。
- softirq (80465)：从系统启动开始累计到当前时刻，软中断时间。
- stealstolen (0)：在虚拟机环境下运行其他操作系统所花费的时间。
- guest (0)：运行在访客模式下所花费的时间。
- guest_nice (0)：运行在访客模式下，nice值为负的进程所占用的CPU时间。
计算总的cpu时间
- 采样两个足够短的时间间隔的 cpu 快照，分别为 t1,t2，其中 t1、t2 均包含(user、nice、system、idle、iowait、irq、softirq、stealstolen、 guest)9个元素;
- 计算总的 cpu 时间
- 把第一次的所有 cpu 使用情况求和，得到 total_t1;
- 把第二次的所有 cpu 使用情况求和，得到 total_t2;
- 这个时间间隔内的所有时间片，即 totalCpuTime = total_t2 - total_t1 ;
- 计算空闲时间 idle
- idle 对应第四列的数据，用第二次的 idle - 第一次的 idle 即可
- idle = idle_t2 – idle_t1
- 计算cpu使用率
cpuUsage = 100 * (total_t2 - total_t1 – (idle_t2 – idle_t1)) / (total_t2 – total_t1)
获取应用相关的CPU使用情况
- 通过 ps -l 命令查看应用的 pid；
- 输入命令：cat /proc//stat，可查看应用相关的CPU使用情况或直接去指定文件查看
- pid(24931)：进程号
- S：表示任务状态为Sleep
- utime (106)：该任务在用户态运行的时间，单位为jiffies
- stime(28)：该任务在核心态运行的时间，单位为jiffies
应用相关的CPU使用率计算方法
- 同样采样两个足够短的时间间隔的CPU快照，t1，t2
- 计算总的CPU时间和应用所占的CPU时间。总的CPU时间上面已经介绍过了。
- 应用进程所占用的CPU时间 pcpu=utime + stime,
- 再除以总的cpu时间，即可得到该进程的cpu占用率了。
- pcpuUsage=100*(pcpu_t2 - pcpu_t1)/(total_t2 - total_t1)
代码实现
有了以上的理论基础，剩下的就是用代码来实现读取和计算的工作了。下面附一段简单的示例：
var mProcStatFile: RandomAccessFile = RandomAccessFile("/proc/stat", "r")
var mAppStatFile: RandomAccessFile = RandomAccessFile("/proc/" + android.os.Process.myPid() + "/stat", "r")
var mLastCpuTime: Long? = null
var mLastAppCpuTime: Long? = null
/**
* 8.0以下获取cpu的方式
*
* @return
*/
val cpuData: Float
get() {
val cpuTime: Long
val appTime: Long
var value = 0.0f
try {
mProcStatFile.seek(0L)
mAppStatFile.seek(0L)
val procStatString = mProcStatFile.readLine()
val appStatString = mAppStatFile.readLine()
val procStats = procStatString.split(" ".toRegex()).toTypedArray()
val appStats = appStatString.split(" ".toRegex()).toTypedArray()
for ((index, item) in procStats.withIndex()) {
println("procStats + $index：$item")
}
for ((index, item) in appStats.withIndex()) {
println("appStats + $index：$item")
}
cpuTime = procStats[2].toLong()
+ procStats[3].toLong()
+ procStats[4].toLong()
+ procStats[5].toLong()
+ procStats[6].toLong()
+ procStats[7].toLong()
+ procStats[8].toLong()
appTime = appStats[13].toLong() + appStats[14].toLong()
if (mLastCpuTime == null && mLastAppCpuTime == null) {
mLastCpuTime = cpuTime
mLastAppCpuTime = appTime
return value
}
value = (appTime - mLastAppCpuTime!!).toFloat() / (cpuTime - mLastCpuTime!!).toFloat() * 100f
mLastCpuTime = cpuTime
mLastAppCpuTime = appTime
} catch (e: Exception) {
e.printStackTrace()
}
return value
}
原理（Android 8.0 及以上）
由于 Android 8.0 以后 Google 的权限限制，SDK 再也拿不到进程 CPU 的实时占用率，只能拿到自己本身进程的 Jiffies，而由于拿不到系统整体 Jiffies 的情况下，就没办法衡量 CPU 当前的消耗状况了，也没办法根据当前 CPU 状态实时做一些策略调整。因此进行深入研究以后，给出 Android 8.0 以后判断CPU状态的方案（非标准答案）- 执行 TOP 获取 CPU 占比。
原理简析
从 TOP 命令的源码中可以看出，TOP 本身也是拿到 /proc/stat 后统计的。
PS：有兴趣的，可以去翻一波源码。
通过 TOP 命令获取到的相关信息如下：
从上图中，可以明显看出 %CPU，只要除以对应的 CPU 数，即可获取 CPU 占用率。
代码实现
/**
* 8.0以上获取cpu的方式
*
* @return
*/
val cpuDataForO: Float
get() {
var process: Process? = null
try {
process = Runtime.getRuntime().exec("top -n 1")
val reader = BufferedReader(InputStreamReader(process.inputStream))
var line: String
var cpuIndex = -1
while (reader.readLine().also {
line = it } != null) {
line = line.trim {
it <= ' ' }
if (TextUtils.isEmpty(line)) {
continue
}
val tempIndex = getCPUIndex(line)
if (tempIndex != -1) {
cpuIndex = tempIndex
continue
}
if (line.startsWith(android.os.Process.myPid().toString())) {
if (cpuIndex == -1) {
continue
}
val param = line.split("\\s+".toRegex()).toTypedArray()
for ((index,item) in param.withIndex()){
println("index $index : $item")
}
if (param.size <= cpuIndex) {
continue
}
var cpu = param[cpuIndex]
if (cpu.endsWith("%")) {
cpu = cpu.substring(0, cpu.lastIndexOf("%"))
}
return cpu.toFloat() / Runtime.getRuntime().availableProcessors()
}
}
} catch (e: IOException) {
e.printStackTrace()
} finally {
process?.destroy()
}
return 0F
}
fun getCPUIndex(line: String): Int {
if (line.contains("CPU")) {
val titles = line.split("\\s+".toRegex()).toTypedArray()
for (i in titles.indices) {
if (titles[i].contains("CPU")) {
return i
}
}
}
return -1
}
上文若存在问题，欢迎指出！