Android基础性能数据获取（api或/proc/读取）

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Android基础性能数据获取（api或/proc/读取）

2023-08-05 19:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

主要资料参考

Android系统源码在线查看网址 Linux平台Cpu使用率的计算腾讯开源移动端性能测试APP：GT 3.1

内存篇

内存：表示当前进程内存的使用情况，内存占用过高可能会引起内存抖动，或OutOfMemory异常主要用到系统提供的方法，具体源码参看：Android系统ActivityManager源码

系统内存系统内存总容量：只需要读取“/proc/meminfo”文件的第一个字段“MemTotal”就可以了，文件的内容如下： MemTotal: 94096 kB MemFree: 1684 kB Buffers: 16 kB Cached: 27160 kB SwapCached: 0 kB Active: 35392 kB Inactive: 44180 kB Active(anon): 26540 kB Inactive(anon): 28244 kB Active(file): 8852 kB Inactive(file): 15936 kB Unevictable: 280 kB Mlocked: 0 kB SwapTotal: 0 kB SwapFree: 0 kB Dirty: 0 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 52688 kB Mapped: 17960 kB Slab: 3816 kB SReclaimable: 936 kB SUnreclaim: 2880 kB PageTables: 5260 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 47048 kB Committed_AS: 1483784 kB VmallocTotal: 876544 kB VmallocUsed: 15456 kB VmallocChunk: 829444 kB

各个字段的含义：

MemTotal: 所有可用RAM大小。 MemFree: LowFree与HighFree的总和，被系统留着未使用的内存。 Buffers: 用来给文件做缓冲大小。 Cached: 被高速缓冲存储器（cache memory）用的内存的大小（等于diskcache minus SwapCache）。 SwapCached:被高速缓冲存储器（cache memory）用的交换空间的大小。已经被交换出来的内存，仍然被存放在swapfile中，用来在需要的时候很快的被替换而不需要再次打开I/O端口。 Active: 在活跃使用中的缓冲或高速缓冲存储器页面文件的大小，除非非常必要，否则不会被移作他用。 Inactive: 在不经常使用中的缓冲或高速缓冲存储器页面文件的大小，可能被用于其他途径。 SwapTotal: 交换空间的总大小。 SwapFree: 未被使用交换空间的大小。 Dirty: 等待被写回到磁盘的内存大小。 Writeback: 正在被写回到磁盘的内存大小。 AnonPages：未映射页的内存大小。 Mapped: 设备和文件等映射的大小。 Slab: 内核数据结构缓存的大小，可以减少申请和释放内存带来的消耗。 SReclaimable:可收回Slab的大小。 SUnreclaim：不可收回Slab的大小（SUnreclaim+SReclaimable＝Slab）。 PageTables：管理内存分页页面的索引表的大小。 NFS_Unstable:不稳定页表的大小。系统空闲的内存：只需要通过ActivityManager即可获取 //系统空闲内存 public static long getSysFreeMemory(Context context) { ActivityManager am = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE); ActivityManager.MemoryInfo mi = new ActivityManager.MemoryInfo(); am.getMemoryInfo(mi); return mi.availMem; } 进程内存进程内存上限： //进程内存上限 public static int getMemoryMax() { return (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory()/1024); } 进程总内存： //进程总内存 public static int getPidMemorySize(int pid, Context context) { ActivityManager am = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE); int[] myMempid = new int[] { pid }; Debug.MemoryInfo[] memoryInfo = am.getProcessMemoryInfo(myMempid); int memSize = memoryInfo[0].getTotalPss(); // dalvikPrivateDirty： The private dirty pages used by dalvik。 // dalvikPss ：The proportional set size for dalvik. // dalvikSharedDirty ：The shared dirty pages used by dalvik. // nativePrivateDirty ：The private dirty pages used by the native heap. // nativePss ：The proportional set size for the native heap. // nativeSharedDirty ：The shared dirty pages used by the native heap. // otherPrivateDirty ：The private dirty pages used by everything else. // otherPss ：The proportional set size for everything else. // otherSharedDirty ：The shared dirty pages used by everything else. return memSize; }

GT3.1开源获取内存数据代码：https://github.com/Tencent/GT/blob/ed3a289a897d0ea14676a7c7d92344f5b398991e/android/GT_APP/app/src/main/java/com/tencent/wstt/gt/api/utils/MemUtils.java

CPU篇

CPU:表示进程或线程的繁忙程度获取CPU主要用两种方法，一种是利用top 命令或者dumpsys cpuinfo，第二种是读取/proc/stat文件，然后解析相关参数，自己去计算，下面主要介绍第二种方法，也是个人比较推荐的方法

/proc文件系统是一个伪文件系统，它只存在内存当中，而不占用外存空间。它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口。用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息，并可以改变内核的某些参数。由于系统的信息，如进程，是动态改变的，所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时，proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的。从proc文件中可以获取系统、进程、线程的cpu时间片使用情况，所以两次采集时间片的数据就可以获取进程CPU占用率， CPU占用率 = (进程T2-进程T1)/(系统T2-系统T1) 的时间片比值。

1.获取系统CPU时间片

获取系统CPU时间片使用情况：读取proc/stat，文件的内容如下：

cpu 2032004 102648 238344 167130733 758440 15159 17878 0 cpu0 1022597 63462 141826 83528451 366530 9362 15386 0 cpu1 1009407 39185 96518 83602282 391909 5796 2492 0 intr 303194010 212852371 3 0 0 11 0 0 2 1 1 0 0 3 0 11097365 0 72615114 6628960 0 179 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ctxt 236095529 btime 1195210746 processes 401389 procs_running 1 procs_blocked 0

第一行各个字段的含义：

user (14624) 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 (771) 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 system (8484) 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 (283052) 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 (0) 从系统启动开始累计到当前时刻，IO等待时间(since 2.5.41) irq (0) 从系统启动开始累计到当前时刻，硬中断时间(since 2.6.0-test4) softirq (62) 从系统启动开始累计到当前时刻，软中断时间(since 2.6.0-test4)

总的cpu时间totalCpuTime = user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq

2.获取进程和线程的CPU时间片

获取进程CPU时间片使用情况：读取proc/pid/stat，获取线程CPU时间片使用情况：读取proc/pid/task/tid/stat，这两个文件的内容相同，如下

6873 (a.out) R 6723 6873 6723 34819 6873 8388608 77 0 0 0 41958 31 0 0 25 0 3 0 5882654 1409024 56 4294967295 134512640 134513720 3215579040 0 2097798 0 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0

各个字段的含义：

pid=6873 进程(包括轻量级进程，即线程)号 comm=a.out 应用程序或命令的名字 task_state=R 任务的状态，R:runnign, S:sleeping (TASK_INTERRUPTIBLE), D:disk sleep (TASK_UNINTERRUPTIBLE), T: stopped, T:tracing stop,Z:zombie, X:dead ppid=6723 父进程ID pgid=6873 线程组号 sid=6723 c该任务所在的会话组ID tty_nr=34819(pts/3) 该任务的tty终端的设备号，INT（34817/256）=主设备号，（34817-主设备号）=次设备号 tty_pgrp=6873 终端的进程组号，当前运行在该任务所在终端的前台任务(包括shell 应用程序)的PID。 task->flags=8388608 进程标志位，查看该任务的特性 min_flt=77 该任务不需要从硬盘拷数据而发生的缺页（次缺页）的次数 cmin_flt=0 累计的该任务的所有的waited-for进程曾经发生的次缺页的次数目 maj_flt=0 该任务需要从硬盘拷数据而发生的缺页（主缺页）的次数 cmaj_flt=0 累计的该任务的所有的waited-for进程曾经发生的主缺页的次数目 utime=1587 该任务在用户态运行的时间，单位为jiffies stime=1 该任务在核心态运行的时间，单位为jiffies cutime=0 累计的该任务的所有的waited-for进程曾经在用户态运行的时间，单位为jiffies cstime=0 累计的该任务的所有的waited-for进程曾经在核心态运行的时间，单位为jiffies priority=25 任务的动态优先级 nice=0 任务的静态优先级 num_threads=3 该任务所在的线程组里线程的个数 it_real_value=0 由于计时间隔导致的下一个 SIGALRM 发送进程的时延，以 jiffy 为单位. start_time=5882654 该任务启动的时间，单位为jiffies vsize=1409024（page）该任务的虚拟地址空间大小 rss=56(page) 该任务当前驻留物理地址空间的大小 rlim=4294967295（bytes）该任务能驻留物理地址空间的最大值 start_code=134512640 该任务在虚拟地址空间的代码段的起始地址 end_code=134513720 该任务在虚拟地址空间的代码段的结束地址 start_stack=3215579040 该任务在虚拟地址空间的栈的结束地址 kstkesp=0 esp(32 位堆栈指针) 的当前值, 与在进程的内核堆栈页得到的一致. kstkeip=2097798 指向将要执行的指令的指针, EIP(32 位指令指针)的当前值. pendingsig=0 待处理信号的位图，记录发送给进程的普通信号 block_sig=0 阻塞信号的位图 sigign=0 忽略的信号的位图 sigcatch=082985 被俘获的信号的位图 wchan=0 如果该进程是睡眠状态，该值给出调度的调用点 nswap 被swapped的页数，当前没用 cnswap 所有子进程被swapped的页数的和，当前没用 exit_signal=17 该进程结束时，向父进程所发送的信号 task_cpu(task)=0 运行在哪个CPU上 task_rt_priority=0 实时进程的相对优先级别 task_policy=0 进程的调度策略，0=非实时进程，1=FIFO实时进程；2=RR实时进程

进程的总Cpu时间processCpuTime = utime + stime + cutime + cstime 线程的总Cpu时间threadCpuTime = utime + stime + cutime + cstime

两次采集时间片的数据获取进程CPU占用率 CPU占用率 = (进程T2-进程T1)/(系统T2-系统T1) 的时间片比值

我自己封装的实时获取某进程CPU占用率的方法：

public static double getProcessCpuUsage(String pid) { try { RandomAccessFile reader = new RandomAccessFile("/proc/stat", "r"); String load = reader.readLine(); String[] toks = load.split(" "); double totalCpuTime1 = 0.0; int len = toks.length; for (int i = 2; i < len; i ++) { totalCpuTime1 += Double.parseDouble(toks[i]); } RandomAccessFile reader2 = new RandomAccessFile("/proc/"+ pid +"/stat", "r"); String load2 = reader2.readLine(); String[] toks2 = load2.split(" "); double processCpuTime1 = 0.0; double utime = Double.parseDouble(toks2[13]); double stime = Double.parseDouble(toks2[14]); double cutime = Double.parseDouble(toks2[15]); double cstime = Double.parseDouble(toks2[16]); processCpuTime1 = utime + stime + cutime + cstime; try { Thread.sleep(360); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } reader.seek(0); load = reader.readLine(); reader.close(); toks = load.split(" "); double totalCpuTime2 = 0.0; len = toks.length; for (int i = 2; i < len; i ++) { totalCpuTime2 += Double.parseDouble(toks[i]); } reader2.seek(0); load2 = reader2.readLine(); String []toks3 = load2.split(" "); double processCpuTime2 = 0.0; utime = Double.parseDouble(toks3[13]); stime = Double.parseDouble(toks3[14]); cutime = Double.parseDouble(toks3[15]); cstime = Double.parseDouble(toks3[16]); processCpuTime2 = utime + stime + cutime + cstime; double usage = (processCpuTime2 - processCpuTime1) * 100.00 / ( totalCpuTime2 - totalCpuTime1); BigDecimal b = new BigDecimal(usage); double res = b.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); return res; } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e1) { e1.printStackTrace(); } return 0.0; }

GT3.1开源获取CPU数据代码：https://github.com/Tencent/GT/blob/ed3a289a897d0ea14676a7c7d92344f5b398991e/android/GT_APP/app/src/main/java/com/tencent/wstt/gt/api/utils/CpuUtils.java

流量

流量表示当前进程网络的使用情况也是有两种方法，一种是通过Android提供的TrafficStats类来获取，第二种可以通过获取proc文件内容来计算

先看一下GT3.1采用的第一种方法： TrafficStats源码查看 TrafficStats类是由Android提供的一个从你的手机开机开始，累计到现在使用的流量总量，或者统计某个或多个进程或应用所使用的流量，当然这个流量包括的Wifi和移动数据网Gprs。

//系统流量统计： TrafficStats.getTotalRxBytes() ——获取从此次开机起总接受流量（流量是分为上传与下载两类的）； TrafficStats.getTotalTxBytes()——获取从此次开机起总发送流量； TrafficStats.getMobileRxBytes()——获取从此次开机起不包括Wifi的接受流量，即只统计数据网Gprs接受的流量； TrafficStats.getMobileTxBytes()——获取从此次开机起不包括Wifi的发送流量，即只统计数据网Gprs发送的流量； //进程流量统计： TrafficStats.getUidRxBytes(mUid) TrafficStats.getUidTxBytes(mUid)

获取进程流量的方法： u0_a开头的都是Android的应用进程，Android的应用的UID是从10000开始，到19999结束。u0_a开头的都是Android的应用进程，Android的应用的UID是从10000开始，到19999结束。

//获取流量数据，上行和下行 //这里mUid是应用的uid，非进程id pid，注意区分 //uid获取可根据包名得到，方法如下： public static int getUidByPkgName(String pkgname) { PackageManager pm = getPackageManager(); try { ApplicationInfo ai = pm.getApplicationInfo(pkgname, 0); Log.i(TAG,String.valueOf(ai.uid)); return ai.uid; } catch (PackageManager.NameNotFoundException e) { e.printStackTrace(); return 0; } } public static TrafficInfo collect(int mUid) { long upload = TrafficStats.getUidRxBytes(mUid); long download = TrafficStats.getUidTxBytes(mUid); }

GT3.1开源获取流量数据代码：https://github.com/Tencent/GT/blob/ed3a289a897d0ea14676a7c7d92344f5b398991e/android/GT_APP/app/src/main/java/com/tencent/wstt/gt/api/utils/NetUtils.java

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