性能分析

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  2025-05-14 17:56:43 2025-05-14 17:56:43 Created   2025-05-15 14:29:49 2025-05-15 14:29:49 Updated    

性能分析-工具

开源工具

  • FLEX (Flipboard Explorer) 是一个非常受欢迎的开源 iOS 内部工具，提供了强大的 UI，允许开发者在运行时检查应用的视图层次结构、网络请求、数据库、用户偏好设置等。适合开发者在应用内实时调试和检查性能问题。
  • XCTest XCTest 是 Apple 官方的单元测试框架，支持性能测试。开发者可以通过 measure 方法来衡量代码块的执行时间，从而发现性能瓶颈。适合需要在单元测试中添加性能测试的场景。
  • KSCrash KSCrash 是一个强大的崩溃报告框架，它不仅能够捕获崩溃信息，还能提供应用程序的性能数据，例如内存使用和 CPU 使用情况。适合需要深入了解崩溃原因并监控相关性能数据的场景。
  • GT (GDT, GodEye) GodEye 是一个开源的 iOS 性能监控工具包，提供了多种监控功能，包括 FPS、内存使用、CPU 使用率、网络请求、崩溃日志等。它有一个方便的 UI，可以实时显示性能数据。适合在开发过程中嵌入应用进行实时性能监控。
  • libimobiledevice libimobiledevice 是一个开源的库，提供了与 iOS 设备交互的 API，可以用来监控设备状态和性能，特别是对非越狱设备进行操作。

Instruments

Instruments 是 Xcode 自带的一款强大的性能分析和调试工具，广泛用于 iOS 应用的性能监测和问题排查。

打开 Xcode 项目，选择 Product > Profile，或者使用快捷键 Command + I。这会编译并启动应用，然后打开 Instruments 界面。你也可以直接从 Xcode 中选择 Xcode > Open Developer Tool > Instruments 启动 Instruments。

Instruments 提供了多种模板，每个模板用于不同类型的性能分析。常用的模板有：

  • Time Profiler：用于分析 CPU 使用情况，找出性能瓶颈。
  • Allocations：监控内存分配，帮助识别内存泄漏和过度使用。
  • Leaks：检测内存泄漏。
  • Core Animation：分析应用的动画性能，找出导致掉帧的原因。
  • Energy Log：评估应用的能耗表现。

当应用运行时，正常使用它或执行你需要分析的特定操作。Instruments 将记录这些操作期间的性能数据。点击 Record 按钮（通常是红色圆点），开始记录数据。完成后，点击 Stop 按钮停止记录。Instruments 会生成一个时间轴，展示应用在运行期间的各种性能数据。你可以通过拖动时间轴，放大或缩小某段时间范围内的数据。

细节分析：

  • CPU 使用情况：使用 Time Profiler 查看函数调用栈，识别性能瓶颈。
  • 内存使用情况：使用 Allocations 或 Leaks 查看对象分配情况，分析内存泄漏和不当的内存使用。
  • 帧率分析：使用 Core Animation 检查应用的帧率，查找导致掉帧的操作。

你可以在关键点添加标记（Mark），帮助更容易地定位和分析问题。

System Trace

System Trace 是一个强大的工具，可以帮助你深入分析和解决性能问题。System Trace 是 Xcode Instruments 中的一个模板，它提供了关于系统性能的详细信息，包括 CPU 使用情况、线程活动、系统调用、分页错误、I/O 接口信息等，甚至包括进程内以及进程间的情况。以下是 System Trace 的使用方法：

步骤一：准备工作

  1. 确保 Xcode 和设备准备好：确保你已经安装了最新版本的 Xcode，并将 iOS 设备连接到你的 Mac。
  2. 打开 Xcode Instruments：在 Xcode 中选择 Product > Profile，或者直接在 Finder 中打开 Instruments 应用。

步骤二：选择 System Trace 模板

  1. 选择模板：在 Instruments 中，打开“选择模板”窗口，选择 System Trace 模板。
  2. 连接设备：选择你要分析的 iOS 设备，确保设备处于调试模式并已连接。

步骤三：开始记录

  1. 启动记录：点击红色的记录按钮，开始采集数据。运行你的应用程序，并重现卡顿或性能问题。
  2. 结束记录：当你捕获到问题或完成测试后，点击停止按钮停止记录。

步骤四：分析数据

  1. 查看时间线：System Trace 会生成一个时间线视图，其中包括 CPU 使用情况、线程活动、硬件中断等。你可以通过缩放和滚动来查看不同时间点的详细信息。
  2. 分析线程活动：查看哪些线程在特定时间段内占用了大量 CPU 资源，找出是否存在长时间运行的任务或死锁。
  3. 查看内核事件：System Trace 还会显示内核相关的事件，如中断处理和内存管理，这对于深入分析系统级问题非常有帮助。
  4. 标记和过滤：使用标记和过滤功能，专注于特定时间段或线程，以更容易地识别问题。

步骤五：优化和调试

  1. 识别问题代码：根据分析结果，找到可能导致卡顿的代码段，查看是否有可以优化的部分。
  2. 修改代码并重新测试：修改代码后，重新运行 System Trace 来验证优化是否解决了性能问题。

步骤六：生成报告

  1. 保存和分享：你可以将 System Trace 生成的分析数据导出为 .trace 文件，方便共享或进一步分析。
  2. 对比分析：可以多次运行 System Trace，比较优化前后的数据，确保性能得到改善。

MetricKit

基本使用

MetricKit 允许开发者收集和分析与应用程序性能、崩溃、功耗等相关的关键指标。以下是使用 MetricKit 的方法：

首先，在你的项目中导入 MetricKit 框架：

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import MetricKit

创建一个 MXMetricManager 的实例，它是收集指标数据的主要接口。

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let metricManager = MXMetricManager.shared

注册 Metrics 管理器

你需要让你的类（通常是 AppDelegate 或其他适合的单例类）遵循 MXMetricManagerSubscriber 协议，并注册为 MXMetricManager 的订阅者。

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class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate, MXMetricManagerSubscriber {

    func application(_ application: UIApplication,
                     didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
        MXMetricManager.shared.add(self)
        return true
    }

    // 处理 Metrics 数据
    func didReceive(_ payloads: [MXMetricPayload]) {
        for payload in payloads {
            // 处理接收到的 Metrics 数据
            print("Received metrics payload: \(payload)")
        }
    }
    
    // 处理崩溃诊断数据
    func didReceive(_ payloads: [MXCrashDiagnosticPayload]) {
        for payload in payloads {
            // 处理接收到的崩溃诊断数据
            print("Received crash diagnostics payload: \(payload)")
        }
    }
}

分析和存储指标数据

MXMetricPayload 包含了多种指标数据，如 CPU 使用率、内存使用情况、网络流量等。你可以遍历这些数据，存储或发送到你的后端进行进一步分析。

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func didReceive(_ payloads: [MXMetricPayload]) {
    for payload in payloads {
        if let cpuMetrics = payload.cpuMetrics {
            print("CPU Usage: \(cpuMetrics)")
        }
        
        if let memoryMetrics = payload.memoryMetrics {
            print("Memory Usage: \(memoryMetrics)")
        }
        
        if let networkMetrics = payload.networkTransferMetrics {
            print("Network Usage: \(networkMetrics)")
        }
        
        // 你可以将这些数据保存到文件或发送到服务器
    }
}

处理崩溃诊断数据

MetricKit 也可以收集应用的崩溃诊断信息，方便你追踪和解决崩溃问题。

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func didReceive(_ payloads: [MXCrashDiagnosticPayload]) {
    for payload in payloads {
        // 处理崩溃诊断数据
        if let diagnostics = payload.crashDiagnostics {
            for diagnostic in diagnostics {
                print("Crash Diagnostic: \(diagnostic)")
            }
        }
    }
}

从 Metric Manager 移除订阅者

如果你不再需要收集指标数据，可以从 MXMetricManager 中移除你的订阅者。

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MXMetricManager.shared.remove(self)

MXMetricManager 只在实际设备上运行时才会收集数据，模拟器中不会生成有效的数据。MetricKit 数据的收集是异步的，且系统会自动决定何时发送数据给你的应用，所以你不会立即收到数据。数据的保留期较短，Apple 建议尽快处理和存储接收到的指标数据。

自定义和收集特定的应用指标

虽然 MetricKit 本身主要提供了一组预定义的指标，如启动时间、CPU 使用率、内存使用情况等，但你也可以通过结合其他技术手段来自定义和收集特定的应用指标。

思路

  1. 利用现有的 MetricKit 指标： 如果你的自定义指标能够与 MetricKit 提供的现有指标关联，最好优先利用这些指标。例如，你可以利用 MXAppLaunchMetric 来测量特定场景下的启动时间。
  2. 结合日志系统（如 os_log）： 你可以通过 os_log 系统记录特定的自定义事件和数据，然后在 MXLogHandle 提供的日志中分析这些自定义指标。虽然这不是直接通过 MetricKit 记录，但你可以通过这些日志生成自定义报告。
  3. 使用第三方工具或库： 如果 MetricKit 无法满足需求，可以使用其他分析工具或库来收集和发送自定义指标，例如 Firebase Analytics 或 Amplitude。
  4. 自定义代码实现： 你可以在应用中自行编写代码，定期收集并记录自定义指标数据，然后通过网络请求或其他方式将其发送到后端服务器进行分析。
    假设你想自定义一个指标，用于监测用户在某个特定功能页面的停留时间。你可以通过以下方式实现：

在 ViewController 中记录开始时间和结束时间

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import UIKit
import os

class FeatureViewController: UIViewController {
    private var startTime: Date?
    private var osLog = OSLog(subsystem: "com.yourapp.feature", category: "Performance")

    override func viewDidAppear(_ animated: Bool) {
        super.viewDidAppear(animated)
        startTime = Date()
        os_log("Feature page appeared", log: osLog, type: .info)
    }

    override func viewDidDisappear(_ animated: Bool) {
        super.viewDidDisappear(animated)
        if let startTime = startTime {
            let elapsedTime = Date().timeIntervalSince(startTime)
            os_log("Feature page disappeared, duration: %{public}.2f seconds", log: osLog, type: .info, elapsedTime)
            // 你可以在这里将 elapsedTime 发送到服务器或其他存储系统
        }
    }
}

定期发送收集到的数据。你可以通过定时任务或应用进入后台时，将收集到的自定义指标发送到服务器或分析系统。

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func applicationDidEnterBackground(_ application: UIApplication) {
    // 发送数据到服务器
}

将自定义指标与 MetricKit 集成。虽然 MetricKit 没有直接支持自定义指标的功能，但你可以通过 MXMetricManager 的代理方法捕获系统提供的指标数据，并结合自定义指标进行分析。

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import MetricKit

class MetricManager: NSObject, MXMetricManagerSubscriber {
    override init() {
        super.init()
        MXMetricManager.shared.add(self)
    }

    func didReceive(_ payloads: [MXMetricPayload]) {
        for payload in payloads {
            // 处理 MetricKit 提供的系统指标
            let cpuMetrics = payload.cpuMetrics
            // 结合你的自定义指标进行综合分析
        }
    }
}

InApp分析工具

iOS 平台上常用的 In-app Debug 工具有以下几种：

  • Flex 是一个功能强大的 In-app Debug 工具，允许开发者在应用内实时查看和修改视图层次结构、网络请求、用户默认设置等。它还支持动态调整 UI 以及调试其他 app 内部逻辑。无需重新编译代码即可直接调试；可以修改内存中的值来观察变化。
  • Chisel 是 Facebook 开发的一组 LLDB 命令集，专门用于在调试时提供更方便的操作。它能帮助开发者快速检查视图层次结构、查看控件信息等。与 Xcode LLDB 无缝集成，通过命令行调试视图、打印出布局相关信息等。
  • Reveal 是一个图形化的 In-app Debug 工具，它允许开发者在运行中的应用中实时查看和编辑视图层次结构，支持 2D 和 3D 的视图展示。提供直观的 UI 调试界面，可以轻松地查看和修改视图属性；支持 iOS 和 tvOS。
  • Lookin 是一个开源的 iOS 视觉调试工具，专门用于分析和检查 iOS 应用的界面结构。它提供类似于 Xcode 的 View Debugging 功能，但更加灵活和强大，尤其是在复杂 UI 布局的分析上。通过 Lookin，你可以轻松地获取 iOS 应用中的界面层级、布局信息，并进行实时的 UI 调试和调整。可以称之为开源版的 Reveal。

fishhook

fishhook 是一个用于在 iOS 和 macOS 环境中进行函数替换的开源库，主要用于动态链接库（dylib）中的符号重写。

fishhook 通过操作 Mach-O 文件的符号表来找到需要替换的函数。Mach-O 文件的符号表包含了所有函数和变量的符号（名称和地址）信息。fishhook 使用 dyld（动态链接器）的相关函数来进行符号重定向。它首先使用 dyld 提供的接口找到符号的地址，然后将这些符号的地址替换为新的地址。通过修改 Mach-O 文件中的符号表来完成函数替换。这包括修改动态链接库中的 __dyld 的符号信息，使得在运行时调用这些符号时会跳转到新的实现。

fishhook 允许在程序运行时动态替换函数实现，这对于调试和修改第三方库的行为非常有用。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 fishhook 来替换函数实现：

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#include <stdio.h>
#include <dlfcn.h>
#include "fishhook.h"

// 需要被替换的原始函数
static int (*orig_printf)(const char *, ...) = NULL;

// 新的函数实现
int new_printf(const char *format, ...) {
    printf("Intercepted: ");
    va_list args;
    va_start(args, format);
    int result = orig_printf(format, args);
    va_end(args);
    return result;
}

// 替换函数实现
void replace_printf() {
    // 确保在替换之前已经加载了动态库
    rebind_symbols((struct rebinding[1]){{"printf", new_printf, (void *)&orig_printf}}, 1);
}

int main() {
    replace_printf();
    printf("Hello, World!\n");
    return 0;
}

在这个示例中，replace_printf 函数将 printf 函数的实现替换为 new_printf，并在控制台上输出 “Intercepted: “。

Frida

使用 Frida 来进行动态分析和调试

  1. 准备工作
  • Frida 工具链: 安装 Frida 的命令行工具。在 macOS 上可以通过 pip 安装： bash pip install frida-tools
  • 开发者证书: 需要一个有效的苹果开发者账号，用于签名自定义的 Frida 服务器应用。
  1. 编译并签名 Frida Server
  • 下载 Frida 源码: 从 Frida 的 GitHub 仓库克隆源码。
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git clone https://github.com/frida/frida.git
cd frida
  • 编译 Frida Server: 使用 Frida 提供的构建脚本来编译 Frida Server。这个步骤可能需要一些配置，具体过程可以参考 Frida 官方文档。编-译完成后，你会得到一个 frida-server 可执行文件。
  • 使用开发者证书签名: 将编译好的 frida-server 文件进行签名，确保它可以在非越狱的设备上运行。
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codesign -s "iPhone Developer: Your Name (Team ID)" --entitlements entitlements.plist frida-server

entitlements.plist 文件需要包括允许调试和 taskforpid 权限的配置。

  1. 部署 Frida Server 到设备
  • 使用 Xcode 部署: 将 frida-server 文件打包成一个应用，然后通过 Xcode 部署到目标设备上。
  • 或者通过 SSH 部署: 如果你已经有其他方式在非越狱设备上运行自签名应用，可以通过 SSH 将 frida-server 直接拷贝到设备上。
  1. 启动 Frida Server
  • 在设备上启动: 打开你部署的应用，确保 frida-server 在后台运行。你可以通过 Xcode 的调试控制台或终端命令来启动它。
  • 连接 Frida Server: 在你的电脑上通过 USB 连接设备，并使用 Frida CLI 连接到运行中的 Frida Server。
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frida-ps -U
  • 开始调试: 你可以使用 Frida 的各种命令来分析和调试目标应用。
  1. Frida CLI 使用示例
  • 列出所有进程:
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frida-ps -U
  • 附加到目标进程:
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frida -U -n <AppName>
  • 运行脚本:
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frida -U -n <AppName> -l script.js
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性能分析
  1. 性能分析-工具
    1. 开源工具
  2. Instruments
    1. System Trace
  3. MetricKit
    1. 基本使用
    2. 自定义和收集特定的应用指标
  4. InApp分析工具
  5. fishhook
  6. Frida