ios利用RunLoop原理实现去监控卡顿实例详解
一、卡顿问题的几种原因
复杂 UI 、图文混排的绘制量过大；
在主线程上做网络同步请求；
在主线程做大量的 IO 操作；
运算量过大，CPU 持续高占用；
死锁和主子线程抢锁。
二、监测卡顿的思路
监测FPS：
FPS 是一秒显示的帧数，也就是一秒内画面变化数量。如果按照动画片来说，动画片的 FPS 就是 24，是达不到 60 满帧的。也就是说，对于动画片来说，24 帧时虽然没有 60 帧时流畅，但也已经是连贯的了，所以并不能说 24 帧时就算是卡住了。 由此可见，简单地通过监视 FPS 是很难确定是否会出现卡顿问题了，所以我就果断弃了通过监视 FPS 来监控卡顿的方案。
RunLoop：
通过监控 RunLoop 的状态来判断是否会出现卡顿。RunLoop原理这里就不再多说，主要说方法，首先明确loop的状态有六个
typedef CF_OPTIONS(CFOptionFlags, CFRunLoopActivity) {
kCFRunLoopEntry , // 进入 loop
kCFRunLoopBeforeTimers , // 触发 Timer 回调
kCFRunLoopBeforeSources , // 触发 Source0 回调
kCFRunLoopBeforeWaiting , // 等待 mach_port 消息
kCFRunLoopAfterWaiting ), // 接收 mach_port 消息
kCFRunLoopExit , // 退出 loop
kCFRunLoopAllActivities // loop 所有状态改变
}
我们需要监测的状态有两个：RunLoop 在进入睡眠之前和唤醒后的两个 loop 状态定义的值，分别是 kCFRunLoopBeforeSources 和 kCFRunLoopAfterWaiting ，也就是要触发 Source0 回调和接收 mach_port 消息两个状态。
三、如何检查卡顿
说下步骤：
创建一个 CFRunLoopObserverContext 观察者；
将创建好的观察者 runLoopObserver 添加到主线程 RunLoop 的 common 模式下观察；
创建一个持续的子线程专门用来监控主线程的 RunLoop 状态；
一旦发现进入睡眠前的 kCFRunLoopBeforeSources 状态，或者唤醒后的状态 kCFRunLoopAfterWaiting，在设置的时间阈值内一直没有变化，即可判定为卡顿；
dump 出堆栈的信息，从而进一步分析出具体是哪个方法的执行时间过长；
上代码：
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface SMLagMonitor : NSObject
+ (instancetype)shareInstance;
- (void)beginMonitor; //开始监视卡顿
- (void)endMonitor; //停止监视卡顿
@end
#import "SMLagMonitor.h"
#import "SMCallStack.h"
#import "SMCPUMonitor.h"
@interface SMLagMonitor() {
int timeoutCount;
CFRunLoopObserverRef runLoopObserver;
@public
dispatch_semaphore_t dispatchSemaphore;
CFRunLoopActivity runLoopActivity;
}
@property (nonatomic, strong) NSTimer *cpuMonitorTimer;
@end
@implementation SMLagMonitor
#pragma mark - Interface
+ (instancetype)shareInstance {
static id instance = nil;
static dispatch_once_t dispatchOnce;
dispatch_once(&dispatchOnce, ^{
instance = [[self alloc] init];
});
return instance;
}
- (void)beginMonitor {
//监测 CPU 消耗
self.cpuMonitorTimer = [NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval:3
target:self
selector:@selector(updateCPUInfo)
userInfo:nil
repeats:YES];
//监测卡顿
if (runLoopObserver) {
return;
}
dispatchSemaphore = dispatch_semaphore_create(0); //Dispatch Semaphore保证同步
//创建一个观察者
CFRunLoopObserverContext context = {0,(__bridge void*)self,NULL,NULL};
runLoopObserver = CFRunLoopObserverCreate(kCFAllocatorDefault,
kCFRunLoopAllActivities,
YES,
0,
&runLoopObserverCallBack,
&context);
//将观察者添加到主线程runloop的common模式下的观察中
CFRunLoopAddObserver(CFRunLoopGetMain(), runLoopObserver, kCFRunLoopCommonModes);
//创建子线程监控
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
//子线程开启一个持续的loop用来进行监控
while (YES) {
long semaphoreWait = dispatch_semaphore_wait(dispatchSemaphore, dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, 20*NSEC_PER_MSEC));
if (semaphoreWait != 0) {
if (!runLoopObserver) {
timeoutCount = 0;
dispatchSemaphore = 0;
runLoopActivity = 0;
return;
}
//两个runloop的状态，BeforeSources和AfterWaiting这两个状态区间时间能够检测到是否卡顿
if (runLoopActivity == kCFRunLoopBeforeSources || runLoopActivity == kCFRunLoopAfterWaiting) {
// 将堆栈信息上报服务器的代码放到这里
//出现三次出结果
// if (++timeoutCount < 3) {
// continue;
// }
NSLog(@"monitor trigger");
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_HIGH, 0), ^{
// [SMCallStack callStackWithType:SMCallStackTypeAll];
});
} //end activity
}// end semaphore wait
timeoutCount = 0;
}// end while
});
}
- (void)endMonitor {
[self.cpuMonitorTimer invalidate];
if (!runLoopObserver) {
return;
}
CFRunLoopRemoveObserver(CFRunLoopGetMain(), runLoopObserver, kCFRunLoopCommonModes);
CFRelease(runLoopObserver);
runLoopObserver = NULL;
}
#pragma mark - Private
static void runLoopObserverCallBack(CFRunLoopObserverRef observer, CFRunLoopActivity activity, void *info){
SMLagMonitor *lagMonitor = (__bridge SMLagMonitor*)info;
lagMonitor->runLoopActivity = activity;
dispatch_semaphore_t semaphore = lagMonitor->dispatchSemaphore;
dispatch_semaphore_signal(semaphore);
}
- (void)updateCPUInfo {
thread_act_array_t threads;
mach_msg_type_number_t threadCount = 0;
const task_t thisTask = mach_task_self();
kern_return_t kr = task_threads(thisTask, &threads, &threadCount);
if (kr != KERN_SUCCESS) {
return;
}
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
thread_info_data_t threadInfo;
thread_basic_info_t threadBaseInfo;
mach_msg_type_number_t threadInfoCount = THREAD_INFO_MAX;
if (thread_info((thread_act_t)threads[i], THREAD_BASIC_INFO, (thread_info_t)threadInfo, &threadInfoCount) == KERN_SUCCESS) {
threadBaseInfo = (thread_basic_info_t)threadInfo;
if (!(threadBaseInfo->flags & TH_FLAGS_IDLE)) {
integer_t cpuUsage = threadBaseInfo->cpu_usage / 10;
if (cpuUsage > 70) {
//cup 消耗大于 70 时打印和记录堆栈
NSString *reStr = smStackOfThread(threads[i]);
//记录数据库中
// [[[SMLagDB shareInstance] increaseWithStackString:reStr] subscribeNext:^(id x) {}];
NSLog(@"CPU useage overload thread stack：\n%@",reStr);
}
}
}
}
}
@end
使用，直接在APP didFinishLaunchingWithOptions 方法里面这样写：
[[SMLagMonitor shareInstance] beginMonitor];以上就是ios利用RunLoop原理实现去监控卡顿实例详解的详细内容，更多关于ios RunLoop去监控卡顿的资料请关注编程网其它相关文章！
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