小螞蟻說(shuō)：

創(chuàng)新互聯(lián)建站堅(jiān)持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿(mǎn)足客戶(hù)于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的貢嘎網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)媒體設(shè)計(jì)的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！

《支付寶客戶(hù)端架構(gòu)解析》系列將從支付寶客戶(hù)端的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案入手，細(xì)分拆解客戶(hù)端在“ 容器化框架設(shè)計(jì) ”、“ 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 ”、“ 性能啟動(dòng)優(yōu)化 ”、“ 自動(dòng)化日志收集 ”、“ RPC 組件設(shè)計(jì) ”、“ 移動(dòng)應(yīng)用監(jiān)控、診斷、定位 ”等具體實(shí)現(xiàn)，帶領(lǐng)大家進(jìn)一步了解支付寶在客戶(hù)端架構(gòu)上的迭代與優(yōu)化歷程。

本節(jié)將結(jié)合禾兮在 OSChina 珠海站現(xiàn)場(chǎng)的分享《移動(dòng)端分析方案在螞蟻金服 mPaaS 中的實(shí)踐》，介紹支付寶客戶(hù)端自動(dòng)化日志收集與分析的具體思路。內(nèi)容將分成三個(gè)部分展開(kāi)：

• 支付寶客戶(hù)端分析方案的探索；

• MAS 移動(dòng)分析框架淺析；

• mPaaS 技術(shù)架構(gòu)與助力。

支付寶客戶(hù)端分析方案的探索

正如我們?cè)凇? 開(kāi)篇 | 模塊化與解耦式開(kāi)發(fā)在螞蟻金服 mPaaS 深度實(shí)踐探討 》已經(jīng)對(duì)支付寶的架構(gòu)演變與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)規(guī)模發(fā)展做過(guò)介紹：

截止目前，在研發(fā)上面，支付寶僅  Android、iOS 客戶(hù)端開(kāi)發(fā)人員近千人，客戶(hù)端代碼行數(shù)超過(guò)了數(shù)百萬(wàn)行，按業(yè)務(wù)劃分的工程數(shù)也已近千個(gè)，每個(gè)工程都有獨(dú)立的開(kāi)發(fā) owner  負(fù)責(zé)某一個(gè)具體的模塊。雖然工程師團(tuán)隊(duì)及工程量越發(fā)龐大，支付寶依舊能夠做到日發(fā)布的頻率以確保業(yè)務(wù)快速迭代，同時(shí)在業(yè)務(wù)功能日益復(fù)雜的環(huán)境，保證  App 閃退率僅 0.01%。

那么，在如此大體量的用戶(hù)規(guī)模和研發(fā)團(tuán)隊(duì)下，支付寶又是如何確保用戶(hù)使用過(guò)程中的用戶(hù)體驗(yàn)?zāi)兀课覀冎饕獜囊韵聝蓚€(gè)維度衡量客戶(hù)端用戶(hù)體驗(yàn)：

• 靜態(tài)： 指應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程中，關(guān)注 App 本身的安裝包大小、存儲(chǔ)、涉及到的用戶(hù)隱私權(quán)限、安全策略等，決定用戶(hù)是否愿意安裝并使用你的應(yīng)用。

• 動(dòng)態(tài)： 指應(yīng)用發(fā)布上線(xiàn)后，用戶(hù)在使用過(guò)程中，App 的啟動(dòng)速度，閃退、卡死卡頓等穩(wěn)定性數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，內(nèi)存以及電量流量等用戶(hù)實(shí)際的使用感受。

啟動(dòng)應(yīng)用是用戶(hù)使用任何一款應(yīng)用最必不可少的操作，從點(diǎn)擊 App 圖標(biāo)到首頁(yè)展示，整個(gè)啟動(dòng)過(guò)程的性能，嚴(yán)重影響著用戶(hù)的體驗(yàn)。支付寶客戶(hù)端作為一個(gè)超級(jí) App，啟動(dòng)速度當(dāng)然是我們關(guān)注的重要指標(biāo)之一。支付寶對(duì)于應(yīng)用啟動(dòng)過(guò)程中的優(yōu)化，主要分為以下四個(gè)方面：

• 框架治理：

• 梳理啟動(dòng)流程并重構(gòu)，遵守啟動(dòng)過(guò)程中按需加載原則。

• 引用 Pipeline 機(jī)制，根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)規(guī)定業(yè)務(wù)初始化時(shí)機(jī)。

• 制定統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)規(guī)范，盡量降低業(yè)務(wù)方流程對(duì)啟動(dòng)性能的影響。

• 業(yè)務(wù)治理：

• 按需加載，延時(shí)執(zhí)行。

• 線(xiàn)程治理：統(tǒng)一管理已有線(xiàn)程，并調(diào)整線(xiàn)程優(yōu)先級(jí)。

• I/O 治理：關(guān)注主線(xiàn)程 I/O，優(yōu)化合并頻繁讀寫(xiě)的 I/O 操作，盡量使用統(tǒng)一存儲(chǔ)。

• 技術(shù)突破：

• 防止啟動(dòng)過(guò)程中的 UI 重刷操作。

• 虛擬機(jī)優(yōu)化，包括 JIT 關(guān)閉，降低 GC 次數(shù)。

• 基礎(chǔ)模塊調(diào)優(yōu)，分析主線(xiàn)程耗時(shí)操作并優(yōu)化。

另外，用戶(hù)使用過(guò)程中 App 的內(nèi)存、存儲(chǔ)、電量及流量等消耗，也是重要的衡量指標(biāo)。具體的優(yōu)化點(diǎn)如下：

• 內(nèi)存：

• 內(nèi)存分析：memtrace hprof 線(xiàn)下內(nèi)存分析，遍歷對(duì)象，根據(jù)生命周期標(biāo)記內(nèi)存泄露，同時(shí)根據(jù) object 創(chuàng)建引用確定業(yè)務(wù)歸屬。

• Native 內(nèi)存：圖像庫(kù)切換到 native 層，4.x bitmap 像素?cái)?shù)據(jù)放到 ashme 共享內(nèi)存，降低 GC。

• 內(nèi)存優(yōu)化：對(duì)象池復(fù)用，減小 bitmap 對(duì)內(nèi)存占用，使用更小的圖，尤其注意三方 H5 頁(yè)面。

• 存儲(chǔ)：

• 存儲(chǔ)分析：查看應(yīng)用存儲(chǔ)大小。

• 存儲(chǔ)優(yōu)化：使用共享庫(kù)，業(yè)務(wù)定向優(yōu)化，壓縮存儲(chǔ)等。

• 流量：

• 耗流量原因：分析各種網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。

• 流量異常捕獲：hook 所有網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，根據(jù)host聚合流量，超過(guò)閾值確定異常。

• 流量?jī)?yōu)化：PC 底層協(xié)議優(yōu)化，資源增量按需下載，同時(shí)通過(guò)切面信息調(diào)用方。

• 電量：

• 耗電原因：監(jiān)控 CPU 使用率，各種 sensor、gps、weaklock、網(wǎng)絡(luò)連接等耗電操作。

• 耗電異常捕獲：遍歷線(xiàn)程，獲取所有線(xiàn)程運(yùn)行時(shí)間，與主線(xiàn)程比較確定異常。

• 耗電優(yōu)化：高性能 dump 線(xiàn)程棧優(yōu)化，通過(guò)線(xiàn)程映射調(diào)用方，評(píng)估調(diào)用邏輯進(jìn)行優(yōu)化。

針對(duì)以上每個(gè)優(yōu)化點(diǎn)，支付寶都投入了大量精力進(jìn)行研究和實(shí)踐，有關(guān)啟動(dòng)性能優(yōu)化的詳細(xì)內(nèi)容可以查閱文檔《支付寶客戶(hù)端架構(gòu)解析：iOS  客戶(hù)端啟動(dòng)性能優(yōu)化初探》和《支付寶客戶(hù)端架構(gòu)解析：Android  客戶(hù)端啟動(dòng)速度優(yōu)化之「垃圾回收」》，其他優(yōu)化點(diǎn)請(qǐng)持續(xù)關(guān)注“客戶(hù)端架構(gòu)解析”系列文章。

基于這些對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化的內(nèi)容，支付寶構(gòu)建了一套完整的超級(jí)  App 線(xiàn)上運(yùn)維體系，實(shí)時(shí)監(jiān)控線(xiàn)上 App  發(fā)生的異常問(wèn)題，針對(duì)這些問(wèn)題，以最快的時(shí)間定位問(wèn)題原因并找到對(duì)應(yīng)的解決方案，最后通過(guò)動(dòng)態(tài)熱修復(fù)的技術(shù)及時(shí)修復(fù)線(xiàn)上問(wèn)題，最終形成一個(gè)線(xiàn)上質(zhì)量保障的閉環(huán)，保障應(yīng)用運(yùn)行的穩(wěn)定性。

MAS移動(dòng)分析框架淺析

接下來(lái)，詳細(xì)介紹超級(jí) App 運(yùn)維體系中的移動(dòng)監(jiān)控框架具體是如何實(shí)現(xiàn)的。

移動(dòng)分析  MAS（Mobile Analysis  Service）通過(guò)對(duì)移動(dòng)客戶(hù)端、H5、小程序、PC等多端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的采集與分析，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品核心指標(biāo)監(jiān)控，提供頁(yè)面、設(shè)備、留存、性能等基礎(chǔ)分析，并支持自定義事件分析、漏斗分析等高階分析，幫助企業(yè)更好地完成業(yè)務(wù)監(jiān)控、用戶(hù)洞察與行為分析，指導(dǎo)產(chǎn)品迭代，精細(xì)化產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，輔助營(yíng)銷(xiāo)決策，加速業(yè)務(wù)商業(yè)化。主要分為以下四個(gè)階段：

整個(gè)移動(dòng)分析的完整鏈路從左往右看，就是客戶(hù)端通過(guò)調(diào)用埋點(diǎn)  SDK 的接口進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，埋點(diǎn) SDK  對(duì)日志進(jìn)行格式化后，先寫(xiě)入客戶(hù)端本地文件，滿(mǎn)足日志上報(bào)觸發(fā)條件后，將本地日志上報(bào)到日志服務(wù)器并清理本地日志文件以減少存儲(chǔ)大小；日志服務(wù)器接收到客戶(hù)端上報(bào)的日志后同步到計(jì)算平臺(tái)，經(jīng)過(guò)離線(xiàn)計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算后，將結(jié)果進(jìn)行展示，用來(lái)監(jiān)控、分析、搜索、推薦等。

接下來(lái)我們將從移動(dòng)分析框架的四個(gè)階段，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)分析的整個(gè)鏈路邏輯。

數(shù)據(jù)采集

根據(jù)采集數(shù)據(jù)時(shí)機(jī)、應(yīng)用場(chǎng)景，最終用途的不同，我們把客戶(hù)端采集的數(shù)據(jù)分為了以下幾類(lèi)。其中結(jié)合  mPaaS 模塊化開(kāi)發(fā)框架，報(bào)活埋點(diǎn)、押后臺(tái)埋點(diǎn)、頁(yè)面自動(dòng)化埋點(diǎn)、性能埋點(diǎn)及 H5 埋點(diǎn)，由客戶(hù)端 SDK  自動(dòng)采集，無(wú)需開(kāi)發(fā)者手動(dòng)調(diào)用接口實(shí)現(xiàn)，開(kāi)發(fā)者只需要關(guān)注自己的業(yè)務(wù)邏輯，在需要監(jiān)控的邏輯除埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)。

為了降低頻繁上報(bào)日志對(duì)應(yīng)用性能的影響，客戶(hù)端采集到數(shù)據(jù)后，會(huì)預(yù)先保存在應(yīng)用本地，通過(guò)以下三種方式同步到日志服務(wù)器：

• 自動(dòng)上報(bào)： 滿(mǎn)足一定條件后客戶(hù)端埋點(diǎn) SDK 自動(dòng)上報(bào)，包括

• 程序每次冷啟動(dòng)都會(huì)觸發(fā)檢查日志上報(bào)的邏輯。

• 程序進(jìn)入后臺(tái)會(huì)立即觸發(fā)上報(bào)。

• 寫(xiě)日志時(shí)，某種類(lèi)型的日志默認(rèn)到達(dá) 40 條就觸發(fā)上報(bào)。

• 實(shí)時(shí)監(jiān)控： 對(duì)于比較重要的客戶(hù)端日志，如異常、應(yīng)用閃退日志等，可實(shí)時(shí)上報(bào)，產(chǎn)生一條上報(bào)一條，便于后臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控。

• 動(dòng)態(tài)控制： 在自動(dòng)上報(bào)的基礎(chǔ)上，通過(guò)服務(wù)端下發(fā)的開(kāi)關(guān)值，修改客戶(hù)端日志寫(xiě)入和日志上報(bào)觸發(fā)的條件。如在大流量并發(fā)的情況下，為減少日志服務(wù)器的壓力，控制客戶(hù)端只寫(xiě)入并上報(bào)異常或閃退日志，忽略行為日志的統(tǒng)計(jì)。

數(shù)據(jù)計(jì)算

上報(bào)到日志服務(wù)器的日志，會(huì)同步到計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行計(jì)算，后臺(tái)主要包含以下幾個(gè)系統(tǒng)：

• mdap： 日志采集網(wǎng)關(guān)，負(fù)責(zé)收集客戶(hù)端埋點(diǎn)日志，收到日志后，直接傳輸至 JStorm 集群進(jìn)行計(jì)算。

• JStorm： 實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，根據(jù)處理規(guī)則對(duì)日志進(jìn)行實(shí)時(shí)解析并將需要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入庫(kù)。

• SSDB： kv 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，底層使用 leveldb，支持單表十億級(jí)記錄。

• ZooKeeper： 集群管理、組件間服務(wù)發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用

計(jì)算平臺(tái)計(jì)算出來(lái)的結(jié)果，可以為用戶(hù)提供用戶(hù)分析、事件分析、行為、性能等數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

• 基礎(chǔ)分析： 關(guān)注于 App 的通用分析，包括每日登錄用戶(hù)、新增用戶(hù)、使用時(shí)長(zhǎng)、用戶(hù)留存、頁(yè)面分析、訪(fǎng)問(wèn)路徑等基礎(chǔ)分析。

• 高階分析： 用于 App 專(zhuān)注業(yè)務(wù)的特定分析需求，提供一種靈活的多維分析能力；提供熱修復(fù)報(bào)告，幫助您了解 RPC、修復(fù)、回滾相關(guān)信息等。

• 性能分析： 提供閃退、卡死、卡頓的統(tǒng)計(jì)功能。當(dāng)客戶(hù)端發(fā)生性能問(wèn)題后，移動(dòng)分析服務(wù)提供實(shí)時(shí)查看性能分析的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

• 日志管理： 支持按關(guān)鍵字實(shí)時(shí)搜索查詢(xún)?nèi)罩荆蛲ㄟ^(guò)服務(wù)端開(kāi)關(guān)實(shí)時(shí)控制客戶(hù)端日志上報(bào)邏輯。

數(shù)據(jù)決策

在上一步數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，可以與大數(shù)據(jù)、營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)及推送平臺(tái)結(jié)合，根據(jù)移動(dòng)分析得到的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行打標(biāo)、圈人、用戶(hù)畫(huà)像及建模后，可以在營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)上發(fā)起一次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，指定活動(dòng)的類(lèi)型，活動(dòng)算法，參與人群及活動(dòng)獎(jiǎng)品，通過(guò)消息推送、數(shù)據(jù)同步，動(dòng)態(tài)發(fā)布等形式，觸達(dá)到客戶(hù)端，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)端拉新促活、活動(dòng)推廣及操作引導(dǎo)的目的。同時(shí)結(jié)合運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的場(chǎng)景需求，形成了一套完整的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系，監(jiān)控一次運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的參與人數(shù)、活動(dòng)發(fā)放率、核銷(xiāo)率等，觀察活動(dòng)的有效性。

mPaaS 技術(shù)架構(gòu)與助力

上面介紹的支付寶內(nèi)移動(dòng)端分析方案的技術(shù)積累和架構(gòu)實(shí)踐，已經(jīng)通過(guò)  mPaaS 移動(dòng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)作為螞蟻金服金融科技的一部分對(duì)外開(kāi)放。mPaaS(Mobile Platform As A  Service)，源于支付寶 App  的移動(dòng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為移動(dòng)開(kāi)發(fā)、測(cè)試、運(yùn)營(yíng)及運(yùn)維提供云到端的一站式解決方案，能有效降低技術(shù)門(mén)檻、減少研發(fā)成本、提升開(kāi)發(fā)效率，協(xié)助企業(yè)快速搭建穩(wěn)定高質(zhì)量的移動(dòng)  App。

在  mPaaS  移動(dòng)開(kāi)放平臺(tái)上，我們將移動(dòng)分析框架中的本地日志、埋點(diǎn)、自動(dòng)化埋點(diǎn)、性能監(jiān)控、Crash報(bào)告、診斷日志等模塊，作為一個(gè)個(gè)獨(dú)立的組件來(lái)進(jìn)行輸出。任何一個(gè)  App 都可以通過(guò) mPaaS  插件，添加對(duì)應(yīng)的組件，在當(dāng)前應(yīng)用中集成這些功能，只需要這樣簡(jiǎn)單的操作，就可以讓你的應(yīng)用具有和支付寶一樣強(qiáng)大的移動(dòng)端分析監(jiān)控能力。

客戶(hù)端集成了這些移動(dòng)分析相關(guān)的組件后，用戶(hù)在使用APP過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的日志，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)上報(bào)、數(shù)據(jù)計(jì)算等處理后，計(jì)算的結(jié)果會(huì)同步到  mPaaS 移動(dòng)分析的大盤(pán)上展示，包括應(yīng)用的基礎(chǔ)應(yīng)用概況、性能穩(wěn)定數(shù)據(jù)、流量走向等等，方便開(kāi)發(fā)者實(shí)時(shí)監(jiān)控 APP  的概況大盤(pán)和穩(wěn)定性等，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)線(xiàn)上問(wèn)題并修復(fù)。

目前，mPaaS   移動(dòng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)已經(jīng)服務(wù)了眾多企業(yè)，包括螞蟻金服內(nèi)部的香港支付寶、網(wǎng)商銀行、口碑商家等，同時(shí)還有大量的外部螞蟻生態(tài)合作伙伴，包括12306、上海地鐵、廣州地鐵、廣發(fā)銀行等。秉承著「給世界帶來(lái)小而美的變化」的理念，我們通過(guò)  mPaaS 幫助 12306 這樣的國(guó)民級(jí) App 重構(gòu)了客戶(hù)端，使得大家可以用上一個(gè)好的體驗(yàn)的 App 進(jìn)行出行購(gòu)票，用 mPaaS  這樣成熟的底層框架搭建一個(gè) 12306 僅需要 2-3 個(gè)月的時(shí)間。

除了 12306 還有 支付寶香港版 ， 廣發(fā)銀行手機(jī)銀行 和 發(fā)現(xiàn)精彩 多個(gè)客戶(hù)端，同樣在短短幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi)便完成了業(yè)務(wù)重構(gòu)。

螞金服ATEC城市峰會(huì)·上海

2019年1月4日， 一場(chǎng)金融科技的前沿探索之旅——螞蟻金服ATEC科技大會(huì)即將起航 ，你準(zhǔn)備好了嗎？小螞蟻為大家準(zhǔn)備了滿(mǎn)滿(mǎn)了攻略福利，等你來(lái)拿！了解螞蟻金服ATEC科技大會(huì)更多信息，記得持續(xù)關(guān)注小螞蟻（ 官微： 螞 蟻金服科技 ）~~

螞蟻金服金融科技官網(wǎng)：

https://tech.antfin.com/articles/activity/atecshanghai

ATEC科技大會(huì)：

螞蟻金服ATEC（Ant Technology Exploration Conference）科技大會(huì)是螞蟻金服在中國(guó)舉辦的大的技術(shù)盛會(huì)，旨在向遍布全球的合作伙伴與技術(shù)專(zhuān)業(yè)人群 分享新技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)與落地實(shí)踐， 通過(guò)對(duì)先進(jìn)的前沿技術(shù)探索與討論，為世界帶來(lái)平等的機(jī)會(huì)。ATEC大會(huì)一直在路上。過(guò)去一年，螞蟻金服ATEC科技大會(huì)走過(guò)杭州、硅谷、新加坡、倫敦 等全球金融科技中心城市，之后 將會(huì)造訪(fǎng)國(guó)內(nèi)各個(gè)金融科技中心城市， 與當(dāng)?shù)厥鼙姺窒砦浵伣鸱?duì)金融科技最前沿的洞察。

ATEC科技大會(huì)報(bào)名方式 & 福利：

本次大會(huì)門(mén)票采用審核制。嘉賓填寫(xiě)個(gè)人信息進(jìn)行報(bào)名，報(bào)名后3天之內(nèi)收到 報(bào)名審核成功 的短信，即為報(bào)名成功。大會(huì)報(bào)名截止日期為 2018年12月31日24時(shí) ，額滿(mǎn)即止。

前50位報(bào)名嘉賓 將會(huì)優(yōu)先審核通過(guò)，先到先得哦~

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