06补充篇 | 卡顿优化：卡顿现场与卡顿分析

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文深入探讨了卡顿优化的重要性，并提出了通过收集更丰富的卡顿现场信息来定位和排查问题的方法。作者指出，尽管插桩或Profilo等方案可以帮助明确真正的卡顿点在哪里，但有时仍会遇到一些莫名其妙的卡顿，比如读取小文件或创建目录等操作也会耗费较长时间。因此，文章提出了通过收集更丰富的卡顿现场信息来进一步定位和排查问题的方法。这种方法可以帮助开发者更全面地了解卡顿问题的根源，从而更有效地进行优化。 文章通过具体案例分析了卡顿问题的定位与解决方法，包括Java实现、SIGQUIT信号实现和Hook实现等。作者深入剖析了线程状态、堆栈信息和ANR日志，以及通过Hook方式实现了“无损”获取所有Java线程堆栈与详细信息的方法。此外，文章还提出了进一步增加CPU使用率、内存相关信息、I/O和网络相关信息等，使卡顿的“现场信息”比系统ANR日志更加丰富的建议。 总之，本文通过深入的技术分析和案例研究，为读者提供了丰富的卡顿优化方法和技术思路，对于需要解决卡顿问题的技术人员具有重要的参考价值。