Android开发高手课
张绍文
前微信高级工程师,Tinker负责人
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已完结 61 讲
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 焦虑的移动开发者该如何破局?
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导读 (1讲)
导读 | 如何打造高质量的应用?
模块一 高质量开发 (25讲)
01 | 崩溃优化(上):关于“崩溃”那些事儿
02 | 崩溃优化(下):应用崩溃了,你应该如何去分析?
03 | 内存优化(上):4GB内存时代,再谈内存优化
04 | 内存优化(下):内存优化这件事,应该从哪里着手?
05 | 卡顿优化(上):你要掌握的卡顿分析方法
06 | 卡顿优化(下):如何监控应用卡顿?
06补充篇 | 卡顿优化:卡顿现场与卡顿分析
07 | 启动优化(上):从启动过程看启动速度优化
08 | 启动优化(下):优化启动速度的进阶方法
09 | I/O优化(上):开发工程师必备的I/O优化知识
10 | I/O优化(中):不同I/O方式的使用场景是什么?
11 | I/O优化(下):如何监控线上I/O操作?
12 | 存储优化(上):常见的数据存储方法有哪些?
13 | 存储优化(中):如何优化数据存储?
14 | 存储优化(下):数据库SQLite的使用和优化
15 | 网络优化(上):移动开发工程师必备的网络优化知识
16 | 网络优化(中):复杂多变的移动网络该如何优化?
17 | 网络优化(下):大数据下网络该如何监控?
18 | 耗电优化(上):从电量优化的演进看耗电分析
19 | 耗电优化(下):耗电的优化方法与线上监控
20 | UI 优化(上):UI 渲染的几个关键概念
21 | UI 优化(下):如何优化 UI 渲染?
22 | 包体积优化(上):如何减少安装包大小?
23 | 包体积优化(下):资源优化的进阶实践
24 | 想成为Android高手,你需要先搞定这三个问题
模块二 高效开发 (9讲)
25 | 如何提升组织与个人的研发效能?
26 | 关于编译,你需要了解什么?
27 | 编译插桩的三种方法:AspectJ、ASM、ReDex
28 | 大数据与AI,如何高效地测试?
29 | 从每月到每天,如何给版本发布提速?
30 | 数据评估(上):如何实现高可用的上报组件?
31 | 数据评估(下):什么是大数据平台?
32 | 线上疑难问题该如何排查和跟踪?
33 | 做一名有高度的移动开发工程师
模块三 架构演进 (9讲)
34 | 聊聊重构:优秀的架构都是演进而来的
35 | Native Hook 技术,天使还是魔鬼?
36 | 跨平台开发的现状与应用
37 | 移动开发新大陆:工作三年半,移动开发转型手游开发
38 | 移动开发新大陆:Android音视频开发
39 | 移动开发新大陆: 边缘智能计算的趋势
40 | 动态化实践,如何选择适合自己的方案?
41 | 聊聊Flutter,面对层出不穷的新技术该如何跟进?
42 | Android开发高手课学习心得
练习Sample跑起来 (8讲)
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第1期
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第2期
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第3期
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第4期
练习Sample跑起来 | ASM插桩强化练习
练习Sample跑起来 | 唯鹿同学的练习手记 第1辑
练习Sample跑起来 | 唯鹿同学的练习手记 第2辑
练习Sample跑起来 | 唯鹿同学的练习手记 第3辑
特别放送 (7讲)
Android JVM TI机制详解(内含福利彩蛋)
专栏学得苦?可能是方法没找对
专栏学得苦?可能你还需要一份配套学习书单
Native下如何获取调用栈?
聊聊Framework的学习方法
Android工程师的“面试指南”
程序员修炼之路 | 设计能力的提升途径
结束语 (1讲)
结束语 | 移动开发的今天和明天
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练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第2期

孙鹏飞 2018-12-29
你好,我是孙鹏飞。今天我们基于专栏第 5 期的练习 Sample 以及热点问题,我来给你做答疑。有关上一期答疑,你可以点击这里查看。
为了让同学们可以进行更多的实践,专栏第 5 期 Sample 采用了让你自己实现部分功能的形式,希望可以让你把专栏里讲的原理可以真正用起来。
前面几期已经有同学通过 Pull request 提交了练习作业,这里要给每位参与练习、提交作业的同学点个赞。
第 5 期的作业是根据系统源码来完成一个 CPU 数据的采集工具,并且在结尾我们提供了一个案例让你进行分析。我已经将例子的实现提交到了GitHub上,你可以参考一下。
在文中提到,“当发生 ANR 的时候,Android 系统会打印 CPU 相关的信息到日志中,使用的是ProcessCpuTracker.java”。ProcessCpuTracker 的实现主要依赖于 Linux 里的 /proc 伪文件系统(in-memory pseudo-file system),主要使用到了 /proc/stat、/proc/loadavg、/proc/[pid]/stat、/proc/[pid]/task 相关的文件来读取数据。在 Linux 中有很多程序都依赖 /proc 下的数据,比如 top、netstat、ifconfig 等,Android 里常用的 procrank、librank、procmem 等也都以此作为数据来源。关于 /proc 目录的结构在 Linux Man Pages 里有很详细的说明,在《Linux/Unix 系统编程手册》这本书里,也有相关的中文说明。
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精选留言(3)

  • Seven
    作业做完才发现鹏飞老师已经上传例子了。我只是参考了ProcessCpuTracker.java得到的数据是通过哪几个数据计算出来的,并没有参考上面的算法,因为开始兴高采烈的把ProcessCpuTracker.java的代码复制到项目中,项目一堆红线在我的脑门挂上了几条黑线。。。那时候就决定自己写,没想到确实可以利用ProcessCpuTracker.java里面的源码。
    看到这句话“在不同的 Linux 内核中,该目录下的内容可能会有所不同”,才知道怪不得每个文档说的参数的含义不一样,原来内核不同。
    想知道kernel这个数据代表什么意思,是怎么计算的
    2018-12-29
    1
  • 那这种需要怎么解决呢?
    2019-06-03
  • Swing
    鹏飞模拟的这个例子,显示的都是minor fault,所以,而没有 major的统计,是因为文件系统的cache,还在等待批量写入磁盘吗?

    作者回复: io写文件的过程从虚拟内存的数据写入到pagecache里,由系统writeback,这块是不涉及到page fault统计的,例子里的minor fault也是由于开了一个12mb的数组,在填满的过程中产生的fault。所以那30次循环并不会增加minor fault的数量

    2019-02-13
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