这5点措施,将手淘 Crash 率最高下降40%

开发者技术前线

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2020-08-09 03:41

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来自:手淘客户端团队

大促一直是技术和产品的练兵场,每到大促,各种丰富的富媒体,如直播,视频,3D,游戏互动,AR等竞相上线,在淘宝的大航母战略下,都集中在万千宠爱于一身的淘宝App上,在这样的大促场景下,开始触碰到端侧系统资源上限的天花板。在17年双11大促期间,端侧的内存问题尤为突显,OOM的高居所有问题的榜首。内存问题成为了这几年大促端侧稳定性最大的挑战。



17年双11 Crash问题分类

 17年双11 Crash走势与业务上线关系


放飞业务





两年后的今天,通过我们持续的技术挖掘与治理,内存问题不再是影响大促稳定性的最主要的因素,本次618大促前所未有的支持了猜你喜欢无限坑位,支持了丰富的直播和小视频玩法,支持了会场上百个运营坑位,支持了互动业务的不降级策略,各种业务花式上线的同时,我们的端侧稳定性还进一步提升,crash率远好于去年同期。
 
618期间今年与去年对比crash走势
 

迎难而上,各显神通





面对内存带来的挑战,我们2年以来,一直在摸索中前行,沉淀一套内存治理的经验。


面向大促,当出现了问题后,我们要去思考当前的机制与规范,于是我们制定了内存标准与业务的上线验收。同时,提供了内存分析的一套工具,方便很快很准找到问题。同时,我们制定了三套内存优化策略:

1. 精打细算,提升内存的使用率
2. 兜底容灾,尽量让应用延长生命
3. 提升内存上限,突破系统的天花板
 

验收标准-----一夫当关





由于内存天花板的存在,从稳定性角度综合考虑,引入了大促的验收标准。标准的制定过程中,我们统计了发生OOM时的水位内位,分析出了高危,危险,正常水位线,以此为内存标准的制定指引。

内存问题之所以复杂,是因为内存是一个全局共享池子,当出现溢出问题时,在没有明显问题时,很难去界定哪个业务存在问题,因此,在考虑标准的时候,我们定义了两种场景。单页面及链路。

单页面场景主要是为了减少单个业务过多的占用内存引发的风险。前面提到内存池子是全局且有限的,当单页面占据内存过多,就会导致系统整体可用的内存大幅减少,在浏览相同页面次数的情况,增加整体内存风险。

链路场景是对常见浏览链路的内存检测,比如从首页-会场-互动-店铺-详情-下单这样的常规玩法进行多页面叠加检测,判断用户正常场景下的内存风险。

同时,在制度内存标准时,也考虑了不同技术栈之间的差异。比如H5,weex,native,包括多tab的会场形式及直播,3D等。

测试同学研发的TMQ自动化测试工具 


内存优化三板斧





前面提到内存优化主要有三种策略,这里分开详述。


 精打细算-提升内存的利用率



在业务屡屡触及内存天花板的情况下,每1KB的内存,都显得非常珍贵。

在实际对内存占用的分析中,我们偶尔会发现有些场景加载的图片远大于视图的大小,造成内存的浪费。或者在某些场景下,图片在内存中持有过久,比如在后台或是压栈很久后,图片所持有的空间仍不能释放出来给当前界面使用,面对这样的场景,我们在高可用体系中引用了对应的功能,能够检测出这些case,以便把内存交给用户正在使用的组件,以此来提升内存的利用率。

从图片库的数据流转以及View生命周期出发,来设计图片自动回收和恢复的实现,即当View不可见的时候,自动释放图片到图片库缓存,只保留图片的key值;当View可见的时候,又通过key恢复图片。图片片自带三级缓存策略,回收后的图片如果还在缓存,能立马恢复,对体验几乎无损。

同时,针对一些内存大户,也和各业务方约定一些实例数限制,比如详情页,有大图,还带视频,webview等,内存使用相对较大,这种情况下会对实例数做要求。目前有限制包括详情页,播放器实例等。

为了更好的体验,在降级策略上我们也做了一些优化,不再一刀切,而是根据各设备自身的能力,有选择的进行降级。要更好的达成目标,我们首先对设备进行分级,依赖于创建的智能分级。


统一降级在设备评分的基础上,提供默认的高中低端机型的设备分级能力,增加了配置化能力,为每个核心业务分配一个orange,支持业务对系统、品牌、机型、设备分、应用版本、生效时间等多个维度进行配置化降级。

依赖于统一降级,可以做到精准的体验分级,高端机型,可以采用各种特效和高清图片,能保障最优体验。中端机型,降级掉一部分特效,可以获得较好效果,低端机型,保障稳定性和基础体验。实现 “高端设备最炫体验,低端设备流畅优先,紧急问题快速降级”

统一降级后的效果


 兜底容灾--尽量延长生命周期



在应用内存最危险的时候,也许下一次的内存申请即面临崩溃,在这最危险的时候,我们是否有能力缓解一下,让用户多下一单呢,为此我们设计了内存容灾SDK。

具体原理是基于gc和lowmemorykiller原理实现(Android的OOM要区分jvm heap内存不足和native的内存不足),通过监听系统的gc和lowmemorykiller,去计算系统当前所处的内存状态,当内存不足的时候,销毁掉优先级较低的Activity,从而保障用户可见面Activity能尽可能多的使用内存而不出现稳定性问题。
内存容灾基本原理


 扩充上限-突破系统天花板



手淘的战略一直是航母战略,前面的打法只能缓解当前的稳定性问题,只能治标,不能治本。业务技术对内存的需求有增无减,无限坑位,会场上的直播视频等,都带来进一步的压力。只有提升端内的内存容量,才是解决内存问题的最终解法。

多进程

多进程的使用是突破系统天花板的方法之一。由于大促态的变化新增以H5的页面居多,所以我们重点希望在webview上能有一些突破。这时苹果的WKWebivew被纳入到研究范围,关于WKWebview在内存的优势,经过我们的分析结论如下:

WKWebView的内存并不计算在主应用的内存中,而是作为独立进程单独进行计算,因此对于应用来说使用WKWebView相比UIWebView,应用整体可以使用更多的内存,因为Web的内存都在WKWewbView的Web进程中,并不影响主应用的内存上限。

对于Android来说,平台本身则支持的多进程方式,因此,我们最初的设计中,是依赖于Activity的独立进程方式,即使BrowserActivity独立出来。

在99大促的AB实验中,对比对照组,在访问过淘金币/互动的用户中,主进程native crash率下降15%-18%,Crash计数(主+子) 下降1万次以上。在所有用户中,下降3%-5%,对内存的优化效果还是比较明显。

但是考虑到很多基础SDK在设计之初并没有考虑到多进程的方式,且多进程下应用的生命周期也有一些变化,整体方案不确认的风险较大。最终采用的是UC内核的多进程方案,它将整个H5页面的解析、排版、js执行等实现抽离封装到一个独立的进程中,分担了主进程一部分内存压力,从而实现突破单进程内存容量天花板的目标。

UC多进程示意图

uc多进程对crash率的影响

根据严格AB实验的结果评估,手淘开启UC多进程之后,Crash率能有30-40%的下降收益。


64位升级



一般说来,现在使用的程序,都是在32位的指令集下编译出来的结果,在32位子系统下,内存地址的大小只有4个字节,理论上的最大寻址空间只有4G。前面提到,在当前手淘的业务容量下,4G的内存地址已经不能满足,在今年开始力推手淘andorid架构从32位升级到64位。

说到64位,在硬件上,arm v8及以后的cpu都升级到了64位的架构,在软件上,android 5.0以后的系统开始支持了64位子系统。我们做过比较准确统计埋点,在市面上的手机,约有95%是支持64位运算的,也就是说64位升级带来的收益可以覆盖到绝大多数的用户。另一方面,我们也要看到64位升级带来的风险,所有的C/C++代码都需要重新编译到64位指令集,可能的风险点包括:


  • 指针长度是从32位升到64位,对一些HardCode的写法可能计算出错,产生稳定性问题。

  • 自定义so的加载逻辑(如服务端远程下载)可能没有考虑多cpu abi的情况,加载错误so,产生稳定性问题。

  • 储存的数据,看看有没有因为64位和32位不同导致不兼容,特别是一些二进制数据,导致覆盖安装或升级后原数据不可用



为了应对这些风险,自3月份起就开始针对手淘中的120多个so进行回归,包括看32位与64位相互覆盖的升级场景,另一方面,针对so的加载逻辑,进行全手淘代码扫描,分析和查看自定义加载so的场景确认是否支持多cpuabi。经过几个月的灰度和迭代,最终在618版本前,完成了64位的上线。


在本次的618大促中,可以明显看到,以往大促中,OOM的占比,最高的时候,可以占到近40%,经过64位升级与多进程手段叠加后,可以看到看大促态的OOM占比,已经降到了10%左右。这里面还包括了5%的32位用户,对OOM的治理效果非常显著。
 

展望






  • 新技术形态的挑战


内存问题一直是大促端侧稳定性最大的挑战,在今天已经得到比较好的解决,当然,系统资源终归是有限的,我们仍然需要有效合理的使用系统资源。更重要的是,面向未来,新的技术形态像flutter等入淘,多个虚似机的并存,对系统资源仍然会有较大的挑战。


  • 从稳定性到流畅体验


对用户来说,稳定性只是最基础要求,后续我们会在体验上持续优化,带给手淘用户真正的如丝般顺滑的体验。



END



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