如何做Flutter高可用SDK
这篇文章主要介绍“如何做Flutter高可用SDK”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“如何做Flutter高可用SDK”文章能帮助大家解决问题。
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事出有因 - 我们为什么要做Flutter高可用SDK
移动端APM其实已经是一个很成熟的命题了,在Native世界这些年的发展中,曾经诞生过很多用于监控线上性能数据的SDK。但是由于Flutter相对于Native做了很多革命性的改变,导致Native的性能监控在Flutter页面上基本全部失效了。基于这个背景,我们在去年启动了名为Flutter高可用SDK的项目,目的是让Flutter页面像Native页面一样可以被度量。
有的放矢 - 我们需要一个什么样的SDK
性能监控既然是一个成熟的命题,那么意味着我们有着充足的资源可以借鉴。我们借鉴了包括手淘的EMAS高可用、微信的Martix、美团的Hertz等性能监控SDK,并结合Flutter的实际情况我们确定了两个问题,一个是需要收集什么性能指标,一个是SDK需要有什么特性。
性能指标:
页面滑动流畅度:传统体现滑动流畅度主要是通过Fps,但是Fps有个问题是无法区分大量的轻微卡顿和少量的严重卡顿,但是对于用户来说显然体感差异是很大的,所以我们同时引入了Fps、滑动时长、掉帧时长来进行衡量是否流畅。
页面加载耗时:页面加载耗时我们选了更能反映用户体感的可交互时长,可交互时长是指从用户点击发起路由跳转行为开始,到页面内容加载到可以发生交互结束的这一段时长。
Exception:这个指标应该不需要多做解释。
SDK特性:
准确性:准确性是一个性能监控SDK的基础要求,误报或者错报会导致开发者付出很多不必要的排查时间。
线上监控:线上监控意味着收集数据时付出的代价不能太大,不能让监控影响到App原本的性能。
易于拓展:作为一个开源项目,根本目标是希望大家都能参与进来为社区做贡献,所以SDK本身要易于拓展,同时需要一系列的规范来帮助大家进行开发。
见微知著 - 从单个指标看SDK
首先需要实现一个FpsRecorder,并继承自BaseRecorder。这个类的目的是为了获取到业务层中页面Pop/Push的时机以及FlutterBinding提供的页面开始渲染,结束渲染,发生点击事件的时机,并通过这些时机来计算出源数据。对于瞬时Fps来说源数据即为每帧时长。
class FpsRecorder extends BaseRecorder { ///... @override void onReceivedEvent(BaseEvent event) { if (event is RouterEvent) { ///... } else if (event is RenderEvent) { switch (event.eventType) { case RenderEventType.beginFrame: _frameStopwatch.reset(); _frameStopwatch.start(); break; case RenderEventType.endFrame: _frameStopwatch.stop(); PerformanceDataCenter().push(FrameData(_frameStopwatch.elapsedMicroseconds)); break; } } else if (event is UserInputEvent) { ///... } } @override ListsubscribedEventList() { return [RenderEvent, RouterEvent, UserInputEvent]; } }
我们在beginFrame时打下开始点,在endFrame时打下结束点,即可得到每帧的时长。可以看到我们收集到了每帧时长后,将其封装为了一个FrameData
并push到了PerformanceDataCenter中。PerformanceDataCenter会将该数据分发给订阅了FrameData的Processor中,所以我们需要新建一个FpsProcessor订阅并处理这些源数据。
class FpsProcessor extends BaseProcessor { ///... @override void process(BaseData data) { if (data is FrameData) { ///... if (isFinishedWithSample(currentTime)) { ///当时间间隔大于1s,则计算一次FPS _startSampleTime = currentTime; collectSample(currentTime); } } } @override ListsubscribedDataList() { return [FrameData]; } void collectSample(int finishSampleTime) { ///... PerformanceDataCenter().push(FpsUploadData(avgFps: fps)); } ///... }
FpsProcessor将获取到的每帧时长收集起来并计算1s内的瞬时Fps值(具体的统计方法可以参考上文提到的前一篇文章的实现,这里不过多的进行描述)。同样的在计算完Fps值后,我们将其封装为了一个FpsUploadData
并再一次push到了PerformanceDataCenter中。PerformanceDataCenter会将FpsUploadData交给订阅了它的Uploader进行处理,所以我们需要新建一个MyUploader订阅并处理这些数据。
class MyUploader extends BaseUploader { @override ListsubscribedDataList() { return [ FpsUploadData, //TimeUploadData, ScrollUploadData, ExceptionUploadData, ]; } @override void upload(BaseUploadData data) { if (data is FpsUploadData) { _sendFPS(data.pageInfoData.pageName, data.avgFps); } ///... } }
Uploader可以通过subscribedDataList()
选择需要订阅的UploadData,并通过upload()
接收notify并进行上报。理论上一个Uploader对应一个上传渠道,使用者可以按需实现如LocalLogUploader、NetworkUploader等将数据上报到不同的地方。
纵观全局 - SDK整体结构设计
SDK总体可以分为4层,并大量的使用了发布-订阅模式利用2个Center进行连接,这种模式的好处在于可以使得层与层之间做到完全的解耦,使得对于数据的处理可以更加灵活多变。
API
这一层中主要是一些对外暴露的接口。比如init()需要使用者在runApp()前进行调用,以及业务层需要调用pushEvent()方法给SDK提供的一些时机。
Recorder
这一层的主要职责是用Evnet所提供的时机进行相应的源数据收集并交给订阅了该数据的Processor进行处理。比如FPS采集中的每帧时长即为源数据。这一层的设计主要是为了使得源数据可以被利用在不同的地方,比如每帧时长除了用于计算FPS,还可以用来计算卡顿秒数。
使用时需要继承BaseRecoder,通过subscribedEventList()
选择订阅的Event,在onReceivedEvent()
中处理接收到的Event
abstract class BaseRecorder with TimingObserver { BaseRecorder() { PerformanceEventCenter().subscribe(this, subscribedEventList()); } } mixin TimingObserver { void onReceivedEvent(BaseEvent event); ListsubscribedEventList(); }
Processor
这一层主要是将源数据加工为最终可以被上报的数据,并交给订阅了该数据的Uploader进行上报。比如FPS采集中根据收集到的每帧时长进行计算,得到这一段时间内的FPS值。
使用时需要继承BaseProcessor,通过subscribedDataList()
选择订阅的Data类型,在process()
中对接收到的Data进行处理。
abstract class BaseProcessor{ void process(BaseData data); ListsubscribedDataList(); BaseProcessor(){ PerformanceDataCenter().registerProcessor(this, subscribedDataList()); } }
Uploader
这一层主要是由使用者自己去实现,因为每一位使用者希望将数据上报到的地方都不一样,所以SDK内部会提供相应的基类,只需要跟随着基类的规范来写,即可获取到订阅的数据。
使用时需要继承BaseUploader,通过subscribedDataList()
选择订阅的Data类型,在upload()
中对接收到的UploadData进行处理。
abstract class BaseUploader{ void upload(BaseUploadData data); ListsubscribedDataList(); BaseUploader(){ PerformanceDataCenter().registerUploader(this, subscribedDataList()); } }
PerformanceDataCenter
单例,用于接收BaseData(源数据)以及UploadData(加工后的数据),并将这些时机分发给订阅了他们的Processor和Uploader进行处理。
在BaseProcessor和BaseUploader的构造函数中,分别调用了PerformanceDataCenter的register方法进行订阅该操作会把对应的实例存在PerformanceDataCenter的两个Map中,这样的数据结构使得一个DataType可以对应多个订阅者。
final Map> _processorMap = >{}; final Map > _uploaderMap = >{};
当调用PerformanceDataCenter.push()方法push数据时,会根据Data的类型进行分发,交给所有订阅了该数据类型的Proceesor/Uploader。
PerformanceEventCenter
单例,设计思路和PerformanceDataCenter类似,但这里是用于接收业务层提供的Event(相应的时机),并将这些时机分发给订阅了他们的Recorder进行处理。Event的种类主要有:(其中业务状态需要使用者提供,其它时机SDK内部已经完成收集)
App状态:App前后台切换
页面状态:帧渲染开始、帧渲染结束
业务状态:页面发生Pop/Push、页面发生滑动、业务中发生Exception
见仁见智 - SDK的打开方式
如果你是SDK的使用者,那么你只需要关注API层以及Uploader层,你只需要进行以下几步操作:
在Pubspec中引用高可用SDK;
在runApp()方法被调用前,调用init()方法将SDK初始化;
在你的业务代码中,通过pushEvent()方法给SDK提供一些必要的时机,比如路由的Pop以及Push;
自定义一个Uploader类,将数据以你希望的格式上报到你所使用的数据收集平台。
如果你希望能为高可用SDK贡献一份力量,那么希望你遵守以下几点设计规范并向我们提出Push Request,我们会及时进行Review并将反馈给到你。
使用发布-订阅模式,发布者先将数据交给对应的数据中心,再由数据中心分发给相应的订阅者。
数据流向从Recorder到Processor再到Uploader,通过数据进行驱动,API通过Event驱动Recorder,Recorder通过BaseData驱动Processor,Processor通过UploadData驱动Uploader。
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