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qq飞车刷喇叭技巧(抖音 Android 性能优化系列：抖音功耗优化实践)
功耗,电流,器件qq飞车刷喇叭技巧(抖音 Android 性能优化系列：抖音功耗优化实践)
发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：
功耗基础知识介绍功耗优化是应用体验优化的一个重要课题，高功耗会引发用户的电量焦虑，也会导致糟糕的发热体验，从而降低了用户的使用意愿。而功耗又是涉及整机的长时间多场景的综合性复杂指标，影响因素很多。不论是功耗的量化拆解，还是异常问题的监控，以及主动的功耗优化对于开发人员来说都是很有挑战性的。
本文结合抖音的功耗优化实践中产出了一些实验结论，优化思路，从功耗的基础知识，功耗组成，功耗分析，功耗优化等几个方面，对 Android 应用的功耗优化做一个总结沉淀。
首先我们回顾一下功耗的概念，这里比较容易和能耗搞混。解释一下为什么手机上用mA(电流值)来表征功耗水平，用 mAh(物理意义上是电荷值)来表征能耗水平。我们先来看几个物理公式。
P = I × U， E = P × T
能耗（E）：即能量损耗，指计算机系统一段时间内总的能量消耗，单位是焦耳(J)
功耗（P）：即功率损耗，指单位时间内的能量消耗，反映消耗能量的速率，单位是瓦特(W)
电流（I）：指手机电池放电的电流值，手机常用 mA 为单位
电压（U）：指手机电池放电的电压值，标准放电电压 3.7V，充电截止电压 4.35V，放电截止电压 2.75V（以典型值举例，不同设备的电池电压数值有差异）
电池容量 ：常用单位 mAh，从单位意义上看是电荷数，实际表征的是电池以典型电压放电的时长。
如下面的功耗测试图所示，手机通常以恒定的典型电压工作，为了计算方便，就把电压恒定为 3.7V，那么 P = I × 3.7， E = I × 3.7 × T，即用 mA 表征功耗，mAh 表征能耗。
总结：对同一机型，我们用电池容量(mAh)变化的来表征一段时间总能耗，用平均电流(mA)来表征功耗水平；如 4000mAh 电池的手机刷抖音 1 小时耗电 11%，耗电量(能耗)440mAh，平均电流 440mA
图 1. 功耗测试图
为什么要做功耗优化从摘要里我们已经了解到高功耗会引发用户的电量焦虑，也会导致糟糕的发热体验，从而降低了用户的使用意愿。优化功耗除了可以我们带来更好的用户体验，提升用户使用时长外，降低应用耗电还具有很明显的社会价值，用一个当前比较火的词，就是可以为碳中和事业贡献一份力量。
如何来做功耗优化不同于 Crash、ANR 等常见的 APM 指标，功耗是一个综合性的课题，分析起来很容易让人无从下手。用户反馈了耗电问题，可能是 CPU 出现高负载，又或者是后台频繁的网络访问，也可能是动画泄漏导致高功耗。或者我们自己的业务没什么变化，单纯就是环境因素影响，导致用户觉得耗电，比如低温导致的锂电池放电衰减。
我们的思路是从器件出发，应用的耗电最终都可以分解为手机器件的耗电，所以我们先对抖音做器件耗电的拆解，看主要耗电的是哪些器件，再看如何减少器件的使用，这样就做到有的放矢。
下面我们先从功耗组成，功耗分析，以及功耗优化等方面来讲述如何开展功耗优化。
功耗组成这里列举了手机硬件的基本形态，每个模块又是由复杂的器件构成。如我们常说的耗电大头 SoC 里就包含 CPU 的超大核，大核，小核，GPU，DDRC(内存接口)，以及外设区的各种小 IP 核等。所以整机的功耗最终就可以拆解为各个器件的功耗，而应用的功耗就是计算其使用的器件产生的功耗。
以抖音的 Feed 流场景为例，亮度固定 120nit、7 格音量、WiFi 网络下，我们对抖音做了器件级的功耗拆解。可以看到抖音的 feed 功耗主要集中在 SOC(CPU，GPU，DDR)，Display，Audio，WIFI 等四个模块。
器件功耗计算那这些器件功耗是如何被拆解出来的呢？原理是：先对器件进行耗电因子拆解，建立器件功耗模型，得到一个器件耗电的计算公式。通过运行时统计器件的使用数据，代入功耗模型，就可以计算出器件的功耗。应用的功耗则是从器件的总功耗里按应用使用的比较进行分配，这样就得到了应用的器件耗电。由于影响器件功耗的耗电因子众多，这里复杂的就是如何对耗电因子进行拆解以及建模。有了精准的建模，后面就是厂商适配校准参数的过程了。
谷歌提供了一套通用的器件耗电模型和配置方案，OEM 厂商可以按通用方案对自己的产品进行参数校准和配置。如下图里 AOSP 里的耗电配置里，以 Wifi 的耗电计算为例。https://source.android.com/devices/tech/power/values
谷歌提供的建模方案是对 WIFI 分状态计算耗电，WIFI 不同状态下的耗电差异非常明显。这里分为了 wifi.on（对应 wifi 打开的基准电流）, wifi.active（对应 wifi 传输数据时的基准电流）, wifi.scan（对应 wifi 单次扫描的基准耗电）, wifi 数据传输的耗电(controller.rx，controller.tx, controller.idle)。根据 wifi 收发数据的那计算 wifi 的耗电，通过统计这几个状态的时长或次数，乘以对应的电流，就得到 wifi 器件的耗电了。
由于谷歌是按照通用性来设计的器件耗电模型，通常只能大致计算出器件的耗电水平，具体到某个产品上可能误差很大。各 OEM 厂商通常有基于自身硬件的耗电统计方案，可以对耗电做更加精细准确的计算。这里还用 wifi 举例：如 OEM 厂商可以分别按照 2.4G，5GWIFI 单独建模，并引入天线信号的变化对应的基准电流变化，以及统计 wifi 芯片所工作的频点时长，按频点细化模型等等，OEM 厂商可以设计出更符合自己设备的精准功耗模型，计算出更精准的 wifi 耗电。这就要根据具体产品的硬件方案来确定了。
功耗分析通过上面的功耗组成的介绍，我们可以看到功耗影响因素是多种多样。在做应用功耗分析时，我们既要有方法准确评估应用的耗电水平，又要有方法来分解出耗电的组成，以找到优化点。下面就分为功耗评估和功耗归因分析这两部分来介绍。
功耗评估如前文功耗基础知识里所说，我们使用电流值来评估应用的功耗水平。在线下场景，我们通过控制测试条件（如固定测试机型版本，清理后台，固定亮度，音量，稳定的网络信号条件等）来测得可信的准确电流值来评估应用的前后台功耗。在线上场景，由于应用退后台时，用户使用场景的复杂性(指用户运行的前台应用不同)，我们只采集前台整机电流来做线上版本监控，使用其他指标，如后台 CPU 使用率来监控后台功耗。下面我们介绍一些常用功耗评估的手段。
PowerMonitor目前业界最通用的整机耗电评估方式是通过 PowerMonitor 外接电量计的方式，高频率高精度采集电流进行评估。常用需要精细化确认耗电情况，尤其是后台静置，灭屏等状态下的电流输出，厂商的准入测试等。常用的 Mosoon 公司的 PowerMonitorAAA10F，电流量程在 1uA ～ 6A 之间，电流精度 50uA，采样周期 200us (5KHZ)。
电池电量计PowerMonitor 虽然测量结果最准确。但是需要拆机比较麻烦。我们还可以通过谷歌 BatteryManager 提供的接口直接读取电池电量计的统计结果来获得电流值。
电池电量计负责估计电池容量。其基本功能为监测电压，充电/放电电流和电池温度，并估计电池荷电状态(SOC)及电池的完全充电容量（FCC）。有两种典型的电量计：电压型电量计和电流型电量计，目前手机上使用的电量计主要是电流型电量计。
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