Android性能专项测试之耗电量统计API

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耗电量API

Android系统中很早就有耗电量的API,只不过一直都是隐藏的,Android系统的设置-电池功能就是调用的这个API,该API的核心部分是调用了com.android.internal.os.BatteryStatsHelper类,利用PowerProfile类,读取power_profile.xml文件,我们一起来看看具体如何计算耗电量,首先从最新版本6.0开始看

6.0的API

源码

BatteryStatsHelper其中计算耗电量的方法为490行的processAppUsage,下来一步一步来解释该方法。

耗电量的计算探究

private void processAppUsage(SparseArray asUsers) {

方法的参数是一个SparseArray数组,存储的对象是UserHandle,官方文档给出的解释是,代表一个用户,可以理解为这个类里面存储了用户的相关信息.

final boolean forAllUsers = (asUsers.get(UserHandle.USER_ALL) != null);

然后判断该次计算是否针对所有用户,通过UserHandleUSER_ALL值来判断,该值为-1,源码的地址在https://github.com/DoctorQ/platform_frameworks_base/blob/android-6.0.0_r1/core/java/android/os/UserHandle.java.

mStatsPeriod = mTypeBatteryRealtime;

然后给公共变量int类型的mStatsPeriod赋值,这个值mTypeBatteryRealtime的计算过程又在320行的refreshStats方法中:

mTypeBatteryRealtime = mStats.computeBatteryRealtime(rawRealtimeUs, mStatsType);

这里面用到了BatteryStats(mStats)类中的computeBatteryRealtime方法,该方法计算出此次统计电量的时间间隔。好,歪楼了,回到BatteryStatsHelper中。

BatterySipper osSipper = null;final SparseArray uidStats = mStats.getUidStats();final int NU = uidStats.size();

首先创建一个BatterySipper对象osSipper,该对象里面可以存储一些后续我们要计算的值,然后通过BatteryStats类对象mStats来得到一个包含Uid的对象的SparseArray组数,然后计算了一下这个数组的大小,保存在变量NU中。

for (int iu = 0; iu < NU; iu++) {final Uid u = uidStats.valueAt(iu); final BatterySipper app = new BatterySipper(BatterySipper.DrainType.APP, u, 0);

然后for循环计算每个Uid代表的App的耗电量,因为BatterySipper可计算的类型有三种:应用, 系统服务, 硬件类型,所以这个地方传入的是DrainType.APP,还有其他可选类型如下:

public enum DrainType { IDLE, CELL, PHONE, WIFI, BLUETOOTH, FLASHLIGHT, SCREEN, APP, USER, UNACCOUNTED, OVERCOUNTED, CAMERA }

列举了目前可计算耗电量的模块。

mCpuPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mWakelockPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mMobileRadioPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mWifiPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mBluetoothPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mSensorPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mCameraPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); mFlashlightPowerCalculator.calculateApp(app, u, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType);

其中mStatsType的值为BatteryStats.STATS_SINCE_CHARGED,代表了我们的计算规则是从上次充满电后数据,还有一种规则是STATS_SINCE_UNPLUGGED是拔掉USB线后的数据。而mRawRealtime是当前时间,mRawUptime是运行时间。6.0的对各个模块的消耗都交给了单独的类去计算,这些类都继承于PowerCalculator抽象类:

蓝牙耗电:BluetoothPowerCalculator.java摄像头耗电:CameraPowerCalculator.javaCpu耗电:CpuPowerCalculator.java手电筒耗电:FlashlightPowerCalculator.java无线电耗电:MobileRadioPowerCalculator.java传感器耗电:SensorPowerCalculator.javaWakelock耗电:WakelockPowerCalculator.javaWifi耗电:WifiPowerCalculator.java

这一部分我一会单独拿出来挨个解释,现在我们还是回到BatteryStatsHelper继续往下走

final double totalPower = app.sumPower();

BatterySipper#sumPower方法是统计总耗电量,方法详情如下,其中usagePowerMah这个值有点特殊,其他的上面都讲过.

/** * Sum all the powers and store the value into `value`. * @return the sum of all the power in this BatterySipper. */ public double sumPower() { return totalPowerMah = usagePowerMah + wifiPowerMah + gpsPowerMah + cpuPowerMah + sensorPowerMah + mobileRadioPowerMah + wakeLockPowerMah + cameraPowerMah + flashlightPowerMah; }

然后根据是否是DEBUG版本打印信息,这个没啥可说的,然后会把刚才计算的电量值添加到列表中:

 // Add the app to the list if it is consuming power. if (totalPower != 0 || u.getUid() == 0) { // // Add the app to the app list, WiFi, Bluetooth, etc, or into Other Users list. // final int uid = app.getUid(); final int userId = UserHandle.getUserId(uid); if (uid == Process.WIFI_UID) { mWifiSippers.add(app); } else if (uid == Process.BLUETOOTH_UID) { mBluetoothSippers.add(app); } else if (!forAllUsers && asUsers.get(userId) == null && UserHandle.getAppId(uid) >= Process.FIRST_APPLICATION_UID) { // We are told to just report this user's apps as one large entry. List list = mUserSippers.get(userId); if (list == null) { list = new ArrayList<>(); mUserSippers.put(userId, list); } list.add(app); } else { mUsageList.add(app); } if (uid == 0) { osSipper = app; } }

首先判断totalPower的值和当前uid号是否符合规则,规则为总耗电量不为0或者用户id为0.当uid表明为WIFI或者蓝牙时,添加到下面对应的列表中,一般情况下正常的应用我们直接保存到下面的mUsageList中就行就行,但是也有一些例外:

/** * List of apps using power. */ private final List mUsageList = new ArrayList<>(); /** * List of apps using wifi power. */ private final List mWifiSippers = new ArrayList<>(); /** * List of apps using bluetooth power. */ private final List mBluetoothSippers = new ArrayList<>();

如果我们的系统是单用户系统,且当前的userId号不在我们的统计范围内,且其进程id号是大于Process.FIRST_APPLICATION_UID(10000,系统分配给普通应用的其实id号),我们就要将其存放到mUserSippers数组中,定义如下:

private final SparseArray> mUserSippers = new SparseArray<>();

最后判断uid为0的话,代表是Android操作系统的耗电量,赋值给osSipper(494行定义)就可以了,这样一个app的计算就完成了,遍历部分就不说了,保存这个osSipper是为了最后一步计算:

if (osSipper != null) { // The device has probably been awake for longer than the screen on // time and application wake lock time would account for. Assign // this remainder to the OS, if possible. mWakelockPowerCalculator.calculateRemaining(osSipper, mStats, mRawRealtime, mRawUptime, mStatsType); osSipper.sumPower(); }

主流程我们已经介绍完了,下面来看各个子模块耗电量的计算

Cpu耗电量

CpuPowerCalculator.java

Cpu的计算要用到PowerProfile类,该类主要是解析power_profile.xml:

 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1  400000  0.1 0.1  1000 .0002 .002 .02 .2 2 

这个里面存储了Cpu(cpu.speeds)的主频等级,以及每个主频每秒消耗的毫安(cpu.active),好,现在回到CpuPowerCalculator中,先来看构造方法

public CpuPowerCalculator(PowerProfile profile) { final int speedSteps = profile.getNumSpeedSteps(); mPowerCpuNormal = new double[speedSteps]; mSpeedStepTimes = new long[speedSteps]; for (int p = 0; p < speedSteps; p++) { mPowerCpuNormal[p] = profile.getAveragePower(PowerProfile.POWER_CPU_ACTIVE, p); } }

第一步获得Cpu有几个主频等级,因为不同等级消耗的电量不一样,所以要区别对待,根据主频的个数,然后初始化mPowerCpuNormalmSpeedStepTimes,前者用来保存不同等级的耗电速度,后者用来保存在不同等级上耗时,然后给mPowerCpuNormal的每个元素附上值。构造方法就完成了其所有的工作,现在来计算方法calculateApp,

final int speedSteps = mSpeedStepTimes.length; long totalTimeAtSpeeds = 0; for (int step = 0; step < speedSteps; step++) { mSpeedStepTimes[step] = u.getTimeAtCpuSpeed(step, statsType); totalTimeAtSpeeds += mSpeedStepTimes[step]; } totalTimeAtSpeeds = Math.max(totalTimeAtSpeeds, 1);

首先得到Cpu主频等级个数,然后BatteryStats.Uid得到不同主频上执行时间,计算Cpu总耗时保存在totalTimeAtSpeeds中,

app.cpuTimeMs = (u.getUserCpuTimeUs(statsType) + u.getSystemCpuTimeUs(statsType)) / 1000;

Cpu的执行时间分很多部分,但是我们关注UserKernal部分,也就是上面的SystemCpuTime,

 



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