支付寶客戶端架構分析：自動化日志收集及分析

正如我們在《 開篇 | 模塊化與解耦式開發在螞蟻金服 mPaaS 深度實踐探討 》已經對支付寶的架構演變與開發團隊規模發展做過介紹：

截止目前，在研發上面，支付寶僅  Android、iOS 客戶端開發人員近千人，客戶端代碼行數超過了數百萬行，按業務劃分的工程數也已近千個，每個工程都有獨立的開發 owner  負責某一個具體的模塊。雖然工程師團隊及工程量越發龐大，支付寶依舊能夠做到日發布的頻率以確保業務快速迭代，同時在業務功能日益復雜的環境，保證  App 閃退率僅 0.01%。

那么，在如此大體量的用戶規模和研發團隊下，支付寶又是如何確保用戶使用過程中的用戶體驗呢？我們主要從以下兩個維度衡量客戶端用戶體驗：

• 靜態： 指應用開發過程中，關注 App 本身的安裝包大小、存儲、涉及到的用戶隱私權限、安全策略等，決定用戶是否愿意安裝并使用你的應用。

• 動態： 指應用發布上線后，用戶在使用過程中，App 的啟動速度，閃退、卡死卡頓等穩定性數據，網絡請求，內存以及電量流量等用戶實際的使用感受。

啟動應用是用戶使用任何一款應用最必不可少的操作，從點擊 App 圖標到首頁展示，整個啟動過程的性能，嚴重影響著用戶的體驗。支付寶客戶端作為一個超級 App，啟動速度當然是我們關注的重要指標之一。支付寶對于應用啟動過程中的優化，主要分為以下四個方面：

• 框架治理：

• 梳理啟動流程并重構，遵守啟動過程中按需加載原則。

• 引用 Pipeline 機制，根據業務優先級規定業務初始化時機。

• 制定統一的開發規范，盡量降低業務方流程對啟動性能的影響。

• 業務治理：

• 按需加載，延時執行。

• 線程治理：統一管理已有線程，并調整線程優先級。

• I/O 治理：關注主線程 I/O，優化合并頻繁讀寫的 I/O 操作，盡量使用統一存儲。

• 技術突破：

• 防止啟動過程中的 UI 重刷操作。

• 虛擬機優化，包括 JIT 關閉，降低 GC 次數。

• 基礎模塊調優，分析主線程耗時操作并優化。

另外，用戶使用過程中 App 的內存、存儲、電量及流量等消耗，也是重要的衡量指標。具體的優化點如下：

• 內存：

• 內存分析：memtrace hprof 線下內存分析，遍歷對象，根據生命周期標記內存泄露，同時根據 object 創建引用確定業務歸屬。

• Native 內存：圖像庫切換到 native 層，4.x bitmap 像素數據放到 ashme 共享內存，降低 GC。

• 內存優化：對象池復用，減小 bitmap 對內存占用，使用更小的圖，尤其注意三方 H5 頁面。

• 存儲：

• 存儲分析：查看應用存儲大小。

• 存儲優化：使用共享庫，業務定向優化，壓縮存儲等。

• 流量：

• 耗流量原因：分析各種網絡請求。

• 流量異常捕獲：hook 所有網絡請求，根據host聚合流量，超過閾值確定異常。

• 流量優化：PC 底層協議優化，資源增量按需下載，同時通過切面信息調用方。

• 電量：

• 耗電原因：監控 CPU 使用率，各種 sensor、gps、weaklock、網絡連接等耗電操作。

• 耗電異常捕獲：遍歷線程，獲取所有線程運行時間，與主線程比較確定異常。

• 耗電優化：高性能 dump 線程棧優化，通過線程映射調用方，評估調用邏輯進行優化。

針對以上每個優化點，支付寶都投入了大量精力進行研究和實踐，有關啟動性能優化的詳細內容可以查閱文檔《支付寶客戶端架構解析：iOS  客戶端啟動性能優化初探》和《支付寶客戶端架構解析：Android  客戶端啟動速度優化之「垃圾回收」》，其他優化點請持續關注“客戶端架構解析”系列文章。

基于這些對用戶體驗優化的內容，支付寶構建了一套完整的超級  App 線上運維體系，實時監控線上 App  發生的異常問題，針對這些問題，以最快的時間定位問題原因并找到對應的解決方案，最后通過動態熱修復的技術及時修復線上問題，最終形成一個線上質量保障的閉環，保障應用運行的穩定性。

接下來，詳細介紹超級 App 運維體系中的移動監控框架具體是如何實現的。

移動分析  MAS（Mobile Analysis  Service）通過對移動客戶端、H5、小程序、PC等多端埋點數據的采集與分析，實現產品核心指標監控，提供頁面、設備、留存、性能等基礎分析，并支持自定義事件分析、漏斗分析等高階分析，幫助企業更好地完成業務監控、用戶洞察與行為分析，指導產品迭代，精細化產品運營，輔助營銷決策，加速業務商業化。主要分為以下四個階段：

整個移動分析的完整鏈路從左往右看，就是客戶端通過調用埋點  SDK 的接口進行數據埋點，埋點 SDK  對日志進行格式化后，先寫入客戶端本地文件，滿足日志上報觸發條件后，將本地日志上報到日志服務器并清理本地日志文件以減少存儲大??；日志服務器接收到客戶端上報的日志后同步到計算平臺，經過離線計算和實時計算后，將結果進行展示，用來監控、分析、搜索、推薦等。

接下來我們將從移動分析框架的四個階段，詳細介紹數據分析的整個鏈路邏輯。

數據采集

根據采集數據時機、應用場景，最終用途的不同，我們把客戶端采集的數據分為了以下幾類。其中結合  mPaaS 模塊化開發框架，報活埋點、押后臺埋點、頁面自動化埋點、性能埋點及 H5 埋點，由客戶端 SDK  自動采集，無需開發者手動調用接口實現，開發者只需要關注自己的業務邏輯，在需要監控的邏輯除埋點統計。

為了降低頻繁上報日志對應用性能的影響，客戶端采集到數據后，會預先保存在應用本地，通過以下三種方式同步到日志服務器：

• 自動上報： 滿足一定條件后客戶端埋點 SDK 自動上報，包括

• 程序每次冷啟動都會觸發檢查日志上報的邏輯。

• 程序進入后臺會立即觸發上報。

• 寫日志時，某種類型的日志默認到達 40 條就觸發上報。

• 實時監控： 對于比較重要的客戶端日志，如異常、應用閃退日志等，可實時上報，產生一條上報一條，便于后臺實時監控。

• 動態控制： 在自動上報的基礎上，通過服務端下發的開關值，修改客戶端日志寫入和日志上報觸發的條件。如在大流量并發的情況下，為減少日志服務器的壓力，控制客戶端只寫入并上報異?；蜷W退日志，忽略行為日志的統計。

數據計算

上報到日志服務器的日志，會同步到計算平臺進行計算，后臺主要包含以下幾個系統：

• mdap： 日志采集網關，負責收集客戶端埋點日志，收到日志后，直接傳輸至 JStorm 集群進行計算。

• JStorm： 實時計算引擎，根據處理規則對日志進行實時解析并將需要的數據存儲入庫。

• SSDB： kv 數據存儲層，底層使用 leveldb，支持單表十億級記錄。

• ZooKeeper： 集群管理、組件間服務發現。

數據應用

計算平臺計算出來的結果，可以為用戶提供用戶分析、事件分析、行為、性能等數據分析服務。

• 基礎分析： 關注于 App 的通用分析，包括每日登錄用戶、新增用戶、使用時長、用戶留存、頁面分析、訪問路徑等基礎分析。

• 高階分析： 用于 App 專注業務的特定分析需求，提供一種靈活的多維分析能力；提供熱修復報告，幫助您了解 RPC、修復、回滾相關信息等。

• 性能分析： 提供閃退、卡死、卡頓的統計功能。當客戶端發生性能問題后，移動分析服務提供實時查看性能分析的統計數據。

• 日志管理： 支持按關鍵字實時搜索查詢日志，或通過服務端開關實時控制客戶端日志上報邏輯。

數據決策

在上一步數據應用的基礎上，可以與大數據、營銷平臺及推送平臺結合，根據移動分析得到的埋點數據，通過大數據平臺進行打標、圈人、用戶畫像及建模后，可以在營銷平臺上發起一次營銷活動，指定活動的類型，活動算法，參與人群及活動獎品，通過消息推送、數據同步，動態發布等形式，觸達到客戶端，實現客戶端拉新促活、活動推廣及操作引導的目的。同時結合運營活動的場景需求，形成了一套完整的數字化運營體系，監控一次運營活動的參與人數、活動發放率、核銷率等，觀察活動的有效性。

上面介紹的支付寶內移動端分析方案的技術積累和架構實踐，已經通過  mPaaS 移動開發平臺作為螞蟻金服金融科技的一部分對外開放。mPaaS(Mobile Platform As A  Service)，源于支付寶 App  的移動開發平臺，為移動開發、測試、運營及運維提供云到端的一站式解決方案，能有效降低技術門檻、減少研發成本、提升開發效率，協助企業快速搭建穩定高質量的移動  App。

在  mPaaS  移動開放平臺上，我們將移動分析框架中的本地日志、埋點、自動化埋點、性能監控、Crash報告、診斷日志等模塊，作為一個個獨立的組件來進行輸出。任何一個  App 都可以通過 mPaaS  插件，添加對應的組件，在當前應用中集成這些功能，只需要這樣簡單的操作，就可以讓你的應用具有和支付寶一樣強大的移動端分析監控能力。

客戶端集成了這些移動分析相關的組件后，用戶在使用APP過程中會產生相應的日志，經過數據采集、數據上報、數據計算等處理后，計算的結果會同步到  mPaaS 移動分析的大盤上展示，包括應用的基礎應用概況、性能穩定數據、流量走向等等，方便開發者實時監控 APP  的概況大盤和穩定性等，實時發現線上問題并修復。

目前，mPaaS   移動開發平臺已經服務了眾多企業，包括螞蟻金服內部的香港支付寶、網商銀行、口碑商家等，同時還有大量的外部螞蟻生態合作伙伴，包括12306、上海地鐵、廣州地鐵、廣發銀行等。秉承著「給世界帶來小而美的變化」的理念，我們通過  mPaaS 幫助 12306 這樣的國民級 App 重構了客戶端，使得大家可以用上一個好的體驗的 App 進行出行購票，用 mPaaS  這樣成熟的底層框架搭建一個 12306 僅需要 2-3 個月的時間。

除了 12306 還有 支付寶香港版 ， 廣發銀行手機銀行 和 發現精彩 多個客戶端，同樣在短短幾個月的時間內便完成了業務重構。