背景

钉钉作为亿级企业数字化平台，高效即时沟通是核心能力之一，消息即时触达以及后台功耗一直是 Android 端核心体验，随着业务快速的发展，越来越多的消息信令通过钉钉自有的长连接通道推送到客户端，同时手机续航也是用户和手机厂商关心的核心体验之一。

面临的问题

在钉钉快速发展的过程中，我们收到部分用户反馈钉钉异常耗电的体验问题，主要问题集中在以下三类：

第一类问题：系统手机管家提示“钉钉后台耗电过快”。这类高耗电问题常常在用户无预期的情况下出现，尤其是在系统频繁弹出这种耗电异常的提示时，用户体验非常不好。

第二类问题：后台异常耗电严重。通常的情况是，用户反馈自己并没有在使用手机，但是手机却没电了，一看系统里的耗电排行榜，发现钉钉耗电占比大。对于这种异常耗电问题用户很疑惑，为什么后台耗电这么多？

第三类问题：前台高耗电。用户反馈使用视频类功能，耗电高，手机烫。当手机过烫的时候，还会出现过温导致应用退出、手机不可用的问题。对于这一类的问题，针对性做场景功耗优化即可。App 高耗电直接影响用户的手机续航，非常影响用户体验以及产品口碑，大大降低用户的使用意愿。针对异常功耗问题，我们发起了功耗优化专项，致力于解决异常耗电问题，提升用户体验。

挑战

Android App 功耗问题不同于 Crash、ANR 等领域有现成的成熟解决方案。Android 系统通过软件估算应用的耗电量，但是应用拿不到这个估算的电量值。同时，功耗问题通常是综合性问题，造成耗电的原因也多种多样。主要面临的挑战如下：

系统的异常耗电提醒规则和标准不明确

在应用出现异常耗电的情况下，系统会通过通知给用户提示该应用有高耗电的行为。从应用的视角来看，系统异常耗电提醒应用侧无法感知，提醒规则和标准对应用来讲是黑盒。这对于应用侧快速定位根因，解决用户问题提升了难度。

缺少现场信息，难复现

当用户反馈高耗电问题，通常不明确什么场景下出现的，用户只能提供系统的应用耗电排行和应用耗电详情。这些信息能提供一个大概的排查方向，缺少更为详细明确的现场信息，难以复现，大多情况下无法直接定位根因。

排查手段有限

耗电排行和应用耗电详情

用户反馈问题后，最直观的数据就是手机系统的耗电排行和应用耗电详情。但是没有详细信息，对于定位问题并没有太大帮助。

Bugreport + Battery Historian

除了系统的应用耗电排行和应用耗电详情之外，最主要的手段是利用 Android 的 Bugreport 结合 Battery Historian 来排查电量问题。Bugreport 日志有系统的电量统计数据，这个对于我们定位耗电原因有很大的帮助。但是，也有一些不足。

首先，针对手机管家的高功耗提醒与 Bugreport 并非一一对应，难以直接定位原因；其次，Bugreport 没有堆栈信息，比如通过 Bugreport 能看到耗电的大头是 WiFi 、移动网络或蓝牙扫描等，但具体是代码里的哪一行代码调用的还是不好排查。

另外，从实际操作上来说，Bugreport 获取比较麻烦，也需要在问题出现后及时导出，否则会错过问题现场，同时也依赖用户配合提供 Bugreport 日志。

因此，Bugreport 更适合线下分析功耗问题。

Battery Historian 示例

优化效果无法评估

最后，由于耗电量在应用侧没有一个可以量化的指标，当解决了某个功耗问题，只能靠持续回访用户长期观察和对比来判断是否有效，样本量较小，比较难通过量化指标来评估优化效果。

功耗优化方向

根据上述我们主要的功耗问题、排查过程以及面临的挑战，我们梳理了功耗优化方向，如下图：

1. 感知能力：建立线上功耗监控能力以及异常耗电模型，主动发现异常耗电问题以及场景。
   
2. 快速定位能力：通过异常耗电监控及电量报告，快速定位异常耗电问题根因。
   
3. 问题治理：结合异常耗电根因，针对性解决潜在的高功耗风险。
   
4. 防劣化能力：通过主动感知能力，及时感知并解决新增变更引起的高功耗风险。
   

功耗优化总体设计

目标

1. 为用户提供极致体验的低功耗应用，彻底解决应用功耗问题
   
2. 建设功耗感知-治理-防劣化体系能力
   

总体设计

1. 感知能力
   针对线上异常耗电无法主动感知的问题：根据系统电量统计原理，全面监控钉钉各个功耗相关部件的使用情况，结合 Android Vitals 异常耗电标准以及系统提醒维度来明确监控指标以及基线，建设异常耗电诊断方案，主动发现异常耗电问题及场景。
   
2. 快速定位能力
   针对功耗问题难定位难排查的问题：周期性地采样功耗部件的使用数据，统计生成电量报告，展示各个模块功耗使用情况和头部问题；通过电量报告及异常耗电检测，快速定位异常耗电问题根因。
   
3. 防劣化能力
   针对线上功耗体验无法衡量的问题，我们提出功耗健康分指标衡量整体的线上功耗体验。同时，也为了防止后续功耗出现劣化情况，我们建设功耗体验指标体系，从功耗部件健康分、异常率等指标及时洞察潜在的新增功耗风险。
   
4. 治理优化
   结合感知能力以及快速定位能力，梳理应用潜在的功耗异常问题，推动问题治理优化，彻底解决功耗体验问题，为用户提供低功耗的极致体验。
   

下面针对其中核心的关键能力进行详细的介绍。

更多精彩内容，欢迎观看：

钉钉 Android 端功耗优化最佳实践（中）：https://developer.leiyu.cn/article/1262697?groupCode=alibabaf2e