前言
《支付宝客户端架构解析》系列将从支付宝客户端的架构设计方案入手，细分拆解客户端在“容器化框架设计”、“网络优化”、“性能启动优化”、“自动化日志收集”、“RPC 组件设计”、“移动应用监控、诊断、定位”等具体实现，带领大家进一步了解支付宝在客户端架构上的迭代与优化历程。
本节将结合禾兮在 OSChina 珠海站现场的分享《移动端分析方案在蚂蚁金服 mPaaS 中的实践》，介绍支付宝客户端自动化日志收集与分析的具体思路。内容将分成三个部分展开：
- 支付宝客户端分析方案的探索；
- MAS 移动分析框架浅析；
- mPaaS 技术架构与助力。
支付宝客户端分析方案的探索
正如我们在《开篇 | 模块化与解耦式开发在蚂蚁金服 mPaaS 深度实践探讨》已经对支付宝的架构演变与开发团队规模发展做过介绍：
截止目前，在研发上面，支付宝仅 Android、iOS 客户端开发人员近千人，客户端代码行数超过了数百万行，按业务划分的工程数也已近千个，每个工程都有独立的开发 owner 负责某一个具体的模块。虽然工程师团队及工程量越发庞大，支付宝依旧能够做到日发布的频率以确保业务快速迭代，同时在业务功能日益复杂的环境，保证 App 闪退率仅 0.01%。
那么，在如此大体量的用户规模和研发团队下，支付宝又是如何确保用户使用过程中的用户体验呢？我们主要从以下两个维度衡量客户端用户体验：
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静态：指应用开发过程中，关注 App 本身的安装包大小、存储、涉及到的用户隐私权限、安全策略等，决定用户是否愿意安装并使用你的应用
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动态：指应用发布上线后，用户在使用过程中，App 的启动速度，闪退、卡死卡顿等稳定性数据，网络请求，内存以及电量流量等用户实际的使用感受
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框架治理：
- 梳理启动流程并重构，遵守启动过程中按需加载原则
- 引用 Pipeline 机制，根据业务优先级规定业务初始化时机
- 制定统一的开发规范，尽量降低业务方流程对启动性能的影响
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业务治理：
- 按需加载，延时执行
- 线程治理：统一管理已有线程，并调整线程优先级
- I/O 治理：关注主线程 I/O，优化合并频繁读写的 I/O 操作，尽量使用统一存储
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技术突破：
- 防止启动过程中的 UI 重刷操作
- 虚拟机优化，包括 JIT 关闭，降低 GC 次数
- 基础模块调优，分析主线程耗时操作并优化
另外，用户使用过程中 App 的内存、存储、电量及流量等消耗，也是重要的衡量指标。具体的优化点如下：
- 内存：
- 内存分析：memtrace hprof 线下内存分析，遍历对象，根据生命周期标记内存泄露，同时根据 object 创建引用确定业务归属
- Native 内存：图像库切换到 native 层，4.x bitmap 像素数据放到 ashme 共享内存，降低 GC
- 内存优化：对象池复用，减小 bitmap 对内存占用，使用更小的图，尤其注意三方 H5 页面
- 存储：
- 存储分析：查看应用存储大小
- 存储优化：使用共享库，业务定向优化，压缩存储等
- 流量：
- 耗流量原因：分析各种网络请求
- 流量异常捕获：hook 所有网络请求，根据host聚合流量，超过阈值确定异常
- 流量优化：PC 底层协议优化，资源增量按需下载，同时通过切面信息调用方
- 电量：
- 耗电原因：监控 CPU 使用率，各种 sensor、gps、weaklock、网络连接等耗电操作
- 耗电异常捕获：遍历线程，获取所有线程运行时间，与主线程比较确定异常
- 耗电优化：高性能 dump 线程栈优化，通过线程映射调用方，评估调用逻辑进行优化
针对以上每个优化点，支付宝都投入了大量精力进行研究和实践，启动速度优化的详细内容可以查阅文档《支付宝客户端架构解析：iOS 客户端启动性能优化初探》和《支付宝客户端架构解析：Android 客户端启动速度优化之「垃圾回收」》，其他优化点请持续关注“客户端架构解析”系列文章。
基于这些对用户体验优化的内容，支付宝构建了一套完整的超级 App 线上运维体系，实时监控线上 App 发生的异常问题，针对这些问题，以最快的时间定位问题原因并找到对应的解决方案，最后通过动态热修复的技术及时修复线上问题，最终形成一个线上质量保障的闭环，保障应用运行的稳定性。
MAS 移动分析框架浅析
接下来，详细介绍超级 App 运维体系中的移动监控框架具体是如何实现的。 移动分析 MAS（Mobile Analysis Service）通过对移动客户端、H5、小程序、PC等多端埋点数据的采集与分析，实现产品核心指标监控，提供页面、设备、留存、性能等基础分析，并支持自定义事件分析、漏斗分析等高阶分析，帮助企业更好地完成业务监控、用户洞察与行为分析，指导产品迭代，精细化产品运营，辅助营销决策，加速业务商业化。主要分为以下四个阶段：
整个移动分析的完整链路从左往右看，就是客户端通过调用埋点 SDK的接口进行数据埋点，埋点 SDK 对日志进行格式化后，先写入客户端本地文件，满足日志上报触发条件后，将本地日志上报到日志服务器并清理本地日志文件以减少存储大小；日志服务器接收到客户端上报的日志后同步到计算平台，经过离线计算和实时计算后，将结果进行展示，用来监控、分析、搜索、推荐等。
结合上图，接下来从移动分析框架的四个阶段，详细介绍数据分析的整个链路逻辑。
1. 数据采集
根据采集数据时机、应用场景，最终用途的不同，我们把客户端采集的数据分为了以下几类。其中结合 mPaaS 模块化开发框架，报活埋点、押后台埋点、页面自动化埋点、性能埋点及 H5 埋点，由客户端 SDK 自动采集，无需开发者手动调用接口实现，开发者只需要关注自己的业务逻辑，在需要监控的逻辑除埋点统计。
为了降低频繁上报日志对应用性能的影响，客户端采集到数据后，会预先保存在应用本地，通过以下三种方式同步到日志服务器
- 自动上报：满足一定条件后自动上报
- 程序每次冷启动都会触发检查日志上报的逻辑。
- 程序进入后台会立即触发上报。
- 写日志时，某种类型的日志默认到达 40 条就触发上报。
- 实时监控：对于比较重要的客户端日志，如异常、应用闪退日志等，可实时上报，产生一条上报一条，便于后台实时监控。
- 动态控制：在自动上报的基础上，通过服务端下发的开关值，修改客户端日志写入和日志上报触发的条件。如在大流量并发的情况下，为减少日志服务器的压力，控制客户端只写入并上报异常或闪退日志，忽略行为日志的统计。
2. 数据计算
上报到日志服务器的日志，会同步到计算平台进行计算，后台主要包含以下几个系统：
- mdap：日志采集网关，负责收集客户端埋点日志，收到日志后，直接传输至 JStorm 集群进行计算。
- JStorm：实时计算引擎，根据处理规则对日志进行实时解析并将需要的数据存储入库。
- SSDB： kv 数据存储层，底层使用 leveldb，支持单表十亿级记录。
- ZooKeeper：集群管理、组件间服务发现。
3. 数据应用
计算平台计算出来的结果，可以为用户提供用户分析、事件分析、行为、性能等数据分析服务。
- 基础分析： 关注于 App 的通用分析，包括每日登录用户、新增用户、使用时长、用户留存、页面分析、访问路径等基础分析。
- 高阶分析： 用于 App 专注业务的特定分析需求，提供一种灵活的多维分析能力；提供热修复报告，帮助您了解 RPC、修复、回滚相关信息等。
- 性能分析： 提供闪退、卡死、卡顿的统计功能。当客户端发生性能问题后，移动分析服务提供实时查看性能分析的统计数据。
- 日志管理： 支持按关键字实时搜索查询日志，或通过服务端开关实时控制客户端日志上报逻辑。
4. 数据决策
在上一步数据应用的基础上，可以与大数据、营销平台及推送平台结合，根据移动分析得到的埋点数据，通过大数据平台进行打标、圈人、用户画像及建模后，可以在营销平台上发起一次营销活动，指定活动的类型，活动算法，参与人群及活动奖品，通过消息推送、数据同步，动态发布等形式，触达到客户端，实现客户端拉新促活、活动推广及操作引导的目的。同时结合运营活动的场景需求，形成了一套完整的数字化运营体系，监控一次运营活动的参与人数、活动发放率、核销率等，观察活动的有效性。
mPaaS 技术架构与助力
上面介绍的支付宝内移动端分析方案的技术积累和架构实践，已经通过 mPaaS 移动开发平台作为蚂蚁金服金融科技的一部分对外开放。
在 mPaaS 移动开放平台上，我们将移动分析框架中的本地日志、埋点、自动化埋点、性能监控、Crash报告、诊断日志等模块，作为一个个独立的组件来进行输出。任何一个 App 都可以通过 mPaaS 插件，添加对应的组件，在当前应用中集成这些功能，只需要这样简单的操作，就可以让你的应用具有和支付宝一样强大的移动端分析监控能力。
客户端集成了这些移动分析相关的组件后，用户在使用 App 过程中会产生相应的日志，经过数据采集、数据上报、数据计算等处理后，计算的结果会同步到 mPaaS 移动分析的大盘上展示，包括应用的基础应用概况、性能稳定数据、流量走向等等，方便开发者实时监控 App 的概况大盘和稳定性等，实时发现线上问题并修复。
目前，mPaaS 移动开发平台已经服务了众多企业，包括蚂蚁金服内部的香港支付宝、网商银行、口碑商家等，同时还有大量的外部蚂蚁生态合作伙伴，包括12306、上海地铁、广州地铁、广发银行等。秉承着「给世界带来小而美的变化」的理念，我们通过 mPaaS 帮助 12306 这样的国民级 App 重构了客户端，使得大家可以用上一个好的体验的 App 进行出行购票，用 mPaaS 这样成熟的底层框架搭建一个 12306 仅需要 2-3 个月的时间。 除了 12306 还有支付宝香港版，广发银行手机银行和 发现精彩多个客户端，同样在短短几个月的时间内便完成了业务重构。
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