本文結(jié)合抖音的功耗優(yōu)化實踐中產(chǎn)出了一些實驗結(jié)論，優(yōu)化思路，從功耗的基礎(chǔ)知識，功耗組成，功耗分析，功耗優(yōu)化等幾個方面，對 Android 應(yīng)用的功耗優(yōu)化做一個總結(jié)沉淀。
作者 ｜ ?高原 湯中峰
功耗優(yōu)化是應(yīng)用體驗優(yōu)化的一個重要課題，高功耗會引發(fā)用戶的電量焦慮，也會導(dǎo)致糟糕的發(fā)熱體驗，從而降低了用戶的使用意愿。而功耗又是涉及整機(jī)的長時間多場景的綜合性復(fù)雜指標(biāo)，影響因素很多。不論是功耗的量化拆解，還是異常問題的監(jiān)控，以及主動的功耗優(yōu)化對于開發(fā)人員來說都是很有挑戰(zhàn)性的。
(資料圖)
本文結(jié)合抖音的功耗優(yōu)化實踐中產(chǎn)出了一些實驗結(jié)論，優(yōu)化思路，從功耗的基礎(chǔ)知識，功耗組成，功耗分析，功耗優(yōu)化等幾個方面，對 Android 應(yīng)用的功耗優(yōu)化做一個總結(jié)沉淀。
功耗基礎(chǔ)知識介紹
首先我們回顧一下功耗的概念，這里比較容易和能耗搞混。解釋一下為什么手機(jī)上用mA(電流值)來表征功耗水平，用 mAh(物理意義上是電荷值)來表征能耗水平。我們先來看幾個物理公式。
P = I×U， E = P×T
能耗（E）：即能量損耗，指計算機(jī)系統(tǒng)一段時間內(nèi)總的能量消耗，單位是焦耳(J)功耗（P）：即功率損耗，指單位時間內(nèi)的能量消耗，反映消耗能量的速率，單位是瓦特(W)電流（I）：指手機(jī)電池放電的電流值，手機(jī)常用 mA 為單位電壓（U）：指手機(jī)電池放電的電壓值，標(biāo)準(zhǔn)放電電壓 3.7V，充電截止電壓 4.35V，放電截止電壓 2.75V（以典型值舉例，不同設(shè)備的電池電壓數(shù)值有差異）電池容量 ：常用單位 mAh，從單位意義上看是電荷數(shù)，實際表征的是電池以典型電壓放電的時長。如下面的功耗測試圖所示，手機(jī)通常以恒定的典型電壓工作，為了計算方便，就把電壓恒定為 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。
總結(jié)：對同一機(jī)型，我們用電池容量(mAh)變化的來表征一段時間總能耗，用平均電流(mA)來表征功耗水平；如 4000mAh 電池的手機(jī)刷抖音 1 小時耗電 11%，耗電量(能耗)440mAh，平均電流 440mA
圖 1. 功耗測試圖
為什么要做功耗優(yōu)化
從摘要里我們已經(jīng)了解到高功耗會引發(fā)用戶的電量焦慮，也會導(dǎo)致糟糕的發(fā)熱體驗，從而降低了用戶的使用意愿。優(yōu)化功耗除了可以我們帶來更好的用戶體驗，提升用戶使用時長外，降低應(yīng)用耗電還具有很明顯的社會價值，用一個當(dāng)前比較火的詞，就是可以為碳中和事業(yè)貢獻(xiàn)一份力量。
如何來做功耗優(yōu)化
不同于 Crash、ANR 等常見的 APM 指標(biāo)，功耗是一個綜合性的課題，分析起來很容易讓人無從下手。用戶反饋了耗電問題，可能是 CPU 出現(xiàn)高負(fù)載，又或者是后臺頻繁的網(wǎng)絡(luò)訪問，也可能是動畫泄漏導(dǎo)致高功耗。或者我們自己的業(yè)務(wù)沒什么變化，單純就是環(huán)境因素影響，導(dǎo)致用戶覺得耗電，比如低溫導(dǎo)致的鋰電池放電衰減。
我們的思路是從器件出發(fā)，應(yīng)用的耗電最終都可以分解為手機(jī)器件的耗電，所以我們先對抖音做器件耗電的拆解，看主要耗電的是哪些器件，再看如何減少器件的使用，這樣就做到有的放矢。
下面我們先從功耗組成，功耗分析，以及功耗優(yōu)化等方面來講述如何開展功耗優(yōu)化。
功耗組成
這里列舉了手機(jī)硬件的基本形態(tài)，每個模塊又是由復(fù)雜的器件構(gòu)成。如我們常說的耗電大頭 SoC 里就包含 CPU 的超大核，大核，小核，GPU，DDRC(內(nèi)存接口)，以及外設(shè)區(qū)的各種小 IP 核等。所以整機(jī)的功耗最終就可以拆解為各個器件的功耗，而應(yīng)用的功耗就是計算其使用的器件產(chǎn)生的功耗。
以抖音的 Feed 流場景為例，亮度固定 120nit、7 格音量、WiFi 網(wǎng)絡(luò)下，我們對抖音做了器件級的功耗拆解。可以看到抖音的 feed 功耗主要集中在 SOC(CPU，GPU，DDR)，Display，Audio，WIFI 等四個模塊。
器件功耗計算
那這些器件功耗是如何被拆解出來的呢？原理是：先對器件進(jìn)行耗電因子拆解，建立器件功耗模型，得到一個器件耗電的計算公式。通過運行時統(tǒng)計器件的使用數(shù)據(jù)，代入功耗模型，就可以計算出器件的功耗。應(yīng)用的功耗則是從器件的總功耗里按應(yīng)用使用的比較進(jìn)行分配，這樣就得到了應(yīng)用的器件耗電。由于影響器件功耗的耗電因子眾多，這里復(fù)雜的就是如何對耗電因子進(jìn)行拆解以及建模。有了精準(zhǔn)的建模，后面就是廠商適配校準(zhǔn)參數(shù)的過程了。
谷歌提供了一套通用的器件耗電模型和配置方案，OEM 廠商可以按通用方案對自己的產(chǎn)品進(jìn)行參數(shù)校準(zhǔn)和配置。如下圖里 AOSP 里的耗電配置里，以 Wifi 的耗電計算為例。https://source.android.com/devices/tech/power/values
谷歌提供的建模方案是對 WIFI 分狀態(tài)計算耗電，WIFI 不同狀態(tài)下的耗電差異非常明顯。這里分為了 wifi.on（對應(yīng) wifi 打開的基準(zhǔn)電流）, wifi.active（對應(yīng) wifi 傳輸數(shù)據(jù)時的基準(zhǔn)電流）, wifi.scan（對應(yīng) wifi 單次掃描的基準(zhǔn)耗電）, wifi 數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮碾?controller.rx，controller.tx, controller.idle)。根據(jù) wifi 收發(fā)數(shù)據(jù)的那計算 wifi 的耗電，通過統(tǒng)計這幾個狀態(tài)的時長或次數(shù)，乘以對應(yīng)的電流，就得到 wifi 器件的耗電了。
由于谷歌是按照通用性來設(shè)計的器件耗電模型，通常只能大致計算出器件的耗電水平，具體到某個產(chǎn)品上可能誤差很大。各 OEM 廠商通常有基于自身硬件的耗電統(tǒng)計方案，可以對耗電做更加精細(xì)準(zhǔn)確的計算。這里還用 wifi 舉例：如 OEM 廠商可以分別按照 2.4G，5GWIFI 單獨建模，并引入天線信號的變化對應(yīng)的基準(zhǔn)電流變化，以及統(tǒng)計 wifi 芯片所工作的頻點時長，按頻點細(xì)化模型等等，OEM 廠商可以設(shè)計出更符合自己設(shè)備的精準(zhǔn)功耗模型，計算出更精準(zhǔn)的 wifi 耗電。這就要根據(jù)具體產(chǎn)品的硬件方案來確定了。
功耗分析
通過上面的功耗組成的介紹，我們可以看到功耗影響因素是多種多樣。在做應(yīng)用功耗分析時，我們既要有方法準(zhǔn)確評估應(yīng)用的耗電水平，又要有方法來分解出耗電的組成，以找到優(yōu)化點。下面就分為功耗評估和功耗歸因分析這兩部分來介紹。
功耗評估
如前文功耗基礎(chǔ)知識里所說，我們使用電流值來評估應(yīng)用的功耗水平。在線下場景，我們通過控制測試條件（如固定測試機(jī)型版本，清理后臺，固定亮度，音量，穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)信號條件等）來測得可信的準(zhǔn)確電流值來評估應(yīng)用的前后臺功耗。在線上場景，由于應(yīng)用退后臺時，用戶使用場景的復(fù)雜性(指用戶運行的前臺應(yīng)用不同)，我們只采集前臺整機(jī)電流來做線上版本監(jiān)控，使用其他指標(biāo)，如后臺 CPU 使用率來監(jiān)控后臺功耗。下面我們介紹一些常用功耗評估的手段。
PowerMonitor
目前業(yè)界最通用的整機(jī)耗電評估方式是通過 PowerMonitor 外接電量計的方式，高頻率高精度采集電流進(jìn)行評估。常用需要精細(xì)化確認(rèn)耗電情況，尤其是后臺靜置，滅屏等狀態(tài)下的電流輸出，廠商的準(zhǔn)入測試等。常用的 Mosoon 公司的 PowerMonitorAAA10F，電流量程在 1uA ～ 6A 之間，電流精度 50uA，采樣周期 200us (5KHZ)。
電池電量計
PowerMonitor 雖然測量結(jié)果最準(zhǔn)確。但是需要拆機(jī)比較麻煩。我們還可以通過谷歌 BatteryManager 提供的接口直接讀取電池電量計的統(tǒng)計結(jié)果來獲得電流值。
電池電量計負(fù)責(zé)估計電池容量。其基本功能為監(jiān)測電壓，充電/放電電流和電池溫度，并估計電池荷電狀態(tài)(SOC)及電池的完全充電容量（FCC）。有兩種典型的電量計：電壓型電量計和電流型電量計，目前手機(jī)上使用的電量計主要是電流型電量計。
電壓型電量計：簡單講就是檢測當(dāng)前電壓，然后查詢電壓-電池容量對應(yīng)表，獲得電量估算電流型電量計：也叫庫侖計，原理是在電池的充電/放電路徑上的連接一個檢測電阻。ADC 量測在檢測電阻上的電壓，轉(zhuǎn)換成電池正在充電或放電的電流值。實時計數(shù)器（RTC）則提供把該電流值對時間作積分，從而得知流過多少庫倫。Android 提供了 BMS 的接口，通過屬性提供了電池電量計的統(tǒng)計結(jié)果
BATTERY_PROPERTY_CHARGE_COUNTER 剩余電池容量，單位為微安時BATTERY_PROPERTY_CURRENT_NOW 瞬時電池電流，單位為微安BATTERY_PROPERTY_CURRENT_AVERAGE 平均電池電流，單位為微安BATTERY_PROPERTY_CAPACITY 剩余電池容量，顯示為整數(shù)百分比BATTERY_PROPERTY_ENERGY_COUNTER 剩余能量，單位為納瓦時import android.os.BatteryManager;import android.content.Context;BatteryManager mBatteryManager = (BatteryManager)Context.getSystemService(Context.BATTERY_SERVICE);Long energy = mBatteryManager.getLongProperty(BatteryManager.BATTERY_PROPERTY_ENERGY_COUNTER);Slog.i(TAG, "Remaining energy = " + energy + "nWh");
以下面的 Nexus9 為例，該機(jī)型使用了 MAX17050 電流型電量計，解析度 156.25uA，更新周期 175.8ms。
從實踐結(jié)果上看，由于不同的手機(jī)使用的電量計不同，導(dǎo)致直接讀取出來的電流值單位也不同，需要做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。為了簡化電池數(shù)據(jù)的獲取，我們開發(fā)了 Thor SDK，只保留電流、電壓、電量等指標(biāo)的采集過程，針對不同機(jī)型做了數(shù)據(jù)歸一處理，用戶可以不用關(guān)心內(nèi)部實現(xiàn)，只需要提供需要采樣的數(shù)據(jù)類型、采樣周期就可以定時返回所需要的功耗相關(guān)的數(shù)據(jù)，我們用 Thor 對比 PowerMonitor 進(jìn)行了數(shù)據(jù)一致性的校驗，誤差<5mA，滿足線上監(jiān)控需求。
此外我們做了 Thor 采集功能本身的功耗影響，可以看到 1s 采集 1 次的情況下，平均電流上漲了 0.59mA，所以說這種方案的功耗影響非常低，適合線上采集電流值。
廠商自帶耗電排行
耗電排行
廠商提供的耗電排行也可以用來查看一段時間內(nèi)的應(yīng)用耗電情況。如下面華為的耗電排行里，對硬件和軟件耗電進(jìn)行了分拆，并給出了應(yīng)用的具體耗電量。其他廠商 OV 也是支持具體的耗電量，小米則是提供耗電占比，并不會提供具體耗電量。
入口：設(shè)置->電池->耗電排行
功耗歸因
從功耗評估我們可以判斷應(yīng)用的整體耗電情況，但具體到某個 case 高耗電的原因是什么，就要具體問題選擇不同的工具來進(jìn)行分析了。目前可以直接歸因到業(yè)務(wù)代碼的主要是 CPU 相關(guān)的工具，這也是我們目前分析問題的主要方向，后續(xù)我們也會建設(shè)流量歸因等能力，下面我列舉了常用的分析工具。
Battery Historian
谷歌官方提供的分析工具，需要先進(jìn)行功耗測試，再通過 adb 抓取 bugreport.zip，再通過網(wǎng)頁工具打開，可提供粗粒度的功耗歸因。
本質(zhì)上是對 systemserver 里的各種服務(wù)統(tǒng)計信息+手機(jī)狀態(tài)+內(nèi)核統(tǒng)計信息(kernel 喚醒)的展示，應(yīng)用耗電的估算依賴廠商配置的 power_profile.xml。比較適合對整機(jī)耗電問題做耗電歸因，如歸因到某應(yīng)用耗電較高。
對于單個應(yīng)用，由于對 wakelock，alarm，gps，job，syncservice，后臺服務(wù)運行時長等統(tǒng)計的比較詳細(xì)，比較適合做后臺耗電的歸因。對于網(wǎng)絡(luò)異常，CPU 異常，只能看到消耗較多，無法歸因到具體業(yè)務(wù)。https://developer.android.com/topic/performance/power/setup-battery-historian?hl=zh-cn
AS Profiler
相比于 BatteryHistorian 需要先手動測試，再 adb 抓取的操作繁瑣，AS 自帶的 Profiler 提供了 Energy 的可視化展示。使用 debug 版本的應(yīng)用，可以直觀的看到功耗的消耗情況，方便了線下測試。需要注意的是這里展示的功耗值是通過 GPS+網(wǎng)絡(luò)+CPU 計算的擬合值，并不是真實功耗值，只表征功耗水平。
Profiler 同步展示了 CPU 使用率，網(wǎng)絡(luò)耗電，內(nèi)存信息。支持 CPU 和線程級別的跟蹤。通過主動錄制 Trace，可以分析各線程的 CPU 使用情況，以及耗時函數(shù)。對于容易復(fù)現(xiàn)的 CPU 高負(fù)載問題或者固定場景的耗時問題，這種方式可以很容易看到根因。但 trace 的展示方式并不適合偶現(xiàn)的 CPU 高負(fù)載，信息量特別多反而讓人難以抓住重點。
網(wǎng)絡(luò)耗電可以很方便抓取到上行下行的網(wǎng)絡(luò)請求，可以展示網(wǎng)絡(luò)請求的 api 細(xì)節(jié)，并且劃分到線程上。對于頻繁的網(wǎng)絡(luò)訪問，很容易找到問題點。但目前只支持通過 HttpURLConnection 和 OkHttp 的網(wǎng)絡(luò)請求，使用其他的網(wǎng)絡(luò)庫，Profiler 追蹤不到。
可以看到官方出品的工具，功能比較完善，但只支持 debug 版本的 app 分析，如果要分析 release 版本的 app，需要使用 root 手機(jī)。總體而言，Profiler 比較適合于線下固定某個業(yè)務(wù)場景的分析。https://developer.android.com/studio/profile/energy-profiler
線程池監(jiān)控
使用上面的工具監(jiān)控單個線程的 CPU 異常是可以的。但是對于線程池，Handler，AsyncTask 等異步任務(wù)不太容易歸因具體的業(yè)務(wù)，尤其是網(wǎng)絡(luò)庫的線程池，由于執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)請求邏輯是一樣的，只靠抓線程堆棧是不能歸因到具體業(yè)務(wù)的。需要統(tǒng)計提交任務(wù)的源頭代碼才能抓到真正問題點。
我們可以通過多種機(jī)制，如改造線程池，java hook 等，對提交任務(wù)方進(jìn)行了詳細(xì)記錄和聚合，可以幫忙我們分析線程池里的耗時任務(wù)。
線上 CPU 異常精準(zhǔn)監(jiān)控
除了線下的 CPU 分析，我們在進(jìn)行線上 CPU 異常監(jiān)控的建設(shè)時，我們考慮到單純使用 CPU 使用率閾值不能精準(zhǔn)的判斷進(jìn)程是否處于 CPU 異常。比如不同的 CPU 型號本身的性能不同，在某些低端 CPU 上的使用率就是比較高。又比如系統(tǒng)有不同的溫控策略，省電策略，會對手機(jī)進(jìn)行限頻，對任務(wù)進(jìn)行 CPU 核心遷移。在這種情況下，應(yīng)用也會有更高的 CPU 使用率。
因此我們基于不同的變量因素（如 CPU 型號，進(jìn)程/線程的 CPU 時長在不同核，不同頻點的分布，充電，電量，內(nèi)存，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等），將 CPU 的使用閾值進(jìn)行精細(xì)判定，針對不同場景、不同設(shè)備、不同業(yè)務(wù)制定精細(xì)化的 CPU 異常閾值，從而實現(xiàn)了高精度的 CPU 異常抓取。
此外還有業(yè)界的一些歸因框架，在這里不展開介紹了。
Facebook BatteryMetrics：從 CPU/IO/Location 等多種歸因點采集數(shù)據(jù)，和系統(tǒng) BatteryStatsService 的統(tǒng)計行為類似，偏重于線下做 App 的耗電評估和器件分解。WeChat BatteryCanary：提供了線程和線程池歸因能力，相對于其他工具，增加前后臺，亮滅屏，充放電，前臺服務(wù)統(tǒng)計的統(tǒng)計。功耗優(yōu)化實踐
上面介紹了功耗的組成，以及如何分析我們應(yīng)用的耗電。這里我們對功耗優(yōu)化做一個整體性介紹。我們把優(yōu)化思路從器件角度展開，列舉我們有哪些優(yōu)化的思路和措施，可以減少器件的使用情況，進(jìn)而降低功耗。此外對于一些用戶可感知的有損業(yè)務(wù)的降級，我們通過低功耗模式來做，在低電量時通過更激進(jìn)的降級手段，緩解用戶的電量焦慮，帶來用戶的使用時長的提升。
下圖列舉了各器件上的優(yōu)化思路，有一些優(yōu)化思路會對多個器件都有收益，在這里沒有特別詳細(xì)的區(qū)分，就劃分在主要影響的器件上，如減少刷新區(qū)域，對 GPU，CPU，DDR 都有收益，主要收益在 GPU 繪制上，在下圖里就列舉在 GPU 上了。
同時我們列舉了廠商側(cè)的一些優(yōu)化方案，應(yīng)用通常無需關(guān)注，比如降低屏幕刷新率，TP 掃描頻率，整機(jī)低分辨率等，這種可以通過廠商合作的方式進(jìn)行更細(xì)致的調(diào)優(yōu)，如分場景動態(tài)調(diào)整屏幕刷新率，在搜索列表場景使用 90HZ 高刷，在短視頻場景結(jié)合幀率對齊進(jìn)行刷新率降低為 30HZ，以獲得更平衡的功耗和性能體驗。
DISPLAY
顯示功耗的優(yōu)化主要圍繞對屏幕，GPU，CPU，視頻解碼器，TP 等器件降級使用或者減少處理，盡量使用硬件處理等實現(xiàn)的。對于屏幕而言主要是降低亮度，刷新率，TP 掃描頻率等。
屏幕亮度
屏幕亮度是屏幕功耗的最大來源，亮度和功耗幾乎是正比的關(guān)系，參見下圖:
可以看出無論是 IPS 屏幕還是 OLED 屏幕，隨著屏幕亮度增加，功耗幾乎是線性增加。針對 OLED 屏幕則是白色內(nèi)容的功耗更高，深色內(nèi)容則功耗相對更低。應(yīng)用通用的降低亮度的方式有進(jìn)入應(yīng)用后主動降低亮度，或者使用深色的 UI 模式，來達(dá)到屏幕亮度降低的效果。廠商會通過 FOSS 或者 CABC 的方案，降低屏幕亮度。
深色模式
利用 AMOLED 屏幕本身的原理，黑色功耗最低，所以可以盡量采用較暗的主題顏色等，最終獲取較低的功耗，可以保持用戶使用時間更長。
為什么說 AMOLED 屏幕顯示黑色界面會消耗更少的電量呢？這要從它與傳統(tǒng)的 LCD 屏幕之間的發(fā)光原理區(qū)別上來說。
LCD 背光顯示屏，主要是靠背光層，發(fā)光層由大量 LED 燈泡組成，顯示白光，通過液晶層偏振控制，顯示出 RGB 顏色。在這種情況下，黑色與其它顏色的像素并沒有什么不同，雖然看起來并沒有光亮，但是依然還是處于發(fā)光的狀態(tài)。
AMOLED 屏幕根本就沒有背光一說。相反，每個小的亞像素只是發(fā)出微弱的 RGB 光，如果屏幕需要顯示黑色，只需要通過調(diào)整電壓使得液晶分子排列旋轉(zhuǎn)從而遮蔽住背光就可以實現(xiàn)黑色的效果，不會額外點亮任何顏色。
下面引用測試應(yīng)用為 Reddit Sync 的不同場景下彩色和黑色模式功耗對比。（參考鏈接：https://m.zol.com.cn/article/4895723.html#p4）
從上面的圖表我們可以很清楚的看到，在黑色背景的情況下，AMOLED 屏幕在能耗上的確要比普通顏色背景少了很多，在 Reddit Sync 的測試中，平均耗電量要降低 40%左右。
應(yīng)用可以設(shè)計自己的深色模式主題，同步手機(jī)系統(tǒng)深色模式開關(guān)的切換。目前抖音背景設(shè)置有兩種模式如下圖，可以看到經(jīng)典模式就是深色模式，正好對應(yīng)于深色主題，這個也可以和手機(jī)平臺的深色模式也結(jié)合起來。
FOSS
FOSS (Fidelity Optimized Signal Scaling，保真優(yōu)化信號縮放）是芯片廠商提供的一種對 AMOLED 屏幕調(diào)節(jié)的低功耗方案。LCD 屏幕上對應(yīng)的是 CABC (Content Adaptive Brightness Control，內(nèi)容適應(yīng)背光控制)。一方面降低屏幕亮度，一方面調(diào)節(jié)顯示內(nèi)容灰度值，從而使顯示效果差異不大，由于降低了屏幕亮度，所以獲取的功耗收益較大。一般大約是 0.2 小時左右，即平均可延長手機(jī)使用時間 0.2 小時左右。
已知的情況是廠商的 FOSS 方案在某些參數(shù)情況下會導(dǎo)致個別場景出現(xiàn)變色或閃爍問題。如果遇到未確認(rèn)閃爍問題，在內(nèi)部定位無法確認(rèn)原因時，可以跟廠商咨詢進(jìn)行排除。
降低刷新率
目前市面上部分手機(jī)支持 60HZ，90HZ，120HZ，144HZ 等，高的刷新率帶來了流暢度提高，用戶的體驗更好，但是功耗更高。通常來講在系統(tǒng)應(yīng)用界面比如桌面，設(shè)置，刷新率會跟當(dāng)前系統(tǒng)設(shè)置保持一致，而在具體應(yīng)用中，刷新率會根據(jù)不同場景做調(diào)整。比如抖音，即使在高刷屏幕上，平臺系統(tǒng)一般選擇讓抖音運行在 60HZ 刷新率，從而相對功耗較低。
針對不同的刷新率，PhoneArena 就做了一個比較有參考性的數(shù)據(jù)來驗證這個觀點。他們選取了兩個品牌四款產(chǎn)品，都是高刷新率的機(jī)型，在同一條件下進(jìn)行 60Hz 刷新率和 120Hz 刷新率的測試，結(jié)果 120HZ 刷新率下手機(jī)續(xù)航相比 60HZ 下的確縮短了至少 10%，即便是支持 90Hz 的一加 8 也是比 60HZ 刷新率要差。
圖片來源：https://www.sohu.com/a/394532665_115511
降低 TP 掃描頻率
通常游戲中為了提高點擊響應(yīng)速度會提高 TP 掃描頻率，其他場景都采用默認(rèn)的掃描頻率。抖音一般使用默認(rèn)的 TP 掃描幀率。
GPU
GPU 的優(yōu)化思路主要在減少不必要的繪制或者降低繪制面積，這體現(xiàn)在更低的分辨率，更低的幀率，更少的繪制圖層等方面。此外視頻應(yīng)用使用 SurfaceView 替換 TextureView 也有顯著的功耗收益。對于復(fù)雜的運算，我們可以選擇更高能效比的器件來進(jìn)行，比如使用硬件繪制代替軟件繪制，使用 NPU 代替 GPU 執(zhí)行復(fù)雜算法，對整體功耗都有明顯降低。
降低分辨率
應(yīng)用低分辨率
通常該模式下游戲和特定應(yīng)用一般以較低分辨率運行。縮小了 GPU 繪制區(qū)域和傳輸區(qū)域大小，降低了 GPU 和 CPU 以及傳輸 DDR 的功耗。功耗收益在游戲場景下比較大，線下測試特定平臺下1080p->720p約20mA左右，1440p->720p約40mA左右。
其原理如下，應(yīng)用圖層在低分辨率下繪制，通過 HWC 通道放大到屏幕分辨率并跟其余圖層合成后送顯。
該功能通常平臺側(cè)設(shè)置，非游戲應(yīng)用無需關(guān)注，游戲應(yīng)用可以自己選擇設(shè)置低分辨率。
部分游戲比如騰訊系游戲（如 QQ 飛車、王者榮耀和和平精英等）內(nèi)部也有不同分辨率的設(shè)置，默認(rèn)以低分辨率運行，從而可以實現(xiàn)較低功耗。
整機(jī)低分辨率
所有應(yīng)用都運行在低分辨率下。同樣也縮小了 GPU 繪制區(qū)域和傳輸區(qū)域大小，降低了 GPU 和 CPU 以及傳輸 DDR 的功耗。功耗收益跟應(yīng)用低分辨率相同，普通應(yīng)用在該模式下也有功耗收益。用戶從系統(tǒng)設(shè)置菜單中切換，應(yīng)用本身通常無需關(guān)注。
其原理如下，所有圖層都在低分辨率下繪制，并在低分辨率下進(jìn)行合成。合成后經(jīng)過 scaler 一次性放大到屏幕分辨率，然后進(jìn)行送顯。其中 scaler 是放縮硬件，由芯片平臺提供。
減少刷新區(qū)域
應(yīng)用布局動畫位置相近，布局出來一個較小的區(qū)域，繪制區(qū)域最小，刷新區(qū)域最小, 從而功耗最低。不同場景，收益不同。
如下圖兩種情況，可以看到左側(cè)圖，有 3 個動畫區(qū)域（紅色框住區(qū)域），最終形成的 Dirty 區(qū)域為大的紅框區(qū)域，整個面積較大。而對比中間圖，動畫兩個紅色區(qū)域，經(jīng)過運算后形成的 Dirty 大紅框區(qū)域就較小，GPU 的繪制區(qū)域跟刷新的傳輸區(qū)域都較小，從而相對而言，功耗較低。從最右側(cè)功耗數(shù)據(jù)圖中可以看出收益較大。
可以在開發(fā)者選項中打開：設(shè)置 -> 開發(fā)者選項 -> 顯示GPU視圖更新，當(dāng)刷新范圍與動畫范圍明顯不一致時便是動畫布局不合理。這種情況需要具體到代碼層面分析寫法的問題并修改。
降低繪制頻率
通常在游戲或應(yīng)用動畫中使用，可以降低 GPU 繪制頻率和后面的刷新頻率。通過降低動畫繪制頻率，可以降低 GPU，CPU 及 DDR 功耗。
不同幀率功耗情況對比如下，可以看到低幀率下相比高幀率，功耗明顯低了很多。
在抖音應(yīng)用中，低繪制幀率可以通過在抖音內(nèi)部主動降低動畫等幀率實現(xiàn)。在抖音推薦界面音樂轉(zhuǎn)盤動畫和音符動畫中降低幀率，可以顯著的降低功耗。此外也可以通過廠商側(cè)提供 soft vsync 實現(xiàn) 30HZ 繪制，這部分抖音與廠商合作，SurfaceFlinger 控制 APP vsync，降幀時 SurfaceFlinger vsync 輸出降為 30fps，在特定條件下主動降低幀率，以延長使用時長。
幀率對齊
在抖音推薦頁面中，通過視頻和降低頻率后的動畫達(dá)到同步，可以實現(xiàn)整個界面以30HZ 繪制和刷新。否則，如果視頻30hz和動畫30幀正好交錯，最終形成的繪制/刷新頻率還是60幀，沒有達(dá)到最優(yōu)。我們通過調(diào)節(jié)各種動畫的繪制流程，將動畫整體繪制對齊，整體幀率明顯降低。
減少過度繪制
過度繪制（Overdraw）描述的是屏幕上的某個像素在同一幀的時間內(nèi)被繪制了多次。在多層次重疊的 UI 結(jié)構(gòu)里面，如果不可見的 UI 也在做繪制的操作，會導(dǎo)致某些像素區(qū)域被繪制了多次，同時也會浪費大量的 CPU 以及 GPU 資源。
可以通過如下來調(diào)試過度繪制：打開手機(jī)，設(shè)置 -> 開發(fā)者選項 -> 調(diào)試 GPU 過度繪制 -> 顯示 GPU 過度繪制。過度繪制的存在會導(dǎo)致界面顯示時浪費不必要的資源去渲染看不見的背景，或者對某些像素區(qū)域多次繪制，就會導(dǎo)致界面加載或者滑動時的不流暢、掉幀，對于用戶體驗來說就是 App 特別的卡頓。為了提升用戶體驗，提升應(yīng)用的流暢性，優(yōu)化過度繪制的工作還是很有必要做的。
抖音的 feed 頁的過度繪制非常的嚴(yán)重，抖音存在 5 層過度繪制。下圖左側(cè)是優(yōu)化前的過渡繪制情況，右側(cè)是優(yōu)化后的過度繪制情況，可以看出優(yōu)化后明顯改善。
使用 SurfaceView 視頻播放
TextureView 和 SurfaceView 是兩個最常用的播放視頻控件。TextureView 控件位于主圖層上，解碼器將視頻幀傳遞到 TextureView 對象還需要 GPU 做一次繪制才能在屏幕上顯示，所以其功耗更高，消耗內(nèi)存更大，CPU 占用率也更高。
控件位置差異如下，可以看出 SurfaceView 擁有獨立的 Surface 位于單獨的圖層上，而 TextureView 位于主圖層上。
BufferQueue 是 Android 圖形架構(gòu)的核心，其一側(cè)是生產(chǎn)者，另一側(cè)是消費者。從這方面看，SurfaceView 和 TextureView 的差異如下。容易看出，SurfaceView 流程更短，內(nèi)存使用更少，也沒有 GPU 繪制，功耗更省。
下面是一些 SurfaceView 替換 TextureView 后的收益數(shù)據(jù)：
CPU 數(shù)據(jù)上看，SurfaceView 要比 TextureView 優(yōu)化 8%-13%功耗數(shù)據(jù)上看，SurfaceView 要比 TextureView 平均功耗低 20mA 左右。硬件繪制和軟件繪制
硬件繪制是指通過 GPU 繪制，Android 從 3.0 開始支持硬件加速繪制，它在 UI 顯示和繪制效率方面遠(yuǎn)高于軟件繪制，但是 GPU 功耗相對較高。目前是系統(tǒng)默認(rèn)的繪制方式。
軟件繪制是指通過 CPU 實現(xiàn)繪制，Android 上面使用 Skia 圖形庫來進(jìn)行繪制。兩者差異參見下圖。
目前默認(rèn)是開硬件加速的，可以通過設(shè)置 Activity，Application，窗口，View 等方式來指定軟件繪制。如果應(yīng)用需要單獨指定某些場景的軟件繪制方式，需要對性能、功耗等做好評估。參考鏈接：https://developer.android.com/guide/topics/graphics/hardware-accel
復(fù)雜算法用 NPU 代替 GPU
現(xiàn)在的較新的 SoC 平臺都帶有專門進(jìn)行 AI 運算的 NPU 芯片，使用 NPU 代替 GPU 運行一些復(fù)雜算法，可以有效的節(jié)省 GPU 功耗。如視頻的超分算法，可以給用戶帶來很好的體驗。但是超分開啟對 GPU 的耗電影響很大，在某些平臺測試整機(jī)功耗可以高出 100mA，選擇用 NPU 替換 GPU 是一種優(yōu)化方式。
CPU
CPU 的優(yōu)化是功耗優(yōu)化里最常見的，我們遇到的大部分的 CPU 異常都是出現(xiàn)了死循環(huán)。這里使用上面介紹過的功耗歸因工具，都可以很容易的發(fā)現(xiàn)死循環(huán)問題。此外高頻的耗時函數(shù)，效果和死循環(huán)類似，很容易讓 CPU 大核跑到高頻點，帶來 CPU 功耗增加。另外一個典型的 CPU 問題，就是動畫泄漏，泄漏動畫大概能帶來 20mA 的功耗增加。
由于 CPU 工作耗電很高，手機(jī)平臺大多會增加各種低功耗的 DSP 來分擔(dān) CPU 的工作，減少耗電，如常見視頻解碼，使用硬解會有更好的功耗表現(xiàn)。
CPU 高負(fù)載優(yōu)化
死循環(huán)治理
死循環(huán)是我們遇到的最明顯的 CPU 異常，通常表現(xiàn)為某一個線程占滿了一個大核。線程使用率達(dá)到了 100%，手機(jī)會很容易發(fā)熱，卡頓。
這里舉一個實際修復(fù)的死循環(huán)例子，在一段循環(huán)打包日志的代碼邏輯里，所有 log打包完了，才會break跳出循環(huán)。當(dāng)db query出現(xiàn)了異常，異常處理分支并沒有做break，導(dǎo)致出現(xiàn)了死循環(huán)。
// 方法邏輯有裁剪，僅貼出主要邏輯private JSONArray packMiscLog() { do { ...... try { cursor = mDb.query(......); int n = cursor.getCount(); ...... if (start_id >= max_id) { break; } } catch (Exception e) { } finally { safeCloseCursor(cursor); } } while (true); return ret;}對于死循環(huán)治理，我們通過實際解決的問題，總結(jié)了幾種常見的死循環(huán)套路。
// 邊界條件未滿足，無法breakwhile (true) { ... if (shouldExit()) { break }}// 異常處理不妥當(dāng)，導(dǎo)致死循環(huán)while (true) { try { do someting; break; } catch (e) { }}// 消息處理不當(dāng)，導(dǎo)致Handler線程死循環(huán)void handleMessage(Message msg) { //do something handler.sendEmptyMessage(MSG)}高頻耗時函數(shù)治理
除了死循環(huán)問題，我們遇到的另外一種常見的就是高頻的耗時函數(shù)。通過線上監(jiān)控 CPU 異常，我們也找到很多可優(yōu)化的點。如 md5 壓縮算法的耗時，正則表達(dá)式的不合理使用，使用 cmd 執(zhí)行系統(tǒng)命令的耗時等。這種就 case by case 的修復(fù)，就有很不錯的收益。
后臺資源規(guī)范使用
Alarm，Wakelock，JobScheduler 的規(guī)范使用
最常見的后臺 CPU 耗電就是對后臺資源的不合理使用。Alarm 的頻繁喚醒，wakelock 的長時間不釋放，JobScheduler 的頻繁執(zhí)行，都會使 CPU 保持喚醒狀態(tài)，造成后臺耗電。這種行為很容易讓系統(tǒng)判斷應(yīng)用為后臺異常耗電，通常會被系統(tǒng)清理，或者發(fā)出高耗電提醒。
我們可以通過 dumpsys alarm & dumpsys power & dumpsys jobscheduler 查看相關(guān)的統(tǒng)計信息，也可以通過 BH 的后臺統(tǒng)計來分析自身的使用情況。
參考綠盟的功耗標(biāo)準(zhǔn)，滅屏 Alarm 觸發(fā)小于過 12 次/h，即 5min 一次，5min 一次在數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)下可以保證長鏈接存活，廠商的后臺功耗優(yōu)化也通常會強(qiáng)制對齊 Alarm 為 5min 觸發(fā)一次。
后臺的 Partial Wakelock 通常會被重點限制，非可感知的場景(音樂，導(dǎo)航，運動)等會被廠商強(qiáng)制釋放 wakelock。按照綠盟的標(biāo)準(zhǔn)，滅屏下每小時累計持鎖小于 5min，從實際經(jīng)驗上看，持 Partial 鎖超過 1min 就會被標(biāo)為 Long 的 wakelock，如果是應(yīng)用在后臺無可感知業(yè)務(wù)并且頻繁持鎖，導(dǎo)致系統(tǒng)無法休眠的，系統(tǒng)會觸發(fā) forcestop 清理。
某些定時任務(wù)可以使用 JobScheduler 來替代 Alarm，Job 的好處是可以組合多種觸發(fā)條件，選擇一個最恰當(dāng)?shù)臅r刻讓系統(tǒng)調(diào)度自己的后臺任務(wù)。這里建議使用充電+網(wǎng)絡(luò)可用狀態(tài)下處理自己的后臺任務(wù)，對功耗體驗是最好的。如果是非充電場景下，設(shè)置條件頻繁觸發(fā) job，同樣會帶來耗電問題。值得一提的是 Job 執(zhí)行完要及時結(jié)束。因為 JobScheduler 在執(zhí)行時會持有一個*job/*開頭的 wakelock，最長執(zhí)行時間 10min，如果一直在執(zhí)行狀態(tài)不結(jié)束，就會導(dǎo)致系統(tǒng)無法休眠。
視頻硬解替換軟解
硬解通常是用手機(jī)平臺自帶的硬件解碼器來做解碼從而實現(xiàn)視頻播放，基于專用芯片的硬解碼速度快、功耗低；軟解碼方面，通常使用 FFMPEG 內(nèi)置的 H.264 和 H.265 的軟件解碼庫來做解碼。
下表是三星手機(jī)和蘋果手機(jī)分別在軟硬解情況下的功耗，可以看出硬解功耗比軟解功耗顯著降低，目前抖音默認(rèn)使用硬解。
圖片來源：http://www.noobyard.com/article/p-eedllxrr-qz.html
NETWORK
網(wǎng)絡(luò)耗電是應(yīng)用耗電的一個重要部分，一個數(shù)據(jù)包的收發(fā)，會同步拉動 CPU 和 Modem/WIFI 兩大系統(tǒng)。由于 LTE 的 CDRX 特性（即沒有數(shù)據(jù)包接收，維持一定時間的激活態(tài)，再進(jìn)入睡眠，依賴運營商配置，通常為 10s），所以批量進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訪問，減少頻繁的網(wǎng)絡(luò)喚醒對網(wǎng)絡(luò)功耗很有幫忙。此外優(yōu)化壓縮算法，減少數(shù)據(jù)傳輸量也從基礎(chǔ)上減少了網(wǎng)絡(luò)耗電。
此外弱信號條件下的網(wǎng)絡(luò)請求會提高天線的功率，也會觸發(fā)頻繁的搜網(wǎng)，帶來更高的網(wǎng)絡(luò)功耗。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)請求調(diào)度，提前預(yù)緩存網(wǎng)絡(luò)資源，可以減少網(wǎng)絡(luò)耗電。
長鏈接心跳優(yōu)化
對于應(yīng)用的后臺 PUSH 來說，使用廠商穩(wěn)定的 push 鏈路替代自己的長鏈接可以減少功耗。如果不能替換，也可以優(yōu)化長鏈接保活的心跳，根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)條件動態(tài)的調(diào)整心跳。根據(jù)經(jīng)驗，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)下通常是 5min，WIFI 網(wǎng)絡(luò)下通常可以達(dá)到 20min 或更久。
抖音對于長鏈接進(jìn)行了的心跳優(yōu)化，進(jìn)入后臺的長鏈接心跳時間間隔 [4min, 28min]，初始心跳 4min。采用動態(tài)心跳試探策略，每次步進(jìn) 2min，確定最大心跳間隔。
Doze 模式適配
由于系統(tǒng)對后臺應(yīng)用有多種網(wǎng)絡(luò)限制策略，最常見的是 Doze 模式，手機(jī)滅屏一段時間后會進(jìn)入 doze，限制非白名單應(yīng)用訪問網(wǎng)絡(luò)，并在窗口期解除限制，窗口期為每 10min 放開 30s。所以在后臺進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訪問前要特別注意進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可用的判斷，選擇窗口期進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訪問，避免因為被限網(wǎng)而浪費了 CPU 資源。
這里舉一個 Doze 未適配的后臺耗電例子，用戶反饋抖音自上次手機(jī)充滿電（24h）后，沒有在前臺使用過，耗電占比 31%，分析日志發(fā)現(xiàn) I 在 Doze 限制網(wǎng)絡(luò)期間，會觸發(fā)輪詢判斷網(wǎng)絡(luò)是否及時恢復(fù)，此邏輯在后臺未適配 Doze 的窗口期模式，導(dǎo)致了后臺頻繁嘗試網(wǎng)絡(luò)請求帶來的 CPU 耗電。
AUDIO
降低音量
音頻的耗電最終體現(xiàn)在 Codec 和 SmartPA(連接喇叭的功率放大器)兩部分。減少 Audio 耗電最明顯的就是減少音頻的音量，這直接反應(yīng)到喇叭的響度上。
用 0-15 級的音量進(jìn)行測試，可以看到音量對功耗的影響巨大，尤其是超過 10 之后，整體增幅非常巨大。每一級幾乎與功耗成百分比上漲。
10-15 ：1：30ma5-10：1：1.62ma0-5：1：1.36ma調(diào)整音頻參數(shù)
由于用戶對音量的感受很明顯，直接全局降低音量會帶來不好的體驗。廠商通常會針對不同的場景，設(shè)計不同的音頻參數(shù)，如電影場景，游戲場景，導(dǎo)航場景，動態(tài)調(diào)節(jié)音頻的高低頻配置參數(shù)，兼顧了效果和功耗。
從這個角度出發(fā)，可以選擇和廠商合作，根據(jù)播放視頻的內(nèi)容，精細(xì)化調(diào)整音頻參數(shù)，如電影剪輯類型視頻就使用電影場景的參數(shù)，游戲視頻就切換為游戲場景的配置參數(shù)，從而達(dá)到用戶無感調(diào)節(jié)音量節(jié)省功耗的目的。
CAMERA
Camera 是功耗大戶，尤其是高分辨率高幀率的錄制會帶來快速的功耗消耗和溫升。經(jīng)過線下測算，開播場景，Camera 功耗 200mA+，占整機(jī)的 25%以上。
優(yōu)化Camera功耗的思路主要是從業(yè)務(wù)降級的角度上進(jìn)行，如降低錄制的分辨率，降低錄制幀率等。之前抖音直播和生產(chǎn)端都是使用30幀，但最終只使用15幀，在開播端主動下調(diào)采集幀率，按需設(shè)置幀率為15幀，功耗顯著降低了120ma。
SENSOR
sensor 的典型功耗值很低，如我們常用到的 accelerometer(加速度計)的典型功耗只有 180uA。但 sensor 的開啟會導(dǎo)致 cpu 的喚醒與負(fù)載增加，尤其是在應(yīng)用退到后臺，sensor 的濫用會顯著增加待機(jī)功耗。可以在低電量時關(guān)閉不必要的 sensor，減少耗電。
GPS
精確度，頻率，間隔是影響 GPS 耗電的三個主要因素。其中精度影響定位的工作模式，頻率和間隔是影響工作時長，我們可以通過優(yōu)化這三者來減少 GPS 的耗電
降低精度
Android 原生定位提供 GPS 定位和網(wǎng)絡(luò)定位兩種模式。GPS 定位支持離線定位，依靠衛(wèi)星，沒有網(wǎng)絡(luò)也能定位，精度高，但功耗大，因需要開啟移動設(shè)備中的 GPS 定位模塊，會消耗較多電量。
Network 定位（網(wǎng)絡(luò)定位），定位速度快，只要具備網(wǎng)絡(luò)或者基站要求，在任何地方都可實現(xiàn)瞬間定位，室內(nèi)同樣滿足；功耗小，耗電量小；但定位精度差，容易受干擾，在基站或者 WiFi 數(shù)量少、信號弱的地方定位質(zhì)量較差，或者無法定位；必須連接網(wǎng)絡(luò)才能實現(xiàn)定位。
我們可以在滿足定位要求的情況下，主動使用低精度的網(wǎng)絡(luò)定位，減少定位耗電，抖音在進(jìn)入低功耗模式時，進(jìn)行了 GPS 降級為網(wǎng)絡(luò)定位，并且擴(kuò)大了定位間隔。
降低頻率&提高間隔
這里除了業(yè)務(wù)上主動控制頻率與間隔外，還推薦使用廠商的定位服務(wù)。為了優(yōu)化定位耗電，海外 gms 以及國內(nèi)廠商都提供了位置服務(wù) SDK，本質(zhì)上是通過系統(tǒng)服務(wù)統(tǒng)一管理位置請求，根據(jù)電量，信號，請求方的延遲精度要求，進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，達(dá)到功耗與定位需求的平衡。提供了諸如被動位置更新，獲取最近一次定位的位置信息，批量后臺位置請求等低功耗定位能力。
低功耗模式
上述的優(yōu)化措施，有些在常規(guī)模式下已經(jīng)實施。但有一部分是有損用戶體驗的，我們選擇在低電量場景下去做，降低功耗，減少用戶的電量焦慮，獲得用戶在低電量下更多使用時長。
在低功耗模式預(yù)研中，我們列舉了很多可做的措施，通過 AB 實驗，我們?nèi)サ袅藰I(yè)務(wù)負(fù)向的降級手段，比如亮度降低，音量降低等。此外在功能觸發(fā)的策略上，我們通過對比了低電量彈窗提醒，設(shè)置里增加開關(guān)+Toast 提醒，以及低電量自動進(jìn)入，最終選擇了對用戶體驗最好的 30%電量無打擾自動進(jìn)入的觸發(fā)方式。
經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)，一些高發(fā)熱機(jī)型，通過低功耗模式全程開啟，也可以拿到業(yè)務(wù)收益。說明部分有損的降級，用戶在易發(fā)熱的情況下也是接受的，可以置換出業(yè)務(wù)收益，目前低功耗模式線下測試功耗收益穩(wěn)定在 20mA 以上。
總結(jié)
功耗優(yōu)化是一個復(fù)雜的綜合課題，既包含了利用工具對功耗做拆解評估，對異常的監(jiān)控治理，也包含了主動挖掘優(yōu)化點進(jìn)行優(yōu)化。上面列舉的優(yōu)化思路，我們也只是做了部分，還有部分待開展，包括功耗歸因的工具建設(shè)上，我們也還有很多可以優(yōu)化的點。我們會持續(xù)發(fā)力，產(chǎn)出更多的方案，在滿足使用需求的前提下，消耗更少的物理資源，給抖音用戶帶來更好的功耗體驗。
