本文首发于InfoQ垂直公众号『移动开发前线』。【ID:bornmobile】分享嘉宾:杨干荣,微信Android客户端基础平台、性能优化负责人

保活,按照我们的理解包含两部分:

网络连接保活:如何保证消息接收实时性。

进程保活:尽量保证应用的进程不被Android系统回收。

1.0 网络连接保活

网络保活,业界主要手段有:

a. GCM

b. 公共的第三方push通道(信鸽等)

c. 自身跟服务器通过轮询,或者长连接

国产机器大多缺乏GMS,在国内GCM也不稳定(心跳原因),第三方通道需要考虑安全问题和承载能力,最后微信选择使用自己的长连接。而国外, GCM作为辅助,微信无法建立长连接时,才使用GCM。

之前看到大家在聊各种Java网络框架,而微信实际上都是没用上的。早年的微信,直接通过Java socket 实现。微信v5.0后,考虑各系统平台的统一,开始使用自研c 组件。

长连接实现包括几个要素:

a. 网络切换或者初始化时 server ip 的获取。

b. 连接前的 ip筛选,出错后ip 的抛弃。

c. 维护长连接的心跳。

d. 服务器通过长连notify。

e. 选择使用长连通道的业务。

f. 断开后重连的策略。

今天主题在保活, 我们重点讨论心跳和 notify 机制。

1.1 心跳机制

心跳的目的很简单:通过定期的数据包,对抗NAT超时。以下是部分地区网络NAT 超时统计:

微信开发后台管理系统 微信Android客户端后台保活经验分享(1)

上表说明:

a. GCM无法适应国内2G环境(GCM 28分钟心跳)。

b. 为了兼容国内网络要求,我们至少5分钟心跳一次。

老版本的微信是4.5分钟发送一次心跳,运行良好。

心跳的实现:

微信开发后台管理系统 微信Android客户端后台保活经验分享(2)

a. 连接后主动到服务器Sync拉取一次数据,确保连接过程的新消息。

b. 心跳周期的Alarm 唤醒后,一般有几秒的cpu 时间,无需wakelock。

c. 心跳后的Alarm防止发送超时,如服务器正常回包,该Alarm 取消。

d. 如果服务器回包,系统通过网络唤醒,无需wakelock。

流程基于两个系统特性:

a. Alarm唤醒后,足够cpu时间发包。

b. 网络回包可唤醒机器。

特别是b项,假如Android封堵该特性,那就只能用GCM了。API level >= 23的doze就关闭所有的网络, alarm等。但进入doze条件苛刻,现在6.0普及低,至今微信没收到相关投诉。另Google也最终加入REQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONS权限。

1.2 动态心跳

4.5min心跳周期是稳定可靠的,但无法确定是最大值。通过终端的尝试,可以获取到特定用户网络下,心跳的最大值。

引入该特性的背景:

a. 运营商的信令风暴

b. 运营商网络换代,NAT超时趋于增大

c. Alarm耗电,心跳耗流量。

动态心跳引入下列状态:

a. 前台活跃态:亮屏,微信在前台, 周期minHeart (4.5min) ,保证体验。

b. 后台活跃态:微信在后台10分钟内,周期minHeart ,保证体验。

c. 自适应计算态:步增心跳,尝试获取最大心跳周期(sucHeart)。

d. 后台稳定态:通过最大周期,保持稳定心跳。

自适应计算态流程:

微信开发后台管理系统 微信Android客户端后台保活经验分享(3)

在自适应态:

a. curHeart初始值为minHeart , 步增(heartStep)为1分钟。

b. curHeart 失败5次, 意味着整个自适应态最多只有5分钟无法接收消息。

c. 结束后,如果sucHeart > minHeart,会减去10s(避开临界),为该网络下的稳定周期。

d. 进入稳定态时,要求连接连续三次成功minHeart心跳周期,再使用sucHeart。

稳定态的退出:

sucHeart 会对应网络存储下来, 重启后正常使用。考虑到网络的不稳定,如NAT超时变小,用户地理位置变换。当发现sucHeart 连续5次失败, sucHeart 置为minHeart ,重新进入自适应态。

1.3 notify机制

网络保活的意义在于消息实时。通过长连接,微信有下列机制保证消息的实时。

Sync:

通过Sync CGI直接请求后台数据。Sync 通过后台和终端的seq值对比,判断该下发哪些消息。终端正常处理消息后,seq更新为最新值。

Sync 的主要场景:

a. 长连无法建立时,通过Sync 定期轮询

b. 微信切到前台时,触发Sync(保命机制)

c. 长连建立完成,立即触发Sync,防止连接过程漏消息

d. 接收到Notify 或者 gcm 后,终端触发Sync 接收消息.

Notify:

类似于GCM。通过长连接,后台发出仅带seq的小包,终端根据seq决定是否触发Sync拉取消息。

NotifyData:

在长连稳定, Notify机制正常的情况下(保证seq的同步)。后台直接推送消息内容,节省1个RTT (Sync) 消息接收时间。终端收到内容后,带上seq回应NotifyAck,确认成功。这里会出现Notify和NotifyData状态互相切换的情况:

如NotifyData 后,服务器在没收到NotifyAck,而有新消息的情况下,会切换回到Notify,Sync可能需要冗余之前NotifyData的消息。终端要保证串行处理NotifyData和Sync ,否则seq可能回退。

GCM:

只要机器上有GMS ,启动时就尝试注册GCM,并通知后台。服务器会根据终端是否保持长连,决定是否由GCM通知。GCM主要针对国外比较复杂的网络环境。

2.0 进程保活

在Android系统里,进程被杀的原因通常为以下几个方面:

a. 应用Crash

b. 系统回收内存

c. 用户触发

d. 第三方root权限app.

原因a可以单独作为一个课题研究。原因c、d目前在微信上没有特殊处理。这里讨论的就是如何应对Android Low Memory Killer。

下面分享几个微信保活的方法:

2.1 进程拆分

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上图表述的是微信主要的几个进程:

a. push主要用于网络交互,没有UI

b. worker就是用户看到的主要UI

c. tools主要包含gallery和webview

拆分网络进程,确实就是为了减少进程回收带来的网络断开。

微信开发后台管理系统 微信Android客户端后台保活经验分享(5)

可以看到push的内存要远远小于worker。而且push的工作性质稳定,内存增长会非常少。这样就可以保证,尽量的减少push 被杀的可能。

这里有个思路,但限制比较多,也抛砖引玉。启动一个纯C/C 的进程,没有Java run time ,内存使用极低。

这种做法限制很明显,如:没有Java run time ,所以无法使用Android系统接口。缺乏权限,也无法使用各种shell命令操作(如am)。但可以考虑一下用途:高强度运算,网络连接,心跳维持等。比如Shadowsocks-android就如此,通过纯c命令行进程,维护着socks5代理 (Android M运行正常)。

tools进程的拆分也同样是内存的原因:

a. 老版本的webview 是有内存泄漏的

b. Gallery大量缩略图导致内存使用大

微信在进入后台后,会主动把tools进程kill掉。

2.2 及时拉起

系统回收不可避免,及时重新拉起的手段主要依赖系统特性。从上图看到, push有AlarmReceiver, ConnectReceiver,BootReceiver。这些receiver 都可以在push被杀后,重新拉起。特别AlarmReceiver ,结合心跳逻辑,微信被杀后,重新拉起最多一个心跳周期。

而对于worker,除了用户UI操作启动。在接收消息,或者网络切换等事件, push也会通过LocalBroadcast,重新拉起worker。这种拉起的worker ,大部分初始化已经完成,也能大大提高用户点击微信的启动速度。

历史原因,我们在push和worker通信使用Broadcast和AIDL。实际上,我一直不喜欢这里的实现,AIDL代码冗余多, broadcast效率低。欢迎大家分享更好的思路或者方法。

2.3 进程优先级

Low Memory Killer 决定是否杀进程除了内存大小,还有进程优先级:

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上表的数字可能在不同系统会有一定的出入,但明确的是,数值越小,优先级越高。对于优先级相同的进程,总是会把内存占用多的先kill。提高进程优先级是保活的最好手段。

正常情况下微信的oom_adj:

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而被提高优先级后:

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从统计上报看,提高后的效果极佳。

原理:Android 的前台service机制。但该机制的缺陷是通知栏保留了图标。

对于 API level < 18 :调用startForeground(ID, new Notification),发送空的Notification ,图标则不会显示。

对于 API level >= 18:在需要提优先级的service A启动一个InnerService,两个服务同时startForeground,且绑定同样的 ID。Stop 掉InnerService ,这样通知栏图标即被移除。

这方案实际利用了Android前台service的漏洞。微信在评估了国内不少app已经使用后,才进行了部署。其实目标是让大家站同一起跑线上,哪天google 把漏洞堵了,效果也是一样的。

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