疯狂日志系统

在日常的开发过程中,总有很多莫名其妙的问题出现在别人的手机上,就好像上帝开的一个玩笑。然后我们拿着别人的手机连上mac,重新编译后,问题又神奇的消失了,这时候我们只能摇摇头,问题不能重现,但这并不代表问题已经解决。

很多时候,比如打点情况,并不能直观的提供给测试人员验证,很多时候需要日志来提供一些验收,而在非联机的情况下日志的输出查看又比较困难。

经常有用户反馈卡顿等情况,而我们的测试机又有限,难以覆盖足够的场景,用户的反馈又比较模糊,并不专业,所以很多卡顿往往在猜测中并没有被解决。

由于我们项目目前的状况,是没有那么多的人力来配合做一套BI系统。所以这里我做了一套小型的日志和系统运行情况手机系统。

功能

init.png

设计之初就是设计成一对多的模式,所以可以支持多台手机连接到同一台电脑上,其实还可以更疯狂的连接方式,架构部分会详细描述。

home.png

每个设备双击打开都是一个窗口,每个设备只能打开一个窗口。

窗口的首页是几个基本统计项,内存、cpu、FPS,最短1秒就会有一次统计数据。

net.png

请求部分是使用URLProtocol来做的,所以只能统计http类型的请求。

net_detail.png

这里是每个请求统计的数据,目前还没有好好整理。

net_stat.png

这里是对所有请求的一个分析,和上面一样,其实没有好好的利用数据。暂时没有想出来怎么很好的利用这一部分的数据,如果有想法,可以告诉我。

runloop.png

这里统计的是主线程一个runloop运行时间超过1/60s的情况,项目之前有部分卡顿就是因为代码问题,导致主线程产生大量运算形成的。

这里如果时间超过一定阈值(暂定为0.5s),此时会触发截屏,所以在严重卡顿的时候会自动把卡顿的界面保存下来。

file.png

这是一个简单的文件管理系统,从应用沙盒的根目录开始。

file_download.png

同时可以选择某个文件进行下载,直接保存到电脑中。

console.png

这是连接日志输出系统的。debug日志会输出到3个地方:

* xcode console
* system log,这个可以从mac的日志查看器里面看
* socket log

同时我们可以选择过滤器,这样就会展示相应的日志。这里的过滤系统是根据我们项目中特定日志格式来做的,实际情况可能需要不同的定制。

jspatch.png

在苹果爸爸还没有封杀jspatch的时候,我们为了验证patch真是煞费苦心,需要在工程中加入代码,然后计算md5验证。这里可以直接写patch代码,点击按钮就会直接传输给手机直接应用,非常方便。

架构

structure.png

大致的架构如上图所示,其中通信方式使用的是socket。可能使用websocket这种比较成熟的方案会更好,但是想自己写网络层,所以就自己写了长连接部分。(目前这部分留下点坑,服务端处理分包粘包偶尔会有问题)。其中socket内容为双方通信,不能按照我们平常客户端-服务端这样的架构来看待,手机端(暂且称为客户端)也需要处理服务端下发的请求。

手机端

是一个简单的长连接和部分处理请求的服务,和服务端保持一对一的链接。

服务端

服务端其实包含的是两部分,nodejspc端,这里先说nodejs。其实这两部分是完全分离的,并没有任何关联。这里服务端就特指nodejs。它包含两种通信模式:

1. rpc 进程间通信,是和`pc端`通信的方式。
2. socket,是和`手机端`与其他`nodejs`端通信的方式,对,是和其他`nodejs`服务,所以这里可以和我们的网络模型一样,组成星状结构、环形结构、网状结构。(没有真实的测试过超过两个端的连接,不能保证性能如何,也没有对此进行优化)

在刚开始的设想中,运作方式有两种:

1. 自己独立和多台手机通信
2. 找一台电脑作为独立服务器,其他人可以连该电脑,这样我们可以把多个数据都集中到一起,可以有人专门管理

pc端

是由Electron+React组成,选择这样的技术是因为electron的跨平台特性,同时React又是我比较熟悉的一种前端框架(React-native又是移动端的一种统一化方案)。技术内容没有什么特别的,有部分数据量多的列表会导致卡顿,这个需要做特别优化。

通信数据格式

分为3种类型:

  1. request-response模式,和我们最熟悉的http请求一样,不过是双方通信模式
  2. register模式,是注册-持续上传的模式,目前已经去除了注册这一步,会把所有数据一直持续上传服务端。
  3. 代理模式,是第三方服务端希望通过该服务端访问手机端,会把请求数据包装一层。这是纯粹服务端-服务端之间的通信格式。

总结

最初的想法是在debug版本和内测版本都应用该系统,统一收集和处理数据,对部分问题设置报警系统。多个pc端可以直连服务端,这样可以多人同时查看当前所有设备中存在的问题。就能够在上线前尽可能的覆盖各种网络、机型等情况,尽可能早的发现问题,避免上线后才发现bug。由于工作量大,性能也没有评估(node支持的并发数应该还是不错的,瓶颈可能会在带宽),对数据处理的方式也没有什么经验,所以现在还是停留在个人使用中。

有什么好的建议与意见,欢迎给我反馈。

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