本文作者：ThPrformanc，原文发布于：AndroidPrformanc。
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正文黑客与画家PaulGraham在其著作黑客与画家中断言：“不同语言的执行效率差距正变得越来越大，所以性能分析器（profilr）将变得越来越重要。目前，性能分析并没有受到重视。许多人好像仍然相信，程序运行速度提升的关键在于开发出能够生成更快速代码的编译器。代码效率与机器性能的差距正在不断加大，我们将会越来越清楚地看到，应用软件运行速度提升的关键在于有一个好的性能分析器帮助指导程序开发。”
--byPaulGraham黑客与画家
序言谷歌搜索「Android优化工具」，你会找到很多与此相关的内容。他们的问题在于要么是内容高度重复、要么是直接讲使用方法，很少会给你介绍整体性的架构，一不小心就会让人会种「一个工具搞定一切」的错误认知。以笔者团队的多年经验来看，在性能分析领域这种银弹级别的工具是不存在的。工具在发展，老问题会以新的方式变样出现，不掌握核心逻辑的话始终会让你浮于技术的表面。
本文首先系统性的梳理性能分析中的可观测性技术，它涵盖数据类型、抓取方法以及分析方法等三部分内容，之后是介绍谷歌提供的「三大件」分析工具。目的是想让你了解不变的理论性的知识，以及与之对应的在安卓环境中可用的工具，这些可以让你少走一些弯路，直接复用前辈们的经验。
需要特别说明的是，对于性能优化肯定不止有这三个工具可用，但这个三个工具是我们平时用到的「第一手工具」。进行进一步分析之前，你都需要依赖这三个工具进行瓶颈定位，之后才应不同领域特性选择对应的工具进行下钻分析。
性能分析中的可观测性技术?这个操作到底有没有被执行？执行时间有多长？?为什么两个版本的前后差异这么大？?当CPU使用量变高的时候系统都在执行什么操作？?为什么启动速度变慢了？?为什么这个页面滑动总是会卡一下？相信你不止一次被同事、被老板问到过类似的问题。最原始的想法应该是，首先是拿到相关的日志进行逐个分析。根据以往经验，通过查找关键字寻找蛛丝马迹。如果没有想看的信息，那就加上日志尝试本地复现。费时费力不说，也还费研发资源。但你有没有想过行业里有没有更高效的方法？可以提高一个数量级的那种，把我们的时间花在问题解决上而不是无聊的重复性体力活儿上？
答案当然是有的（否则就不会有这篇文章了），我们称它为可观测性技术。
计算机行业发展至今，计算机前辈们捣鼓出了所谓的「可观测性技术」的类别。它研究的是通过工具，来观测复杂系统的运行细节，内容越细越好。移动操作系统之前是由嵌入式发展而来的，现在的中高端安卓手机算力都能赶得上二十几年前的一个主机的算力，在此算力基础上所带来的软件复杂度也是非常巨大的。
如果你的程序部署了一个精心设计且运行良好的可观测性技术，可以大大加快研发软件的效率，因为即使我们使用了各种各样的前置性静态代码检测、人工代码审查，也无法00%拦截软件的问题。只有在真实环境里运行之后才知道是否真正发生了问题，即使这个环境可能是一个你的自动化测试用例。即使这样，你还需要翻阅你的日志，重读代码来找出问题。出于这些原因，每个工程团队都需要有一个功能完备的可观测性工具作为他们的基础设施之一。
可观测性技术是一个系统性工程，它能够让你更深入的了解软件里发生的事情。可用于了解软件系统内部运行过程（特别是对于业务逻辑或者交互关系复杂的系统）、排查问题甚至通过寻找瓶颈点优化程序本身。对于复杂的系统来说，你通过阅读代码来了解整个运行过程其实是很困难的事情，更高效的方法就是借助此类工具，以最直观的的方式获取软件运行的状态。
下面将从数据类型、数据获取方法、分析方法这三个主题来帮助你了解可观测性技术。
.数据类型日志的形式可能是键值对（ky=Valu），JSON、CSV，关系型数据库或者其他任何格式。其次我们通过日志还原出系统当时运行的整个状态，目的是为了解决某个问题，观察某个模块的运行方式，甚至刻画系统使用者的行为模式。在可观测性技术上把日志类型分类为Log类型、Mtric类型，以及Trac类型。
Log类型Log是最朴素的数据记录方式，一般记录了什么模块在几点发生了什么事情，日志等级是警告还是错误。绝大部分系统，不管是嵌入式设备还是汽车上的计算机，他们所使用的日志形式几乎都是这种形式。这是最简单，最直接也最好实现的一种方式。几乎所有的Log类型是通过string类型的方式存储，数据呈现形式是一条一条的文本数据。Log是最基本的类型，因此通过转换，可以将Log类型转换成Mtric或者Trac类型，当然成本就是转换的过程，当数据量非常巨大的时候这可能会成为瓶颈。
为了标识出不同的日志类型等级，一般使用错误、警告、调试等级别来划分日志等级。显然，错误类型的是你首要