摘要：
Android开发人员一直缺乏性能检测工具。唯一的工具，如Android DeviceMonitor，使用起来也很麻烦，需要开发人员使用。AndroidGodEye是一个可以在PC浏览器中实时监控Android数据指标的工具。您可以通过wifi/usb连接手机和PC，并通过PC浏览器实时监控手机的性能。
AndroidGodEye是什么？
官网的介绍如下。
Android开发者在性能检测方面的工具一直比较匮乏，仅有的一些工具，比如Android Device Monitor，使用起来也有些繁琐，使用起来对开发者有一定的要求。
而线上的App监控更无从谈起。所以需要有一个系统能够提供Debug和Release阶段全方位的监控，更深入地了解对App运行时的状态。AndroidGodEye是一个可以在PC浏览器中实时监控Android数据指标
（比如性能指标，但是不局限于性能）的工具，你可以通过wifi/usb连接手机和pc，通过pc浏览器实时监控手机性能。AndroidGodEye 系统分为三部分：Core 核心部分，提供所有模块Debug Monitor部分，提供Debug阶段开发者面板Toolbox 快速接入工具集，给开发者提供各种便捷接入的工具AndroidGodEye提供了多种监控模块，
比如cpu、内存、卡顿、内存泄漏等等，并且提供了Debug阶段的Monitor看板实时展示这 些数据。而且提供了api供开发者在release阶段进行数据上报。
那么如何使用呢，接下来，我来带领大家去实际的去操作下。
首先呢，我们先去引入
dependencies {
// 核心模块，必须依赖
implementation 'cn.hikyson.godeye:godeye-core:3.4.2'
implementation 'cn.hikyson.godeye:godeye-monitor:3.4.2'
implementation 'cn.hikyson.godeye:godeye-okhttp:3.4.2'
// 额外依赖，添加此依赖可以完成Crash监控，如果不依赖则无法监控Crash（安装了也不会生效）
implementation 'cn.hikyson.godeye:godeye-xcrash:3.4.2'
}
备注，这里的gradle的版本需要6.1.1版本
支持页面生命周期耗时检测和方法耗时检测MethodCanary
在Root Project的build.gradle中添加
buildscript {
repositories {
jcenter()
}
dependencies {
//我的配置classpath "cn.hikyson.methodcanary:plugin:0.15.0"
classpath "cn.hikyson.methodcanary:plugin:PLUGIN_VERSION_NAME"
}
}
PLUGIN_VERSION_NAME参考 MethodCanary github release
在Application Module Project（'com.android.application'）的build.gradle中添加
apply plugin: 'cn.hikyson.methodcanary.plugin'
AndroidGodEye {
enableMethodTracer true // 方法耗时检测，注意，生产包中关闭它，举例，这里可以这么写：!gradle.startParameter.taskNames.contains("assembleRelease")
enableLifecycleTracer true // 页面生命周期检测
instrumentationRuleFilePath 'AndroidGodEye-MethodCanary.js'
}
需要配置AndroidGodEye-MethodCanary.js
如下
/**
classInfo
{int access
String name
String superName
String[] interfaces}
methodInfo
{int access
String name
String desc}
**/
function isInclude(classInfo,methodInfo){
if(!classInfo.name.startsWith('cn/hikyson/methodcanary')){
return false;
}
if(classInfo.name.startsWith('cn/hikyson/methodcanary/samplelib/R$')
|| classInfo.name === 'cn/hikyson/methodcanary/samplelib/BuildConfig'){
return false
}
return true
}
在debug配置
resValue("bool", "android_god_eye_manual_install", "false")
resValue("bool", "android_god_eye_need_notification", "true")
resValue("integer", "android_god_eye_monitor_port", "5390")
resValue("string", "android_god_eye_install_assets_path", "android-godeye-config/install.config")
在项目的目录下面创建assets目录，然后创建android-godeye-config，然后去创建install.config文件，具体路径如下
文件内容如下
<config>
<cpu intervalMillis="2000" />
<battery />
<fps intervalMillis="2000" />
<leakCanary />
<heap intervalMillis="2000" />
<pss intervalMillis="2000" />
<ram intervalMillis="2000" />
<network />
<sm dumpIntervalMillis="1000" longBlockThresholdMillis="500" shortBlockThresholdMillis="500" />
<startup />
<traffic intervalMillis="2000" sampleMillis="1000" />
<crash immediate="false" />
<thread intervalMillis="3000"
threadFilter="cn.hikyson.godeye.core.internal.modules.thread.ExcludeSystemThreadFilter"
threadTagger="cn.hikyson.godeye.core.internal.modules.thread.DefaultThreadTagger" />
<pageload
pageInfoProvider="cn.hikyson.godeye.core.internal.modules.pageload.DefaultPageInfoProvider" />
<methodCanary lowCostMethodThresholdMillis="10" maxMethodCountSingleThreadByCost="300" />
<appSize delayMillis="0" />
<viewCanary maxDepth="10" />
<imageCanary
imageCanaryConfigProvider="cn.hikyson.godeye.core.internal.modules.imagecanary.DefaultImageCanaryConfigProvider" />
</config>
这要是一些监控的配置。配置完毕，我们需要在项目的主入口增加
GodEyeHelper.setMonitorAppInfoConext(new AppInfoConext() {
@Override
public List<cn.hikyson.godeye.core.monitor.AppInfoLabel> getAppInfo() {
List<AppInfoLabel> appInfoLabels = new ArrayList<>();
appInfoLabels.add(new AppInfoLabel("ApplicationID", "com", null));
appInfoLabels.add(new AppInfoLabel("VersionName", "1.1.0", ""));
appInfoLabels.add(new AppInfoLabel("AndroidGodEye", "https://github.com/Kyson/AndroidGodEye", "https://github.com/Kyson/AndroidGodEye"));
return appInfoLabels;
}
});
然后就可以运行app，我们就可以在设备上运行。
为了方便查看，
adb forward tcp:5390 tcp:5390然后在本地浏览器就可以打开访问了。访问地址
http://localhost:5390/index.html
界面如下。
这样我们在实际的测试中，就可以发现我们的应用中的性能问题了，尽早发现尽早处理。
