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卡顿       UI线程不能够及时的进行渲染，导致UI的反馈不能按照用户的预期，连续、一致的呈现。

ANR       ANR是Google人为规定的概念，产生ANR的原因最多也只有四个。

二、Looper Printer

而大部分的主线程的操作最终都会执行到这个dispatchMessage方法中。

为什么说是大部分？因为有些情况的卡顿，这种方案从原理上就无法监控到。

下图是next方法简化过后的源码，frameworks/base/core/java/android/os/MessageQueue.java:

for (;;) {
    if (nextPollTimeoutMillis != 0) {
        Binder.flushPendingCommands();
    }

    nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis);

    //......

    // Run the idle handlers.
    // We only ever reach this code block during the first iteration.
    for (int i = 0; i < pendingIdleHandlerCount; i++) {
        final IdleHandler idler = mPendingIdleHandlers[i];
        mPendingIdleHandlers[i] = null; // release the reference to the handler

        boolean keep = false;
        try {
            keep = idler.queueIdle();
        } catch (Throwable t) {
            Log.wtf(TAG, "IdleHandler threw exception", t);
        }

        if (!keep) {
            synchronized (this) {
                mIdleHandlers.remove(idler);
            }
        }
    }
    //......
}

如果排除主线程空闲的情况，究竟会是什么原因会卡在MessageQueue的next方法中呢？

1.除了主线程空闲时就是阻塞在nativePollOnce之外，非常重要的是，应用的Touch事件也是在这里被处理的。这就意味着，View的TouchEvent中的卡顿这种方案是无法监控的。然而，对于我们来说，微信中有大量的自定义View，这些View中充满了各种各样很多的onTouch回调，卡在这里面的情况非常普遍，这种情况的卡顿监控不到是很难接受的。

2.另外一种常见的情况是IdleHandler的queueIdle()回调方法也是无法被监控的，这个方法会在主线程空闲的时候被调用。然而实际上，很多开发同学都先入为主的认为这个时候反正主线程空闲，做一些耗时操作也没所谓。其实主线程MessageQueue的queueIdle默认当然也是执行在主线程中，所以这里的耗时操作其实是很容易引起卡顿和ANR的。例如微信之前就使用IdleHandler在进入微信的主界面后，做一些读写文件的IO操作，就造成了一些卡顿和ANR问题。'

3.还有一类相对少见的问题是SyncBarrier（同步屏障）的泄漏同样无法被监控到，当我们每次通过invalidate来刷新UI时，最终都会调用到ViewRootImpl中的scheduleTraversals方法，会向主线程的Looper中post一个SyncBarrier，其目的是为了在刷新UI时，主线程的同步消息都被跳过，此时渲染UI的异步消息就可以得到优先处理。但是我们注意到这个方法是线程不安全的，如果在非主线程中调用到了这里，就有可能会同时post多个SyncBarrier，但只能remove掉最后一个，从而有一个SyncBarrier就永远无法被remove，就导致了主线程Looper无法处理同步消息（Message默认就是同步消息），导致卡死，参考源码frameworks/base/core/java/android/view/ViewRootImpl.java:

void scheduleTraversals() {
    if (!mTraversalScheduled) {
        mTraversalScheduled = true;
        mTraversalBarrier = mHandler.getLooper().getQueue().postSyncBarrier();
        mChoreographer.postCallback(
                Choreographer.CALLBACK_TRAVERSAL, mTraversalRunnable, null);
        notifyRendererOfFramePending();
        pokeDrawLockIfNeeded();
    }
}

void unscheduleTraversals() {
    if (mTraversalScheduled) {
        mTraversalScheduled = false;
        mHandler.getLooper().getQueue().removeSyncBarrier(mTraversalBarrier);
        mChoreographer.removeCallbacks(
                Choreographer.CALLBACK_TRAVERSAL, mTraversalRunnable, null);
    }
}

3.1.  监控IdleHandler卡顿

我们惊喜的发现MessageQueue中的mIdleHandlers是可以被反射的，这个变量保存了所有将要执行的IdleHandler，我们只需要把ArrayList类型的mIdleHandlers，通过反射，替换为MyArrayList，在我们自定义的MyArrayList中重写add方法，再将我们自定义的MyIdleHandler添加到MyArrayList中，就完成了“偷天换日”。从此之后MessageQueue每次执行queueIdle回调方法，都会执行到我们的MyIdleHandler中的的queueIdle方法，就可以在这里监控queueIdle的执行时间了。

3.2. 监控TouchEvent卡顿

熟悉input系统的同学应该知道，Touch事件最终是通过server端的InputDispatcher线程传递给Client端的UI线程的，并且使用的是一对Socket进行通讯的。我们可以通过PLT Hook，去Hook这对Socket的send和recv方法来监控Touch事件啊！我们先捋一下一次Touch事件的处理过程：

我们通过PLT Hook，成功hook到libinput.so中的recvfrom和sendto方法，使用我们自己的方法进行替换。当调用到了recvfrom时，说明我们的应用接收到了Touch事件，当调用到了sendto时，说明这个Touch事件已经被成功消费掉了，当两者的时间相差过大时即说明产生了一次Touch事件的卡顿。这种方案经过验证是可行的！

3.3.  监控SyncBarrier泄漏

最后，SyncBarrier泄漏的问题，有什么好办法能监控到吗？目前我们的方案是不断轮询主线程Looper的MessageQueue的mMessage(也就是主线程当前正在处理的Message)。而SyncBarrier本身也是一种特殊的Message，其特殊在它的target是null。如果我们通过反射mMessage，发现当前的Message的target为null，并且通过这个Message的when发现其已经存在很久了，这个时候我们合理怀疑产生了SyncBarrier的泄漏（但还不能完全确定，因为如果当时因为其他原因导致主线程卡死，也可能会导致这种现象），然后再发送一个同步消息和一个异步消息，如果异步消息被处理了，但是同步消息一直无法被处理，这时候就说明产生了SyncBarrier的泄漏。如果激进一些，这个时候我们甚至可以反射调用MessageQueue的removeSyncBarrier方法，手动把这个SyncBarrier移除掉，从而从错误状态中恢复。下面代码展示了大概的原理：

MessageQueue mainQueue = Looper.getMainLooper().getQueue();
Field field = mainQueue.getClass().getDeclaredField("mMessages");
field.setAccessible(true);
Message mMessage = (Message) field.get(mainQueue);  //通过反射得到当前正在等待执行的Message
if (mMessage != null) {
    currentMessageToString = mMessage.toString();
    long when = mMessage.getWhen() - SystemClock.uptimeMillis();
    if (when < -3000 && mMessage.getTarget() == null) { //target == null则为sync barrier
        int token = mMessage.arg1;
        startCheckLeaking(token);
    }
}

private static void startCheckLeaking(int token) {
    int checkCount = 0;
    barrierCount = 0;
    while (checkCount < CHECK_STRICTLY_MAX_COUNT) {
        checkCount++;
        int latestToken = getSyncBarrierToken();
        if (token != latestToken) {     //token变了，不是同一个barrier，return
            break;
        }
        if (DetectSyncBarrierOnce()) {
            //发生了sync barrier泄漏
            removeSyncBarrier(token);   //手动remove泄漏的sync barrier
            break;
        }
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

private static void removeSyncBarrier(int token) {
    MessageQueue mainQueue = Looper.getMainLooper().getQueue();
    Method method = mainQueue.getClass().getDeclaredMethod("removeSyncBarrier", int.class);
    method.setAccessible(true);
    method.invoke(mainQueue, token);
}

private static boolean DetectSyncBarrierOnce() {
    Handler mainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()) {
        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
            if (msg.arg1 == 0) {
                barrierCount ++;    //收到了异步消息，count++
            } else if (msg.arg1 == 1) {
                barrierCount = 0;   //收到了同步消息，说明同步屏障不在, count设置为0
            }
        }
    };

    Message asyncMessage = Message.obtain();
    asyncMessage.setAsynchronous(true);
    asyncMessage.setTarget(mainHandler);
    asyncMessage.arg1 = 0;

    Message syncNormalMessage = Message.obtain(); 
    syncNormalMessage.arg1 = 1;

    mainHandler.sendMessage(asyncMessage);      //发送一个异步消息
    mainHandler.sendMessage(syncNormalMessage); //发送一个同步消息

    if(barrierCount > 3){
        return true;
    }
    return false;
}

坏消息是，这种方案只能监控到问题的产生，也可以直接解决问题，但是无法溯源问题究竟是哪个View导致的。其实我们也尝试过，通过插桩或者Java hook的方法，监控invalidate方法是否在非主线程中进行，但是考虑到风险以及对性能影响都比较大，没有在线上使用。所幸，通过监控发现，这个问题对我们来说，发生的概率并不高。如果发现某个场景下该问题确实较为严重，可以考虑使用插桩或者Java hook在测试环境下debug该问题。