Android bootchart(二)

这篇文章讲一下MTK8127开机启动的时间

MTK8127发布版本开机时间大约在20秒左右,如果发现开机时间变长,大部分是因为加上了客户订制的东西,代码累赘太多了。

1、下面看一下MTK开机花时间的是哪些动作

1-1 kernel初始化 

1-2 加载NAND分区 

1-3 启动Android

   1-3-1 加载类 在zygote里面加了 时间发现 这个时间确实很长

   1-3-2 包扫描

   1-3-3 应用扫描

如何查看启动时间的相关时间点呢?看下面

root@mid713l_lp_lvds:/ # cat /proc/bootprof                                    
----------------------------------------
0        BOOT PROF (unit:msec)
----------------------------------------
      4098        : preloader
       722        : lk
      1829        : lk->Kernel
----------------------------------------
      8743.419000 : Kernel_init_done
      8758.075154 : SElinux start.
     14921.341308 : SElinux end.
     15750.858462 : INIT: on init start
     16147.198077 : INIT:NAND:Mount_START
     32627.899693 : INIT:NAND:Mount_END
     32630.724232 : INIT:PROTECT:fat start
     32733.226540 : INIT:PROTECT:fat end
     32736.114693 : INIT:PROTECT_RAW_DISK:Mount_START
     33582.732924 : INIT:PROTECT_RAW_DISK:Mount_END
     34489.614386 : INIT: eng build setting
     38913.817386 : BOOT_Animation:START
     57958.511387 : Zygote:Preload Start
     61800.738080 : Zygote:Preload 2774 classes in 3827ms
     62764.249541 : Zygote:Preload 274 obtain resources in 941ms
     62800.117541 : Zygote:Preload 31 resources in 35ms
     62890.361695 : Zygote:Preload End
     63355.167926 : Android:SysServerInit_START
     64077.987388 : Android:PackageManagerService_Start
     64640.584772 : Android:PMS_scan_START
     70069.473157 : Android:PMS_scan_done:/custom/framework
     70141.781234 : Android:PMS_scan_done:/system/framework
     71685.662234 : Android:PMS_scan_done:/system/priv-app
     75316.111234 : Android:PMS_scan_done:/system/app
     75327.165004 : Android:PMS_scan_done:/system/vendor/app
     75328.890158 : Android:PMS_scan_done:/system/vendor/operator/app
     75330.559850 : Android:PMS_scan_done:/custom/app
     75337.836927 : Android:PMS_scan_data_start
     75418.824465 : Android:PMS_scan_data_done:/data/app
     75420.457542 : Android:PMS_scan_data_done:/data/app-private
     75422.520927 : Android:PMS_scan_END
     75840.712234 : Android:PMS_READY
     80126.832927 : AP_Init:[service]:[com.android.systemui]:[com.android.keyguard/.KeyguardService]:pid:809
     82539.565158 : AP_Init:[service]:[com.mediatek.security]:[com.mediatek.security/.service.PermControlService]:pid:851
     83699.413696 : AP_Init:[content provider]:[android.process.acore]:[com.android.providers.contacts/.ContactsProvider2]:pid:920
     85690.594004 : AP_Init:[service]:[com.google.android.inputmethod.latin]:[com.google.android.inputmethod.latin/com.android.inputmethod.latin.La
     87394.339466 : AP_Init:[broadcast]:[com.google.android.gms]:[com.google.android.gms/com.google.android.location.internal.NlpNetworkProviderSet
     91038.825466 : AP_Init:[added application]:[com.android.phone]:[com.android.phone]:pid:990:(PersistAP)
     91111.352389 : AP_Init:[added application]:[com.mediatek.voicecommand]:[com.mediatek.voicecommand]:pid:1003:(PersistAP)
     91179.826158 : AP_Init:[added application]:[com.mediatek.bluetooth]:[com.mediatek.bluetooth]:pid:1018:(PersistAP)
     91248.128928 : AP_Init:[added application]:[com.mediatek.dongle]:[com.mediatek.dongle]:pid:1036:(PersistAP)
     91372.823851 : AP_Init:[activity]:[com.android.launcher3]:[com.android.launcher3/.Launcher]:pid:1052
     91390.517158 : Android:SysServerInit_END
     91448.375543 : AP_Init:[service]:[com.android.printspooler]:[com.android.printspooler/.PrintSpoolerService]:pid:1067
     97597.181851 : AP_Init:[content provider]:[android.process.media]:[com.android.providers.downloads/.DownloadProvider]:pid:1100
     97846.665697 : AP_Init:[content provider]:[com.google.process.gapps]:[com.google.android.gsf/.gservices.GservicesProvider]:pid:1119
    103043.537698 : AP_Init:[broadcast]:[com.google.process.location]:[com.google.android.gms/com.google.android.location.network.LocationProviderC
    108608.975006 : BOOT_Animation:END




2、再来看一下 各个阶段的时间 可以通过平板上显示的图标看出来

     16147.198077 : INIT:NAND:Mount_START
     32627.899693 : INIT:NAND:Mount_END

从这个日志看 NAND 挂载花了16秒多 这个时间肯定要优化一下,要不然开机时间消耗太大

3、从日志分析时间


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/469320.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Android Camera框架

总体介绍 Android Camera 框架从整体上看是一个 client/service 的架构, 有两个进程: client 进程,可以看成是 AP 端,主要包括 JAVA 代码与一些 native c/c++代码; service 进 程,属于服务端,是 native c/c++代码,主要负责和 linux kernel 中的 camera driver 交互,搜集 li…

【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 WGAN-div 简介 W散度的损失函数GAN-dv模型使用了W散度来替换W距离的计算方式,将原有的真假样本采样操作换为基于分布层面的计算。 2 代码实现 在WGAN-gp的基础上稍加改动来实现,重写损失函数的实现。 2.1 代码实战:引入模块并载入样本-…

【Pytorch神经网络理论篇】 24 神经网络中散度的应用:F散度+f-GAN的实现+互信息神经估计+GAN模型训练技巧

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片

图片搜索器分为图片的特征提取和匹配两部分,其中图片的特征提取是关键。将使用一种基于无监督模型的提取特征的方法实现特征提取,即最大化深度互信息(DeepInfoMax,DIM)方法。 1 最大深度互信信息模型DIM简介 在DIM模型…

【Pytorch神经网络实战案例】19 神经网络实现估计互信息的功能

1 案例说明(实现MINE正方法的功能) 定义两组具有不同分布的模拟数据,使用神经网络的MINE的方法计算两个数据分布之间的互信息 2 代码编写 2.1 代码实战:准备样本数据 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.fun…

爬虫实战学习笔记_6 网络请求request模块:基本请求方式+设置请求头+获取cookies+模拟登陆+会话请求+验证请求+上传文件+超时异常

1 requests requests是Python中实现HTTP请求的一种方式,requests是第三方模块,该模块在实现HTTP请求时要比urlib、urllib3模块简化很多,操作更加人性化。 2 基本请求方式 由于requests模块为第三方模块,所以在使用requests模块时…

201521123044 《Java程序设计》第01周学习总结

1.本章学习总结 你对于本章知识的学习总结 1.了解了Java的发展史。 2.学习了什么是JVM,区分JRE与JDK,下载JDK。 3.从C语言的.c 到C的 .cpp再到Java的.java,每种语言编译程序各有不同,却有相似之处。 2. 书面作业 **Q1.为什么java程序可以跨平台运行&…

将一个java工程导入到myeclipse应该注意的地方

[原文]http://www.cnblogs.com/ht2411/articles/5471130.html 1. 最好新建一个myeclipse工程,然后从从文件系统导入该工程文件。 原因:很多项目可能是eclipse创建的,或者myeclipse的版本不一致,这样可能导致很多奇怪的现象&#x…

【Pytorch神经网络理论篇】 25 基于谱域图神经网络GNN:基础知识+GNN功能+矩阵基础+图卷积神经网络+拉普拉斯矩阵

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

【Pytorch神经网络基础理论篇】 07 线性回归 + 基础优化算法

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

浅谈命令查询职责分离(CQRS)模式

在常用的三层架构中,通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据,一般修改和查询使用的是相同的实体。在一些业务逻辑简单的系统中可能没有什么问题,但是随着系统逻辑变得复杂,用户增多,这种设计就会出现一些性能问题。…

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

1 案例说明(图卷积神经网络) CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息,同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型,对数据集中的论文信息进行分析,根据已有论文的分类特征,从而预测出未知分类的…

mybatis基础学习3---特殊sql语句(备忘)

1: 2: 3:resultMap的用法 转载于:https://www.cnblogs.com/kaiwen/p/6486283.html

【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类

Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法,该方法比普通Dropout的泛化能力更好,同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失,参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,2019 1 实例说明 本例就…

【Pytorch神经网络理论篇】 26 基于空间域的图卷积GCNs(ConvGNNs):定点域+谱域+图卷积的操作步骤

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

Linux设备驱动之mmap设备操作

1.mmap系统调用 void *mmap(void *addr, size_t len, int prot, int flags, int fd, off_t offset); 功能:负责把文件内容映射到进程的虚拟地址空间,通过对这段内存的读取和修改来实现对文件的读取和修改,而不需要再调用read和write&#xff…

hadoop安装以及Java API操作hdfs

因为工作需求,需要我这边实现一个大文件上传到HDFS的功能,因为本机无法连接公司内网的集群,无奈只好自己动手搭建一个单节点的Hadoop来满足工作的需求。下面简单介绍下安装过程中遇到的坑我的机器是阿里云的最低配 安装文件:hadoo…

【Pytorch神经网络理论篇】 27 图神经网络DGL库:简介+安装+卸载+数据集+PYG库+NetWorkx库

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

【Pytorch神经网络理论篇】 28 DGLGraph图的基本操作(缺一部分 明天补)

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

【Pytorch神经网络理论篇】 29 图卷积模型的缺陷+弥补方案

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评! 故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现, Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…