解读

面试官问的是“定义+监控”，不是“优化”。
国内大厂（阿里、腾讯、字节、美团）的面试套路是：先让你给出“可落地、可灰度、可告警”的指标定义，再追问“线上全量监控怎么做、线下复现怎么做、异常样本怎么回捞”。
因此答案必须包含：

1. 指标的业务定义（对齐产品/运营口径）与技术定义（对齐系统 Trace 点）。
2. 线下实验室采集方案（用于复现与竞品对标）。
3. 线上真实用户监控方案（RUM，支持分渠道、分机型、分系统版本、分 AB 实验）。
4. 阈值与告警（P50/P90/P99 分位，同比/环比波动）。
5. 国内合规与隐私（不采集 IMEI、MAC，只采 OAID/匿名 UUID，数据本地化存储）。

知识点

1. 启动时间
   冷启动：Application.attachBaseContext → FirstFrame（DecorView 绘制完成）。
   热启动：Activity.onRestart → FirstFrame。
   完全可交互（TTI）：首帧完成后主线程 1 s 内无阻塞任务。
2. FPS
   系统 Choreographer 回调间隔 → 帧耗时 → 丢帧数（>16.67 ms 即一帧）。
   平滑度：掉帧率 = 丢帧数/总帧数；卡顿率 = 连续丢 3 帧以上次数。
3. 内存峰值
   JavaHeap：Runtime.totalMemory – Runtime.freeMemory。
   NativeHeap：Debug.getNativeHeapSize。
   Graphics：EGL/GL 驱动统计，需 hook libgui.so。
   系统级：ActivityManager.getProcessMemoryInfo 的 totalPss。
4. 合规采集
   国内统一用 MSA OAID 做设备匿名化；启动、内存、帧率数据走自定义采样（默认 5%，可云端配置）。
5. 监控框架
   线下：Perfetto/Systrace + GPU 呈现模式分析 + AS Profiler。
   线上：字节 Booster、阿里 Sophix-RUM、腾讯 Matrix、美团 Hertz 均开源，可直接谈实现思路。

答案

一、指标定义

1. 冷启动耗时（ms）
   起点：Application.attachBaseContext() 第一次被调用；
   终点：首帧 Choreographer 回调完成，同时 ViewTreeObserver 的 onDraw 回调已触发；
   采样：5% 用户，本地写环形内存缓冲区，满足采样率后随业务日志上报。
2. FPS & 掉帧率
   自建 FrameMonitor 类，在主线程 postFrameCallback，记录两帧间隔；
   丢帧阈值：单帧 >16.67 ms；
   卡顿阈值：连续丢 3 帧；
   指标：平均帧率、掉帧率、卡顿次数/10 min。
3. 内存峰值
   进程级别：每 1 s 读取 ActivityManager.getProcessMemoryInfo().totalPss，滑动窗口取最大值；
   Java 堆：Runtime.getRuntime().totalMemory – freeMemory；
   Native 堆：Debug.getNativeHeapAllocatedSize；
   上报时携带当前应用前后台状态、UI 可见页面，方便后台聚类。

二、线下实验室监控

1. 使用 Google Perfetto 录制完整 trace，标记 Application 的 Start 与 FirstFrame 的自定义 slice，自动化脚本输出冷启动耗时；
2. 打开“GPU 呈现模式分析”→“在屏幕上显示为条形图”，人工走查核心路径，确保无红色帧；
3. 使用 AS Memory Profiler 执行强制 GC 后观察 Java 堆是否回到基线，确认无泄漏；
4. 结果写入内部云测平台，与竞品横向对比，必须优于行业 P90 值（冷启动 <1.2 s，掉帧率 <1%）。

三、线上真实用户监控（RUM）

1. 采集 SDK 以 AOP 方式插桩，无侵入：
   • 启动：在 Application.attachBaseContext 与 Activity.onCreate 末尾埋点；
   • 帧率：注册 Choreographer.FrameCallback；
   • 内存：后台线程定时采样。
2. 采样策略：
   • 低端机（RAM<4G）采样率 10%，高端机 3%，灰度发布阶段可动态调整；
   • 单设备单日最多上报 200 条，防止流量浪费。
3. 上报字段：
   匿名设备 ID（OAID）、系统版本、应用版本、渠道、AB 实验 ID、页面路由、前后台标志、电量等级。
4. 后台聚合：
   • 按分钟级聚合 P50/P90/P99；
   • 同比昨日、环比上周，波动超过 10% 自动告警（飞书机器人 + 短信）。
5. 异常回捞：
   触发阈值后，后台下发“回捞指令”，客户端在下次启动 30 s 内自动录制 10 s Perfetto trace，压缩后上传，供性能团队根因分析。

四、阈值与 OKR 对齐（2024 国内主流标准）
冷启动 P90 ≤1.5 s；热启动 P90 ≤500 ms；
掉帧率 P90 ≤1%；卡顿次数/10 min P90 ≤3；
Java 峰值内存 P90 ≤550 MB（1080P 手机）；Native 峰值 ≤350 MB。

五、合规与隐私
不采集 IMEI、MAC、GPS；数据存储在阿里云华东节点；用户可“一键关闭性能诊断”开关，符合《个人信息保护法》与工信部 164 号文要求。

拓展思考

1. 折叠屏与多窗口
   大屏展开后，Activity 重启但进程不杀，启动时间定义需区分“设备折叠状态”维度，避免误判。
2. 5G 弱网
   启动阶段若触发网络模块初始化，需把“网络首包时间”从冷启动中拆解，防止把网络延迟算到启动耗时里。
3. AI 加速模型加载
   TensorFlow Lite 的 GPU delegate 初始化可能耗时 200 ms，应放在启动后置任务，并通过启动框架按优先级串行调度，否则会把启动时间撑大。
4. 隐私沙盒（Android 13 受限存储）
   采集 native 内存时若读取 /proc/self/smaps 被限制，需降级使用 Debug.getNativeHeapSize，同时后台对比两种口径差异，保证指标连续性。