HarmonyOS 鸿蒙Next开发——手机过热分析

随着Harmony NEXT的应用开发如火如荼，开发过程中的过热问题，也是影响用户体验和设备性能的重要因素。

过热不仅会导致性能下降，还可能损坏硬件。因此，开发者需要及时发现、分析并解决这一问题。

首先介绍评估设备过热的关键指标，然后基于Trace数据，讲解如何分析和处理设备过热的问题。

设备发热评测指标

在分析设备发热问题前，需要了解一些基本的评测指标：

1. CPU使用率：高CPU使用率通常是导致设备发热的主要原因之一。监测CPU的工作负荷，可以帮助识别出哪些进程或线程消耗了过多的计算资源；
2. GPU使用率：对于图形密集型应用，GPU的高使用率也会导致设备发热。通过监测GPU的使用情况，可以找出导致图形处理过载的部分；
3. 电池温度：设备的电池温度直接反映了设备的热状况。持续监控电池温度可以帮助及时发现设备过热的情况；
4. 设备温度传感器数据：大多数设备内部都有多个温度传感器，分布在CPU、GPU、内存、主板等关键部位。收集这些传感器的数据可以精确定位热源；
5. 频率调整：CPU和GPU的频率动态调整是设备管理热量的常见方法。频繁的频率变化也可能是设备发热的一个原因。

基于Trace数据的设备发热问题分析思路

使用Trace数据进行设备发热问题分析，可以帮助开发者准确找到引起设备发热的原因。以下是一个基本的分析思路：

1. 数据收集：使用SmartPerf Host或DevEco Studio等工具，收集设备在运行应用时的Trace数据。这些数据包括CPU和GPU使用率、温度传感器读数、电池温度等；
2. 数据处理和可视化：将收集到的数据进行处理和可视化，生成CPU/GPU使用率曲线、温度变化曲线等。这些图表可以帮助直观地看到设备发热的趋势和波动；
3. 定位高负载点：通过分析CPU和GPU使用率曲线，找出高负载的时间段和对应的进程或线程。重点关注这些高负载点，查看它们是否与设备温度升高有关；
4. 分析频率调整：查看CPU和GPU的频率调整记录，分析频率变化与温度变化的关系。如果频率频繁变化，可能是因为设备在试图通过降频来控制温度；
5. 排查异常行为：对于发现的高负载点，进一步分析其背后的具体操作或代码逻辑，找出可能导致高负载和发热的异常行为或算法。

案例实践：实操定位分析并优化设备发热问题

下面通过一个实际案例，详细介绍如何实操定位分析并优化设备发热问题。

案例介绍

搜狐视频鸿蒙端详情页，在运行一段时间后，可以明显感知到设备发烫严重。我们需要通过Trace数据分析找到发热原因，并进行优化。

设备温度统计：

温度表现

• 阈值: 当手机温度超过40度时，用户会感觉设备明显变烫；
• 详情页温度: 在详情页中，设备温度普遍高于40度；
• 温度峰值: 当设备温度达到44度时，用户感觉设备明显发烫；

• 恢复正常: 温度恢复至正常水平时，用户感觉设备不再发烫。

• 温度升高: 进入详情页后，设备温度显著上升；
• 温度降低: 退出详情页返回首页后，设备温度逐渐降低；

帧率表现

• 卡顿现象: 此时设备出现明显卡顿现象；

• 温度下降: 返回首页后，设备温度逐渐恢复至正常水平；
• 帧率恢复: 随着温度的下降，帧率也恢复到正常水平。

• 帧率下降: 温度上升至44度时，帧率下降到60；
• 帧率恢复: 当用户退出详情页并返回首页时，设备温度逐渐下降，帧率恢复正常；

总结
在高温环境下，设备性能显著下降。具体表现为：

1. 进入详情页，设备温度快速上升；
2. 温度超过40度时，用户感觉明显发烫；
3. 温度达到44度时，帧率下降至60，设备卡顿明显；
4. 退出详情页，温度和帧率逐渐恢复正常。