原生应用性能分析

技能简介

该技能通过命令行完成macOS/iOS原生应用的性能采集与分析，无需打开Instruments图形界面。

业务背景

为iOS/macOS开发团队提供轻量级性能诊断能力，摆脱Instruments图形界面的环境依赖。通过命令行直接采集Time Profiler数据并定位CPU热点，支持CI/CD流水线集成，实现自动化性能回归检测，缩短原生应用优化迭代周期。

落地案例：某金融App在版本迭代后出现页面卡顿投诉。开发工程师通过SSH登录测试机，使用xctrace对运行中进程录制90秒性能数据，提取样本后经符号化处理输出热点函数排名。发现某加密计算模块CPU占用异常，针对性优化后重新录制验证，全程未打开Xcode界面，30分钟内完成问题定位。

能做什么

• 附加到运行中进程或启动新应用进行性能录制
• 从.trace文件导出时间样本数据
• 对调用栈进行符号化解析
• 按CPU占用率排序输出热点函数

使用说明

安装要求：需要Xcode命令行工具（xcrun），Python 3环境，以及rg（ripgrep）工具。

步骤一：录制性能数据（附加模式）

xcrun xctrace record --template 'Time Profiler' --time-limit 90s --output /tmp/App.trace --attach <pid>

步骤二：录制性能数据（启动模式）

xcrun xctrace record --template 'Time Profiler' --time-limit 90s --output /tmp/App.trace --launch -- /path/App.app/Contents/MacOS/App

步骤三：提取时间样本

scripts/extract_time_samples.py --trace /tmp/App.trace --output /tmp/time-sample.xml

步骤四：获取加载地址

vmmap <pid> | rg -m1 "__TEXT" -n

步骤五：符号化并输出热点

scripts/top_hotspots.py --samples /tmp/time-sample.xml --binary /path/App.app/Contents/MacOS/App --load-address 0x100000000 --top 30

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• ASLR机制要求必须使用运行时获取的__TEXT加载地址
• 二进制文件路径必须与录制时的构建版本匹配，否则符号化失败
• 采样期间需主动触发慢路径操作，避免捕获空闲时段
• 注意区分本地构建与/Applications目录下的应用版本

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/steipete/native-app-performance/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库