接觸 ANR 分析一段時間了，但在碰到相關問題的時候，總還是有一種生澀感，專門開篇部落格，做一些文章閱讀後的筆記吧，不斷積累。（友情提示：每個藍色字的小标題都是一個連結，可以點選跳轉到大佬的原文。）
一、理論篇
1 Android ANR 的設計原理
ANR被總結為：埋雷、拆雷、爆雷三個步驟。主要内容是結合源碼，分析了 service ANR 的原理，最後的總結我直接複制一下：
1 将要執行的service添加到系統程序的executingServices中。
2 開啟檢測邏輯，檢測将在指定時間後執行，具體時間決定與是前台服務還是背景服務。
3 一旦服務被執行完，就會嘗試移除檢測邏輯。
4 如果檢測邏輯沒被移除，就會被執行，然後去檢測哪個服務發生了ANR。
5 如果發生了ANR，就将建構ANR資訊提供給系統，否則就檢測并執行下一輪ANR檢測。
二 、實戰篇
1 ANR問題該如何分析？
這篇文章極力推薦，雖然是 17 年的，但都是幹貨啊，想精簡一下都難。主要總結了 ANR 日志的分析思路，給的例子也很是經典。
1 ANR 分類
廣播ANR
Service ANR
ContentProvider ANR
Input ANR
面向系統：WatchDog
産生ANR原因，如下幾種：
耗時操作
自身服務阻塞
系統阻塞
記憶體緊張
CPU資源搶占
2 分析思路
ANR 問題應該看哪些日志呢？主要是 Trace 日志、log 日志（推薦順序是 logcat, kernel，cpuinfo 以及 meminfo。
分析 logcat 思路
關鍵字：anr in，low_memory，slow_operation
anr in 顯示故障發生的位置，cpu 使用情況等資訊；
low_memory 是低記憶體相關的列印；
slow_operation 說明系統程序的排程慢。
分析 kernel 思路
關鍵字：lowmemorykiller
該列印是系統在進行清除，很頻繁的話就有可能是記憶體低。Free Memory 是空閑實體記憶體，File Free 是檔案 Cache。當 Free 和Other 整體數值都偏低時，Kernel 會進行記憶體交換，導緻整個系統卡頓。
分析 cpuinfo 思路
如果存在占 CPU 明顯偏高程序，則 ANR 可能和此程序搶占 CPU 有一定關系；
如果 kswapd，emmc 程序在 top 中，則說明遇到系統記憶體壓力或檔案IO開銷。
分析 meminfo 思路
看哪類應用或系統占用記憶體偏高；
如果應用或系統記憶體使用比較正常，但整體記憶體偏低，則說明系統中緩存了大量程序，沒有及時釋放。
3 一些執行個體
主線程進行耗時操作，或被程序内其它線程阻塞
先觀察主線程堆棧，通常會有 blocked 資訊，這類問題從堆棧一般能找到原因。
這裡列了一個等待其他線程 GC 的例子。學會看WaitingForGcToComplete、WaitingPerformingGc 這一對關鍵字，GC 時間長的原因從記憶體使用情況看。
應用内部線程邏輯依賴關系導緻逾時，觸發ANR
這是一個主線程 binder 通信過程中被阻塞的例子。通過看 binder 被調用時的函數名來找到 binder 的對端線程（Binder.java 的下一行），然後看對應線程的狀态，後面就是套娃過程，最終找到了一個 binder 參與的死鎖鍊路。
系統記憶體過低，kernel 進行記憶體交換過程會引起整個系統運作緩慢
主線程Suspend狀态的原因：（1）程序自身過于繁忙，時間片不夠用；（2）系統比較繁忙，低優先級得不到時間片。
從堆棧沒有明顯看到原因，按思路去 logcat 看。
（1） ANR in 。關注了 cpu load 資訊（Load: 22.72 / 20.06 / 15.54 /分别對應1分鐘/5分鐘/15分鐘/）、cpu 占比。發現系統負載大（通常 10 左右）、記憶體偏低。
（2）slow_operation 搜尋發現系統函數執行一次花費時間長；
（3）已經懷疑到是記憶體問題了，是以就直接看 meminfo 了。
Binder 資源耗盡，導緻通信請求難以及時響應
這個問題也是堆棧沒找到有效資訊，去 logcat 找。
根據分析思路的順序找log，發現記憶體沒有問題。根據 anr 程序本身 cpu 占比高懷疑到 cpu 方向。大佬下面的推測就很靈性了，個人感覺很需要經驗。
找到其他線程後，繼續看堆棧，根據最後的調用再回到logcat。
高CPU過度搶占時間片，導緻其它應用或任務難以及時排程
主線程多半是處于空閑或Suspend狀态.
思路還是我們之前說的那個順序，在 anr in 的前後根據 pid 去找有效資訊。然後是在 trace 和 logcat 間反複。
日志不全，缺少Trace或其它日志
簡而言之，就是按分析log的思路，盡量挖掘有效資訊。系統層面無非是 cpu 和 記憶體兩個主要角度。