applicable_versions: Android 12 (API 31) - Android 17 (API 37) last_verified: '2026-08-25' last_source_verified_at: '2026-08-25' last_verified_against: Android Developers API reference and ADPF/NDK docs + AOSP android-17.0.0_r1(PerformanceHintManager.java/performance_hint.h/HintManagerService/PowerStatsService/StatsPullAtomCallbackImpl/IntervalRandomNoiseGenerator/PowerStatsDataStorage/PowerStatsLogger/IPowerStats.aidl/Power HAL AIDL);版本范围、PowerMonitor 缓存/扰动和 PowerStats 存储路径按源码锚点复核 2026-08-25 confidence: medium-high sources:
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PerformanceHintManager 与 ADPF 能效验证
PerformanceHintManager 属于 ADPF(Android Dynamic Performance Framework,Android 动态性能框架)。应用把周期性工作的线程集合、每周期目标耗时和实际耗时上报为 performance hint(性能提示),供系统调整线程所在 CPU 核与频率;它不提供“加速开关”。Android 17 延续现有公开 Java 接口。完整验证流程还要覆盖 NDK(Native Development Kit,原生开发工具包)、协程线程身份、能效模式和 PowerMonitor 读数。
API 版本与调用路径
| API level | Java | NDK |
|---|---|---|
| 31 | 创建 Session、更新 target、上报单值 actual、关闭 | — |
| 33 | 延续基础能力 | 基础 manager/session API |
| 34 | setThreads() | APerformanceHint_setThreads() |
| 35 | setPreferPowerEfficiency()、WorkDuration | 能效模式与分项时长 |
| 36 | 无对应新增 Java Session 方法 | 创建配置、能力探测、图形管线、借用 Java Session、一次性负载通知 |
| 37 | 延续现有公开能力 | android-17.0.0_r1 未新增 API 37 函数 |
NDK 在 API 36 还加入 APerformanceHint_notifyWorkloadIncrease()、APerformanceHint_notifyWorkloadReset() 和 APerformanceHint_notifyWorkloadSpike(),用于提示阶段性负载变化或一次高开销周期,不能替代固定周期的 reportActualWorkDuration()。同一头文件把 APerformanceHint_getPreferredUpdateRateNanos() 标记为 API 36 起废弃;若只是探测设备是否支持某类 hint,应改用 APerformanceHint_isFeatureSupported()。
Java 调用依次经过 Android framework(系统框架层)的 JNI(Java Native Interface,Java 与原生代码的接口)、原生客户端、HintManagerService 和 Power HAL(电源硬件抽象层)。高频目标耗时/实际耗时更新在设备支持时可走 FMQ(Fast Message Queue,共享内存消息队列);FMQ 失败或没有建立通道时回退到 Binder 跨进程调用,因此不能笼统写成“每帧必定一次 Binder”。系统还会根据 UID(Linux 用户 ID,通常按应用分配)的进程状态暂停或恢复 Session;应用调用成功不代表 HAL 一定采用每条数据。
适用场景:什么时候该把线程标成节能优先
Power Efficiency Mode(能效优先模式)的前提是工作有稳定周期,并且业务结果不要求最短延迟。线程只需在目标耗时内完成,系统便有机会选择能耗更低的 CPU 核或频率。
文中的 P90、P95、P99 是耗时百分位:P90 表示 90% 的样本不超过该值,其余百分位同理。deadline 指任务必须完成的时限。
| 场景 | 是否适合 | 判断依据 |
|---|---|---|
| 后台批量压缩、日志归档、离线索引 | 适合 | 任务持续时间和吞吐较稳定,目标耗时留有余量 |
| 本地模型批处理、照片批量转码、媒体库扫描 | 适合小流量验证 | 有固定处理批次,可用单位任务能耗和 P90 耗时同时验收 |
| 游戏主循环、相机预览滤镜、低延迟音频 | 谨慎 | 有周期性,但 deadline 较紧;默认应优先稳定帧耗时和低延迟 |
| 输入响应、点击后首屏展示、滚动帧提交 | 不适合 | 用户感知延迟优先级高,能效提示容易带来 P95 / P99 退化 |
| 一次性网络请求、偶发 JSON 解析 | 不适合 | 缺少稳定周期,无法持续提供有意义的目标耗时与实际耗时 |
依次确认这段工作能否定义周期、周期是否留有余量、线程身份是否稳定。三项中有一项不成立,通常就不应优先选择 Power Efficiency Mode。
ADPF Session 的线程集合与生命周期
PerformanceHintManager.Session 是性能提示会话,表示一组共同完成同类工作的 Linux 线程。会话中的线程应长期存活,不适合频繁创建和销毁;创建会话时传入初始目标耗时,每个周期用 reportActualWorkDuration() 上报实际耗时。
各 API 的职责如下:
createHintSession(int[] tids, long initialTargetWorkDurationNanos):创建会话,tids是线程 ID 数组,必须属于当前进程;目标耗时必须为正,设备不支持时可能返回null。setThreads(int[] tids):替换会话的完整线程列表,不会在原列表上追加。oneway指调用方发出请求后无需等待返回的单向 Binder 调用;AOSP 注释说明setThreads()并非oneway,因此不应在高频关键路径中执行。updateTargetWorkDuration(long):只在目标周期改变时调用,例如刷新率、处理批次大小或业务 deadline 变化。reportActualWorkDuration(long)/reportActualWorkDuration(WorkDuration):周期结束后上报实际耗时,时间基准按SystemClock.uptimeNanos()理解。close():释放会话;不要把close()当暂停开关,下一轮长期工作需要重新创建会话。
Power Efficiency Mode 对应的公开方法是 setPreferPowerEfficiency(boolean),API 参考文档标注该方法从 API 35 开始提供。AOSP android-17.0.0_r1 中的同名方法调用原生层 nativeSetPreferPowerEfficiency(),注释说明它表达“这些线程可以安全地偏向能效而不是性能”。
这段代码展示固定工作线程的组织方式:在线程自身采集 TID,串行访问 Session,并在周期结束后上报实际耗时。
@RequiresApi(Build.VERSION_CODES.VANILLA_ICE_CREAM)
class PowerEfficientBatchWorker(
context: Context,
private val targetDurationNanos: Long,
) {
private val appContext = context.applicationContext
private val executor = Executors.newSingleThreadExecutor { runnable ->
Thread(runnable, "pe-batch-worker")
}
private val dispatcher = executor.asCoroutineDispatcher()
private var session: PerformanceHintManager.Session? = null
init {
require(targetDurationNanos > 0L)
}
suspend fun start(): Boolean = withContext(dispatcher) {
check(session == null) { "Session has already started" }
val manager = appContext.getSystemService(PerformanceHintManager::class.java)
val tid = Process.myTid()
session = manager?.createHintSession(intArrayOf(tid), targetDurationNanos)
session?.setPreferPowerEfficiency(true)
session != null
}
suspend fun runCycle(block: suspend () -> Unit) = withContext(dispatcher) {
checkNotNull(session) { "Call start() before runCycle()" }
val start = SystemClock.uptimeNanos()
try {
block()
} finally {
val actual = SystemClock.uptimeNanos() - start
session?.reportActualWorkDuration(actual)
}
}
suspend fun close() {
withContext(dispatcher) {
session?.close()
session = null
}
dispatcher.close()
executor.shutdown()
}
}
PerformanceHintManager.Session 不是线程安全对象,因此示例把创建、上报与关闭都放在同一个协程调度器中。finally 保证失败周期也会上报已经消耗的时间;业务仍需单独记录异常结果。多线程批处理可以登记多个 TID,但要在线程身份稳定后再创建或更新 Session。Dispatchers.IO 这类弹性线程池会在不同 TID 之间迁移协程,不适合作为固定线程集合直接登记。协程迁移的具体边界如下。
协程迁移与 TID 所有权
Session 绑定 Linux TID(Thread ID,线程 ID),即 Process.myTid(),不是 Thread.currentThread().id 返回的 Java 线程逻辑 ID。Dispatchers.Default、Dispatchers.IO 和 limitedParallelism() 都不承诺同一协程挂起恢复后仍在同一个 TID 上。若在某个 suspend 函数开头登记当前线程,恢复后却由另一工作线程执行,系统收到的线程集合就会与真实负载分离。
适合 ADPF 的协程负载应由单线程或小规模固定 Executor 承载,在线程启动后采集 TID;一个周期的业务块不要中途切换 dispatcher(协程调度器)。Session 创建、setThreads()、目标耗时更新、实际耗时上报和 close() 由同一管理者串行执行。线程池重建时,API 31—33 关闭旧 Session 并重建;API 34+ 可在生命周期边界完整替换线程数组,但不能每周期更新。
API 36 的 APerformanceHint_borrowSessionFromJava() 可以让 JNI 代码借用 Java Session,避免重复创建。原生代码不能关闭借来的指针,Java 对象关闭后也不能继续使用。没有稳定周期、稳定线程和可信的实际耗时测量时,应先处理并发、任务队列与生命周期,不应强行套用 ADPF。
Power Efficiency Mode 的系统语义
setPreferPowerEfficiency(true) 表达调度偏好,不承诺具体 CPU 频点、大小核选择、GPU 频率或能耗下降比例。应用提供工作目标和实际耗时,系统结合 SoC(System on Chip,片上系统)与设备热设计决定如何使用这些提示。
发布时要把三层边界写清楚:
- API 边界:
PerformanceHintManager从 API 31 开始可用,setThreads()的 API reference 标注 API 34,setPreferPowerEfficiency()标注 API 35。编译期、运行期和小流量发布数据都要检查,不能只按系统版本推断收益。 - 系统边界:提示会进入系统的性能提示路径,后续行为受 Power HAL、调度器、CPUfreq(内核 CPU 调频机制)、thermal throttling(系统因温度过高而降频)和 OEM(Original Equipment Manufacturer,设备厂商)策略影响。
- 业务边界:节能 hint 可能拉长尾部耗时。验收时要同时看 P50 / P90 / P99 耗时、单位任务能耗和热状态。
Power Efficiency Mode 允许系统利用任务 deadline 前的余量。业务没有余量时,把线程标成节能优先可能让平均耗时看似稳定,却增加 P95、P99 等尾部耗时。
PowerMonitor 与 SystemHealthManager 读数模型
Android 15(API 35)新增的 PowerMonitor / PowerMonitorReadings 让应用读取设备提供的累计能耗。一个 PowerMonitor 表示一个功耗监测项,可以是直接测量的电源轨,也可以是系统建模的能耗消费者。两个入口都是异步方法:getSupportedPowerMonitors(executor, callback) 返回支持列表,getPowerMonitorReadings(monitors, executor, outcomeReceiver) 返回指定监测项的读数。回调执行器可以传 null,但此时回调线程由实现选择,应用代码通常应提供自己的执行器。
AOSP android-17.0.0_r1 中,SystemHealthManager.getSupportedPowerMonitors() 的注释把监测项分成 ODPM(On-Device Power Rails Monitor,设备电源轨监测器)的原始电源轨,以及 modeled energy consumer(通过模型估算的子系统能耗消费者);设备不支持 ODPM 时,公开 API 允许返回空列表。getPowerMonitorReadings() 通过 PowerStatsService 获取指定监测项的累计读数;监测项不受支持时,onError() 返回 IllegalArgumentException。
PowerMonitor 有两类类型:
POWER_MONITOR_TYPE_CONSUMER:子系统或建模能耗消费者。它可能由多个电源轨组合而来,也可能代表共享电源轨的一部分,例如 Wi-Fi 与 Bluetooth 共用芯片供电时的模型拆分。POWER_MONITOR_TYPE_MEASUREMENT:直接测量的电源轨。名称和测量范围由设备厂商决定,不能跨设备用同名电源轨做绝对对比。
PowerMonitorReadings.getConsumedEnergy(powerMonitor) 返回本次开机以来的累计能耗,单位是微瓦秒(μWs,数值上等于微焦耳 μJ),不跨重启保留,包含电池供电和插电状态下的总能耗。getTimestampMillis(powerMonitor) 返回快照时刻,时间基准是包含深度睡眠时间的 SystemClock.elapsedRealtime()。找不到对应监测项时,AOSP android-17.0.0_r1 返回 ENERGY_UNAVAILABLE = -1。
Android 17 r1 的内部实现还规定了读数新鲜度和精度边界。普通调用方使用 MAX_POWER_MONITOR_AGE_MILLIS = 20_000 的缓存;持有隐藏系统权限 ACCESS_FINE_POWER_MONITORS 的调用方使用另一组状态缓存,最大年龄为 250 ms。该权限只面向系统签名、特权或开发场景,普通第三方应用不能申请。20 秒和 250 ms 都是 r1 实现细节,不是公开 API 对其他版本与设备的保证。
普通路径与精细路径在返回累计值前都会经过 IntervalRandomNoiseGenerator,以降低公开读数的时间和数值精度。在 r1 中,下界为 max(上一次原始读数, 当前原始读数 - 10_000_000 μWs),系统在该下界与当前读数之间返回按 UID 稳定的随机值;10_000_000 μWs 等于 10 J。下一次底层刷新前,同一 UID 会得到同一个扰动样本。公开读数适合较长实验窗口和重复对照,不适合把一次短任务的前后差值当作精密能量计结果。
这段纯函数先检查两次异步快照是否来自不同采样时刻,再计算累计值差;同一缓存快照、不可用读数或累计值回退都会返回空结果。
data class PowerWindowDelta(
val monitorName: String,
val energyUws: Long?,
val startTimestampMillis: Long,
val endTimestampMillis: Long,
)
@RequiresApi(Build.VERSION_CODES.VANILLA_ICE_CREAM)
fun calculatePowerWindowDeltas(
monitors: List<PowerMonitor>,
before: PowerMonitorReadings,
after: PowerMonitorReadings,
): List<PowerWindowDelta> =
monitors.map { monitor ->
val startEnergy = before.getConsumedEnergy(monitor)
val endEnergy = after.getConsumedEnergy(monitor)
val startTime = before.getTimestampMillis(monitor)
val endTime = after.getTimestampMillis(monitor)
val delta = if (
startEnergy != PowerMonitorReadings.ENERGY_UNAVAILABLE.toLong() &&
endEnergy >= startEnergy &&
endTime > startTime
) {
endEnergy - startEnergy
} else {
null
}
PowerWindowDelta(
monitorName = monitor.name,
energyUws = delta,
startTimestampMillis = startTime,
endTimestampMillis = endTime,
)
}
调用方先通过 getPowerMonitorReadings() 获取 before,执行固定工作负载,再异步获取 after。energyUws == null 表示读数不可用、累计值回退,或两次调用命中了同一采样时刻。不要用高频轮询等待时间戳变化;实验窗口应覆盖缓存与扰动带来的误差,并把 startTimestampMillis、endTimestampMillis 一起保存。分析短任务时,优先使用设备支持的 Perfetto 电源轨、系统功耗轨道或外部功耗仪。
用 Perfetto 电源轨交叉验证
Perfetto 的电源轨与 PowerMonitor 都依赖设备提供的功耗统计能力。Perfetto 文档说明,电源轨计数器(随时间记录累计能量的序列)是否存在、分辨率多高,都取决于设备厂商;平台通过 Android IPowerStats HAL 轮询数据。
最小采集配置使用 Perfetto 的 android.power 数据源,并在 android_power_config 中打开 collect_power_rails。同时采集 CPU frequency(CPU 频率变化)、sched(内核线程调度事件)和自定义 trace marker(跟踪标记),才能把能效提示窗口、线程运行、频率变化和电源轨能耗放到同一条时间线上。
buffers: {
size_kb: 65536
fill_policy: RING_BUFFER
}
data_sources: {
config {
name: "android.power"
android_power_config {
battery_poll_ms: 250
collect_power_rails: true
}
}
}
data_sources: {
config {
name: "linux.ftrace"
ftrace_config {
ftrace_events: "sched/sched_switch"
ftrace_events: "power/cpu_frequency"
atrace_categories: "app"
atrace_apps: "com.example.app"
}
}
}
这份配置只能保证发起采集请求,不能保证设备一定提供电源轨数据。拿到跟踪记录(trace)后,先确认电源轨轨道是否存在,再把 Trace.beginSection("pe_batch_cycle") 标记的工作窗口与 CPU 频率、线程状态和热状态对齐。只看电池百分比或单次电流值,无法排除充电状态、屏幕亮度、网络波动和后台任务的影响。
开发阶段还应执行 adb shell dumpsys performance_hint,核对 Session 的 PID(Process ID,进程 ID)、UID、TID、目标耗时、AllowedByProcState、ForcePaused、PowerEfficient 和设备能力。Perfetto 中的 ADPF Session <id> target duration、actual duration、TID 与 mode counter(模式计数轨道)用于确认提示数据已经进入客户端路径,再与调度事件、频率、超时和热状态对齐。statsd 是 Android 的系统统计服务,atom 是其中一种结构化记录类型;ADPF atom 属于系统遥测,不是普通应用的实时查询接口。
实验设计:同时看耗时和单位任务能耗
Power Efficiency Mode 应按单位任务验收:固定设备、温度起点、输入数据和工作负载,再比较耗时与能耗。
实验分成 A/B 两组:
| 维度 | A 组 | B 组 |
|---|---|---|
| ADPF Session | 固定工作线程 + 周期上报 | 固定工作线程 + 周期上报 + setPreferPowerEfficiency(true) |
| 工作负载 | 同一批任务、同一输入数据、同一批次大小 | 与 A 组一致 |
| 耗时指标 | P50 / P90 / P99 周期耗时、超过 deadline 的比例 | 与 A 组一致 |
| 能耗指标 | ΔμWs / 完成任务数,按监测项分列 | 与 A 组一致 |
| 温控指标 | 起始热状态、结束热状态、thermal throttling 次数 | 与 A 组一致 |
验收条件不能缩成一个收益数字:
- P90 / P99 周期耗时不能超过业务阈值,超 deadline 比例不能上升。
- 单位任务能耗的下降幅度要超过测量噪声;电源轨数据波动大时,延长测试窗口或增加重复次数。
- 热状态不能更早进入 thermal throttling;长时任务至少运行到温度进入稳定区间后再判断。
- 按设备型号、SoC、系统版本、刷新率、充电状态和温度起点分别统计结果,不把 Pixel 上的电源轨名称或收益外推到其他厂商设备。
如果只能拿到 PowerMonitor 空列表,实验仍可继续,但结论要缩小范围:用 Perfetto 电源轨、Android Studio Power Profiler、系统电量统计 BatteryStats、CPU 时间和任务耗时互相验证,不写 PowerMonitor 读数带来的收益。
小流量发布与指标设计
线上小流量实验不应把 PowerMonitor 当作高频采样接口。它是异步读数 API,返回累计能耗,而且设备支持度不一致。线上只把能效提示作为实验变量,采集轻量业务指标,再用实验室电源轨数据解释差异。
每个实验样本至少记录这些字段:
- 提示配置:是否开启 Power Efficiency Mode、目标耗时、Session 线程数、任务类型。
- 工作结果:完成任务数、单任务耗时、P50 / P90 / P99、取消率、失败率。
- 设备环境:机型、SoC、系统版本、刷新率、充电状态、热状态、前后台状态。
- 资源指标:CPU 时间、线程运行时间、任务排队时间、后台执行约束命中情况。
- 实验标签:实验批次、配置版本、关闭原因、需要排除的设备型号列表。
发布策略按“耗时不退化,再看能耗收益”执行。尾部耗时或失败率一旦退化,先关闭能效提示;不能为了平均能耗下降牺牲用户可感知路径。
OEM 差异与降级策略
PowerMonitor 与 Perfetto 电源轨都受设备厂商实现影响。设备可能返回空监测项列表,也可能只提供少量建模能耗消费者;同名电源轨在不同设备上也可能对应不同硬件范围。PowerMonitor 源码还说明监测项索引不保证跨重启稳定,因此不能持久化该索引。
降级策略按三档处理:
| 设备能力 | 可用验证方式 | 可得结论 |
|---|---|---|
PowerMonitor 列表完整,Perfetto 有电源轨轨道 | API 差值 + Perfetto 时间线交叉验证 | 可写单位任务能耗变化,但限定设备和场景 |
PowerMonitor 为空,Perfetto 有部分电源轨 | Perfetto 电源轨 + CPU 频率 + 热状态 + 任务耗时 | 写实验室证据,不写 API 差值结论 |
| API 与 Perfetto 都缺电源轨 | BatteryStats / Power Profiler / CPU 时间 / 业务耗时 | 只写功耗趋势和风险,不能写电源轨级结论 |
Power Efficiency Mode 也要支持按设备型号关闭。小流量实验中若发现某些型号的 P99 耗时变差、热状态更早升档或任务失败率上升,应只对这些型号关闭,不必停用所有设备的能力。
配合 Thermal API 调整长期任务
Power Efficiency Mode 和 Thermal API 处理的是同一类长期负载问题的两个阶段:前者在任务开始时表达能效偏好,后者在设备热状态变化时调整策略。PowerManager.addThermalStatusListener() 可监听热状态变化,getCurrentThermalStatus() 可读取当前状态;热管理机制详见 5.2 节与 11.2 节。
任务策略可以按热状态分层:
- 常温:按实验得到的目标耗时与批次大小执行,开启
setPreferPowerEfficiency(true)。 - 轻度升温:增大批次间隔或降低并发线程数,保留任务吞吐。
- 中度升温:暂停非必要批处理,降低后台同步频率,避免继续推高热状态。
- 严重升温:关闭非关键长时任务,只保留用户可感知路径和系统要求任务。
这些策略要满足业务 SLA(Service Level Agreement,可量化的服务质量约束)。照片备份、日志压缩、离线索引可以降低频率或暂停;实时通话、导航、录制不能只按能耗目标降级。
常见误区
误区一:setPreferPowerEfficiency(true) 等于省电收益
它只表达调度偏好。只有 PowerMonitor、Perfetto、BatteryStats 或 Power Profiler 的数据能证明收益,而且结论必须限定为“启用后,在某设备、某场景、某测试窗口内,单位任务能耗下降”。
误区二:把输入和渲染线程也标成节能优先
输入线程、主线程、RenderThread、音视频低延迟线程一般不适合默认节能优先。它们对尾部延迟更敏感,错误提示会增加用户可感知的卡顿或响应延迟。图形、游戏和相机相关周期任务如果要接入,应先按 5.4 节和这里的 Session 边界验证线程身份。
误区三:PowerMonitor 的电源轨名称能跨设备对比
POWER_MONITOR_TYPE_MEASUREMENT 的电源轨由设备厂商定义,同名不代表同一硬件范围。跨设备只能比较同一业务指标,并按同类设备分别统计;不能把电源轨绝对值放进同一份排名。
误区四:插电测试不影响结论
Perfetto 文档说明,电池计数器在 USB 插电时会反映充电电流,实验室功耗测试要隔离充电状态。电源轨计数器位于电池下游,不直接受充放电方向影响,但测试仍要记录 USB、电量、屏幕亮度和温度起点。
补充验证边界
游戏帧循环与后台计算的策略差异
游戏帧循环通常先保证帧 deadline,Power Efficiency Mode 只适合已经确认有稳定余量的子线程,例如资源准备、后台 AI、低优先级物理预计算。后台计算更关注吞吐与能耗平衡,适合使用较长目标耗时、固定处理批次和能效提示。
PowerMonitor 与 Android Studio Power Profiler 的数据含义
PowerMonitorReadings 返回每个监测项的累计 μWs;Perfetto 电源轨提供跟踪时间线;Android Studio Power Profiler 更适合交互式分析应用行为、系统事件和功耗趋势。三者可以互相验证,但采样频率、单位和归因范围不同,不能合并成一个数字。
Thermal 阈值需要设备实验
热状态进入高档位前主动降低批处理并发,通常比等系统开始 thermal throttling 后再恢复更可控。阈值和收益必须来自具体设备实验,固定温度不具备跨设备意义。
PowerMonitorReadings 与 Perfetto 电源轨的同一窗口验证
PowerMonitorReadings 和 Perfetto 电源轨可以在同一实验窗口内互相解释,但不是跨设备等价的数据源。在同一设备、工作负载和温度起点下,同时记录两次 PowerMonitorReadings 的时间戳与差值、Perfetto 电源轨差值、CPU 频率、热状态和任务计数。普通应用还要把 r1 的 20 秒缓存与随机扰动计入误差。两类曲线只在趋势上同向时,结论只能写成“同一窗口内趋势一致”,不能宣称完成了电源轨级校准。Pixel 或单一厂商设备上的结论也只适用于对应设备组。
源码追踪:系统服务与 Power HAL 的协作
前文给出了应用侧接入与验证主线;本节继续向下追踪公开 API 进入系统后的路径,用来解释提示为何可能被暂停、读数为何会命中缓存,以及不同设备为何不能承诺相同收益。ADPF 的完整效果同时取决于应用上报、系统服务和 Power HAL。AOSP android-17.0.0_r1 展示了这条路径的实现边界。
版本限定:源码锚点统一使用
android-17.0.0_r1;公开 API 只核对到 Android 17/API 37。后续主开发分支的变更不作为本文结论。
Power HAL ML_ACC Boost
源码位置:hardware/interfaces/power/aidl/android/hardware/power/Boost.aidl(android-17.0.0_r1)
ML_ACC 是 Power HAL 为机器学习加速器预留的 boost(短时性能提升请求)类型。android-17.0.0_r1 的注释把它和后续几种 boost 一起标记为“Android framework 当前不发送,OEM 可以选择实现”。这段摘录用于确认枚举名与版本边界:
/**
* This boost indicates that the device is interacting
* with ML accelerator.
*/
ML_ACC,
源文件没有给 ML_ACC 写显式整数。HAL 与系统代码应引用生成的 Boost.ML_ACC,不能从排列位置推导数值。应用公开 API 也不直接发送这个 boost,不能把它写成通用的应用侧 NPU(Neural Processing Unit,神经网络处理器)加速开关。
厂商可以在自己的受控路径中决定是否实现该类型以及如何映射到芯片策略,但 AOSP 枚举本身不承诺 CPU、GPU、NPU 频率或持续时间。
HintManagerService:系统层会话调度中心
源码位置:frameworks/base/services/core/java/com/android/server/power/hint/HintManagerService.java(android-17.0.0_r1)
系统通过 HintManagerService 统一管理所有 ADPF 会话。主要职责包括:
- 会话生命周期管理:维护 UID → Binder token(会话句柄)→ Session 的映射,处理会话的创建、更新和清理。
- CPU/GPU headroom 查询:headroom 表示当前还可分配的计算能力余量。Android 17 的
SystemHealthManager通过IHintManager转发到 Power HAL 的getCpuHeadroom()/getGpuHeadroom();Java API 返回 0–100 或Float.NaN,0 表示没有更多可分配资源。HAL 的CpuHeadroomResult/GpuHeadroomResult也只暴露globalHeadroom,不提供负载、温度或频率明细。 - 按版本选择能力:根据 Power HAL 版本调整可用提示和调度策略。
HintManagerService 的内部实现细节(如状态映射结构、清理间隔)会随版本变化,应以对应源码版本标签为准;引用范围不包含主开发分支特有的内部代码。
Power HAL 版本差异:
- Power HAL V4:基础性能提示会话支持。
- Power HAL V5:
createHintSessionWithConfig()、SessionTag、SessionMode.POWER_EFFICIENCY与getSessionChannel()支持。 - Power HAL V6:CPU/GPU headroom 查询,以及
GRAPHICS_PIPELINE、AUTO_CPU、AUTO_GPUSessionMode 支持。 - Power HAL V7:加入
AUDIO_PERFORMANCESessionMode;android-17.0.0_r1的冻结 AIDL 已包含 V7。
SessionTag 与 SessionMode:两个不同的 HAL 内部枚举
AOSP 中 SessionTag 和 SessionMode 是两个独立的 AIDL(Android Interface Definition Language,Android 接口定义语言)枚举,定义在不同文件中,含义也不同。
这段 SessionTag 摘录列出会话来源类别。r1 源文件没有显式整数赋值:
@VintfStability
@Backing(type="int")
enum SessionTag {
OTHER,
SURFACEFLINGER,
HWUI,
GAME,
APP,
SYSUI,
}
SessionTag 描述会话由哪类组件创建或归属哪类应用;HintManagerService 还会把普通应用会话按应用类别映射为 APP 或 GAME。@VintfStability 表示该 AIDL 接口需要维持 framework 与 vendor 分区之间的版本兼容。
这段 SessionMode 摘录列出会话要求;它与来源标签是两套不同的枚举:
@VintfStability
@Backing(type="int")
enum SessionMode {
POWER_EFFICIENCY,
GRAPHICS_PIPELINE,
AUTO_CPU,
AUTO_GPU,
AUDIO_PERFORMANCE,
}
GRAPHICS_PIPELINE 属于 SessionMode,不在 SessionTag 中。Java SDK 的 PerformanceHintManager.createHintSession(int[], long) 不接受 HAL tag 或 mode;setPreferPowerEfficiency(true) 由系统映射为能效模式。Android 16 起的 NDK ASessionCreationConfig 提供 setGraphicsPipeline()、setUseAutoTiming() 和 setPreferPowerEfficiency() 等高层开关,但应用仍不应依赖 HAL 枚举整数,也不能通过公开 NDK 接口任意选择 SessionTag 或 AUDIO_PERFORMANCE。
电源状态跟踪与统计
HintManagerService 注册了 ADPF_SYSTEM_COMPONENT_INFO、ADPF_SESSION_SNAPSHOT 和 ADPF_SUPPORT_INFO 等 statsd pull atom(由 statsd 主动拉取的结构化统计记录)。会话快照按 UID 与 SessionTag 记录最大并发会话数、最大线程数、能效会话数、目标耗时分布和图形管线会话数;支持信息还包含 Power HAL 版本以及可用的 Session 提示、模式、FMQ、CPU/GPU headroom 能力。这些是系统统计接口,不是应用的公开诊断 API。
FMQ 与系统组件开关
android-17.0.0_r1 的 HintManagerService 会读取两个系统属性,并把状态写入 ADPF_SYSTEM_COMPONENT_INFO:
debug.sf.enable_adpf_cpu_hint:SurfaceFlinger CPU hint 开关debug.hwui.use_hint_manager:HWUI hint manager 开关
Power HAL V5 开始提供 getSessionChannel(),服务端可以通过 FMQ 传递会话数据并记录是否使用。上述属性和 HAL 通道都属于系统组件与厂商适配范围,不应作为普通应用的运行时开关。
PowerStatsService 完整数据通路(系统服务 → IPowerStats HAL → statsd)
SystemHealthManager.getPowerMonitorReadings() 最终进入 IPowerStatsService.Stub。Binder 入口记下调用方 UID 后,把工作投递给 PowerStatsService 的 Handler(消息队列执行器),避免在 Binder 线程中直接访问 HAL。服务根据监测项类型分别调用:
IPowerStats.getEnergyConsumed():读取建模能耗消费者;IPowerStats.readEnergyMeter():读取直接测量的 ODPM 通道。
Android 17 r1 为普通读数和精细读数维护两组 PowerMonitorState。普通调用方的最大缓存年龄是 20_000 ms;持有隐藏系统权限 ACCESS_FINE_POWER_MONITORS 的调用方使用 250 ms。当所选监测项中最早的时间戳为 0,或其年龄超过对应阈值,服务才更新能耗消费者与能量测量值。调用频率高于阈值只会反复拿到缓存,不会提高底层采样频率。
读数更新后,服务在上一次原始累计值与当前原始累计值之间生成按 UID 稳定的随机返回值。下界不会低于 current - 10_000_000 μWs,也不会低于 prevEnergyUws;上界是当前原始值。因为 1 μWs = 1 μJ,该常量对应 10 J,不是 10 MJ。这段逻辑降低了公开读数的时间与数值精度,也解释了相邻窗口为何可能出现零差值或波动。
LocalService 另有 getEnergyConsumedAsync()、getStateResidencyAsync() 和 readEnergyMeterAsync() 三个系统内部入口,返回 CompletableFuture(稍后完成的异步结果)。getEnergyConsumedAsync() 发现 HAL 返回的消费者数量少于请求时,会记录严重级别日志 Slog.wtf,随后仍用已有数组完成异步结果。这个内部路径不能直接用来推断应用 getPowerMonitorReadings() 的错误语义;应用路径由 IPowerStatsService 的结果码和 OutcomeReceiver 约定决定。
StatsPullAtomCallbackImpl 根据 HAL 提供的信息注册两个 statsd 拉取记录:
ON_DEVICE_POWER_MEASUREMENT对应IPowerStats.readEnergyMeter();SUBSYSTEM_SLEEP_STATE对应IPowerStats.getStateResidency()。
回调通过 ConcurrentUtils.DIRECT_EXECUTOR 执行,再等待 Handler 侧的异步结果,超时上限为 2_000 ms。异常、超时或空结果返回 PULL_SKIP。ON_DEVICE_POWER_MEASUREMENT 只接收 durationMs == timestampMs 的样本,表示能量累计区间从开机开始;不能把这个判断缩写成“两个字段为 0”。
PowerStatsLogger 使用三个 Handler 消息分别采集直接测量值(meter)、建模值(model)和状态驻留时间(residency),并存入 /data/system/powerstats/。日志前缀是 log.powerstats.meter.0、log.powerstats.model.0 与 log.powerstats.residency.0。PowerStatsDataStorage 通过 FileRotator 每 4 小时轮转并保留 48 小时,不会固定写成六个 .pb 文件。meterCache、modelCache、residencyCache 保存的是 HAL 元信息的序列化快照(例如 Channel、EnergyConsumer、PowerEntity 的 proto bytes),用于识别元信息是否变化;元信息改变时,对应旧日志会被删除。这些缓存由 AtomicFile 更新,不能把临时文件名当作稳定存储格式。
写入前,adjustTimeSinceBootToEpoch() 使用服务启动时记录的墙钟时间基准,把 HAL 的开机时间戳换算到墙钟时间线,便于事件报告排序。累计能量仍不能跨重启直接相减;HAL 的能量和状态驻留时间都以本次开机为起点。
IPowerStats.aidl 是带 @VintfStability 的接口,定义六个方法:getPowerEntityInfo()、getStateResidency()、getEnergyConsumerInfo()、getEnergyConsumed()、getEnergyMeterInfo() 与 readEnergyMeter()。Channel 包含 id、name、subsystem;framework 只透传后两个厂商自定义字符串,不解释其含义。EnergyMeasurement 包含 id、timestampMs、durationMs、energyUWs,其中时间使用 CLOCK_BOOTTIME,能量单位是 μWs。
DeviceConfig(系统动态配置)中的 battery_stats/power_monitor_api_enabled 由监听器动态刷新。值变化时,服务清空监测项列表和两组状态缓存;关闭后返回空列表。它是系统侧控制项,不是应用可用的公开发布开关。
对应用和实验平台有四个直接影响:
- 不要假设每次
getPowerMonitorReadings()都访问 HAL;普通应用在 r1 中可能复用 20 秒内的读数。 - 必须保存每个监测项的返回时间戳。两次时间戳相同,差值就不代表业务窗口。
- μWs 与 μJ 数值相等,但 μWh 是另一种单位;换算报告时要保留原始单位。
@VintfStability约束接口兼容性,不统一厂商电源轨的覆盖范围、名称和测量质量。跨设备实验仍需先核对监测项语义。
源码锚点覆盖
PowerStatsService.java、IntervalRandomNoiseGenerator.java、StatsPullAtomCallbackImpl.java、PowerStatsLogger.java、PowerStatsDataStorage.java、IPowerStatsService.aidl、PowerMonitor.java、PowerMonitorReadings.java、IPowerStats.aidl、Channel.aidl与EnergyMeasurement.aidl,均以android-17.0.0_r1为准。
版本演进总结
| Android 版本 | 系统层能力 | 硬件协同增强 |
|---|---|---|
| Android 12 | ADPF v1 PerformanceHintManager / createHintSession() | CPU 性能提示会话的基础支持 |
| Android 14 | setThreads() 等 Session 线程管理 API | 更完整的线程集合维护 |
| Android 15 | setPreferPowerEfficiency()、PowerMonitor、Power HAL SessionTag / SessionConfig 与 getSessionChannel() | 能效偏好和监测项读数进入公开验证路径 |
| Android 16 | getCpuHeadroom() / getGpuHeadroom()、GRAPHICS_PIPELINE / AUTO_CPU / AUTO_GPU SessionMode | CPU/GPU 可用能力余量查询与图形管线自动计时模式 |
| Android 17 | AUDIO_PERFORMANCE SessionMode 在 android-17.0.0_r1 Power HAL AIDL 中可见 | 低延迟音频管线可请求稳定的最低性能;仍属于系统/HAL 范围,不是普通应用直接选择的公开枚举 |
应用与硬件的边界:
- SessionTag 和 SessionMode 是 HAL 内部概念,应用通过公开 ADPF API(
createHintSession、reportActualWorkDuration、setPreferPowerEfficiency)表达意图,不直接选择 tag/mode。 ML_ACCboost 的数值由 AIDL 编译器生成,适配代码引用枚举名而非硬编码常量。- 利用 Perfetto 验证系统收到 ADPF 提示后的调度行为,不能预设提示一定生效。
- 设备厂商可基于 Boost、SessionTag 和 SessionMode 实现芯片级优化,但不同设备的策略不能视为一致。
全文小结
ADPF Power Efficiency Mode 把长期周期任务的 deadline 余量告诉系统。setPreferPowerEfficiency(true) 表达偏好,PowerMonitorReadings 和 Perfetto 电源轨验证能耗,小流量实验检查尾部耗时和失败率。缺少稳定线程、稳定周期或能耗数据时,不能把启用该模式写成优化结论。
参考资料
- Android Developers: PerformanceHintManager.Session
- Android Developers: ADPF overview
- Android Developers: SystemHealthManager
- Android Developers: PowerMonitor
- Android Developers: PowerMonitorReadings
- Android NDK: Performance Hint Manager
- AOSP Android 17 r1: performance_hint.h
- Perfetto: Power data sources
- AOSP Android 17 r1: PerformanceHintManager.java
- AOSP Android 17 r1: HintManagerService.java
- AOSP Android 17 r1: PowerStatsService.java
- AOSP Android 17 r1: IntervalRandomNoiseGenerator.java
- AOSP Android 17 r1: PowerStatsDataStorage.java
- AOSP Android 17 r1: IPowerStats.aidl
- AOSP Android 17 r1: SessionMode.aidl