第3.2节 Android应用调用链路分析
3.2.1 Android调用链路简介
在Android应用程序中，调用链路涉及应用程序中不同组件（如Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider）之间的调用关系，以及应用程序与系统服务之间的交互。了解和分析这些调用链路对于调试、性能优化和安全性分析非常重要。以下是Android应用程序调用链路的主要组成部分及其分析方法：
1，Activity调用链
Activity是Android应用程序的基本组件之一，负责处理用户界面和用户交互。
典型的调用链包括Activity的生命周期方法（如onCreate()、onStart()、onResume()、onPause()、onStop()、onDestroy()）之间的调用。
2，Service调用链
Service是用于在后台执行长时间运行操作的组件。
典型的调用链包括Service的生命周期方法（如onCreate()、onStartCommand()、onBind()、onUnbind()、onDestroy()）之间的调用。
3，BroadcastReceiver调用链
BroadcastReceiver用于接收和处理广播消息。
典型的调用链包括onReceive()方法的调用。
4，ContentProvider调用链
ContentProvider用于在应用程序之间共享数据。
典型的调用链包括CRUD操作方法（如query()、insert()、update()、delete()）的调用。
5，系统服务调用链
Android应用程序与系统服务（如LocationManager、NotificationManager、ConnectivityManager等）之间的调用。
分析Android应用程序的调用链路
1，使用Android Studio Profiler
Android Studio提供了强大的性能分析工具，可以帮助你分析应用程序的调用链。
打开Android Studio，运行你的应用程序，然后打开Profiler工具。在Profiler中，你可以查看CPU、内存、网络等性能数据，并分析方法调用链。
2，使用日志记录
在代码中添加日志记录，输出调用链信息。使用Log.d()、Log.i()、Log.w()、Log.e()等方法记录关键方法的调用。通过查看日志，可以了解应用程序的调用链。
3，使用Traceview
Traceview是Android SDK提供的一个工具，用于分析应用程序的性能。在代码中使用Debug.startMethodTracing()Debug.stopMethodTracing()方法生成trace文件。使用Traceview工具打开trace文件，查看方法调用链和性能数据。
4，使用第三方工具
- LeakCanary：用于检测内存泄漏，帮助分析调用链。
- Stetho：Facebook提供的调试工具，可以查看应用程序的数据库、网络请求等信息。
- Hugo：用于在方法调用时自动记录日志，帮助分析调用链。
3.2.2 Android App静态调用链路
第一节介绍了很多Android App的调用链路以及相关的分析方法，可以帮助程序员分析问题，定位Bug。作为测试同学，我们更加关注的时，开发修改的某些代码，添加了某些类或是函数，影响到什么功能？以方便界定测试范围，组织测试用例集进行测试。为了达到这个目的，主要关注App的两个调用链路，一个是静态调用链路，通过分析代码，解析出代码间的调用关系。另一个是动态调用链路，通过执行测试用例，记录用例的执行路径，分析相应的调用链路。
本节先介绍静态调用链路，Android App的静态调用链路借助于一个开源的工具java-callgraph2： https://github.com/Adrninistrator/java-callgraph2来进行分析。
1，java-callgrap2的使用
java-callgraph2项目用于对Java代码（编译后的class、jar、war文件）进行静态分析的开源工具。它能够帮助开发者直观地理解程序内部的调用逻辑，从而更好地进行代码审查、性能优化和重构。该工具支持按类、包或整个项目生成调用图，具有简单高效、灵活性和跨平台等特点。
（1）下载与安装
克隆项目仓库：
git clone https://github.com/Adrninistrator/java-callgraph2.git进入项目目录：
cd java-callgraph2构建项目（使用 Maven）：
mvn clean install （2）生成调用图
假设你有一个 Java 项目 my-java-project，你可以使用以下命令生成调用图：
java -jar target/java-callgraph2.jar -source my-java-project -output callgraph.dot生成的 callgraph.dot 文件可以使用 Graphviz 工具进行可视化：
dot -Tpng callgraph.dot -o callgraph.png如：
2，Android App调用链路分析
App调用链路分析可以使用java-graph2对项目文件进行直接分析，这是项目的源码文件，可能存在打包过程中动态生成的类的调用关系无法分析出来。经过调研，发现通过对App直接反编译，再进行分析会更加全面，具体流程如下：
（1）App链路分析
- App链路分析，先从指定的地方下载到要测试的Apk文件，这个文件是要进行链路分析的，不能是其他的版本，否则可能存在代码不一致的情况。
- 将apk文件重新命名为zip文件，并进行解压或是通过解压软件，直接对apk进行解压，拿到包中的文件。不过这些文件不能直接进行分析，要通过反编译手段进行处理，dexjar:https://github.com/pxb1988/dex2jar，将文件夹里的dex文件反编译成jar文件。当然也可以通过以下命令，将apk包直接反编译成jar包：
sh d2j-dex2jar.sh -f ~/path/to/apk_to_decompile.apk如果apk文件较大，建议解压后再进行反编译。
- 通过java-callgraph2工具，将反编译后的jar包进行链路分析，将分析后的结果保存到txt文件中。
java -jar path/java-callgraph2.jar -Doutput.file=calllink.txt path/source.jar调用关系数据如下所示：
J:1 /Users/sxf/Downloads/Kim/classes-dex2jar.jar
C:K.S K.S
C:K.S java.lang.Object
M:1 K.S:<init>() (O)java.lang.Object:<init>() 0 1
C:aegon.chrome.base.ActivityState aegon.chrome.base.ActivityState
C:aegon.chrome.base.ActivityState java.lang.Object
C:aegon.chrome.base.ActivityState java.lang.annotation.Annotation
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1 java.lang.Object
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1 android.view.View
M:2 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1:<init>() (O)java.lang.Object:<init>() 0 1
M:3 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisLmr1:setAccessibilityTraversalBefore(android.view.View,int) (M)android.view.View:setAccessibilityTraversalBefore(int) 0 1
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM java.lang.Object
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils
C:aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM android.view.View
M:4 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM:<init>() (O)java.lang.Object:<init>() 0 1
M:5 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM:setStatusBarIconColor(android.view.View,boolean) (M)android.view.View:getSystemUiVisibility() 0 1
M:6 aegon.chrome.base.ApiCompatibilityUtils$ApisM:setStatusBarIconColor(android.view.View,boolean) (M)android.view.View:setSystemUiVisibility(int) 0 1- 处理app下所有的调用关系数据，将数据保存成如下数据结构：
{"class1:method1":{"methodin":[调用方函数列表],"methodout":[调用函数列表]}}}将数据序列化保存到pickle文件中，注意通过路径来区分一下app的版本号，分支信息等。
（2）查询影响范围
当对一个App创建的调用链路数据后，就可以根据提测版本，通过git diff获取修改的文件，再通过修改的行号，获取出修改的函数名参数等信息，拼接出如：包名.类名：函数名，存到相应的文件中，如diffdetail.txt中。
读取diffdetail.txt文件，按行去查询调用关系，再拿调用关系的methodin中的函数列表进行查询，直到没有调用关系，或是到页面为止， 从而形成一个调用链路，以此来评估需求改动的影响范围。或是在精准测试平台后面的功能中，会以影响范围来进行用例推荐，推荐测试同学执行相关的测试用例集，以达到对需求改动的全面覆盖。
