前言：
Android性能工具离不开的就是systrace，还有traceview，那么在系统的性能优化中，还有哪些工具比较好而且易于使用呢？今天我们就来聊一下aosp的simple-perf工具。
原理：
现代CPU中有一个硬件组件，称为性能监控单元(PMU),PMU具有一些硬件技术器，技术一些诸如经理了多少次cpu周期，执行了多少条指令，或者发生了多少次缓存未命中的情况。linux内核将这些硬件计数器包装到硬件perf时间中，此外，linux内核还提供了独立于硬件的软件时间和跟踪点时间，linux内核通过perf_event_open系统调用将这些都暴露给了用户控件，这正是simpleperf所使用的机制。
简介：
simple-perf由两部分组成，一部分是可执行程序，而另外一部分就是python脚本。可执行程序是用来记录信息用的，而脚本文件呢，则是有3个功能：1.调用执行文件。2.上传结果。3.解析结果。
代码结构：
simpleperf是在ndk的发行版中，或者在AOSP的system/extrassimpleperf中。 可执行文件存放位置：在/system/extras/simpleperf/scripts/bin/
bin
|-android
|-arm
|-simpleperf
|-arm64
|-simpleperf
|-x86
|-simpleperf
|-x86-64
|-simpleperf
|-darwin
|-linux
|-windows
脚本的一些功能：
具体可以查看文档。
app_profiler.py: record profiling data for Android applications and native executables.
run_simpleperf_without_usb_connection.py： records profiling data while the USB cable isn’t connected. Below is an example.
binary_cache_builder.py：
run_simpleperf_on_device.py：This script pushes the simpleperf executable on the device, and run a simpleperf command on the device. It is more convenient than running adb commands manually.
report_html.py： generates report.html based on the profiling data.
pprof_proto_generator.py：It converts a profiling data file into pprof.proto, a format used by pprof.
report_sample.py： It converts a profiling data file into a format used by FlameGraph.
simpleperf_report_lib.py： Python library used to parse profiling data files generated by the record command.