面试题：自定义Kotlin性能监控与诊断工具组件

Question

请设计并简述如何自定义一个Kotlin性能监控工具的关键组件，该组件用于监控特定函数的执行时间、资源消耗等，并能够在不影响原业务逻辑的前提下将监控数据实时上报到指定服务器。需要说明涉及到的Kotlin技术点、设计模式及数据传输方式。

Answer 1

Kotlin技术点

1. 高阶函数：利用高阶函数实现对特定函数的拦截和包裹，在原函数执行前后记录时间戳来计算执行时间。例如：

fun monitorFunction(func: () -> Unit): () -> Unit {
    return {
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        func()
        val endTime = System.currentTimeMillis()
        println("执行时间: ${endTime - startTime} ms")
    }
}

2. 注解：定义自定义注解来标记需要监控的函数，使得代码更清晰且可配置。比如：

@Retention(AnnotationRetention.RUNTIME)
annotation class Monitor

然后在需要监控的函数上使用该注解：

@Monitor
fun targetFunction() {
    // 业务逻辑
}

3. 反射：结合注解使用反射机制，在运行时获取标记了注解的函数，并对其进行监控处理。

val methods = targetClass.methods.filter { it.isAnnotationPresent(Monitor::class.java) }
methods.forEach { method ->
    val monitoredMethod = monitorFunction { method.invoke(targetObject) }
    monitoredMethod()
}

4. 协程：用于处理异步操作，如数据上报，避免阻塞主线程。例如使用GlobalScope.launch来启动一个异步任务进行数据上报：

GlobalScope.launch {
    val data = generateMonitorData()
    sendDataToServer(data)
}

设计模式

1. 代理模式：通过代理对象来代理目标函数的执行，在代理对象中添加监控逻辑。在Kotlin中可以通过动态代理实现，比如利用InvocationHandler和Proxy类（Java相关，Kotlin可兼容使用）。通过代理模式，可以在不修改目标函数代码的前提下添加监控功能。
2. 单例模式：用于管理监控工具的全局状态和配置，确保在整个应用程序中有且仅有一个监控工具实例。例如：

object PerformanceMonitor {
    // 监控相关的配置和方法
}

数据传输方式

1. HTTP：使用OkHttp库构建HTTP请求，将监控数据以JSON格式发送到指定服务器。示例代码如下：

val client = OkHttpClient()
val json = JSONObject()
json.put("executionTime", executionTime)
json.put("resourceConsumption", resourceConsumption)
val body = RequestBody.create(MediaType.parse("application/json"), json.toString())
val request = Request.Builder()
   .url(serverUrl)
   .post(body)
   .build()
client.newCall(request).execute()

2. WebSocket：如果需要实时、双向的数据传输，可以使用Tyrus等WebSocket库。建立WebSocket连接后，将监控数据以文本或二进制格式发送出去，并且可以接收服务器的反馈信息，实现更实时的监控交互。

关键组件简述

1. 监控拦截器：基于高阶函数和注解，负责拦截标记了监控注解的函数，记录执行时间、资源消耗等数据。它是监控功能的核心入口，通过代理模式实现对原函数的透明监控。
2. 数据收集器：负责整合从各个拦截点收集到的监控数据，可能包括不同函数的执行时间、内存使用情况等，将这些数据整理成统一的格式，便于后续上报。
3. 数据上报器：利用协程实现异步数据上报，通过HTTP或WebSocket等方式将收集到的监控数据发送到指定服务器。它确保在不影响原业务逻辑的前提下，高效地将数据传输到服务器端进行进一步分析和处理。