Baseline-Profile – Übersicht

Baseline-Profile verbessern die Ausführungsgeschwindigkeit von Code ab dem ersten Start um etwa 30 %, da die Schritte zur Interpretation und Just-in-time (JIT)-Kompilierung für die enthaltenen Codepfade vermieden werden.

Wenn ein Baseline-Profil in einer App oder Bibliothek enthalten ist, kann Android Runtime (ART) bestimmte Codepfade durch Ahead-of-Time (AOT)-Kompilierung optimieren. So wird die Leistung für jeden neuen Nutzer und bei jedem App-Update verbessert. Mit dieser profilgestützten Optimierung (Profile Guided Optimization, PGO) können Apps ab dem ersten Start optimiert werden, die Interaktionsverzögerung kann reduziert und die allgemeine Laufzeitleistung für Nutzer verbessert werden.

Diese Leistungsverbesserungen führen direkt zu besseren Geschäftsmesswerten wie Nutzerbindung, Transaktionen und Bewertungen. Weitere Informationen dazu, wie sich die Leistung auf Geschäftsmesswerte auswirkt, finden Sie in den Berichten auf Josh, Lyft, TikTok und Zomato.

Vorteile von Baseline-Profilen

Mit Baseline-Profilen kann Code für wichtige Nutzerinteraktionen wie App-Start, Navigation zwischen Bildschirmen oder Scrollen durch Inhalte vorkompiliert werden, sodass diese Interaktionen ab der ersten Ausführung reibungsloser ablaufen. Durch die Erhöhung der Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit einer App können Baseline-Profile zu mehr aktiven Nutzern pro Tag und einer höheren durchschnittlichen Rückkehrrate führen.

Baseline-Profile helfen, die Optimierung über den App-Start hinaus zu lenken, indem sie gängige Nutzerinteraktionen bereitstellen, die die App-Laufzeit ab dem ersten Start verbessern. Die geführte AOT Kompilierung ist nicht von Nutzergeräten abhängig und kann einmal pro Release auf einem Entwicklungscomputer anstelle eines Mobilgeräts durchgeführt werden. Wenn Releases mit einem Baseline-Profil ausgeliefert werden, sind App-Optimierungen viel schneller verfügbar als bei der Verwendung von Cloud-Profilen allein.

Wenn kein Baseline-Profil verwendet wird, wird der gesamte App-Code entweder nach der Interpretation im Arbeitsspeicher JIT-kompiliert oder im Hintergrund in eine odex Datei geschrieben, wenn das Gerät im Leerlauf ist. Nach der Installation oder Aktualisierung einer App ist die Nutzererfahrung ab der ersten Ausführung suboptimal, bis neue Codepfade optimiert sind. Viele Apps verzeichnen nach der Optimierung eine Leistungssteigerung von etwa 30 %.

Start-up-Profile

Startprofile ähneln Baseline-Profilen, werden aber zur Kompilierzeit verwendet, um das DEX-Layout für schnellere Startzeiten zu optimieren, und nicht zur Optimierung auf dem Gerät. Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen Startprofilen und Baseline-Profilen finden Sie unter Baseline-Profile und Startprofile vergleichen. Weitere Informationen zur DEX-Layoutoptimierung finden Sie unter DEX-Layoutoptimierungen und Startprofile.

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Informationen zum Optimieren der Leistung in Ihrer vorhandenen App finden Sie unter Baseline Profile erstellen.

Profilgenerierung im Vergleich zu Release-Builds

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen den Build-Konfigurationen zu verstehen, die beim Generieren von Basisprofil- und Startprofildateien (z. B. baseline-prof.txt und startup-prof.txt) erforderlich sind, und den Build-Konfigurationen, die beim Erstellen des endgültigen Release-APK erforderlich sind, das diese Profile verwendet.

Beim Generieren von Profildateien (z. B. benchmark):

Wenn Sie ein Baseline-Profil mit einem Test erfassen, darf Ihre App nicht verschleiert sein. Damit die generierten Profilregeln genau mit den Methodensignaturen Ihres Codes übereinstimmen, müssen Sie die Verschleierung und Optimierung (R8) für die Build-Variante deaktivieren, die für die Profilgenerierung verwendet wird. Diese Variante muss sich von Ihrer Release-Build-Variante unterscheiden, bei der Verschleierung und Optimierung aktiviert sind. Dazu legen Sie isMinifyEnabled = false für die Build-Variante zur Profilgenerierung fest. Wenn Sie das Baseline-Profil-Gradle-Plug-in nicht verwenden, sollten Sie auch darauf achten, dass -dontobfuscate und -dontoptimize angewendet werden. Das Baseline-Profil-Gradle-Plug-in übernimmt diese Konfiguration automatisch für Sie.

Sie können prüfen, ob Ihre App während der Profilerstellung verschleiert wurde, indem Sie die generierte Textprofildatei (z. B. baseline-prof.txt) öffnen und prüfen, ob die Klassen- und Methodennamen nicht verschleiert sind.

Beim Erstellen des endgültigen Release-APK:

Wenn Sie Ihre Release-App erstellen, sollte sie verschleiert werden. Für Ihren Release-Build muss isMinifyEnabled = true festgelegt sein, damit Sie von Verschleierung, Minimierung und Optimierung profitieren können. R8 schreibt die Regeln aus Ihren nicht verschleierten Profildateien automatisch um, damit sie mit dem verschleierten und optimierten Code in Ihrem Release-APK übereinstimmen. Der Build nutzt die nicht verschleierte Textdatei, indem die Regeln korrekt transformiert werden.

Damit die DEX-Layoutoptimierung (durch Startprofile) funktioniert, muss Ihre Release-App verschleiert sein und R8 mit allen aktivierten Optimierungen verwenden.

Erweiterte Workflows (ohne Gradle):

Wenn Sie einen erweiterten, nicht auf Gradle basierenden Workflow (z. B. Bazel, Buck oder benutzerdefinierte CI-Automatisierungspipelines) verwenden, um Ihre Profile zu generieren, müssen Sie trotzdem dieselben Prinzipien befolgen. Ihre Anwendung darf beim Erfassen des Profils nicht verschleiert oder optimiert sein. Wenn Sie jedoch Ihre Release-App erstellen, müssen Sie sie verschleiern. R8 verarbeitet die Datei mit den nicht verschleierten Textregeln und wandelt die Regeln korrekt um, damit sie auf die verschleierte Release-App angewendet werden können.

Empfohlene stabile Mindestversionen

Die Abhängigkeitskette bietet stabile und Entwicklungs-Release-Versionen. Verwenden Sie zum Generieren und Installieren eines Baseline-Profils die folgenden unterstützten Versionen oder höher des Android-Gradle-Plug-ins, der Macrobenchmark-Bibliothek und des Profilinstallationsprogramms. Diese Abhängigkeiten sind zu unterschiedlichen Zeiten erforderlich und arbeiten als Toolkette zusammen, um ein optimales Baseline-Profil zu ermöglichen.

• Android-Gradle-Plug-in: com.android.tools.build:8.0.0
• Macrobenchmark-Bibliothek: androidx.benchmark:benchmark-macro-junit4:1.5.0
• Profilinstallationsprogramm: androidx.profileinstaller:profileinstaller:1.4.1

Wir empfehlen, die aktuelle Version von AGP zu verwenden, um Baseline-Profile zu erstellen und zu verwalten. Hier sind die wichtigsten Funktionen der verschiedenen Versionen des Android-Gradle-Plug-ins:

Einstellungen für variantenabhängige Profilquellen

Wenn Sie die Android-Gradle-Plug-in-Version (AGP) 8.0 für Anwendungen und die AGP-Version 8.3 für Bibliotheken verwenden, können Sie Baseline-Profilregeln in einem dedizierten Source-Set-Verzeichnis ablegen. So sind Sie nicht mehr an einen einzelnen, festen Pfad (z. B. src/main/baseline-prof.txt) gebunden und können mehrere Dateien verwenden.

Dies ermöglicht eine robuste Unterstützung von Varianten, sodass Sie unterschiedliche Baseline-Profile für bestimmte Build-Varianten und ‑Typen definieren können (z. B. mit Verzeichnissen wie src/variant/baselineProfiles/). So wird sichergestellt, dass die Regeln zur Leistungsoptimierung genau auf jede einzelne Binärdatei der Anwendung oder Bibliothek angewendet werden.

Beispiel für die Profilerstellung

Das folgende Beispiel zeigt eine Klasse zum Erstellen eines Baseline-Profils für den App-Start sowie mehrere Navigations- und Scrollereignisse mit der empfohlenen Macrobenchmark-Bibliothek:

class BaselineProfileGenerator {
    @get:Rule
    val baselineProfileRule = BaselineProfileRule()

    @Test
    fun appStartupAndUserJourneys() {
        baselineProfileRule.collect(packageName = PACKAGE_NAME) {
            uiAutomator {
                // App startup journey.
                startApp(PACKAGE_NAME)

                // Find and click elements using the new DSL
                onElement { textAsString() == "COMPOSE LAZYLIST" }.click()
                onElement { viewIdResourceName == "myLazyColumn" }.also {
                    it.fling(Direction.DOWN)
                    it.fling(Direction.UP)
                }
                pressBack()
            }
        }
    }
}

Weitere Informationen zur Verwendung der UI Automator-Bibliothek zum Automatisieren von Nutzerpfaden finden Sie unter Automatisierte Tests mit UI Automator schreiben.

Sie können diesen Code im vollständigen Kontext und mit weiteren Details in unseren Leistungsbeispielen auf GitHub sehen.

Inhalte

Wenn Sie Baseline-Profile in einer App verwenden, können Sie App-Startcode und gängige Nutzerinteraktionen wie die Navigation zwischen Bildschirmen oder das Scrollen einbeziehen. Sie können auch ganze Abläufe wie Registrierung, Anmeldung oder Zahlung erfassen. Alle User Journeys, die Sie als kritisch betrachten, können von Baseline-Profilen profitieren, da ihre Laufzeitleistung verbessert wird.

Wenn Sie mit verschiedenen Ansätzen zur Leistungsverbesserung experimentieren, sollten Sie Baseline-Profile für beide Testverzweigungen einbeziehen. So können Sie Ihre Ergebnisse leichter interpretieren, da alle Nutzer einheitlich kompilierten Code ausführen.

Bibliotheken können eigene Baseline-Profile bereitstellen und mit Releases ausliefern, um die App-Leistung zu verbessern. Ein Beispiel finden Sie im Abschnitt Baseline-Profil verwenden unter Jetpack Compose-Leistung.

Funktionsweise von Baseline-Profilen

Beim Entwickeln Ihrer App oder Bibliothek sollten Sie Baseline-Profile definieren, die gängige Nutzerinteraktionen abdecken, bei denen Renderingzeit oder Latenz wichtig sind. So funktionieren sie:

1. Für Ihre App werden menschenlesbare Profilregeln generiert und in der App in binäre Form kompiliert. Sie finden sie unter assets/dexopt/baseline.prof. Anschließend können Sie das Android App Bundle (AAB) wie gewohnt in Google Play hochladen.

2. Google Play verarbeitet das Profil und liefert es zusammen mit dem APK direkt an die Nutzer. Während der Installation führt ART eine AOT-Kompilierung der Methoden in dem Profil durch, wodurch diese Methoden schneller ausgeführt werden. Wenn das Profil Methoden enthält, die beim App-Start oder beim Frame-Rendering verwendet werden, können Nutzer schnellere Startzeiten und weniger Verzögerungen feststellen.

3. Dieser Ablauf arbeitet mit der Cloud-Profil-Aggregation zusammen, um die Leistung basierend auf der tatsächlichen Nutzung der App im Laufe der Zeit zu optimieren.

Baseline-Profile und Startprofile im Vergleich

Sie verwenden das Baseline-Profil-Gradle-Plug-in, um Profildateien zu definieren und zu erstellen. Dieses Plug-in wird in den Build-Prozess eingebunden und das AGP kompiliert diese menschenlesbaren Profilregeln in ein Binärformat, das als baseline.prof im APK oder AAB verpackt wird.ART kann dieses Format effektiv für die Kompilierung auf dem Gerät verwenden, sofern es kleiner als 1,5 MB ist.

Diese Profildateien heißen in der Regel startup-prof.txt und baseline-prof.txt. Auch wenn die Inhalte manchmal ähnlich erscheinen, insbesondere wenn Sie sich hauptsächlich auf den Start konzentrieren, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und beeinflussen die Leistung in verschiedenen Phasen:

Baseline-Profil

Die Baseline-Profildatei enthält einen umfassenden Satz von Regeln, die von der Android Runtime (ART) verwendet werden, um häufig verwendete Codepfade vorzukompilieren. Dadurch wird die App-Leistung nicht nur beim Start optimiert.

Die Baseline-Profildatei ist im Allgemeinen eine Obermenge der Regeln, die in Ihrem Startprofil enthalten sind. Diese Datei enthält alle Regeln, die für die Optimierung des App-Starts erforderlich sind (generiert über die Gradle-Aufgabe baselineProfile), sowie zusätzliche Profile für andere Critical User Journeys. Zum Beispiel Scrollen und Navigieren auf verschiedenen Bildschirmen.

Diese zusätzlichen Regeln, die nicht beim Start gelten, werden unabhängig vom Wert des Konfigurationsfelds includeInStartupProfile generiert.

Start-up-Profil

Die Startprofildatei enthält Regeln, die speziell für den Startpfad Ihrer App optimiert sind. Während der Kompilierung konvertiert D8 den Java-Bytecode in das DEX-Format. R8 verwendet diese Datei dann, um das Layout Ihrer DEX-Dateien zu beeinflussen. Dabei wird dafür gesorgt, dass wichtiger Startcode in der primären DEX-Datei platziert wird, um die Ausführung zu beschleunigen. Im Allgemeinen sollten Sie includeInStartupProfile nur für Testszenarien auf true setzen, die für die Erstanzeige der App unerlässlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter Startprofile erstellen.

Cloud-Profile

Cloud-Profile bieten zusammen mit Baseline Profilen eine zusätzliche Form der profilgestützten Optimierung (Profile Guided Optimization, PGO). Sie werden von Google Play Store aggregiert und für die Kompilierung zur Installationszeit verteilt.

Cloud-Profile basieren auf realen Nutzerinteraktionen mit der App. Es dauert jedoch mehrere Stunden bis Tage, bis sie nach einem Update verteilt werden, was ihre Verfügbarkeit einschränkt. Bis die Profile vollständig verteilt sind, ist die App-Leistung für Nutzer neuer oder aktualisierter Apps suboptimal. Außerdem werden Cloud Profile nur auf Android-Geräten mit Android 9 (API-Level 28) oder höher unterstützt und skalieren nur gut für Apps mit einer ausreichend großen Nutzerbasis.

Kompilierungsverhalten bei verschiedenen Android-Versionen

Android-Plattformversionen verwenden unterschiedliche Ansätze zur App-Kompilierung, die jeweils mit einem entsprechenden Leistungs-Trade-off verbunden sind. Baseline-Profile verbessern die bisherigen Kompilierungsmethoden, da sie ein Profil für alle Installationen bereitstellen.

Bekannte Probleme

Im Folgenden finden Sie mögliche Probleme und Lösungen oder Probleme, für die derzeit Problemumgehungen entwickelt werden:

• Die Generierung von Baseline-Profilen kann aufgrund von Berechtigungseinstellungen auf einigen Geräten, einschließlich OnePlus-Geräten, fehlschlagen. Um dieses Problem zu umgehen, deaktivieren Sie die Option Berechtigungsüberwachung deaktivieren in den Einstellungen der Entwickleroptionen.

• Um Baseline-Profile für Bibliotheken erfolgreich bereitzustellen, verwenden Sie mindestens das Baseline-Profil-Gradle-Plug-in 1.2.3 oder das Android-Gradle-Plug-in 8.3 (Problem #313992099).

• Wenn Sie Baseline-Profile mit dem Befehl ./gradlew app:generateBaselineProfile generieren, werden auch die Benchmarks im Testmodul ausgeführt und die Ergebnisse verworfen. In diesem Fall können Sie nur die Baseline-Profile generieren, indem Sie den Befehl mit -P android.testInstrumentationRunnerArguments.androidx.benchmark.enabledRules=BaselineProfile ausführen. Dieses Problem wurde im Android-Gradle-Plug-in 8.2 behoben.

• Der Befehl zum Generieren von Baseline-Profilen für alle Build-Typen – ./gradlew app:generateBaselineProfile – generiert nur Baseline-Profile für den Release-Build-Typ. Dieses Problem wurde im Android-Gradle-Plug-in 8.1 behoben.

• Nicht über den Google Play Store vertriebene Apps unterstützen möglicherweise nicht die Verwendung von Baseline-Profilen bei der Installation. Nutzer von Apps, die über diese Kanäle installiert wurden, sehen die Vorteile erst, wenn die Hintergrund-Dexoptimierung ausgeführt wird, was wahrscheinlich über Nacht geschieht.

• Die interne App-Freigabe im Play Store unterstützt keine Baseline-Profile, der interne Testtrack jedoch schon.

• Akkuoptimierungen auf einigen Geräten, z. B. Huawei-Geräten, können die Profilinstallation beeinträchtigen. Deaktivieren Sie alle Akkuoptimierungen auf Ihren Benchmark-Geräten, damit Ihre Profile effektiv installiert werden.

Zusätzliche Ressourcen

• DEX-Layoutoptimierungen und Startprofile
• App-Leistung mit Baseline-Profilen verbessern