Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Wenn Sie die Java-/Kotlin-Methoden aufzeichnen, die während der Ausführung des Codes Ihrer App aufgerufen werden, können Sie den Callstack und die CPU-Nutzung zu einem bestimmten Zeitpunkt sehen, gefiltert nach Java-/Kotlin-Methoden. Diese Daten sind nützlich, um Codeabschnitte zu identifizieren, deren Ausführung lange dauert oder die viele Systemressourcen beanspruchen. Wenn Sie den gesamten Callstack einschließlich der nativen Callframes sehen möchten, verwenden Sie die Profiling-Aufgabe Callstack-Beispiel.
Wenn Sie Java-/Kotlin-Methoden mit dem Android Studio-Profiler aufzeichnen, können Sie den Aufzeichnungstyp auswählen:
Tracing: Instrumentiert Ihre App zur Laufzeit, um am Anfang und Ende jedes Methodenaufrufs einen Zeitstempel aufzuzeichnen. Zeitstempel werden erfasst und verglichen, um Daten zur Methodenverfolgung zu generieren, einschließlich Zeitinformationen. Sie sollten Tracing verwenden, wenn Sie wissen möchten, welche Methoden genau aufgerufen werden. Da das Tracing ein intensiver Prozess ist, sollten Sie bei Verwendung dieser Option Ihre Aufnahme auf etwa fünf Sekunden oder weniger beschränken.
Sampling (Legacy): Erfasst den Callstack Ihrer App in regelmäßigen Abständen während der Ausführung des Java- oder Kotlin-basierten Codes Ihrer App. Der Profiler vergleicht erfasste Datensätze, um Informationen zu Zeit und Ressourcennutzung für die Ausführung von Java- oder Kotlin-basiertem Code in Ihrer App abzuleiten. Sampling ist sinnvoll, wenn Sie mehr Wert auf das Timing als auf die genauen Methoden legen, die aufgerufen werden.
Übersicht über Java-/Kotlin-Methoden
Nachdem Sie den Task CPU-Hotspots suchen ausgeführt haben, stellt der Android Studio Profiler die folgenden Informationen bereit:
CPU-Auslastung: Zeigt die CPU-Auslastung Ihrer App als Prozentsatz der insgesamt verfügbaren CPU-Kapazität im Zeitverlauf an. Die CPU-Auslastung umfasst nicht nur Java-/Kotlin-Methoden, sondern auch nativen Code. Markieren Sie einen Abschnitt der Zeitachse, um die Details für diesen Zeitraum zu filtern.
Interaktionen: Hier werden Nutzerinteraktionen und App-Lebenszyklus-Ereignisse auf einer Zeitachse dargestellt.
Threads: Hier werden die Threads angezeigt, auf denen Ihre App ausgeführt wird. In den meisten Fällen sollten Sie sich zuerst auf den obersten Thread konzentrieren, der Ihre App repräsentiert.
Verwenden Sie das Flammendiagramm oder das Top-down-Diagramm, um die Methoden oder Callstacks zu ermitteln, die am meisten Zeit in Anspruch nehmen.
Alle Inhalte und Codebeispiele auf dieser Seite unterliegen den Lizenzen wie im Abschnitt Inhaltslizenz beschrieben. Java und OpenJDK sind Marken oder eingetragene Marken von Oracle und/oder seinen Tochtergesellschaften.
Zuletzt aktualisiert: 2025-07-27 (UTC).
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-27 (UTC)."],[],[],null,["# Record Java/Kotlin methods\n\nRecording the Java/Kotlin methods called during your app's code execution lets\nyou see the callstack and CPU usage at a given time, filtered to Java/Kotlin\nmethods. This data is useful for identifying sections of code that take a long\ntime or a lot of system resources to execute. If you want a full view of the\ncallstack including native call frames, use the\n[callstack sample](/studio/profile/sample-callstack)\nprofiling task.\n\nWhen you record Java/Kotlin methods using the Android Studio profiler, you can\nchoose the recording type:\n\n- Tracing: Instruments your app at runtime to record a timestamp at the\n beginning and end of each method call. Timestamps are collected and compared\n to generate method tracing data, including timing information. You should use\n tracing when you care about the exact methods being called. Because tracing is\n an intensive process, if you're using this option it's best to keep your\n recording around five seconds or less.\n\n | **Note:** The timing information from tracing might deviate from production due to the overhead introduced by the instrumentation itself.\n- Sampling (legacy): Captures your app's call stack at frequent intervals during\n your app's Java- or Kotlin-based code execution. The profiler compares sets of\n captured data to derive timing and resource usage information about your app's\n Java- or Kotlin-based code execution. You should use sampling if you care more\n about timing than the exact methods being called.\n\n| **Note:** If you're interested in tracing methods with lifecycles so short that they're likely to begin and end in between a sampling interval, and thus get missed by the profiler, you should try tracing instead.\n\nJava/Kotlin methods overview\n----------------------------\n\nAfter you [run the **Find CPU Hotspots** task](/studio/profile#start-profiling)\nthe Android Studio Profiler provides the following information:\n\n- **CPU Usage**: Shows CPU usage of your app as a percentage of total available CPU capacity by time. Note that the CPU usage includes not only Java/Kotlin methods but also native code. Highlight a section of the timeline to filter to the details for that time period.\n- **Interactions**: Shows user interaction and app lifecycle events along a timeline.\n- **Threads**: Shows the threads that your app runs on. In most cases, you'll want to first focus on the topmost thread that represents your app.\n\nTo identify the methods or call stacks that take the most time, use the\n[flame chart](/studio/profile/chart-glossary/flame-chart) or\n[top down](/studio/profile/chart-glossary/top-bottom-charts) chart."]]
