分析應用程式效能

當應用程式回應速度慢、畫面顯示斷斷續續的、系統凍結或太耗電，都算是效能欠佳。修正效能問題，這些問題牽涉到辨識出應用程式低效率使用 CPU、記憶體、圖片、網路或裝置電池等資源的情況。

如要找到並修正這些問題，請使用接下來本主題要討論的分析和基準化工具及技術。想瞭解評估效能的方式，以及運用這些技術來解決特定問題的案例，請參考效能評估。

Android Studio 提供的數種分析工具，可協助您找到並視覺化呈現潛在問題：

• CPU 分析器可協助追蹤執行階段的效能問題。
• 記憶體分析器可協助追蹤記憶體的空間配置。
• 網路分析儀會監控網路流量的使用狀況。
• 電力分析儀會追蹤用電量，可能會造成一定程度的耗電。

想進一步瞭解這些工具，請參考 Android Studio Profilers 頁面。

應用程式可以利用 Jetpack Benchmark 程式庫來評估許多重要作業：

• Macrobenchmark：評估重要效能的使用案例，包括程式啟動及UI 動畫或畫面滾動等動作觸發的重繪動作。
• Microbenchmark：評估特定函式的 CPU 消耗。

想進一步瞭解這些程式庫，請參考應用程式基準化頁面。

可分析的應用程式

Profileable 是 Android Q 版本導入的資訊清單設定。這項功能可用來決定，裝置使用者是否能透過 Android Studio、Simpleperf，和 Perfetto 等工具來分析這個應用程式。

在 profileable 之前，大多數開發人員都只能分析 Android 系統中可進行偵錯的應用程式，因此造成大量的潛在效能耗損。這些效能折損可能會導致分析結果失效，尤其是與計算時間有關時。表 1 總結了可進行偵錯和可進行分析應用程式間的差異。

表 1.可偵錯和可剖析應用程式之間主要差異的摘要。

功能	可偵錯	可分析
記憶體分析器	已滿	是 預設檢視 內存記憶體分析器 否： 事件時間軸 傾印堆積區塊 錄製即時記憶體配置
CPU 分析器	已滿	是 預設檢視 UI 啟動的錄製 否： 事件時間軸 API 啟動的錄製
網路分析器	是	否
電力分析儀	是	否
事件監測儀	是	否

我們推出了 Profileable，讓開發人員能自行設定向分析工具公開應用程式的資訊，同時產生較低的效能損耗。可分析的 APK 本質上即為在發布 APK 的資訊清單檔中加入一行 <profileable android:shell="true"/>。

為建構可進行分析的應用程式，您需要先建構發布應用程式，接著更新資訊清單檔，將發布應用程式轉換為可進行分析應用程式。

建構發布應用程式

如要建構發布應用程式以便進行分析，請按照下列步驟操作：

1. 將下列程式碼新增至應用程式的 build.gradle 檔案中，以偵錯金鑰簽署應用程式。如果您已有運作中的發布建構變數，可直接跳到下一個步驟。

           buildTypes {
             release {
               signingConfig signingConfigs.debug
             }
           }
         

2. 在 Android Studio 中，選取「建構」>「Select Build Variant」(選擇建構變數)，然後選擇變數。

從發布變更為可設定

1. 開啟 AndroidManifest.xml 檔案並新增下列指令，將上述的發布應用程式轉換為可分析的應用程式。細節請參考建構發布應用程式。

   <profileable android:shell="true"/>

2. 視 SDK 版本而定，您可能會需要在應用程式的 build.gradle 檔案中新增下列幾行指令。

         aaptOptions {
           additionalParameters =["--warn-manifest-validation"]
         }
       

分析一可分析應用程式

如要分析一可分析應用程式，請按照下列步驟操作：

1. 在開發模擬器或裝置啟動應用程式。

2. 在 Android Studio 中，依序選取「檢視」>「Tool Windows」(工具視窗) >「分析器」，來啟動分析器。

3. 應用程式啟動後，請按一下分析器中的 按鈕，以查看下拉式選單。選擇您的裝置，然後選取「其他可分析程序」下方的應用程式登錄。

   

4. 分析器應附加至應用程式。僅 CPU 和 記憶體分析器能使用，其中記憶體分析器可使用的空間有限。

   
   
   

注意：分析應用程式時，建議停用即時執行。因為使用「即時執行」時，效能會受到些微影響，而更新方法時所受影響會再略大一些。這些效能負面影響可能會干擾效能分析工具產出的資訊。此外，使用這項功能時產生的虛設常式方法可能會使堆疊追蹤變得複雜。