Temel Profiller etkinleştirildiğinde bir uygulamanın nasıl performans gösterdiğini test etmek için Jetpack Macrobenchmark'ı kullanmanızı ve ardından sonuçları, Temel Profilleri devre dışı bırakılmış bir karşılaştırmayla karşılaştırmanızı öneririz. Bu yaklaşımla, üretilen karelerin aksamaya neden olup olmadığını görmek için uygulama başlatma süresini (hem ilk hem de tam görüntülemeye kadar) veya çalışma zamanı oluşturma performansını ölçebilirsiniz.
Macrobenchmarks, CompilationMode
API'yi kullanarak ölçüm öncesi derlemeyi kontrol etmenizi sağlar. Performansı farklı derleme durumlarıyla karşılaştırmak için farklı CompilationMode
değerleri kullanın. Aşağıdaki kod snippet'i, Referans Profillerin avantajını ölçmek için CompilationMode
parametresinin nasıl kullanılacağını göstermektedir:
@RunWith(AndroidJUnit4ClassRunner::class) class ColdStartupBenchmark { @get:Rule val benchmarkRule = MacrobenchmarkRule() // No ahead-of-time (AOT) compilation at all. Represents performance of a // fresh install on a user's device if you don't enable Baseline Profiles— // generally the worst case performance. @Test fun startupNoCompilation() = startup(CompilationMode.None()) // Partial pre-compilation with Baseline Profiles. Represents performance of // a fresh install on a user's device. @Test fun startupPartialWithBaselineProfiles() = startup(CompilationMode.Partial(baselineProfileMode = BaselineProfileMode.Require)) // Partial pre-compilation with some just-in-time (JIT) compilation. // Represents performance after some app usage. @Test fun startupPartialCompilation() = startup( CompilationMode.Partial( baselineProfileMode = BaselineProfileMode.Disable, warmupIteration = 3 ) ) // Full pre-compilation. Generally not representative of real user // experience, but can yield more stable performance metrics by removing // noise from JIT compilation within benchmark runs. @Test fun startupFullCompilation() = startup(CompilationMode.Full()) private fun startup(compilationMode: CompilationMode) = benchmarkRule.measureRepeated( packageName = "com.example.macrobenchmark.target", metrics = listOf(StartupTimingMetric()), compilationMode = compilationMode, iterations = 10, startupMode = StartupMode.COLD, setupBlock = { pressHome() } ) { // Waits for the first rendered frame, which represents time to initial display. startActivityAndWait() // Waits for content to be visible, which represents time to fully drawn. device.wait(Until.hasObject(By.res("my-content")), 5_000) } }
Aşağıdaki ekran görüntüsünde, Google Pixel 7'de çalıştırılan Now in Android sample uygulamasının sonuçlarını doğrudan Android Studio'da görebilirsiniz. Sonuçlar, Temel Profiller kullanıldığında (229,0 ms) uygulama başlatmanın, derleme olmayan durumlarda (324,8 ms) daha hızlı olduğunu gösteriyor.
Yukarıdaki örnekte StartupTimingMetric
ile yakalanan uygulama başlatma sonuçları gösterilmektedir. Ancak FrameTimingMetric
gibi dikkate değer başka önemli metrikler de vardır. Tüm metrik türleri hakkında daha fazla bilgi için Macrobenchmark metriklerini yakalama bölümüne bakın.
Tam gösterime kalan süre
Önceki örnekte ilk ekran görüntülenene kadar geçen süre (TTID), uygulamanın ilk karesini oluşturmak için harcadığı süredir. Ancak bu, mutlaka kullanıcının uygulamanızla etkileşime geçmeye başlaması için geçen süreyi yansıtmaz. Tam gösterime kadar geçen süre (TTFD) metriği, tamamen kullanılabilir bir uygulama durumuna sahip olmak için gereken kod yollarının ölçülmesi ve optimize edilmesi açısından daha yararlıdır.
Hem TTID hem de TTFD önemli olduğundan optimizasyon yapmanızı öneririz. Düşük bir TTID, kullanıcının uygulamanın gerçekten başlatılmakta olduğunu görmesine yardımcı olur. TTFD'yi kısa tutmak, kullanıcının uygulamayla hızlı bir şekilde etkileşimde bulunabilmesini sağlamak açısından önemlidir.
Uygulamanın kullanıcı arayüzü tamamen çizildiğinde raporlama stratejileri için Başlangıç zamanlaması doğruluğunu iyileştirme konusuna bakın.
Sizin için önerilenler
- Not: JavaScript kapalıyken bağlantı metni gösterilir
- [Macrobenchmark yazın][11]
- [Macrobenchmark metriklerini yakalama][12]
- [Uygulama başlatma analizi ve optimizasyonu {:#app-startup-analysis-Optimized}][13]