סקירה כללית של פרופילים בסיסיים

פרופילי Baseline משפרים את מהירות הביצוע של הקוד בכ-30% מההפעלה הראשונה, כי הם מאפשרים להימנע מפרשנות ומשלבי הידור just-in-time (JIT) עבור נתיבי קוד שכלולים.

כשמצרפים פרופיל בסיסי לאפליקציה או לספרייה, סביבת זמן הריצה ל-Android‏ (ART) יכולה לבצע אופטימיזציה של נתיבי קוד ספציפיים באמצעות קומפילציה מראש (AOT), וכך לשפר את הביצועים לכל משתמש חדש ולכל עדכון של האפליקציה. האופטימיזציה הזו מבוססת על פרופיל (PGO) ומאפשרת לאפליקציות לבצע אופטימיזציה של ההפעלה, לצמצם את הבעיות שקשורות לאינטראקציות ולשפר את הביצועים הכוללים של זמן הריצה עבור המשתמשים כבר מההפעלה הראשונה.

השיפורים האלה בביצועים מובילים ישירות לשיפור מדדים עסקיים כמו שימור משתמשים, עסקאות ודירוגים. אפשר לקרוא עוד על ההשפעה של הביצועים על מדדים עסקיים בסיפורים של Josh,‏ Lyft,‏ TikTok ו-Zomato.

היתרונות של פרופילי Baseline

פרופילים של בסיס מאפשרים לכל האינטראקציות של המשתמשים – כמו הפעלת האפליקציה, מעבר בין מסכים או גלילה בתוכן – להיות חלקות יותר מהפעם הראשונה שהם מפעילים את האפליקציה. הגדלת המהירות וההיענות של אפליקציה באמצעות פרופילים של בסיסי ביצועים יכולה להוביל ליותר משתמשים פעילים ביום ולשיעור גבוה יותר של משתמשים שחוזרים לאפליקציה.

פרופילים של בסיסי השוואה עוזרים לבצע אופטימיזציה מעבר להפעלה של האפליקציה, כי הם מספקים אינטראקציות נפוצות של משתמשים שמשפרות את זמן הריצה של האפליקציה מההפעלה הראשונה. הקומפילציה המודרכת של AOT לא מסתמכת על מכשירי משתמשים, ואפשר לבצע אותה פעם אחת לכל גרסה במכונת פיתוח במקום במכשיר נייד. כשמשתמשים ב-Baseline Profile כדי לשלוח גרסאות, האופטימיזציות של האפליקציה זמינות הרבה יותר מהר מאשר כשמסתמכים רק על Cloud Profiles.

כשלא משתמשים בפרופיל בסיסי, כל קוד האפליקציה עובר קומפילציה של JIT בזיכרון אחרי שהוא מפוענח, או שהוא נכתב לקובץ odex ברקע כשהמכשיר לא פעיל. אחרי התקנה או עדכון של אפליקציה, חוויית המשתמש לא אופטימלית בפעם הראשונה שהמשתמש מפעיל אותה, עד שמבצעים אופטימיזציה של נתיבי קוד חדשים. אחרי האופטימיזציה, אפליקציות רבות מראות שיפור של כ-30% בביצועים.

פרופילי הפעלה

פרופילים של הפעלה דומים לפרופילים של ערך בסיסי, אבל ההבדל הוא שהם משמשים בזמן ההידור ולא לאופטימיזציה במכשיר. פרופיל של הפעלה משמש לאופטימיזציה של הפריסה של קובץ ה-DEX כדי לשפר את זמני ההפעלה. הקוד שזוהה בפרופיל ההפעלה מוכנס לקובץ הראשי classes.dex ואילו קוד אחר מוכנס לקובצי DEX נפרדים. הפעולה הזו משפרת את זמני ההפעלה על ידי צמצום מספר השגיאות בדפים במהלך הפעלת האפליקציה. מידע נוסף על האופן שבו פרופילי הפעלה ואופטימיזציות של פריסת DEX יכולים לשפר את זמני ההפעלה של האפליקציה זמין במאמר אופטימיזציות של פריסת DEX ופרופילי הפעלה.

שנתחיל?

כדי להתחיל לשפר את הביצועים באפליקציה הקיימת, אפשר לעיין במאמר בנושא יצירת פרופילים של בסיס השוואה.

גרסאות יציבות מומלצות מינימליות

שרשרת התלות מספקת גרסאות יציבות וגרסאות פיתוח. כדי ליצור ולהתקין פרופיל בסיסי, צריך להשתמש בגרסאות הנתמכות הבאות או בגרסאות מתקדמות יותר של Android Gradle Plugin,‏ Macrobenchmark library ו-Profile Installer. התלויות האלה נדרשות בזמנים שונים, והן פועלות יחד כשרשרת כלים כדי לאפשר פרופיל בסיסי אופטימלי.

• פלאגין Android Gradle: ‏ com.android.tools.build:8.0.0
• ספריית Macrobenchmark: androidx.benchmark:benchmark-macro-junit4:1.4.0
• Profile Installer: androidx.profileinstaller:profileinstaller:1.4.1

מומלץ להשתמש בגרסה העדכנית של AGP כדי ליצור ולנהל פרופילים של Baseline. אלה הפונקציות העיקריות שזמינות בגרסאות שונות של AGP:

דוגמה ליצירת פרופיל

הדוגמה הבאה מציגה מחלקה ליצירת פרופיל בסיסי להפעלת אפליקציה, וגם כמה אירועים של ניווט וגלילה באמצעות ספריית Macrobenchmark המומלצת:

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

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

            device.findObject(By.text("COMPOSE LAZYLIST")).clickAndWait(Until.newWindow(), 1_000)
            device.findObject(By.res("myLazyColumn")).also {
                it.fling(Direction.DOWN)
                it.fling(Direction.UP)
            }
            device.pressBack()
        }
    }
}

אפשר לראות את הקוד הזה בהקשר מלא ובפירוט נוסף כחלק מדוגמאות הביצועים שלנו ב-GitHub.

הפרטים שצריך לכלול

כשמשתמשים ב-Baseline Profiles באפליקציה, אפשר לכלול קוד הפעלה של האפליקציה ואינטראקציות נפוצות של משתמשים, כמו ניווט בין מסכים או גלילה. אפשר גם לאסוף נתונים של תהליכים שלמים, כמו הרשמה, התחברות או תשלום. אפשר לשפר את ביצועי זמן הריצה של כל מסלול משתמש שחשוב לכם באמצעות פרופילים של קו בסיס.

אם אתם מנסים גישות שונות לשיפור הביצועים, כדאי לכלול פרופילי בסיס בשתי קבוצות הניסוי. כך תוכלו להקל על פרשנות התוצאות, כי תהיו בטוחים שכל המשתמשים מריצים קוד שעבר קומפילציה.

ספריות יכולות לספק פרופילים משלהן של Baseline ולשלוח אותם עם גרסאות כדי לשפר את ביצועי האפליקציה. לדוגמה, אפשר לעיין בקטע Use a Baseline Profile במאמר בנושא ביצועים של Jetpack Compose.

איך פועלים פרופילי Baseline

במהלך פיתוח האפליקציה או הספרייה, כדאי להגדיר פרופילים של ביצועים בסיסיים כדי לכסות אינטראקציות נפוצות של משתמשים שבהן זמן הרינדור או זמן האחזור חשובים. כך הם פועלים:

1. כללי הפרופיל שניתנים לקריאה על ידי בני אדם נוצרים עבור האפליקציה שלכם ומקומפלים לפורמט בינארי באפליקציה. אפשר למצוא אותם ב-assets/dexopt/baseline.prof. לאחר מכן אפשר להעלות את קובץ ה-AAB ל-Google Play כרגיל.

2. מערכת Google Play מעבדת את הפרופיל ושולחת אותו ישירות למשתמשים יחד עם קובץ ה-APK. במהלך ההתקנה, ART מבצע הידור AOT של השיטות בפרופיל, וכתוצאה מכך השיטות האלה מופעלות מהר יותר. אם הפרופיל מכיל שיטות שמשמשות להפעלת האפליקציה או במהלך רינדור של פריים, יכול להיות שזמני ההפעלה יהיו מהירים יותר והגמגום יפחת.

3. התהליך הזה פועל בשיתוף עם צבירת פרופילים בענן כדי לשפר את הביצועים על סמך השימוש בפועל באפליקציה לאורך זמן.

פרופילי ענן

פרופילים של Cloud מציעים סוג נוסף של PGO – מצטבר על ידי Google Play Store ומופץ לקומפילציה בזמן ההתקנה – יחד עם פרופילים בסיסיים.

פרופילים בענן מבוססים על אינטראקציות של משתמשים בעולם האמיתי עם האפליקציה, אבל לוקח כמה שעות או ימים עד שהם מופצים אחרי עדכון, ולכן הזמינות שלהם מוגבלת. עד שהפרופילים יופצו באופן מלא, ביצועי האפליקציה לא יהיו אופטימליים למשתמשים באפליקציות חדשות או באפליקציות שעברו עדכון. בנוסף, פרופילים בענן תומכים רק במכשירי Android עם Android 9 (רמת API‏ 28) ומעלה, והם מתאימים רק לאפליקציות עם בסיס משתמשים גדול מספיק.

התנהגות הקומפילציה בגרסאות שונות של Android

בגרסאות שונות של פלטפורמת Android נעשה שימוש בגישות שונות לקומפילציה של אפליקציות, ולכל אחת מהן יש השפעה שונה על הביצועים. פרופילי Baseline משפרים את שיטות ההידור הקודמות בכך שהם מספקים פרופיל לכל ההתקנות.

בעיות מוכרות

אלה בעיות אפשריות ופתרונות, או בעיות שמתבצעים בהן פיתוחים שוטפים של פתרונות עקיפים:

• יכול להיות שייצור פרופיל בסיסי ייכשל בגלל הגדרות הרשאות בחלק מהמכשירים, כולל מכשירי OnePlus. כדי לעקוף את הבעיה, משביתים את האפשרות השבתת מעקב אחר הרשאות בהגדרות של אפשרויות למפתחים.

• יצירת פרופיל בסיסי לא נתמכת במכשירים של Firebase Test Lab, כולל מכשירי Test Lab שמנוהלים על ידי Gradle (בעיה מספר 285187547).

• כדי לספק פרופילים בסיסיים לספריות בהצלחה, צריך להשתמש בתוסף Baseline Profile Gradle בגרסה 1.2.3 או ב-AGP בגרסה 8.3 לפחות (בעיה מספר 313992099).

• אם יוצרים פרופילים של קו בסיס באמצעות הפקודה ./gradlew app:generateBaselineProfile, גם מדדי ההשוואה במודול הבדיקה מופעלים, והתוצאות נמחקות. במקרה כזה, אפשר ליצור רק את פרופילי הבסיס על ידי הרצת הפקודה עם -P android.testInstrumentationRunnerArguments.androidx.benchmark.enabledRules=BaselineProfile. הבעיה הזו תוקנה ב-AGP 8.2.

• הפקודה ליצירת פרופילים של Baseline לכל סוגי ה-build –‏ ./gradlew app:generateBaselineProfile – יוצרת פרופילים של Baseline רק לסוג ה-build של הגרסה. הבעיה הזו תוקנה ב-AGP 8.1.

• יכול להיות שערוצי הפצה של אפליקציות שלא נמצאים בחנות Google Play לא יתמכו בשימוש בפרופילים בסיסיים בזמן ההתקנה. משתמשים באפליקציות שהותקנו דרך הערוצים האלה לא רואים את היתרונות עד שהתהליך dexopt פועל ברקע – סביר להניח שזה יקרה במהלך הלילה.

• שיתוף פנימי של אפליקציות בחנות Play לא תומך בפרופילים בסיסיים, אבל מסלול הבדיקה הפנימית כן תומך.

• במכשירים מסוימים, כמו מכשירי Huawei, האופטימיזציה של הסוללה עלולה להפריע להתקנת הפרופיל. כדי לוודא שהפרופילים מותקנים בצורה יעילה, צריך להשבית את האופטימיזציות של הסוללה במכשירים שמשמשים להשוואה.

מקורות מידע נוספים

• אופטימיזציות של פריסת DEX ופרופילים של הפעלה