Profil Dasar Pengukuran

Profil Dasar Pengukuran meningkatkan kecepatan eksekusi kode sekitar 30% sejak peluncuran pertama dengan menghindari langkah interpretasi dan kompilasi tepat waktu (JIT) untuk jalur kode yang disertakan.

Dengan mengirimkan Profil Dasar Pengukuran dalam aplikasi atau library, Android Runtime (ART) dapat mengoptimalkan jalur kode yang ditentukan melalui kompilasi Ahead of Time (AOT), yang memberikan peningkatan performa untuk setiap pengguna baru dan setiap update aplikasi. Pengoptimalan yang Dipandu Profil (PGO) ini memungkinkan aplikasi mengoptimalkan startup, mengurangi jank interaksi, dan meningkatkan performa runtime secara keseluruhan untuk pengguna sejak peluncuran pertama.

Peningkatan performa ini secara langsung menghasilkan metrik bisnis yang lebih baik, seperti retensi pengguna, transaksi, dan rating. Anda dapat membaca selengkapnya tentang pengaruh performa terhadap metrik bisnis dalam cerita dari Josh, Lyft, TikTok, dan Zomato.

Manfaat Profil Dasar Pengukuran

Profil Dasar Pengukuran membuat semua interaksi pengguna—seperti memulai aplikasi, menavigasi antar-layar, atau men-scroll konten—tetap lancar sejak pertama kali dijalankan. Dengan meningkatkan kecepatan dan responsivitas aplikasi, Profil Dasar Pengukuran dapat menghasilkan lebih banyak pengguna aktif harian dan rasio kunjungan kembali rata-rata yang lebih tinggi.

Profil Dasar Pengukuran membantu memandu pengoptimalan di luar startup aplikasi dengan menyediakan interaksi pengguna umum yang membuat runtime aplikasi efektif sejak peluncuran pertama. Kompilasi AOT yang dipandu tidak mengandalkan perangkat pengguna dan dapat dilakukan sekali per rilis pada mesin pengembangan, bukan perangkat seluler. Dengan mengirimkan rilis menggunakan Profil Dasar Pengukuran, pengoptimalan aplikasi akan tersedia jauh lebih cepat daripada hanya mengandalkan Profil Cloud.

Jika tidak menggunakan Profil Dasar Pengukuran, semua kode aplikasi dikompilasi secara JIT dalam memori setelah diinterpretasikan, atau ditulis ke file odex di latar belakang saat perangkat tidak ada aktivitas. Setelah menginstal atau mengupdate aplikasi, pengalaman pengguna menjadi kurang optimal sejak pertama kali mereka menjalankannya hingga jalur kode baru dioptimalkan. Banyak aplikasi mengukur peningkatan performa sekitar 30% setelah pengoptimalan.

Memulai

Untuk mulai mengoptimalkan performa di aplikasi yang sudah ada, lihat Membuat Profil Dasar Pengukuran.

Rantai dependensi menyediakan versi rilis stabil dan versi rilis pengembangan. Untuk membuat dan menginstal Profil Dasar Pengukuran, gunakan plugin Android Gradle, library Macrobenchmark, dan Penginstal Profil dalam versi yang didukung berikut atau yang lebih tinggi. Dependensi ini diperlukan pada waktu yang berbeda, dan berfungsi bersama sebagai toolchain untuk mengaktifkan Profil Dasar Pengukuran yang optimal.

  • Plugin Android Gradle: com.android.tools.build:8.0.0
  • Library Macrobenchmark: androidx.benchmark:benchmark-macro-junit4:1.1.1
  • Penginstal Profil: androidx.profileinstaller:profileinstaller:1.3.1

Contoh pembuatan profil

Berikut adalah contoh class untuk membuat Profil Dasar Pengukuran untuk memulai aplikasi, serta beberapa peristiwa navigasi dan scroll menggunakan library Macrobenchmark yang direkomendasikan.

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

    @Test
    fun appStartupAndUserJourneys() {
        baselineProfileRule.collectBaselineProfile(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()
        }
    }
}

Anda dapat melihat kode ini dalam konteks lengkap dan detail selengkapnya sebagai bagian dari contoh performa di GitHub.

Yang harus disertakan

Saat menggunakan Profil Dasar Pengukuran dalam aplikasi, Anda dapat menyertakan kode startup aplikasi dan interaksi pengguna umum, seperti navigasi antarlayar atau scroll. Anda juga dapat mengumpulkan seluruh alur seperti pendaftaran, login, atau pembayaran.

Library dapat menyediakan Profil Dasar Pengukurannya sendiri dan mengirimkannya dengan rilis untuk meningkatkan performa aplikasi. Misalnya, lihat Menggunakan bagian Profil Dasar Pengukuran dalam performa Jetpack Compose.

Cara kerja Profil Dasar Pengukuran

Saat mengembangkan aplikasi atau library, sebaiknya tentukan Profil Dasar Pengukuran untuk mencakup interaksi pengguna umum yang mementingkan waktu rendering atau latensi. Berikut ini cara kerjanya:

  1. Aturan profil yang dapat dibaca manusia dibuat untuk aplikasi Anda dan dikompilasi ke dalam bentuk biner dalam aplikasi. Anda dapat menemukannya di assets/dexopt/baseline.prof. Kemudian, Anda dapat mengupload AAB ke Google Play seperti biasa.

  2. Google Play memproses profil dan mengirimkannya langsung kepada pengguna beserta APK. Selama penginstalan, ART melakukan kompilasi metode AOT di profil, sehingga metode tersebut dieksekusi lebih cepat. Jika profil berisi metode yang digunakan dalam peluncuran aplikasi atau selama rendering frame, pengguna mungkin akan mengalami waktu peluncuran yang lebih cepat dan berkurangnya jank.

  3. Alur ini bekerja sama dengan agregasi Profil Cloud untuk meningkatkan kualitas performa berdasarkan penggunaan aplikasi yang sebenarnya dari waktu ke waktu.

Gambar 1. Diagram ini menunjukkan alur kerja profil dasar pengukuran dari upload hingga pengiriman ke pengguna akhir, dan bagaimana alur kerja tersebut berkaitan dengan profil cloud.

Profil Cloud

Profil Cloud menawarkan bentuk PGO tambahan—yang digabungkan oleh Google Play Store dan didistribusikan untuk kompilasi waktu penginstalan—beserta Profil Dasar Pengukuran.

Meskipun Profil Cloud dioperasikan oleh interaksi pengguna dengan aplikasi di dunia nyata, perlu waktu beberapa hari hingga beberapa minggu sampai update selesai didistribusikan, sehingga membatasi ketersediaannya. Hingga profil didistribusikan sepenuhnya, performa aplikasi akan kurang optimal bagi pengguna aplikasi baru atau yang diupdate. Selain itu, Profil Cloud hanya mendukung perangkat Android yang menjalankan Android 9 (API level 29) atau yang lebih baru dan hanya dapat diskalakan dengan baik untuk aplikasi yang memiliki basis pengguna yang cukup besar.

Perilaku kompilasi di seluruh versi Android

Versi Platform Android menggunakan pendekatan kompilasi aplikasi yang berbeda, masing-masing dengan kompromi performa yang terkait. Profil Dasar Pengukuran meningkatkan metode kompilasi sebelumnya dengan menyediakan profil untuk semua penginstalan.

Versi Android Metode kompilasi Pendekatan pengoptimalan
5 hingga 6 (API level 21 hingga 23) AOT Penuh Seluruh aplikasi dioptimalkan selama penginstalan, sehingga menyebabkan waktu tunggu yang lama untuk menggunakan aplikasi, peningkatan penggunaan RAM dan ruang disk, serta waktu yang lebih lama untuk memuat kode dari disk, yang berpotensi meningkatkan waktu cold startup.
7 hingga 8.1 (API level 24 hingga 27) AOT Sebagian (Profil Dasar Pengukuran) Profil Dasar Pengukuran diinstal oleh androidx.profileinstaller saat pertama kali dijalankan, saat modul aplikasi menentukan dependensi ini. ART dapat meningkatkan hal ini lebih lanjut dengan menambahkan aturan profil tambahan selama penggunaan aplikasi dan mengompilasinya saat perangkat sedang tidak digunakan. Tindakan ini mengoptimalkan ruang dan waktu disk untuk memuat kode dari disk, sehingga mengurangi waktu tunggu aplikasi.
9 (API level 28) dan yang lebih tinggi AOT Sebagian (Profil Dasar Pengukuran + Cloud) Play menggunakan Profil Dasar Pengukuran selama penginstalan aplikasi untuk mengoptimalkan APK dan profil Cloud—jika tersedia. Setelah penginstalan, profil ART akan diupload ke Play, digabungkan, lalu disediakan sebagai Profil Cloud kepada pengguna lain saat mereka menginstal atau mengupdate aplikasi.

Solusi untuk masalah yang mungkin terjadi

Berikut ini masalah yang mungkin terjadi dan solusinya, atau masalah yang pengembangan solusinya sedang dilakukan.

  • Profil Dasar Pengukuran tidak dikemas dengan benar saat membuat APK dari app bundle. Untuk mengatasi masalah ini, terapkan com.android.tools.build:gradle:7.3.0 atau yang lebih tinggi (masalah).

  • Profil Dasar Pengukuran hanya dikemas dengan benar untuk file classes.dex utama. Hal ini memengaruhi aplikasi yang memiliki lebih dari satu file .dex. Untuk mengatasi masalah ini, terapkan com.android.tools.build:gradle:7.3.0 atau yang lebih tinggi.

  • Mereset cache profil ART tidak diizinkan di build user (non-root). Untuk mengatasi hal ini, androidx.benchmark:benchmark-macro-junit4:1.1.0 menyertakan perbaikan yang menginstal ulang aplikasi selama benchmark (masalah).

  • Profiler Android Studio tidak menginstal Profil Dasar Pengukuran saat membuat profil aplikasi (masalah).

  • Sistem build non-Gradle—seperti Bazel atau Buck—tidak mendukung kompilasi Profil Dasar Pengukuran menjadi APK output.

  • Saluran distribusi aplikasi non-Google Play Store mungkin tidak mendukung penggunaan Profil Dasar Pengukuran saat penginstalan. Pengguna aplikasi yang diinstal melalui saluran ini tidak akan mendapatkan manfaat hingga dexopt latar belakang dijalankan—kemungkinan dalam semalam.

  • Compiler build hanya menerima satu baseline-prof.txt di folder src/main dan tidak mencerminkan file dalam berbagai ragam atau jenis build. Hal ini sedang diperbaiki secara aktif.

  • Pengoptimalan baterai dapat mengganggu penginstalan profil. Untuk membantu memastikan profil Anda diinstal secara efektif, nonaktifkan pengoptimalan baterai di perangkat tolok ukur Anda.

  • Peningkatan performa dapat berbeda antara tolok ukur dan produksi. Hal ini terjadi karena tolok ukur lokal mengukur performa dengan Profil Dasar Pengukuran diaktifkan atau dinonaktifkan. Di aplikasi produksi, pengukuran semakin bertambah saat Anda menambahkan bagian baru aplikasi ke Profil Dasar Pengukuran, tempat bagian sudah dibuat profilnya melalui library yang berkontribusi.

Referensi lainnya