מיקרובנצ'מרק ו-Hilt

הרבה אפליקציות משתמשות ב-Hilt כדי להחדיר התנהגויות שונות לגרסאות שונות של build. האפשרות הזו יכולה להיות שימושית במיוחד כשמבצעים מיקרו-בנצ'מרקינג לאפליקציה, כי היא מאפשרת להחליף רכיב שיכול להטות את התוצאות. לדוגמה, קטע הקוד הבא מראה מאגר שמביא וממיין רשימה של שמות:

Kotlin

class PeopleRepository @Inject constructor(
    @Kotlin private val dataSource: NetworkDataSource,
    @Dispatcher(DispatcherEnum.IO) private val dispatcher: CoroutineDispatcher
) {
    private val _peopleLiveData = MutableLiveData<List<Person>>()

    val peopleLiveData: LiveData<List<Person>>
        get() = _peopleLiveData

    suspend fun update() {
        withContext(dispatcher) {
            _peopleLiveData.postValue(
                dataSource.getPeople()
                    .sortedWith(compareBy({ it.lastName }, { it.firstName }))
            )
        }
    }
}}

Java

public class PeopleRepository {

    private final MutableLiveData<List<Person>> peopleLiveData = new MutableLiveData<>();

    private final NetworkDataSource dataSource;

    public LiveData<List<Person>> getPeopleLiveData() {
        return peopleLiveData;
    }

    @Inject
    public PeopleRepository(NetworkDataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    private final Comparator<Person> comparator = Comparator.comparing(Person::getLastName)
            .thenComparing(Person::getFirstName);

    public void update() {
        Runnable task = new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                peopleLiveData.postValue(
                        dataSource.getPeople()
                                .stream()
                                .sorted(comparator)
                                .collect(Collectors.toList())
                );
            }
        };
        new Thread(task).start();
    }
}

אם אתם כוללים קריאה לרשת כשאתם מבצעים השוואה, כדאי להטמיע קריאה מזויפת לרשת כדי לקבל תוצאה מדויקת יותר.

אם כוללים קריאה אמיתית לרשת כשמשווים לביצועים של המתחרים, קשה יותר לפרש את התוצאות. יכולים להיות הרבה גורמים חיצוניים שישפיעו על קריאות לרשת, והמשך שלהן יכול להשתנות בין איטרציות של הפעלת הבדיקה. יכול להיות שמשך הזמן של שיחות ברשת יהיה ארוך יותר מהמיון.

הטמעה של קריאה מזויפת לרשת באמצעות Hilt

הקריאה ל-dataSource.getPeople(), כפי שמוצג בדוגמה הקודמת, מכילה קריאה לרשת. עם זאת, מופע NetworkDataSource מוזרק על ידי Hilt, ואפשר להחליף אותו בהטמעה המזויפת הבאה לצורך השוואה:

Kotlin

class FakeNetworkDataSource @Inject constructor(
    private val people: List<Person>
) : NetworkDataSource {
    override fun getPeople(): List<Person> = people
}

Java

public class FakeNetworkDataSource implements NetworkDataSource{

    private List<Person> people;

    @Inject
    public FakeNetworkDataSource(List<Person> people) {
        this.people = people;
    }

    @Override
    public List<Person> getPeople() {
        return people;
    }
}

השיחה המדומה הזו ברשת נועדה לפעול במהירות האפשרית כשמפעילים את השיטה getPeople(). כדי ש-Hilt יוכל להזריק את זה, נעשה שימוש בספק הבא:

Kotlin

@Module
@InstallIn(SingletonComponent::class)
object FakekNetworkModule {

    @Provides
    @Kotlin
    fun provideNetworkDataSource(@ApplicationContext context: Context): NetworkDataSource {
        val data = context.assets.open("fakedata.json").use { inputStream ->
            val bytes = ByteArray(inputStream.available())
            inputStream.read(bytes)

            val gson = Gson()
            val type: Type = object : TypeToken<List<Person>>() {}.type
            gson.fromJson<List<Person>>(String(bytes), type)
        }
        return FakeNetworkDataSource(data)
    }
}

Java

@Module
@InstallIn(SingletonComponent.class)
public class FakeNetworkModule {

    @Provides
    @Java
    NetworkDataSource provideNetworkDataSource(
            @ApplicationContext Context context
    ) {
        List<Person> data = new ArrayList<>();
        try (InputStream inputStream = context.getAssets().open("fakedata.json")) {
            int size = inputStream.available();
            byte[] bytes = new byte[size];
            if (inputStream.read(bytes) == size) {
                Gson gson = new Gson();
                Type type = new TypeToken<ArrayList<Person>>() {
                }.getType();
                data = gson.fromJson(new String(bytes), type);

            }
        } catch (IOException e) {
            // Do something
        }
        return new FakeNetworkDataSource(data);
    }
}

הנתונים נטענים מנכסים באמצעות קריאת קלט/פלט באורך משתנה. עם זאת, הפעולה הזו מתבצעת במהלך האתחול ולא תגרום לחריגות כשקוראים ל-getPeople() במהלך בדיקת ביצועים.

חלק מהאפליקציות כבר משתמשות ב-fakes בגרסאות debug כדי להסיר תלות ב-backend. עם זאת, צריך לבצע את ההשוואה על גרסת build שדומה ככל האפשר לגרסת ההפצה. בהמשך המסמך נעשה שימוש במבנה מרובה מודולים ומרובה וריאציות, כפי שמתואר במאמר בנושא הגדרה מלאה של פרויקט.

יש שלושה מודולים:

  • benchmarkable: מכיל את הקוד להשוואה.
  • benchmark: מכיל את קוד ההשוואה לשוק.
  • app: מכיל את קוד האפליקציה שנותר.

לכל אחד מהמודולים הקודמים יש וריאנט build בשם benchmark, בנוסף לווריאנטים הרגילים debug ו-release.

הגדרת מודול ההשוואה

הקוד של הקריאה המדומה לרשת נמצא בקבוצת המקור debug של המודול benchmarkable, וההטמעה המלאה של הרשת נמצאת בקבוצת המקור release של אותו מודול. קובץ הנכס שמכיל את הנתונים שהוחזרו על ידי ההטמעה המזויפת נמצא בערכת המקור debug כדי למנוע ניפוח של קובץ ה-APK בגרסת ה-build release. הווריאנט benchmark צריך להתבסס על release ולהשתמש בdebug קבוצת המקורות. הגדרת ה-build של וריאנט benchmark במודול benchmarkable שמכיל את ההטמעה המדומה היא כדלקמן:

Kotlin

android {
    ...
    buildTypes {
        release {
            isMinifyEnabled = false
            proguardFiles(
                getDefaultProguardFile("proguard-android-optimize.txt"),
                "proguard-rules.pro"
            )
        }
        create("benchmark") {
            initWith(getByName("release"))
        }
    }
    ...
    sourceSets {
        getByName("benchmark") {
            java.setSrcDirs(listOf("src/debug/java"))
            assets.setSrcDirs(listOf("src/debug/assets"))
        }
    }
}

Groovy

android {
    ...
    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'),
                'proguard-rules.pro'
            )
        }
        benchmark {
            initWith release
        }
    }
    ...
    sourceSets {
        benchmark {
            java.setSrcDirs ['src/debug/java']
            assets.setSrcDirs(listOf ['src/debug/assets']
        }
    }
}

במודול benchmark מוסיפים רכיב מותאם אישית להרצת בדיקות שיוצר Application כדי שהבדיקות יפעלו בו, עם תמיכה ב-Hilt, באופן הבא:

Kotlin

class HiltBenchmarkRunner : AndroidBenchmarkRunner() {

    override fun newApplication(
        cl: ClassLoader?,
        className: String?,
        context: Context?
    ): Application {
        return super.newApplication(cl, HiltTestApplication::class.java.name, context)
    }
}

Java

public class JavaHiltBenchmarkRunner extends AndroidBenchmarkRunner {

    @Override
    public Application newApplication(
            ClassLoader cl,
            String className,
            Context context
    ) throws InstantiationException, IllegalAccessException, ClassNotFoundException {
        return super.newApplication(cl, HiltTestApplication.class.getName(), context);
    }
}

כך האובייקט Application שבו מופעלות הבדיקות מרחיב את המחלקה HiltTestApplication. מבצעים את השינויים הבאים בהגדרות ה-build:

Kotlin

plugins {
    alias(libs.plugins.android.library)
    alias(libs.plugins.benchmark)
    alias(libs.plugins.jetbrains.kotlin.android)
    alias(libs.plugins.kapt)
    alias(libs.plugins.hilt)
}

android {
    namespace = "com.example.hiltmicrobenchmark.benchmark"
    compileSdk = 34

    defaultConfig {
        minSdk = 24

        testInstrumentationRunner = "com.example.hiltbenchmark.HiltBenchmarkRunner"
    }

    testBuildType = "benchmark"
    buildTypes {
        debug {
            // Since isDebuggable can't be modified by Gradle for library modules,
            // it must be done in a manifest. See src/androidTest/AndroidManifest.xml.
            isMinifyEnabled = true
            proguardFiles(
                getDefaultProguardFile("proguard-android-optimize.txt"),
                "benchmark-proguard-rules.pro"
            )
        }
        create("benchmark") {
            initWith(getByName("debug"))
        }
    }
}

dependencies {
    androidTestImplementation(libs.bundles.hilt)
    androidTestImplementation(project(":benchmarkable"))
    implementation(libs.androidx.runner)
    androidTestImplementation(libs.androidx.junit)
    androidTestImplementation(libs.junit)
    implementation(libs.androidx.benchmark)
    implementation(libs.google.dagger.hiltTesting)
    kaptAndroidTest(libs.google.dagger.hiltCompiler)
    androidTestAnnotationProcessor(libs.google.dagger.hiltCompiler)
}

Groovy

plugins {
    alias libs.plugins.android.library
    alias libs.plugins.benchmark
    alias libs.plugins.jetbrains.kotlin.android
    alias libs.plugins.kapt
    alias libs.plugins.hilt
}

android {
    namespace = 'com.example.hiltmicrobenchmark.benchmark'
    compileSdk = 34

    defaultConfig {
        minSdk = 24

        testInstrumentationRunner 'com.example.hiltbenchmark.HiltBenchmarkRunner'
    }

    testBuildType "benchmark"
    buildTypes {
        debug {
            // Since isDebuggable can't be modified by Gradle for library modules,
            // it must be done in a manifest. See src/androidTest/AndroidManifest.xml.
            minifyEnabled true
            proguardFiles(
                getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'),
                'benchmark-proguard-rules.pro'
            )
        }
        benchmark {
            initWith debug"
        }
    }
}

dependencies {
    androidTestImplementation libs.bundles.hilt
    androidTestImplementation project(':benchmarkable')
    implementation libs.androidx.runner
    androidTestImplementation libs.androidx.junit
    androidTestImplementation libs.junit
    implementation libs.androidx.benchmark
    implementation libs.google.dagger.hiltTesting
    kaptAndroidTest libs.google.dagger.hiltCompiler
    androidTestAnnotationProcessor libs.google.dagger.hiltCompiler
}

בדוגמה שלמעלה:

  • הוא מחיל על ה-build את הפלאגינים הנדרשים של gradle.
  • מציינת שמשתמשים בתוכנה מותאמת אישית להרצת בדיקות כדי להריץ את הבדיקות.
  • מציין שהווריאנט benchmark הוא סוג הבדיקה של המודול הזה.
  • מוסיפים את הווריאנט benchmark.
  • מוסיף את יחסי התלות הנדרשים.

צריך לשנות את testBuildType כדי לוודא ש-Gradle יוצר את המשימה connectedBenchmarkAndroidTest, שמבצעת את ההשוואה.

יצירת מיקרו-בנצ'מרק

ההשוואה לשוק מיושמת באופן הבא:

Kotlin

@RunWith(AndroidJUnit4::class)
@HiltAndroidTest
class PeopleRepositoryBenchmark {

    @get:Rule
    val benchmarkRule = BenchmarkRule()

    @get:Rule
    val hiltRule = HiltAndroidRule(this)

    private val latch = CountdownLatch(1)

    @Inject
    lateinit var peopleRepository: PeopleRepository

    @Before
    fun setup() {
        hiltRule.inject()
    }

    @Test
    fun benchmarkSort() {
        benchmarkRule.measureRepeated {
            runBlocking {
                benchmarkRule.getStart().pauseTiming()
                withContext(Dispatchers.Main.immediate) {
                    peopleRepository.peopleLiveData.observeForever(observer)
                }
                benchmarkRule.getStart().resumeTiming()
                peopleRepository.update()
                latch.await()
                assert(peopleRepository.peopleLiveData.value?.isNotEmpty() ?: false)
           }
        }
    }

    private val observer: Observer<List<Person>> = object : Observer<List<Person>> {
        override fun onChanged(people: List<Person>?) {
            peopleRepository.peopleLiveData.removeObserver(this)
            latch.countDown()
        }
    }
}

Java

@RunWith(AndroidJUnit4.class)
@HiltAndroidTest
public class PeopleRepositoryBenchmark {
    @Rule
    public BenchmarkRule benchmarkRule = new BenchmarkRule();

    @Rule
    public HiltAndroidRule hiltRule = new HiltAndroidRule(this);

    private CountdownLatch latch = new CountdownLatch(1);

    @Inject
    JavaPeopleRepository peopleRepository;

    @Before
    public void setup() {
        hiltRule.inject();
    }

    @Test
    public void benchmarkSort() {
        BenchmarkRuleKt.measureRepeated(benchmarkRule, (Function1<BenchmarkRule.Scope, Unit>) scope -> {
            benchmarkRule.getState().pauseTiming();
            new Handler(Looper.getMainLooper()).post(() -> {
                awaitValue(peopleRepository.getPeopleLiveData());
            });
            benchmarkRule.getState().resumeTiming();
            peopleRepository.update();
            try {
                latch.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            assert (!peopleRepository.getPeopleLiveData().getValue().isEmpty());
            return Unit.INSTANCE;
        });
    }

    private <T> void awaitValue(LiveData<T> liveData) {
        Observer<T> observer = new Observer<T>() {
            @Override
            public void onChanged(T t) {
                liveData.removeObserver(this);
                latch.countDown();
            }
        };
        liveData.observeForever(observer);
        return;
    }
}

בדוגמה שלמעלה נוצרים כללים גם ל-benchmark וגם ל-Hilt. הקוד benchmarkRule מבצע את התזמון של הבדיקה. ‫hiltRule מבצעת הזרקת תלות במחלקת בדיקת ההשוואה לשוק. כדי לבצע את ההזרקה לפני שמריצים בדיקות נפרדות, צריך להפעיל את השיטה inject() של כלל Hilt בפונקציה @Before.

התזמון של נקודת ההשוואה מושהה בזמן שהמשקיף LiveData רשום. לאחר מכן, המערכת משתמשת בבריח כדי להמתין עד שאפליקציית LiveData תתעדכן לפני שהיא מסיימת. המיון מתבצע בזמן שחלף בין הקריאה ל-peopleRepository.update() לבין קבלת העדכון על ידי LiveData, ולכן משך המיון נכלל בתזמון של ההשוואה לשוק.

הרצת המיקרו-בנצ'מרק

מריצים את ההשוואה לשוק עם ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest כדי לבצע את ההשוואה על פני הרבה איטרציות ולהדפיס את נתוני התזמון אל Logcat:

PeopleRepositoryBenchmark.log[Metric (timeNs) results: median 613408.3952380952, min 451949.30476190476, max 1412143.5142857144, standardDeviation: 273221.2328680522...

בדוגמה הקודמת מוצגת תוצאת ההשוואה בין 0.6ms ל-1.4ms להרצת אלגוריתם המיון ברשימה של 1,000 פריטים. עם זאת, אם כוללים את קריאת הרשת במדד הביצועים, השונות בין האיטרציות גדולה יותר מהזמן שנדרש למיון עצמו, ולכן צריך לבודד את המיון מקריאת הרשת.

תמיד אפשר לבצע רפקטורינג של הקוד כדי להריץ את המיון בבידוד, אבל אם אתם כבר משתמשים ב-Hilt, אתם יכולים להשתמש בו כדי להזריק זיופים לצורך השוואה.