অনেক অ্যাপ বিভিন্ন বিল্ড ভ্যারিয়েন্টে ভিন্ন ভিন্ন আচরণ যুক্ত করতে Hilt ব্যবহার করে। আপনার অ্যাপের মাইক্রোবেঞ্চমার্কিং করার সময় এটি বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে, কারণ এটি আপনাকে এমন একটি কম্পোনেন্ট পরিবর্তন করার সুযোগ দেয় যা ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত কোড স্নিপেটটি এমন একটি রিপোজিটরি দেখাচ্ছে যা নামের একটি তালিকা ফেচ এবং সর্ট করে:
কোটলিন
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 })) ) } } }}
জাভা
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(); } }
বেঞ্চমার্কিং করার সময় যদি কোনো নেটওয়ার্ক কল অন্তর্ভুক্ত করেন, তবে আরও সঠিক ফলাফল পেতে একটি নকল নেটওয়ার্ক কল প্রয়োগ করুন।
বেঞ্চমার্কিং করার সময় একটি বাস্তব নেটওয়ার্ক কল অন্তর্ভুক্ত করলে বেঞ্চমার্কের ফলাফল ব্যাখ্যা করা কঠিন হয়ে পড়ে। নেটওয়ার্ক কল অনেক বাহ্যিক কারণ দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে এবং বেঞ্চমার্ক চালানোর বিভিন্ন পুনরাবৃত্তির মধ্যে এর সময়কাল ভিন্ন হতে পারে। নেটওয়ার্ক কলের সময়কাল সর্টিংয়ের চেয়েও বেশি সময় নিতে পারে।
Hilt ব্যবহার করে একটি নকল নেটওয়ার্ক কল বাস্তবায়ন করুন
পূর্ববর্তী উদাহরণে দেখানো dataSource.getPeople() কলটিতে একটি নেটওয়ার্ক কল রয়েছে। তবে, NetworkDataSource ইনস্ট্যান্সটি Hilt দ্বারা ইনজেক্ট করা হয়, এবং বেঞ্চমার্কিংয়ের জন্য আপনি এটিকে নিম্নলিখিত নকল ইমপ্লিমেন্টেশন দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারেন:
কোটলিন
class FakeNetworkDataSource @Inject constructor( private val people: List<Person> ) : NetworkDataSource { override fun getPeople(): List<Person> = people }
জাভা
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; } }
এই নকল নেটওয়ার্ক কলটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে আপনি getPeople() মেথডটি কল করার সময় এটি যত দ্রুত সম্ভব চলে। Hilt যাতে এটি ইনজেক্ট করতে পারে, তার জন্য নিম্নলিখিত প্রোভাইডারটি ব্যবহার করা হয়:
কোটলিন
@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) } }
জাভা
@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); } }
সম্ভাব্য পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের একটি I/O কল ব্যবহার করে অ্যাসেট থেকে ডেটা লোড করা হয়। তবে, এটি ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় করা হয় এবং বেঞ্চমার্কিংয়ের সময় getPeople() কল করা হলে কোনো অনিয়ম ঘটাবে না।
কিছু অ্যাপ ইতিমধ্যেই ডিবাগ বিল্ডে ব্যাকএন্ড ডিপেন্ডেন্সিগুলো বাদ দেওয়ার জন্য ফেক ব্যবহার করে। তবে, আপনাকে রিলিজ বিল্ডের যতটা সম্ভব কাছাকাছি একটি বিল্ডে বেঞ্চমার্ক করতে হবে। এই ডকুমেন্টের বাকি অংশে 'সম্পূর্ণ প্রজেক্ট সেটআপ' অংশে বর্ণিত মাল্টি-মডিউল, মাল্টি-ভেরিয়েন্ট কাঠামো ব্যবহার করা হয়েছে।
তিনটি মডিউল আছে:
-
benchmarkable: বেঞ্চমার্ক করার জন্য কোড ধারণ করে। -
benchmark: এতে বেঞ্চমার্ক কোড রয়েছে। -
app: এতে অ্যাপের অবশিষ্ট কোড থাকে।
পূর্ববর্তী প্রতিটি মডিউলেরই প্রচলিত debug এবং release ভ্যারিয়েন্টের পাশাপাশি benchmark নামের একটি বিল্ড ভ্যারিয়েন্ট রয়েছে।
বেঞ্চমার্ক মডিউল কনফিগার করুন
ফেক নেটওয়ার্ক কলের কোডটি benchmarkable মডিউলের debug সোর্স সেটে রয়েছে, এবং সম্পূর্ণ নেটওয়ার্ক ইমপ্লিমেন্টেশনটি একই মডিউলের release সোর্স সেটে রয়েছে। ফেক ইমপ্লিমেন্টেশন দ্বারা ফেরত আসা ডেটা ধারণকারী অ্যাসেট ফাইলটি debug সোর্স সেটে রাখা হয়েছে, যাতে release বিল্ডে APK ফাইলের আকার অতিরিক্ত বেড়ে না যায়। benchmark ভ্যারিয়েন্টটিকে অবশ্যই release উপর ভিত্তি করে তৈরি করতে হবে এবং debug সোর্স সেট ব্যবহার করতে হবে। ফেক ইমপ্লিমেন্টেশন ধারণকারী benchmarkable মডিউলের benchmark ভ্যারিয়েন্টের জন্য বিল্ড কনফিগারেশনটি নিম্নরূপ:
কোটলিন
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")) } } }
গ্রুভি
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'] } } }
benchmark মডিউলে একটি কাস্টম টেস্ট রানার যোগ করুন যা টেস্টগুলো চালানোর জন্য একটি Application তৈরি করে এবং যা নিম্নরূপভাবে Hilt সমর্থন করে:
কোটলিন
class HiltBenchmarkRunner : AndroidBenchmarkRunner() { override fun newApplication( cl: ClassLoader?, className: String?, context: Context? ): Application { return super.newApplication(cl, HiltTestApplication::class.java.name, context) } }
জাভা
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); } }
এর ফলে যে Application অবজেক্টে টেস্টগুলো চালানো হয়, সেটি HiltTestApplication ক্লাসকে এক্সটেন্ড করে। বিল্ড কনফিগারেশনে নিম্নলিখিত পরিবর্তনগুলো করুন:
কোটলিন
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) }
গ্রুভি
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 }
পূর্ববর্তী উদাহরণটি নিম্নলিখিত কাজগুলো করে:
- বিল্ডে প্রয়োজনীয় গ্রেডল প্লাগইনগুলো প্রয়োগ করে।
- এটি নির্দিষ্ট করে যে টেস্টগুলো চালানোর জন্য কাস্টম টেস্ট রানার ব্যবহার করা হয়।
- এটি নির্দিষ্ট করে যে
benchmarkভ্যারিয়েন্টটি এই মডিউলের জন্য পরীক্ষার ধরণ। -
benchmarkভ্যারিয়েন্টটি যোগ করা হয়েছে। - প্রয়োজনীয় নির্ভরতাগুলো যোগ করে।
আপনাকে testBuildType পরিবর্তন করতে হবে, যাতে Gradle বেঞ্চমার্কিং সম্পাদনকারী connectedBenchmarkAndroidTest টাস্কটি তৈরি করে।
মাইক্রোবেঞ্চমার্ক তৈরি করুন
বেঞ্চমার্কটি নিম্নরূপভাবে বাস্তবায়ন করা হয়:
কোটলিন
@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() } } }
জাভা
@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; } }
পূর্ববর্তী উদাহরণটি বেঞ্চমার্ক এবং হিল্ট উভয়ের জন্য নিয়ম তৈরি করে। benchmarkRule বেঞ্চমার্কের টাইমিং সম্পাদন করে। hiltRule বেঞ্চমার্ক টেস্ট ক্লাসে ডিপেন্ডেন্সি ইনজেকশন সম্পাদন করে। যেকোনো স্বতন্ত্র টেস্ট চালানোর আগে ইনজেকশনটি সম্পাদন করার জন্য আপনাকে অবশ্যই একটি @Before ফাংশনের মধ্যে হিল্ট নিয়মের inject() মেথডটি কল করতে হবে।
LiveData অবজারভারটি রেজিস্টার হওয়ার সময় বেঞ্চমার্কটি নিজেই টাইমিং থামিয়ে দেয়। এরপর, কাজটি শেষ করার আগে LiveData আপডেট হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করতে এটি একটি ল্যাচ ব্যবহার করে। যেহেতু peopleRepository.update() কল হওয়ার সময় থেকে LiveData আপডেট আসার সময়ের মধ্যে সর্টিংটি চলে, তাই সর্টিংয়ের সময়কালটি বেঞ্চমার্কের টাইমিংয়ের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
মাইক্রোবেঞ্চমার্কটি চালান
একাধিকবার পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে বেঞ্চমার্কটি সম্পাদন করতে এবং টাইমিং ডেটা Logcat- এ প্রিন্ট করতে, ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest দিয়ে বেঞ্চমার্কটি চালান।
PeopleRepositoryBenchmark.log[Metric (timeNs) results: median 613408.3952380952, min 451949.30476190476, max 1412143.5142857144, standardDeviation: 273221.2328680522...
পূর্ববর্তী উদাহরণটি ১,০০০টি আইটেমের একটি তালিকার উপর সর্টিং অ্যালগরিদম চালাতে ০.৬ms থেকে ১.৪ms পর্যন্ত বেঞ্চমার্ক ফলাফল দেখায়। তবে, যদি আপনি বেঞ্চমার্কে নেটওয়ার্ক কলটি অন্তর্ভুক্ত করেন, তাহলে ইটারেশনগুলোর মধ্যে পার্থক্য সর্টিং প্রক্রিয়াটি চলতে যে সময় লাগে তার চেয়ে বেশি হয়ে যায়, এই কারণেই নেটওয়ার্ক কল থেকে সর্টিংকে আলাদা করার প্রয়োজন হয়।
সর্টিং প্রক্রিয়াটিকে আলাদাভাবে চালানো সহজ করার জন্য আপনি সবসময় কোড রিফ্যাক্টর করতে পারেন, কিন্তু আপনি যদি ইতিমধ্যেই Hilt ব্যবহার করে থাকেন, তাহলে এর পরিবর্তে বেঞ্চমার্কিংয়ের জন্য ফেক ইনজেক্ট করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।