Устранение распространенных проблем с производительностью, Устранение распространенных проблем с производительностью, Устранение распространенных проблем с производительностью, Устранение распространенных проблем с производительностью

Для обеспечения плавной, стабильной и энергоэффективной работы приложения необходимо выявлять и устранять распространенные узкие места в производительности, касающиеся стабильности, отрисовки пользовательского интерфейса, потребления памяти, фоновой работы, задержки запуска и оптимизации сборки.

В этом разделе представлены руководства, объясняющие базовое поведение платформы Android для каждого типа проблем и пошагово описывающие, как диагностировать, профилировать и устранять их с помощью таких инструментов, как Android Studio Profiler, Perfetto, Logcat и ApplicationExitInfo .

Стабильность

• ANR : Диагностика и устранение ошибок «Приложение не отвечает» (ANR), вызванных блокировкой потоков пользовательского интерфейса, операциями ввода-вывода основного потока, конфликтами блокировок или медленной работой широковещательных приемников.
• Сбои : Прочитывайте трассировки стека, анализируйте вывод Logcat и предотвращайте необработанные исключения и сигналы от собственных систем.

Рендеринг и запуск

• Медленная отрисовка : Выявление и устранение пропущенных или зависших кадров пользовательского интерфейса ( >16ms и >700ms ), вызванных ресурсоемкими операциями компоновки, проходами привязки или задержками основного потока.
• Медленные сессии (только игры) : Измерьте частоту кадров с помощью SurfaceFlinger и оптимизируйте частоту кадров в играх, используя Android Frame Pacing (Swappy), Vulkan и Android Dynamic Performance Framework (ADPF).
• Время запуска приложения : понимание внутренних механизмов холодного, теплого и горячего запуска, измерение времени до первоначального отображения (TTID) и времени до полного отображения (TTFD), а также оптимизация процесса запуска.

Управление памятью

• Механизмы, блокирующие использование памяти (LMK) : разберитесь, как демон Android Low Memory Killer ( lmkd ) определяет приоритеты процессов с помощью oom_adj_score и профилирует объем используемой памяти в Android Studio, Unity и Unreal Engine.
• Использование памяти (анонимный RSS + файл подкачки) : Измерьте и уменьшите размер анонимного набора резидентных файлов (RSS) и размер файла подкачки вашего приложения в фоновом, служебном и служебном режимах.
• Использование памяти для растровых изображений : Диагностика чрезмерного размера или утечек памяти для растровых изображений и освобождение графических буферов при перемещении компонентов пользовательского интерфейса в фоновый режим.

Работа с батареей и фоновые процессы

• Чрезмерное количество блокировок пробуждения : Избегайте длительного удержания частичных блокировок пробуждения и перенесите фоновые задачи в WorkManager или JobScheduler .
• Зависшие частичные блокировки пробуждения : Убедитесь, что каждая полученная частичная блокировка пробуждения корректно освобождается на всех путях выполнения и обработки ошибок.
• Чрезмерное количество пробуждений : уменьшите количество точных пробуждений по будильнику и объединяйте или откладывайте запланированные фоновые задачи.
• Чрезмерное фоновое сканирование Wi-Fi : минимизируйте частоту фонового сканирования Wi-Fi и используйте пассивные или пакетные API для определения местоположения и подключения.
• Чрезмерное использование сети в фоновом режиме : пакетная обработка и отсрочка фоновых передач данных в мобильной сети с использованием ограничений WorkManager .
• Чрезмерное потребление заряда батареи : Диагностика высокого расхода заряда батареи на мобильных устройствах и устройствах Wear OS путем анализа активности процессора, датчиков и радиомодуля.

Оптимизация прав доступа и сборки

• Отказ в предоставлении доступа : Запрашивайте разрешения во время выполнения в контексте и четко объясняйте пользователям обоснование предоставления разрешений.
• Оптимизация кода DEX : настройте правила сжатия, обфускации и оптимизации R8 для уменьшения размера DEX и повышения производительности во время выполнения.

Для обеспечения плавной, стабильной и энергоэффективной работы приложения необходимо выявлять и устранять распространенные узкие места в производительности, касающиеся стабильности, отрисовки пользовательского интерфейса, потребления памяти, фоновой работы, задержки запуска и оптимизации сборки.

В этом разделе представлены руководства, объясняющие базовое поведение платформы Android для каждого типа проблем и пошагово описывающие, как диагностировать, профилировать и устранять их с помощью таких инструментов, как Android Studio Profiler, Perfetto, Logcat и ApplicationExitInfo .

Стабильность

• ANR : Диагностика и устранение ошибок «Приложение не отвечает» (ANR), вызванных блокировкой потоков пользовательского интерфейса, операциями ввода-вывода основного потока, конфликтами блокировок или медленной работой широковещательных приемников.
• Сбои : Прочитывайте трассировки стека, анализируйте вывод Logcat и предотвращайте необработанные исключения и сигналы от собственных систем.

Рендеринг и запуск

• Медленная отрисовка : Выявление и устранение пропущенных или зависших кадров пользовательского интерфейса ( >16ms и >700ms ), вызванных ресурсоемкими операциями компоновки, проходами привязки или задержками основного потока.
• Медленные сессии (только игры) : Измерьте частоту кадров с помощью SurfaceFlinger и оптимизируйте частоту кадров в играх, используя Android Frame Pacing (Swappy), Vulkan и Android Dynamic Performance Framework (ADPF).
• Время запуска приложения : понимание внутренних механизмов холодного, теплого и горячего запуска, измерение времени до первоначального отображения (TTID) и времени до полного отображения (TTFD), а также оптимизация процесса запуска.

Управление памятью

• Механизмы, блокирующие использование памяти (LMK) : разберитесь, как демон Android Low Memory Killer ( lmkd ) определяет приоритеты процессов с помощью oom_adj_score и профилирует объем используемой памяти в Android Studio, Unity и Unreal Engine.
• Использование памяти (анонимный RSS + файл подкачки) : Измерьте и уменьшите размер анонимного набора резидентных файлов (RSS) и размер файла подкачки вашего приложения в фоновом, служебном и служебном режимах.
• Использование памяти для растровых изображений : Диагностика чрезмерного размера или утечек памяти для растровых изображений и освобождение графических буферов при перемещении компонентов пользовательского интерфейса в фоновый режим.

Работа с батареей и фоновые процессы

• Чрезмерное количество блокировок пробуждения : Избегайте длительного удержания частичных блокировок пробуждения и перенесите фоновые задачи в WorkManager или JobScheduler .
• Зависшие частичные блокировки пробуждения : Убедитесь, что каждая полученная частичная блокировка пробуждения корректно освобождается на всех путях выполнения и обработки ошибок.
• Чрезмерное количество пробуждений : уменьшите количество точных пробуждений по будильнику и объединяйте или откладывайте запланированные фоновые задачи.
• Чрезмерное фоновое сканирование Wi-Fi : минимизируйте частоту фонового сканирования Wi-Fi и используйте пассивные или пакетные API для определения местоположения и подключения.
• Чрезмерное использование сети в фоновом режиме : пакетная обработка и отсрочка фоновых передач данных в мобильной сети с использованием ограничений WorkManager .
• Чрезмерное потребление заряда батареи : Диагностика высокого расхода заряда батареи на мобильных устройствах и устройствах Wear OS путем анализа активности процессора, датчиков и радиомодуля.

Оптимизация прав доступа и сборки

• Отказ в предоставлении доступа : Запрашивайте разрешения во время выполнения в контексте и четко объясняйте пользователям обоснование предоставления разрешений.
• Оптимизация кода DEX : настройте правила сжатия, обфускации и оптимизации R8 для уменьшения размера DEX и повышения производительности во время выполнения.