এই পৃষ্ঠায় দেখানো হয়েছে কীভাবে ProfilingManager API ব্যবহার করে একটি সিস্টেম ট্রেস রেকর্ড করতে হয়।
ProfilingManager অন্যান্য প্রোফাইল টাইপও রেকর্ড করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি একটি সিস্টেম ট্রেস রেকর্ড করার মতোই, তবে প্রতিটি টাইপের জন্য আলাদা বিল্ডার ব্যবহৃত হয়। সমর্থিত প্রোফাইল এবং তাদের বিল্ডারগুলো হলো:
সিস্টেম ট্রেস:
SystemTraceRequestBuilderব্যবহার করে রেকর্ড করা হয়, যা লেটেন্সি বিশ্লেষণ এবং সাধারণ পারফরম্যান্স ডিবাগিংয়ের জন্য উপযোগী।হিপ ডাম্প:
JavaHeapDumpRequestBuilderব্যবহার করে রেকর্ড করা হয়, যা মেমরি লিক শনাক্তকরণ এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য সহায়ক।হিপ প্রোফাইল:
HeapProfileRequestBuilderব্যবহার করে রেকর্ড করা হয়, যা মেমরি অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযোগী।কল স্ট্যাক প্রোফাইল:
StackSamplingRequestBuilderব্যবহার করে রেকর্ড করা হয়, যা কোড এক্সিকিউশন এবং লেটেন্সি বিশ্লেষণ বুঝতে সহায়ক।
নির্ভরতা যোগ করুন
ProfilingManager API-এর সর্বোত্তম অভিজ্ঞতার জন্য, আপনার build.gradle.kts ফাইলে নিম্নলিখিত Jetpack লাইব্রেরিগুলো যোগ করুন।
কোটলিন
dependencies { implementation("androidx.tracing:tracing-ktx:2.0.0") implementation("androidx.core:core:1.19.0") }
গ্রুভি
dependencies { implementation 'androidx.tracing:tracing:2.0.0' implementation 'androidx.core:core:1.19.0' }
সিস্টেম ট্রেস রেকর্ড করুন
প্রয়োজনীয় ডিপেন্ডেন্সিগুলো যোগ করার পর, একটি সিস্টেম ট্রেস রেকর্ড করতে নিম্নলিখিত কোডটি ব্যবহার করুন। এই উদাহরণটি দেখায় কিভাবে মেইন থ্রেডের বাইরে ভারী অপারেশনগুলো নিরাপদে পরিচালনা করার পাশাপাশি একটি কম্পোজেবল থেকে প্রোফাইলিং সেশন শুরু করা যায়।
কোটলিন
@RequiresApi(Build.VERSION_CODES.VANILLA_ICE_CREAM)
@Composable
fun ProfiledScreen(modifier: Modifier = Modifier) {
// Use the application context: requestProfiling resolves the ProfilingManager
// system service from it, so there's no reason to hand it a short-lived Activity.
val appContext = LocalContext.current.applicationContext
val scope = rememberCoroutineScope()
Button(
onClick = {
// Run the orchestration off the main thread. Profiling a heavy operation
// on the UI thread would freeze the UI (ANR) and distort the very metrics
// you're trying to capture.
//
// Note: this scope is tied to composition. If the user leaves this screen
// mid-session, the coroutine is cancelled and stopSignal.cancel() might not
// run, but setDurationMs() acts as a safety net and ends the trace.
scope.launch(Dispatchers.Default) {
val callbackExecutor = Dispatchers.IO.asExecutor()
val resultCallback = Consumer<ProfilingResult> { profilingResult ->
if (profilingResult.errorCode == ProfilingResult.ERROR_NONE) {
Log.d("ProfileTest", "Result file: ${profilingResult.resultFilePath}")
} else {
// errorMessage explains the failure (e.g., rate limiting); keep it.
Log.e(
"ProfileTest",
"Profiling failed errorCode=${profilingResult.errorCode} " +
"errorMessage=${profilingResult.errorMessage}"
)
}
}
val stopSignal = CancellationSignal()
val requestBuilder = SystemTraceRequestBuilder().apply {
setCancellationSignal(stopSignal)
setTag("FOO") // Caller-supplied tag for identification.
setDurationMs(60000) // Hard cap: ends the session if cancel() never fires.
setBufferFillPolicy(BufferFillPolicy.RING_BUFFER)
setBufferSizeKb(32768)
}
// 1. Start the session. This is asynchronous system IPC. The tracing
// engine takes a moment to start and allocate buffers.
requestProfiling(appContext, requestBuilder.build(), callbackExecutor, resultCallback)
// 2. The API exposes no "profiling started" signal, so pad with a short,
// best-effort delay before running the code you care about. This is
// approximate. Increase it on slower or heavily loaded devices.
delay(STARTUP_PADDING_MS)
// 3. The session is already recording every thread in your app. This slice
// doesn't scope what's captured. It just labels this region of the
// timeline so heavyOperation() is easier to find. trace { } closes the
// section even if the block throws.
trace("MyApp:HeavyOperation") {
heavyOperation()
}
// 4. Stop recording. Until this fires or the setDurationMs() cap is
// reached (whichever comes first), the session keeps capturing app-wide
// activity.
stopSignal.cancel()
}
}
) {
Text("Run & Profile Heavy Operation")
}
}
// Best-effort wait for the system trace engine to initialize before profiling.
// There is no deterministic start callback; tune this for your target devices.
private const val STARTUP_PADDING_MS = 100L
fun heavyOperation() {
// Background computations to profile.
}
জাভা
void heavyOperation() {
// Computations you want to profile
}
void sampleRecordSystemTrace() {
Executor mainExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
Consumer<ProfilingResult> resultCallback =
new Consumer<ProfilingResult>() {
@Override
public void accept(ProfilingResult profilingResult) {
if (profilingResult.getErrorCode() == ProfilingResult.ERROR_NONE) {
Log.d(
"ProfileTest",
"Received profiling result file=" + profilingResult.getResultFilePath());
setupProfileUploadWorker(profilingResult.getResultFilePath());
} else {
Log.e(
"ProfileTest",
"Profiling failed errorcode="
+ profilingResult.getErrorCode()
+ " errormsg="
+ profilingResult.getErrorMessage());
}
}
};
CancellationSignal stopSignal = new CancellationSignal();
SystemTraceRequestBuilder requestBuilder = new SystemTraceRequestBuilder();
requestBuilder.setCancellationSignal(stopSignal);
requestBuilder.setTag("FOO");
requestBuilder.setDurationMs(60000);
requestBuilder.setBufferFillPolicy(BufferFillPolicy.RING_BUFFER);
requestBuilder.setBufferSizeKb(32768);
Profiling.requestProfiling(getApplicationContext(), requestBuilder.build(), mainExecutor,
resultCallback);
// Wait some time for profiling to start.
Trace.beginSection("MyApp:HeavyOperation");
heavyOperation();
Trace.endSection();
// Once the interesting code section is profiled, stop profile
stopSignal.cancel();
}
নমুনা কোডটি নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করে প্রোফাইলিং সেশনটি সেট আপ এবং পরিচালনা করে:
এক্সিকিউটর সেট আপ করুন। যে থ্রেডটি প্রোফাইলিংয়ের ফলাফল গ্রহণ করবে, তা নির্ধারণ করতে একটি
Executorতৈরি করুন। প্রোফাইলিং ব্যাকগ্রাউন্ডে সম্পন্ন হয়। যদি আপনি পরবর্তীতে কলব্যাকে আরও প্রসেসিং যোগ করেন, তবে একটি নন-ইউআই থ্রেড এক্সিকিউটর ব্যবহার করলে অ্যাপ্লিকেশন নট রেসপন্ডিং (ANR) ত্রুটি প্রতিরোধ করা যায়।প্রোফাইলিং ফলাফল পরিচালনা করুন। একটি
Consumer<ProfilingResult>অবজেক্ট তৈরি করুন। সিস্টেম এই অবজেক্টটি ব্যবহার করেProfilingManagerথেকে আপনার অ্যাপে প্রোফাইলিং ফলাফল ফেরত পাঠায়।প্রোফাইলিং অনুরোধটি তৈরি করুন। আপনার প্রোফাইলিং সেশন সেট আপ করার জন্য একটি
SystemTraceRequestBuilderতৈরি করুন। এই বিল্ডারটি আপনাকেProfilingManagerট্রেস সেটিংস কাস্টমাইজ করার সুযোগ দেয়। বিল্ডারটি কাস্টমাইজ করা ঐচ্ছিক; যদি আপনি তা না করেন, তবে সিস্টেম ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহার করবে।- একটি ট্যাগ নির্ধারণ করুন। ট্রেসের নামে ট্যাগ যোগ করতে
setTag()ব্যবহার করুন। এই ট্যাগটি আপনাকে ট্রেসটি শনাক্ত করতে সাহায্য করে। - ঐচ্ছিক: সময়কাল নির্ধারণ করুন। কতক্ষণ ধরে প্রোফাইল করতে হবে তা মিলিসেকেন্ডে নির্দিষ্ট করতে
setDurationMs()ব্যবহার করুন। উদাহরণস্বরূপ,60000একটি ৬০-সেকেন্ডের ট্রেস সেট করে। নির্দিষ্ট সময়কালের আগে যদিCancellationSignalট্রিগার না হয়, তাহলে ট্রেসটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেষ হয়ে যাবে। - একটি বাফার পলিসি বেছে নিন। ট্রেস ডেটা কীভাবে সংরক্ষিত হবে তা নির্ধারণ করতে
setBufferFillPolicy()ব্যবহার করুন।BufferFillPolicy.RING_BUFFERঅর্থ হলো, যখন বাফার পূর্ণ হয়ে যায়, তখন নতুন ডেটা সবচেয়ে পুরোনো ডেটাকে ওভাররাইট করে, যার ফলে সাম্প্রতিক কার্যকলাপের একটি অবিচ্ছিন্ন রেকর্ড বজায় থাকে। - একটি বাফার সাইজ সেট করুন। ট্রেসিংয়ের জন্য একটি বাফার সাইজ নির্দিষ্ট করতে
setBufferSizeKb()ব্যবহার করুন, যা দিয়ে আপনি আউটপুট ট্রেস ফাইলের সাইজ নিয়ন্ত্রণ করতে পারবেন।
- একটি ট্যাগ নির্ধারণ করুন। ট্রেসের নামে ট্যাগ যোগ করতে
ঐচ্ছিক: সেশনের জীবনচক্র পরিচালনা করুন। একটি
CancellationSignalতৈরি করুন। এই অবজেক্টটি আপনাকে যখন খুশি প্রোফাইলিং সেশন বন্ধ করার সুযোগ দেয়, যার ফলে আপনি এর দৈর্ঘ্যের উপর সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ রাখতে পারেন।শুরু করুন এবং ফলাফল গ্রহণ করুন। আপনি যখন
requestProfiling()কল করেন,ProfilingManagerব্যাকগ্রাউন্ডে একটি প্রোফাইলিং সেশন শুরু করে। প্রোফাইলিং সম্পন্ন হলে, এটি আপনারresultCallback#acceptমেথডেProfilingResultফাইলটি পাঠিয়ে দেয়। প্রোফাইলিং সফলভাবে শেষ হলে,ProfilingResultProfilingResult#getResultFilePathএর মাধ্যমে আপনার ডিভাইসে ট্রেসটি যেখানে সেভ করা হয়েছে, সেই পাথটি পাওয়া যায়। আপনি এই ফাইলটি প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে পেতে পারেন অথবা, লোকাল প্রোফাইলিংয়ের জন্য, আপনার কম্পিউটার থেকেadb pull <trace_path>চালাতে পারেন।কাস্টম ট্রেস পয়েন্ট যোগ করুন। আপনি আপনার অ্যাপের কোডে কাস্টম ট্রেস পয়েন্ট যোগ করতে পারেন। পূর্ববর্তী কোড উদাহরণে,
trace("MyApp:HeavyOperation") { ... }ব্লকটি জেনারেট করা প্রোফাইলে একটি কাস্টম স্লাইস তৈরি করে।