Membuat kueri profil dengan PerfettoSQL

Anda dapat membuat kueri profil ProfilingManager menggunakan PerfettoSQL dan modul dari Library Standar Perfetto. Karena ProfilingManager menyunting pelacakan sistem untuk hanya menyertakan data proses aplikasi Anda, kueri library standar seluruh sistem yang bergantung pada proses lain tidak didukung. Namun, sebagian besar kueri cakupan aplikasi dan modul library standar berfungsi tanpa modifikasi. Untuk kueri siap pakai tambahan, lihat Menganalisis Trace Android.

Contoh kueri ProfilingManager

Gunakan contoh kueri berikut secara langsung atau sebagai template untuk analisis PerfettoSQL Anda sendiri.

Menemukan slice yang paling banyak diduplikasi

Slice yang berulang sering kali menunjukkan pekerjaan yang redundan. Untuk mengetahui detail tentang sintaksis fungsi, lihat Menentukan fungsi di PerfettoSQL. Kueri berikut menentukan fungsi PerfettoSQL yang dapat digunakan kembali yang menemukan slice yang cocok dengan pola GLOB dan mengurutkannya berdasarkan frekuensi:

-- You only need to call this once in the session to create or update the function
CREATE OR REPLACE PERFETTO FUNCTION find_duplicates(pattern STRING) RETURNS
TABLE(name STRING, count_slice LONG) AS SELECT name, COUNT(dur) as count_slice FROM slice WHERE name GLOB $pattern GROUP BY name HAVING COUNT(name) >= 2 ORDER BY count_slice DESC;

-- Subsequent calls can just use the function to find dupes
SELECT * FROM find_duplicates('*Text*')

Kueri jank

Gunakan kueri berikut untuk mengidentifikasi frame yang lambat atau janky dalam pelacakan sistem.

Menemukan frame lambat

Kueri ini menemukan frame yang memerlukan waktu lebih dari 16,6 md (60 Hz) untuk dirender. Karena Perfetto menyimpan durasi slice dalam nanodetik, dur dibandingkan dengan 16660000:

INCLUDE PERFETTO module android.frames.timeline;
SELECT * FROM android_frames WHERE dur > 16660000;

Menemukan frame penyebab jank

Kueri ini menggunakan modul frame timeline untuk menemukan frame yang melewatkan batas waktu rendering aplikasi sesuai dengan kecepatan refresh perangkat:

INCLUDE PERFETTO module android.frames.timeline;
SELECT * FROM actual_frame_timeline_slice WHERE jank_type GLOB '*App Deadline Missed*';

Menemukan objek yang paling banyak diduplikasi

Dalam heap dump Java, kueri ini menampilkan 100 class teratas dengan dua instance atau lebih untuk membantu Anda menemukan duplikat yang tidak diinginkan atau peluang caching:

INCLUDE PERFETTO MODULE android.memory.heap_graph.heap_graph_class_aggregation;

SELECT * FROM android_heap_graph_class_aggregation WHERE obj_count >= 2
ORDER BY obj_count DESC LIMIT 100

Latensi cold startup

Kueri ini memperkirakan waktu cold startup hingga frame pertama (TTFF) dengan mengukur durasi antara bindApplication dan slice Choreographer#doFrame pertama:

-- This function finds slices that match the given GLOB $pattern
CREATE OR REPLACE PERFETTO FUNCTION find_slices(pattern STRING) RETURNS
TABLE (name STRING, ts LONG, dur LONG) AS
SELECT name,ts,dur FROM slice WHERE name GLOB $pattern;

-- This function generates a slice that starts at $startSlicePattern and finishes at the slice matched by $endSlicePattern. If $inclusive is true, then the end slice dur will be added, otherwise, the end slice start time will be used.
CREATE OR REPLACE PERFETTO FUNCTION generate_start_to_end_slices(startSlicePattern STRING, endSlicePattern STRING, inclusive BOOL) RETURNS
TABLE(name STRING, ts LONG, dur LONG) AS
SELECT name, ts, MIN(startToEndDur) as dur
FROM
  (SELECT S.name as name, S.ts as ts, E.ts + IIF($inclusive, E.dur, 0) - S.ts as startToEndDur
  FROM find_slices($startSlicePattern) as S CROSS JOIN find_slices($endSlicePattern) as E
  WHERE startToEndDur > 0)
GROUP BY name, ts;

-- Using these functions we can estimate cold startup time by generating a slice between bindApplication and first frame.
SELECT * from generate_start_to_end_slices('bindApplication','*Choreographer#doFrame [0-9]*', true)