Wear OS'te performans oluşturun

Birçok Wear OS cihazın CPU ve GPU kaynağı daha büyük mobil cihazlara kıyasla daha sınırlı olduğundan, Wear OS'teki performans uygulamalar açısından önemli bir husustur. Birçok teknik benzer olduğundan, Jetpack Compose'daki bilgilerinizi kullanarak Wear OS için Compose ile performansı artırmak üzere uygulamanızı yapılandırıp geliştirebilirsiniz. Ancak uygulamanızın Wear OS'teki performansını nasıl test edeceğinizi anlamak önemlidir.

Performans kavramlarını daha iyi anlamak için YouTube'da Performansla ilgili en iyi uygulamalar ve Wear OS için verimli, güzel uygulamalar oluşturma videolarını izleyin.

Performansı artırma teknikleri

Uygulamanızın performansını doğru şekilde anlamak için uygulamanızı sürüm modunda çalıştırmayı deneyin. Hata ayıklama modu, çok sayıda sorunu tespit etmek için kullanışlı olsa da yüksek bir performans maliyeti sunar ve performansı düşürebilecek diğer kod sorunlarının tespit edilmesini zorlaştırabilir. Ayrıca, hata ayıklama modu referans profilleri kullanmaz. Bu da performansı daha da düşürebilir. Uygulamanızı küçültmek ve optimize etmek için R8 derleyiciyi de kullanmanız gerekir. Kullanılmayan kaynakları kaldırma hakkında daha fazla bilgi için Kaynaklarınızı küçültme bölümüne bakın.

Canlı Düzenleme, Oluşturulabilir Önizleme ve Wear OS emülatörü gibi Android Studio araçları hakkında bilgi edinin. Bu, saatte uygulamanızda hata ayıklama için harcanan süreyi azaltarak verimliliğinizi artırabilir. Android Studio, kol saatinde ortalama görüntüleme süresi (AVD) ile birlikte gelir. Uygulamanız büyük ölçüde beklendiği gibi çalışana kadar Önizlemeler ve Canlı Düzenleme ile test yapın, ardından uygulamanızın performansını doğru şekilde yansıtıp yansıtmadığını bir cihaz üzerinde test edin.

Uygulamalarınızdaki performans sorunlarını izlemek ve analiz etmek için JankStats kitaplığını kullanın. Bir örnek için GitHub'da JankStats örneğine göz atın.

Temel profil kullanın

Kritik kullanıcı yolculuklarında gereken sınıfları ve yöntemleri tanımlayarak uygulamanızın performansını iyileştirmek için temel bir profil kullanın. Bu konuyla ilgili ayrıntılı bir rehber için Temel profiller bölümüne bakın. Wear OS içinCompose'ların her biri kendi profil kurallarıyla birlikte gönderilir. Uygulamanız bir kitaplığa bağımlı olduğunda kitaplık profili kuralları otomatik olarak birleştirip uygulamanızın APK'sıyla dağıtılır ve cihazda önceden derlenir. Bu; başlatma sürelerini kısaltabilir, temkinli çerçeveleri azaltabilir ve diğer şekillerde performansı artırabilir.

Bir uygulama için kendi profilinizi tanımlamayı seçerseniz Macrobenchmark testleri yazarak uygulamanızın performansı iyileştirdiğini doğrulayın. Bir örnek için GitHub'da Performans örnekleri bölümüne göz atın.

Temel profil komutları

Temel profillerle çalışmaya yardımcı olması için kullanabileceğiniz bazı faydalı komutlar vardır. İlk olarak, aşağıdaki komutu çalıştırarak profilinizin durumunu belirleyin:

adb shell dumpsys package dexopt | grep -A 1 $PACKAGE_NAME

Durum status=speed-profile değilse kurallar henüz uygulamayı optimize etmek için uygulanmamış demektir.

Wear OS için oluşturma profili kuralları, cihaz şarj edilmiş ve boştayken çalışan bir arka plan işi kullanılarak uygulanır. Uygulama başlatıldıktan ve profil yükleyicinin profili arka planda önyüklemesi için yeterince zaman geçtikten sonra aşağıdaki komutu çalıştırarak bunu manuel olarak tetikleyebilirsiniz. Bu işlem genellikle yaklaşık 40 saniye sürer.

adb shell cmd package bg-dexopt-job

Ardından, durumun şu anda speed-profile olup olmadığını kontrol etmek için önceki komutu yeniden çalıştırabilirsiniz.

Optimizasyonun yükleme sırasında yapıldığı durumlar için Referans profili başka cihazdan yükleme bölümüne bakın.