Macrobenchmark kitaplığıyla Karşılaştırma Referans Profilleri

Temel profiller etkinken bir uygulamanın nasıl performans gösterdiğini test etmek için Jetpack makro karşılaştırmasını kullanmanızı ve ardından bu sonuçları, temel profiller devre dışıyken yapılan bir karşılaştırmayla karşılaştırmanızı öneririz. Bu yaklaşımla, oluşturulan karelerin takılmaya neden olup olmadığını görmek için uygulama başlatma süresini (hem ilk hem de tam ekran görüntüleme süresi) veya çalışma zamanında oluşturma performansını ölçebilirsiniz.

Makro karşılaştırmalar, CompilationMode API'sini kullanarak ölçüm öncesi derlemeyi kontrol etmenize olanak tanır. Performansı farklı derleme durumlarıyla karşılaştırmak için farklı CompilationMode değerleri kullanın. Aşağıdaki kod snippet'inde, referans profillerin avantajını ölçmek için CompilationMode parametresinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir:

@RunWith(AndroidJUnit4ClassRunner::class)
class ColdStartupBenchmark {
    @get:Rule
    val benchmarkRule = MacrobenchmarkRule()

    // No ahead-of-time (AOT) compilation at all. Represents performance of a
    // fresh install on a user's device if you don't enable Baseline Profiles—
    // generally the worst case performance.
    @Test
    fun startupNoCompilation() = startup(CompilationMode.None())

    // Partial pre-compilation with Baseline Profiles. Represents performance of
    // a fresh install on a user's device.
    @Test
    fun startupPartialWithBaselineProfiles() =
        startup(CompilationMode.Partial(baselineProfileMode = BaselineProfileMode.Require))

    // Partial pre-compilation with some just-in-time (JIT) compilation.
    // Represents performance after some app usage.
    @Test
    fun startupPartialCompilation() = startup(
        CompilationMode.Partial(
            baselineProfileMode = BaselineProfileMode.Disable,
            warmupIteration = 3
        )
    )

    // Full pre-compilation. Generally not representative of real user
    // experience, but can yield more stable performance metrics by removing
    // noise from JIT compilation within benchmark runs.
    @Test
    fun startupFullCompilation() = startup(CompilationMode.Full())

    private fun startup(compilationMode: CompilationMode) = benchmarkRule.measureRepeated(
        packageName = "com.example.macrobenchmark.target",
        metrics = listOf(StartupTimingMetric()),
        compilationMode = compilationMode,
        iterations = 10,
        startupMode = StartupMode.COLD,
        setupBlock = {
            pressHome()
        }
    ) {
        // Waits for the first rendered frame, which represents time to initial display.
        startActivityAndWait()

        // Waits for content to be visible, which represents time to fully drawn.
        device.wait(Until.hasObject(By.res("my-content")), 5_000)
    }
}

Dikkat: Gerçek dünya performansını ölçmek için karşılaştırmaları fiziksel bir cihazda çalıştırın. Android emülatöründe performansı ölçmek, kaynaklar ana makinesiyle paylaşıldığı için muhtemelen yanlış sonuçlar verir.

Aşağıdaki ekran görüntüsünde, Google Pixel 7'de çalıştırılan Android'de kullanıma sunuldu örnek uygulamasının sonuçlarını doğrudan Android Studio'da görebilirsiniz. Sonuçlar, derleme yapılmadığında (324,8 ms) uygulamanın en hızlı şekilde temel profiller (229,0 ms) kullanılarak başlatıldığını gösteriyor.

Şekil 1. Derleme yok (324 ms), tam derleme (315 ms), kısmi derleme (312 ms) ve referans profiller (229 ms) için ilk görüntüleme süresini gösteren ColdStartupBenchmarksonuçları

İpucu: Sonuçları, CI ardışık düzeninizin bir parçası olarak ayrıştırmak için JSON dosyası olarak da alabilirsiniz. Daha fazla bilgi için CI'de karşılaştırma başlıklı makaleyi inceleyin.

Önceki örnekte, StartupTimingMetric ile yakalanan uygulama başlatma sonuçları gösterilmektedir. FrameTimingMetric gibi dikkate alınması gereken başka önemli metrikler de vardır. Tüm metrik türleri hakkında daha fazla bilgi için Makro karşılaştırma metriklerini yakalama başlıklı makaleyi inceleyin.

Tam gösterime kalan süre

Önceki örnekte, uygulamanın ilk karesini oluşturması için geçen süre olan ilk ekrana görüntülenene kadar geçen süre (TTID) ölçülür. Ancak bu süre, kullanıcının uygulamanızla etkileşime geçmeye başlayacağı süreyi yansıtmayabilir. Tam ekran görüntüleme süresi (TTFD) metriği, tamamen kullanılabilir bir uygulama durumuna sahip olmak için gereken kod yollarını ölçme ve optimize etme konusunda daha yararlıdır.

Her ikisi de önemli olduğu için hem TTID hem de TTFD için optimizasyon yapmanızı öneririz. Düşük bir TTID, kullanıcının uygulamanın gerçekten başlatıldığını görmesine yardımcı olur. Kullanıcının uygulamayla hızlı bir şekilde etkileşime geçebilmesi için TTFD'nin kısa tutulması önemlidir.

Uygulama kullanıcı arayüzü tamamen çizildiğinde raporlamayla ilgili stratejiler için Başlangıç zamanlaması doğruluğunu iyileştirme başlıklı makaleyi inceleyin.