Baseline-Profile verbessern die Ausführungsgeschwindigkeit von Code ab dem ersten Start um etwa 30 %, da die Schritte zur Interpretation und Just-in-time (JIT) Kompilierung für die enthaltenen Codepfade vermieden werden.
Wenn ein Baseline-Profil in einer App oder Bibliothek enthalten ist, kann Android Runtime (ART) bestimmte Codepfade durch Ahead-of-Time (AOT) Kompilierung optimieren. So wird die Leistung für jeden neuen Nutzer und bei jedem App-Update verbessert. Mit dieser profilgestützten Optimierung (Profile Guided Optimization, PGO) können Apps ab dem ersten Start optimiert werden, die Interaktionsverzögerung kann reduziert und die allgemeine Laufzeitleistung für Nutzer verbessert werden.
Diese Leistungsverbesserungen führen direkt zu besseren Geschäftsmesswerten wie Nutzerbindung, Transaktionen und Bewertungen. Weitere Informationen dazu, wie sich die Leistung auf Geschäftsmesswerte auswirkt, finden Sie in den Berichten von Josh, Lyft, TikTok und Zomato.
Vorteile von Baseline-Profilen
Mit Baseline-Profilen werden alle Nutzerinteraktionen wie App-Start, Navigation zwischen Bildschirmen oder Scrollen durch Inhalte ab der ersten Ausführung reibungsloser. Durch die Erhöhung der Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit einer App, Baseline-Profile können zu mehr aktiven Nutzern pro Tag und einer höheren durchschnittlichen Rückkehrrate führen.
Baseline-Profile helfen, die Optimierung über den App-Start hinaus zu lenken, indem sie gängige Nutzerinteraktionen bereitstellen, die die App-Laufzeit ab dem ersten Start verbessern. Die geführte AOT Kompilierung ist nicht von Nutzergeräten abhängig und kann einmal pro Release auf einem Entwicklungscomputer anstelle eines Mobilgeräts durchgeführt werden. Wenn Releases mit einem Baseline-Profil ausgeliefert werden, sind App-Optimierungen viel schneller verfügbar als bei der Verwendung von Cloud-Profilen allein.
Wenn kein Baseline-Profil verwendet wird, wird der gesamte App-Code entweder nach der Interpretation im Arbeitsspeicher JIT-kompiliert
oder im Hintergrund in eine odex Datei geschrieben, wenn das
Gerät im Leerlauf ist. Nach der Installation oder Aktualisierung einer App ist die Nutzererfahrung ab der ersten Ausführung suboptimal, bis neue Codepfade optimiert sind.
Viele Apps verzeichnen nach der Optimierung eine Leistungssteigerung von etwa 30 %.
Startprofile
Startprofile ähneln Baseline-Profilen, werden aber zur Kompilierzeit und nicht zur Optimierung auf dem Gerät verwendet. Ein Start
profil wird verwendet, um das Layout der DEX-Datei zu optimieren und so die Startzeiten zu verbessern.
Der im Startprofil identifizierte Code wird in die primäre classes.dex
Datei eingefügt, anderer Code in separate DEX-Dateien. Dadurch werden die Startzeiten verbessert
, da die Anzahl der Seitenfehler beim App-Start reduziert wird. Weitere Informationen dazu,
wie Startprofile und DEX-Layoutoptimierungen die App-Startzeiten verbessern können,
finden Sie unter DEX-Layoutoptimierungen und Start
profile.
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Informationen zum Optimieren der Leistung in Ihrer vorhandenen App finden Sie unter Baseline Profile erstellen.
Profilgenerierung im Vergleich zu Release-Builds
Es ist wichtig, den Unterschied zwischen den Build-Konfigurationen zu kennen, die beim Generieren von Baseline- und Startprofildateien (z. B. baseline-prof.txt und startup-prof.txt) und beim Erstellen des endgültigen Release-APKs, das diese Profile verwendet, erforderlich sind.
Beim Generieren von Profildateien (z. B. benchmark):
Damit die generierten Profilregeln genau mit den Methodensignaturen Ihres Codes übereinstimmen, müssen Sie die Verschleierung und Optimierung (R8) für die Build-Variante deaktivieren, die für die Profilgenerierung verwendet wird. Diese Variante muss sich von Ihrer
Release-Build-Variante unterscheiden, bei der Verschleierung und Optimierung aktiviert sind. Dazu legen Sie isMinifyEnabled = false für die Build-Variante zur Profilgenerierung fest. Wenn Sie das Baseline-Profil-Gradle-Plug-in nicht verwenden, sollten Sie auch darauf achten, dass -dontobfuscate und -dontoptimize angewendet werden. Das
Baseline-Profil-Gradle
Plug-in
übernimmt diese Konfiguration automatisch für Sie.
Beim Erstellen des endgültigen Release-APKs:
Für Ihren Release-Build sollte immer isMinifyEnabled = true festgelegt sein, damit Sie von
Verschleierung, Minimierung und Optimierung profitieren können. R8 schreibt die Regeln
aus Ihren nicht verschleierten Profildateien automatisch um, damit sie mit dem verschleierten und optimierten Code
in Ihrem Release-APK übereinstimmen. Damit die DEX-Layout
optimierung
(durch Startprofile) effektiv ist, muss Ihre Release-App
verschleiert sein und R8 mit allen aktivierten Optimierungen verwenden.
Empfohlene stabile Mindestversionen
Die Abhängigkeitskette bietet stabile und Entwicklungs-Release-Versionen. Verwenden Sie zum Generieren und Installieren eines Baseline-Profils die folgenden unterstützten Versionen oder höher des Android-Gradle-Plug-ins, der Macrobenchmark-Bibliothek und des Profilinstallationsprogramms. Diese Abhängigkeiten sind zu unterschiedlichen Zeiten erforderlich und arbeiten als Toolkette zusammen, um ein optimales Baseline-Profil zu ermöglichen.
- Android-Gradle-Plug-in:
com.android.tools.build:8.0.0 - Macrobenchmark-Bibliothek:
androidx.benchmark:benchmark-macro-junit4:1.4.1 - Profilinstallationsprogramm:
androidx.profileinstaller:profileinstaller:1.4.1
Wir empfehlen, die neueste Version des Android-Gradle-Plug-ins zu verwenden, um Baseline Profile zu erstellen und zu verwalten. Hier sind die wichtigsten Funktionen der verschiedenen Versionen des Android-Gradle-Plug-ins:
| Version des Android-Gradle-Plug-ins | Funktionen |
|---|---|
| 8.4 | Bei lokalen App-Installationen von nicht debugfähigen Builds mit dem Gradle-Wrapper-Befehlszeilentool oder Android Studio werden Baseline-Profile installiert, sodass die Leistung Ihres lokalen Release-Builds besser mit der Produktion übereinstimmt. Dieses Update hat keine Auswirkungen auf die Produktionsleistung von Baseline-Profilen. |
| 8.3 |
|
| 8.2 |
|
| 8.0 | Empfohlene Mindestversion: Verwenden Sie das Baseline
-Profil-Gradle-Plug-in, um Baseline-Profile mit einer einzigen
Gradle-Aufgabe zu generieren.
|
| 7.4 |
Unterstützte Mindestversion: Apps können Baseline-Profile
aus Bibliotheken verwenden und ein eigenes Baseline-Profil in der
src/main/baseline-prof.txt Datei bereitstellen.
|
Beispiel für die Profilgenerierung
Das folgende Beispiel zeigt eine Klasse zum Erstellen eines Baseline-Profils für den App-Start, sowie mehrere Navigations- und Scrollereignisse mit der empfohlenen Macrobenchmark Bibliothek:
class BaselineProfileGenerator {
@get:Rule
val baselineProfileRule = BaselineProfileRule()
@Test
fun appStartupAndUserJourneys() {
baselineProfileRule.collect(packageName = PACKAGE_NAME) {
uiAutomator {
// App startup journey.
startApp(PACKAGE_NAME)
// Find and click elements using the new DSL
onElement { textAsString() == "COMPOSE LAZYLIST" }.click()
onElement { viewIdResourceName == "myLazyColumn" }.also {
it.fling(Direction.DOWN)
it.fling(Direction.UP)
}
pressBack()
}
}
}
}
Weitere Informationen zur Verwendung der UI Automator-Bibliothek zum Automatisieren von Nutzer pfaden finden Sie unter Automatisierte Tests mit UI Automator schreiben.
Sie können diesen Code im vollständigen Kontext und mit weiteren Details in unseren Leistungsbeispielen auf GitHub sehen.
Inhalte
Wenn Sie Baseline-Profile in einer App verwenden, können Sie App-Startcode und gängige Nutzerinteraktionen wie die Navigation zwischen Bildschirmen oder das Scrollen einbeziehen. Sie können auch ganze Abläufe wie Registrierung, Anmeldung oder Zahlung erfassen. Alle Nutzer pfade, die Sie als kritisch betrachten, können von Baseline-Profilen profitieren, da ihre Laufzeitleistung verbessert wird.
Wenn Sie mit verschiedenen Ansätzen zur Leistungsverbesserung experimentieren, sollten Sie Baseline-Profile für beide Testverzweigungen einbeziehen. So können Sie Ihre Ergebnisse leichter interpretieren, da alle Nutzer einheitlich kompilierten Code ausführen.
Bibliotheken können eigene Baseline-Profile bereitstellen und mit Releases ausliefern, um die App-Leistung zu verbessern. Ein Beispiel finden Sie im Abschnitt Baseline-Profil verwenden unter Jetpack Compose-Leistung.
Funktionsweise von Baseline-Profilen
Beim Entwickeln Ihrer App oder Bibliothek sollten Sie Baseline-Profile definieren, die gängige Nutzerinteraktionen abdecken, bei denen Renderingzeit oder Latenz wichtig sind. So funktionieren sie:
Für Ihre App werden für Menschen lesbare Profilregeln generiert und in der App in binäre Form kompiliert. Sie finden sie unter
assets/dexopt/baseline.prof. Anschließend können Sie das AAB wie gewohnt in Google Play hochladen.Google Play verarbeitet das Profil und liefert es zusammen mit dem APK direkt an die Nutzer. Während der Installation führt ART eine AOT-Kompilierung der Methoden in dem Profil durch, wodurch diese Methoden schneller ausgeführt werden. Wenn das Profil Methoden enthält, die beim App-Start oder beim Frame-Rendering verwendet werden, können Nutzer schnellere Startzeiten und weniger Verzögerungen feststellen.
Dieser Ablauf funktioniert zusammen mit der Aggregation von Cloud-Profilen, um die Leistung basierend auf der tatsächlichen Nutzung der App im Laufe der Zeit zu optimieren.
Cloud-Profile
Cloud-Profile bieten zusammen mit Baseline Profilen eine zusätzliche Form der profilgestützten Optimierung (Profile Guided Optimization, PGO). Sie werden von Google Play Store aggregiert und für die Kompilierung zur Installationszeit verteilt.
Cloud-Profile basieren auf realen Nutzerinteraktionen mit der App. Es dauert jedoch mehrere Stunden bis Tage, bis sie nach einem Update verteilt werden, was ihre Verfügbarkeit einschränkt. Bis die Profile vollständig verteilt sind, ist die App Leistung für Nutzer neuer oder aktualisierter Apps suboptimal. Außerdem werden Cloud Profile nur auf Android-Geräten mit Android 9 (API-Level 28) oder höher unterstützt und skalieren nur gut für Apps mit einer ausreichend großen Nutzerbasis.
Kompilierungsverhalten bei verschiedenen Android-Versionen
Android-Plattformversionen verwenden unterschiedliche Ansätze zur App-Kompilierung, die jeweils mit einem entsprechenden Leistungs-Trade-off verbunden sind. Baseline-Profile verbessern die bisherigen Kompilierungsmethoden, da sie ein Profil für alle Installationen bereitstellen.
| Android-Version | Kompilierungsmethode | Optimierungsansatz |
|---|---|---|
| 5 bis 6 (API-Level 21 bis 23) | Vollständige AOT | Die gesamte App wird während der Installation optimiert. Das führt zu langen Wartezeiten, bis die App verwendet werden kann, zu einer erhöhten RAM- und Festplattenspeichernutzung und zu längeren Zeiten zum Laden von Code von der Festplatte, was möglicherweise die Kaltstartzeiten verlängert. |
| 7 bis 8.1 (API Level 24 bis 27) | Teilweise AOT (Baseline Profil) | Baseline-Profile werden
von
androidx.profileinstaller
bei der ersten Ausführung installiert, wenn das
App-Modul diese
Abhängigkeit definiert. ART kann dies weiter verbessern, indem während der Nutzung der App zusätzliche Profilregeln hinzugefügt und kompiliert werden, wenn das Gerät im Leerlauf ist. So werden Festplattenspeicher
und Zeit zum Laden von Code von
der Festplatte optimiert, wodurch die
Wartezeit für die App reduziert wird. |
| 9 (API-Level 28) und höher | Teilweise AOT (Baseline- + Cloud-Profil) | Play verwendet Baseline-Profile während der App-Installation, um das APK und Cloud Profile zu optimieren, sofern verfügbar. Nach der Installation werden ART Profile in Play hochgeladen, aggregiert und dann anderen Nutzern als Cloud-Profile zur Verfügung gestellt, wenn sie die App installieren oder aktualisieren. |
Bekannte Probleme
Im Folgenden finden Sie mögliche Probleme und Lösungen oder Probleme, für die derzeit Problemumgehungen entwickelt werden:
Die Generierung von Baseline-Profilen kann aufgrund von Berechtigungseinstellungen auf einigen Geräten, einschließlich OnePlus-Geräten, fehlschlagen. Um dieses Problem zu umgehen, deaktivieren Sie die Option Berechtigungsüberwachung deaktivieren in den Einstellungen der Entwickleroptionen.
Die Generierung von Baseline-Profilen wird auf Firebase Test Lab-Geräten nicht unterstützt, einschließlich Gradle-verwalteter Test Lab-Geräte (Problem #285187547).
Um Baseline-Profile für Bibliotheken erfolgreich bereitzustellen, verwenden Sie mindestens das Baseline-Profil-Gradle-Plug-in 1.2.3 oder das Android-Gradle-Plug-in 8.3 (Problem #313992099).
Wenn Sie Baseline-Profile mit dem Befehl
./gradlew app:generateBaselineProfilegenerieren, werden auch die Benchmarks im Testmodul ausgeführt und die Ergebnisse verworfen. In diesem Fall können Sie nur die Baseline-Profile generieren, indem Sie den Befehl mit-P android.testInstrumentationRunnerArguments.androidx.benchmark.enabledRules=BaselineProfileausführen. Dieses Problem wurde im Android-Gradle-Plug-in 8.2 behoben.Der Befehl zum Generieren von Baseline-Profilen für alle Build-Typen –
./gradlew app:generateBaselineProfile– generiert nur Baseline-Profile für den Release-Build-Typ. Dieses Problem wurde im Android-Gradle-Plug-in 8.1 behoben.Nicht über den Google Play Store vertriebene Apps unterstützen möglicherweise nicht die Verwendung von Baseline-Profilen bei der Installation. Nutzer von Apps, die über diese Kanäle installiert wurden, sehen die Vorteile erst, wenn die Hintergrund-Dexoptimierung ausgeführt wird, was wahrscheinlich über Nacht geschieht.
Die interne App-Freigabe im Play Store unterstützt keine Baseline-Profile, der interne Testtrack jedoch schon.
Akkuoptimierungen auf einigen Geräten, z. B. Huawei-Geräten, können die Profilinstallation beeinträchtigen. Deaktivieren Sie alle Akkuoptimierungen auf Ihren Benchmark-Geräten, damit Ihre Profile effektiv installiert werden.
Zusätzliche Ressourcen
Empfehlungen für Sie
- Hinweis: Linktext wird angezeigt, wenn JavaScript deaktiviert ist
- Baseline-Profile erstellen {:#creating-profile-rules}
- Baseline-Profile ohne Macrobenchmark erstellen und messen
- DEX-Layoutoptimierungen und Startprofile