Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Microbenchmark và Hilt

Nhiều ứng dụng sử dụng Hilt để chèn nhiều hành vi vào các biến thể bản dựng. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi bạn đo điểm chuẩn vi mô cho ứng dụng của mình vì tính năng này cho phép bạn chuyển đổi một thành phần có thể làm sai lệch kết quả. Ví dụ: đoạn mã sau đây cho thấy một kho lưu trữ tìm nạp và sắp xếp danh sách tên:

Kotlin

class PeopleRepository @Inject constructor(
    @Kotlin private val dataSource: NetworkDataSource,
    @Dispatcher(DispatcherEnum.IO) private val dispatcher: CoroutineDispatcher
) {
    private val _peopleLiveData = MutableLiveData<List<Person>>()

    val peopleLiveData: LiveData<List<Person>>
        get() = _peopleLiveData

    suspend fun update() {
        withContext(dispatcher) {
            _peopleLiveData.postValue(
                dataSource.getPeople()
                    .sortedWith(compareBy({ it.lastName }, { it.firstName }))
            )
        }
    }
}}

Java

public class PeopleRepository {

    private final MutableLiveData<List<Person>> peopleLiveData = new MutableLiveData<>();

    private final NetworkDataSource dataSource;

    public LiveData<List<Person>> getPeopleLiveData() {
        return peopleLiveData;
    }

    @Inject
    public PeopleRepository(NetworkDataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    private final Comparator<Person> comparator = Comparator.comparing(Person::getLastName)
            .thenComparing(Person::getFirstName);

    public void update() {
        Runnable task = new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                peopleLiveData.postValue(
                        dataSource.getPeople()
                                .stream()
                                .sorted(comparator)
                                .collect(Collectors.toList())
                );
            }
        };
        new Thread(task).start();
    }
}

Nếu bạn đưa lệnh gọi mạng vào khi đo điểm chuẩn, hãy triển khai lệnh gọi mạng giả để có kết quả chính xác hơn.

Việc đưa lệnh gọi mạng thực tế vào khi đo điểm chuẩn sẽ khiến bạn khó diễn giải kết quả đo điểm chuẩn hơn. Các lệnh gọi mạng có thể chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố bên ngoài và thời lượng của các lệnh gọi này có thể khác nhau giữa các lần lặp lại của việc chạy phép đo điểm chuẩn. Thời lượng của các lệnh gọi mạng có thể lâu hơn so với quá trình sắp xếp.

Triển khai lệnh gọi mạng giả bằng Hilt

Lệnh gọi đến dataSource.getPeople(), như trong ví dụ trước, chứa một lệnh gọi mạng. Tuy nhiên, thực thể NetworkDataSource được Hilt chèn và bạn có thể thay thế thực thể này bằng cách triển khai giả sau đây để đo điểm chuẩn:

Kotlin

class FakeNetworkDataSource @Inject constructor(
    private val people: List<Person>
) : NetworkDataSource {
    override fun getPeople(): List<Person> = people
}

Java

public class FakeNetworkDataSource implements NetworkDataSource{

    private List<Person> people;

    @Inject
    public FakeNetworkDataSource(List<Person> people) {
        this.people = people;
    }

    @Override
    public List<Person> getPeople() {
        return people;
    }
}

Lệnh gọi mạng giả mạo này được thiết kế để chạy nhanh nhất có thể khi bạn gọi phương thức getPeople(). Để Hilt có thể chèn nội dung này, bạn cần sử dụng trình cung cấp sau:

Kotlin

@Module
@InstallIn(SingletonComponent::class)
object FakekNetworkModule {

    @Provides
    @Kotlin
    fun provideNetworkDataSource(@ApplicationContext context: Context): NetworkDataSource {
        val data = context.assets.open("fakedata.json").use { inputStream ->
            val bytes = ByteArray(inputStream.available())
            inputStream.read(bytes)

            val gson = Gson()
            val type: Type = object : TypeToken<List<Person>>() {}.type
            gson.fromJson<List<Person>>(String(bytes), type)
        }
        return FakeNetworkDataSource(data)
    }
}

Java

@Module
@InstallIn(SingletonComponent.class)
public class FakeNetworkModule {

    @Provides
    @Java
    NetworkDataSource provideNetworkDataSource(
            @ApplicationContext Context context
    ) {
        List<Person> data = new ArrayList<>();
        try (InputStream inputStream = context.getAssets().open("fakedata.json")) {
            int size = inputStream.available();
            byte[] bytes = new byte[size];
            if (inputStream.read(bytes) == size) {
                Gson gson = new Gson();
                Type type = new TypeToken<ArrayList<Person>>() {
                }.getType();
                data = gson.fromJson(new String(bytes), type);

            }
        } catch (IOException e) {
            // Do something
        }
        return new FakeNetworkDataSource(data);
    }
}

Dữ liệu được tải từ các thành phần bằng cách sử dụng lệnh gọi I/O có thể có độ dài thay đổi. Tuy nhiên, việc này được thực hiện trong quá trình khởi chạy và sẽ không gây ra bất kỳ sự bất thường nào khi getPeople() được gọi trong quá trình đo điểm chuẩn.

Một số ứng dụng đã sử dụng dữ liệu giả trên các bản gỡ lỗi để xoá mọi phần phụ thuộc phụ trợ. Tuy nhiên, bạn cần đo điểm chuẩn trên một bản dựng càng gần với bản phát hành càng tốt. Phần còn lại của tài liệu này sử dụng cấu trúc nhiều mô-đun, nhiều biến thể như mô tả trong phần Thiết lập dự án đầy đủ.

Có 3 mô-đun:

benchmarkable: chứa mã để đo điểm chuẩn.
benchmark: chứa mã điểm chuẩn.
app: chứa mã ứng dụng còn lại.

Mỗi mô-đun trước đó đều có một biến thể bản dựng có tên là benchmark cùng với các biến thể debug và release thông thường.

Định cấu hình mô-đun điểm chuẩn

Mã cho lệnh gọi mạng giả mạo nằm trong nhóm tài nguyên debug của mô-đun benchmarkable và quá trình triển khai mạng đầy đủ nằm trong nhóm tài nguyên release của cùng một mô-đun. Tệp tài sản chứa dữ liệu do quá trình triển khai giả mạo trả về nằm trong nhóm tài nguyên debug để tránh mọi tệp APK bị đầy trong bản dựng release. Biến thể benchmark cần dựa trên release và sử dụng nhóm tài nguyên debug. Cấu hình bản dựng cho biến thể benchmark của mô-đun benchmarkable chứa phương thức triển khai giả mạo như sau:

Kotlin

android {
    ...
    buildTypes {
        release {
            isMinifyEnabled = false
            proguardFiles(
                getDefaultProguardFile("proguard-android-optimize.txt"),
                "proguard-rules.pro"
            )
        }
        create("benchmark") {
            initWith(getByName("release"))
        }
    }
    ...
    sourceSets {
        getByName("benchmark") {
            java.setSrcDirs(listOf("src/debug/java"))
            assets.setSrcDirs(listOf("src/debug/assets"))
        }
    }
}

Groovy

android {
    ...
    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'),
                'proguard-rules.pro'
            )
        }
        benchmark {
            initWith release
        }
    }
    ...
    sourceSets {
        benchmark {
            java.setSrcDirs ['src/debug/java']
            assets.setSrcDirs(listOf ['src/debug/assets']
        }
    }
}

Trong mô-đun benchmark, hãy thêm một trình chạy kiểm thử tuỳ chỉnh để tạo Application cho các chương trình kiểm thử chạy trong đó hỗ trợ Hilt như sau:

Kotlin

class HiltBenchmarkRunner : AndroidBenchmarkRunner() {

    override fun newApplication(
        cl: ClassLoader?,
        className: String?,
        context: Context?
    ): Application {
        return super.newApplication(cl, HiltTestApplication::class.java.name, context)
    }
}

Java

public class JavaHiltBenchmarkRunner extends AndroidBenchmarkRunner {

    @Override
    public Application newApplication(
            ClassLoader cl,
            String className,
            Context context
    ) throws InstantiationException, IllegalAccessException, ClassNotFoundException {
        return super.newApplication(cl, HiltTestApplication.class.getName(), context);
    }
}

Điều này giúp đối tượng Application trong đó các chương trình kiểm thử được chạy mở rộng lớp HiltTestApplication. Thực hiện các thay đổi sau đối với cấu hình bản dựng:

Kotlin

plugins {
    alias(libs.plugins.android.library)
    alias(libs.plugins.benchmark)
    alias(libs.plugins.jetbrains.kotlin.android)
    alias(libs.plugins.kapt)
    alias(libs.plugins.hilt)
}

android {
    namespace = "com.example.hiltmicrobenchmark.benchmark"
    compileSdk = 34

    defaultConfig {
        minSdk = 24

        testInstrumentationRunner = "com.example.hiltbenchmark.HiltBenchmarkRunner"
    }

    testBuildType = "benchmark"
    buildTypes {
        debug {
            // Since isDebuggable can't be modified by Gradle for library modules,
            // it must be done in a manifest. See src/androidTest/AndroidManifest.xml.
            isMinifyEnabled = true
            proguardFiles(
                getDefaultProguardFile("proguard-android-optimize.txt"),
                "benchmark-proguard-rules.pro"
            )
        }
        create("benchmark") {
            initWith(getByName("debug"))
        }
    }
}

dependencies {
    androidTestImplementation(libs.bundles.hilt)
    androidTestImplementation(project(":benchmarkable"))
    implementation(libs.androidx.runner)
    androidTestImplementation(libs.androidx.junit)
    androidTestImplementation(libs.junit)
    implementation(libs.androidx.benchmark)
    implementation(libs.google.dagger.hiltTesting)
    kaptAndroidTest(libs.google.dagger.hiltCompiler)
    androidTestAnnotationProcessor(libs.google.dagger.hiltCompiler)
}

Groovy

plugins {
    alias libs.plugins.android.library
    alias libs.plugins.benchmark
    alias libs.plugins.jetbrains.kotlin.android
    alias libs.plugins.kapt
    alias libs.plugins.hilt
}

android {
    namespace = 'com.example.hiltmicrobenchmark.benchmark'
    compileSdk = 34

    defaultConfig {
        minSdk = 24

        testInstrumentationRunner 'com.example.hiltbenchmark.HiltBenchmarkRunner'
    }

    testBuildType "benchmark"
    buildTypes {
        debug {
            // Since isDebuggable can't be modified by Gradle for library modules,
            // it must be done in a manifest. See src/androidTest/AndroidManifest.xml.
            minifyEnabled true
            proguardFiles(
                getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'),
                'benchmark-proguard-rules.pro'
            )
        }
        benchmark {
            initWith debug"
        }
    }
}

dependencies {
    androidTestImplementation libs.bundles.hilt
    androidTestImplementation project(':benchmarkable')
    implementation libs.androidx.runner
    androidTestImplementation libs.androidx.junit
    androidTestImplementation libs.junit
    implementation libs.androidx.benchmark
    implementation libs.google.dagger.hiltTesting
    kaptAndroidTest libs.google.dagger.hiltCompiler
    androidTestAnnotationProcessor libs.google.dagger.hiltCompiler
}

Ví dụ trước thực hiện những việc sau:

Áp dụng các trình bổ trợ gradle cần thiết cho bản dựng.
Chỉ định rằng trình chạy kiểm thử tuỳ chỉnh được dùng để chạy các chương trình kiểm thử.
Chỉ định rằng biến thể benchmark là loại kiểm thử cho mô-đun này.
Thêm biến thể benchmark.
Thêm các phần phụ thuộc bắt buộc.

Bạn cần thay đổi testBuildType để đảm bảo Gradle tạo tác vụ connectedBenchmarkAndroidTest thực hiện việc đo điểm chuẩn.

Tạo microbenchmark

Điểm chuẩn được triển khai như sau:

Kotlin

@RunWith(AndroidJUnit4::class)
@HiltAndroidTest
class PeopleRepositoryBenchmark {

    @get:Rule
    val benchmarkRule = BenchmarkRule()

    @get:Rule
    val hiltRule = HiltAndroidRule(this)

    private val latch = CountdownLatch(1)

    @Inject
    lateinit var peopleRepository: PeopleRepository

    @Before
    fun setup() {
        hiltRule.inject()
    }

    @Test
    fun benchmarkSort() {
        benchmarkRule.measureRepeated {
            runBlocking {
                benchmarkRule.getStart().pauseTiming()
                withContext(Dispatchers.Main.immediate) {
                    peopleRepository.peopleLiveData.observeForever(observer)
                }
                benchmarkRule.getStart().resumeTiming()
                peopleRepository.update()
                latch.await()
                assert(peopleRepository.peopleLiveData.value?.isNotEmpty() ?: false)
           }
        }
    }

    private val observer: Observer<List<Person>> = object : Observer<List<Person>> {
        override fun onChanged(people: List<Person>?) {
            peopleRepository.peopleLiveData.removeObserver(this)
            latch.countDown()
        }
    }
}

Java

@RunWith(AndroidJUnit4.class)
@HiltAndroidTest
public class PeopleRepositoryBenchmark {
    @Rule
    public BenchmarkRule benchmarkRule = new BenchmarkRule();

    @Rule
    public HiltAndroidRule hiltRule = new HiltAndroidRule(this);

    private CountdownLatch latch = new CountdownLatch(1);

    @Inject
    JavaPeopleRepository peopleRepository;

    @Before
    public void setup() {
        hiltRule.inject();
    }

    @Test
    public void benchmarkSort() {
        BenchmarkRuleKt.measureRepeated(benchmarkRule, (Function1<BenchmarkRule.Scope, Unit>) scope -> {
            benchmarkRule.getState().pauseTiming();
            new Handler(Looper.getMainLooper()).post(() -> {
                awaitValue(peopleRepository.getPeopleLiveData());
            });
            benchmarkRule.getState().resumeTiming();
            peopleRepository.update();
            try {
                latch.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            assert (!peopleRepository.getPeopleLiveData().getValue().isEmpty());
            return Unit.INSTANCE;
        });
    }

    private <T> void awaitValue(LiveData<T> liveData) {
        Observer<T> observer = new Observer<T>() {
            @Override
            public void onChanged(T t) {
                liveData.removeObserver(this);
                latch.countDown();
            }
        };
        liveData.observeForever(observer);
        return;
    }
}

Ví dụ trước tạo quy tắc cho cả điểm chuẩn và Hilt. benchmarkRule thực hiện việc đo thời gian của phép đo điểm chuẩn. hiltRule thực hiện việc chèn phần phụ thuộc trên lớp kiểm thử điểm chuẩn. Bạn phải gọi phương thức inject() của quy tắc Hilt trong hàm @Before để thực hiện chèn trước khi chạy bất kỳ kiểm thử riêng lẻ nào.

Bản thân điểm chuẩn sẽ tạm dừng tính thời gian trong khi trình quan sát LiveData được đăng ký. Sau đó, trình xử lý này sẽ sử dụng một chốt để đợi cho đến khi LiveData được cập nhật trước khi hoàn tất. Vì quá trình sắp xếp được chạy trong khoảng thời gian từ khi peopleRepository.update() được gọi đến khi LiveData nhận được thông tin cập nhật, nên thời lượng sắp xếp sẽ được đưa vào thời gian đo điểm chuẩn.

Chạy phép đo điểm chuẩn vi mô

Chạy phép đo điểm chuẩn bằng ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest để thực hiện phép đo điểm chuẩn qua nhiều lần lặp lại và in dữ liệu thời gian vào Logcat:

PeopleRepositoryBenchmark.log[Metric (timeNs) results: median 613408.3952380952, min 451949.30476190476, max 1412143.5142857144, standardDeviation: 273221.2328680522...

Ví dụ trước cho thấy kết quả điểm chuẩn từ 0,6 mili giây đến 1,4 mili giây để chạy thuật toán sắp xếp trên danh sách gồm 1.000 mục. Tuy nhiên, nếu bạn đưa lệnh gọi mạng vào phép đo điểm chuẩn, thì độ lệch giữa các lần lặp sẽ lớn hơn thời gian mà chính quá trình sắp xếp cần để chạy, do đó, bạn cần tách riêng quá trình sắp xếp khỏi lệnh gọi mạng.

Bạn luôn có thể tái cấu trúc mã để dễ dàng chạy quy trình sắp xếp riêng biệt, nhưng nếu đã sử dụng Hilt, bạn có thể sử dụng Hilt để chèn dữ liệu giả để đo điểm chuẩn.

Thêm các đối số đo lường

Tiếp

Tạo dựng mà không cần Gradle