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Microbenchmark e Hilt

Molte app utilizzano Hilt per inserire comportamenti diversi per varianti della build. Ciò può essere particolarmente utile per eseguire microbenchmarking dell'app perché consente di sostituire un componente che può falsare i risultati. Ad esempio, Lo snippet di codice mostra un repository che recupera e ordina un elenco di nomi:

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();
    }
}

Se includi una chiamata di rete durante il benchmarking, implementa una chiamata di rete falsa per ottenere risultati più precisi.

L'inclusione di una chiamata di rete reale durante il benchmarking rende più difficile interpretare i risultati del benchmarking. Le chiamate di rete possono essere influenzate da molti fattori esterni e la loro durata può variare da un'iterazione all'altra dell'esecuzione del benchmark. La durata delle chiamate di rete può richiedere più tempo dell'ordinamento.

Implementare una chiamata di rete falsa utilizzando Hilt

La chiamata a dataSource.getPeople(), come mostrato nell'esempio precedente, contiene una chiamata di rete. Tuttavia, l'istanza NetworkDataSource viene iniettata da Hilt e puoi sostituirla con la seguente implementazione falsa per il benchmarking:

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;
    }
}

Questa chiamata di rete falsa è progettata per essere eseguita il più rapidamente possibile quando chiami il metodo getPeople(). Affinché Hilt possa effettuare l'inserimento, quanto segue di Google Cloud viene utilizzato:

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);
    }
}

I dati vengono caricati dagli asset utilizzando una chiamata I/O di lunghezza potenzialmente variabile. Tuttavia, questa operazione viene eseguita durante l'inizializzazione e non causerà irregolarità. quando getPeople() viene chiamato durante il benchmarking.

Alcune app utilizzano già falsi nelle build di debug per rimuovere eventuali dipendenze dal backend. Tuttavia, devi eseguire il benchmark su una build il più simile possibile alla release. Il resto di questo documento utilizza una struttura multi-modulo e multi-variante come descritto in Configurazione completa del progetto.

Sono disponibili tre moduli:

benchmarkable: contiene il codice da confrontare.
benchmark: contiene il codice benchmark.
app: contiene il codice dell'app rimanente.

Ciascuno dei moduli precedenti ha una variante di build denominata benchmark insieme a le solite varianti debug e release.

Configurare il modulo di benchmark

Il codice della chiamata di rete falsa si trova nel set di origine debug della benchmarkable e l'implementazione completa della rete è nel release insieme di origini dello stesso modulo. Il file di asset contenente i dati restituiti da la falsa implementazione è nell'origine debug impostata per evitare sovraccarichi dell'APK la build release. La variante benchmark deve essere basata su release e deve utilizzare l'insieme di origini debug. La configurazione di compilazione per la variante benchmark del modulo benchmarkable contenente la falsa implementazione è il seguente:

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']
        }
    }
}

Nel modulo benchmark, aggiungi un runner di test personalizzato che crei un Application per l'esecuzione dei test che supporta Hilt come segue:

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);
    }
}

In questo modo, l'oggetto Application in cui vengono eseguiti i test estende la classe HiltTestApplication. Apporta le seguenti modifiche alla configurazione della compilazione:

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
}

L'esempio precedente esegue le seguenti operazioni:

Applica i plug-in Gradle necessari alla compilazione.
Specifica che viene utilizzato l'esecutore del test personalizzato per eseguire i test.
Specifica che la variante benchmark è il tipo di test per questo modulo.
Aggiunge la variante benchmark.
Aggiunge le dipendenze richieste.

Devi modificare testBuildType per assicurarti che Gradle crei l'attività connectedBenchmarkAndroidTest, che esegue il benchmarking.

Crea il microbenchmark

Il benchmark viene implementato come segue:

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;
    }
}

L'esempio precedente crea regole sia per il benchmark sia per Hilt. benchmarkRule esegue la temporizzazione del benchmark. hiltRule esegue l'iniezione di dipendenza nella classe di test di benchmark. Devi invocare il metodo inject() della regola Hilt in una funzione @Before per eseguire l'iniezione prima di eseguire i singoli test.

Il benchmark stesso mette in pausa il conteggio del tempo mentre l'osservatore LiveData è registrato. Quindi utilizza un fermo per attendere l'aggiornamento di LiveData prima per terminare. Poiché l'ordinamento viene eseguito nel periodo di tempo che intercorre tra la chiamata di peopleRepository.update() e il ricevimento di un aggiornamento da parte di LiveData, la durata dell'ordinamento è inclusa nel tempo del benchmark.

Esegui il microbenchmark

Esegui il benchmark con ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest per eseguirlo su più iterazioni e stampare i dati relativi ai tempi in Logcat:

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

L'esempio precedente mostra il risultato del benchmark compreso tra 0,6 ms e 1,4 ms per l'esecuzione l'algoritmo di ordinamento su un elenco di 1000 elementi. Tuttavia, se includi la chiamata di rete nel benchmark, la varianza tra le iterazioni è maggiore del tempo necessario per l'esecuzione dell'ordinamento stesso, da qui la necessità di isolare l'ordinamento dalla chiamata di rete.

Puoi sempre eseguire il refactoring del codice per semplificare l'esecuzione dell'ordinamento ma se utilizzi già Hilt, puoi utilizzarlo per inserire falsi nel benchmarking.

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