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Microbenchmark et Hilt

De nombreuses applications utilisent Hilt pour injecter différents comportements dans différentes variantes de compilation. Cela peut être particulièrement utile lors du microbenchmarking de votre application, car il permet vous remplacez un composant qui peut fausser les résultats. Par exemple, l'extrait de code suivant montre un dépôt qui extrait et trie une liste de noms :

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();
    }
}

Si vous incluez un appel réseau lors d'un benchmark, implémentez un faux appel réseau pour obtenir un résultat plus précis.

L'inclusion d'un appel réseau réel lors de l'analyse comparative rend plus difficile l'interprétation les résultats de l'analyse comparative. Les appels réseau peuvent être affectés par de nombreux facteurs externes, et leur durée peut varier d'une itération à l'autre de l'exécution du benchmark. La durée des appels réseau peut être plus longue que le tri.

Implémenter un faux appel réseau à l'aide de Hilt

L'appel à dataSource.getPeople(), comme indiqué dans l'exemple précédent, contient un appel réseau. Cependant, l'instance NetworkDataSource est injectée par Hilt, et vous pouvez la remplacer par l'implémentation fictive suivante pour analyse comparative:

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;
    }
}

Ce faux appel réseau est conçu pour s'exécuter aussi rapidement que possible lorsque vous appelez la méthode getPeople(). Pour que Hilt puisse injecter cela, les éléments suivants est utilisé:

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);
    }
}

Les données sont chargées à partir d'éléments à l'aide d'un appel d'E/S potentiellement de longueur variable. Cependant, cela se fait lors de l'initialisation et ne cause aucune irrégularité Lorsque getPeople() est appelé lors de l'analyse comparative.

Certaines applications utilisent déjà des faux dans les builds de débogage pour supprimer toutes les dépendances backend. Toutefois, vous devez effectuer des benchmarks sur un build aussi proche que possible de la version finale. Le reste de ce document utilise une structure multimodule et multivariante comme décrit dans la section Configuration complète du projet.

Il y a trois modules:

benchmarkable: contient le code à comparer.
benchmark: contient le code du benchmark.
app : contient le reste du code de l'application.

Chacun des modules précédents possède une variante de compilation nommée benchmark, ainsi que les variantes debug et release habituelles.

Configurer le module d'analyse comparative

Le code de l'appel réseau factice se trouve dans l'ensemble de sources debug du module benchmarkable, et l'implémentation réseau complète se trouve dans l'ensemble de sources release du même module. Le fichier d'éléments contenant les données renvoyées par la fausse implémentation se trouve dans l'ensemble de sources debug pour éviter tout gonflement de l'APK lors de la compilation release. La variante benchmark doit être basée sur release et utilisez l'ensemble de sources debug. La configuration de compilation pour la variante benchmark du module benchmarkable contenant la fausse implémentation est la suivante :

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']
        }
    }
}

Dans le module benchmark, ajoutez un lanceur de test personnalisé qui crée un Application. pour l'exécution des tests qui prennent en charge Hilt comme suit:

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);
    }
}

L'objet Application dans lequel les tests sont exécutés étend la classe HiltTestApplication. Apportez les modifications suivantes à la compilation configuration:

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'exemple précédent effectue les opérations suivantes :

Applique les plug-ins Gradle nécessaires à la compilation.
Indique que le lanceur de test personnalisé est utilisé pour exécuter les tests.
Indique que la variante benchmark est le type de test de ce module.
Ajoute la variante benchmark.
Ajoute les dépendances requises.

Vous devez modifier testBuildType pour vous assurer que Gradle crée la tâche connectedBenchmarkAndroidTest, qui effectue l'analyse comparative.

Créer le microbenchmark

Le benchmark est implémenté comme suit:

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'exemple précédent crée des règles à la fois pour le benchmark et Hilt. benchmarkRule effectue la chronologie de l'analyse comparative. hiltRule effectue l'injection de dépendances sur la classe de test de référence. Vous devez appeler la fonction inject() de la règle Hilt dans une fonction @Before pour effectuer la avant d'exécuter des tests individuels.

Le benchmark lui-même met en pause le minutage pendant que l'observateur LiveData enregistré. Il utilise ensuite un loquet pour attendre que LiveData soit mis à jour avant de se terminer. Comme le tri est exécuté dans la période entre le moment où peopleRepository.update() est appelé, et lorsque LiveData reçoit une mise à jour, la durée du tri est incluse dans le temps de référence.

Exécuter le microbenchmark

Exécuter le benchmark avec ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest d'effectuer l'analyse comparative sur de nombreuses itérations et d'imprimer les données temporelles Logcat:

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

L'exemple précédent montre que l'exécution de l'algorithme de tri sur une liste de 1 000 éléments prend entre 0,6 ms et 1,4 ms. Toutefois, si vous incluez l'appel réseau dans le benchmark, la variance entre les itérations est supérieure au temps d'exécution du tri lui-même. Il est donc nécessaire d'isoler le tri de l'appel réseau.

Vous pouvez toujours refactoriser le code pour faciliter l'exécution du tri mais si vous utilisez déjà Hilt, vous pouvez l'utiliser pour injecter des données fictives l'analyse comparative.

Ajouter des arguments d'instrumentation

Compilation sans Gradle