Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Microbenchmark và Hilt

Nhiều ứng dụng sử dụng Hilt để chèn các hành vi khác nhau cho các biến thể bản dựng khác nhau. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi Microbenchmark đo điểm chuẩn cho ứng dụng của bạn vì nó cho phép bạn loại bỏ một thành phần có thể làm sai lệch kết quả. Ví dụ: đoạn mã sau đây cho thấy một kho lưu trữ có chức năng tìm nạp và sắp xếp một danh sách các 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 một lệnh gọi mạng vào khi đo điểm chuẩn, hãy triển khai một lệnh gọi mạng giả để nhận được kết quả chính xác hơn.

Việc đưa một lệnh gọi mạng thực vào khi đo điểm chuẩn sẽ khiến việc diễn giải kết quả đo điểm chuẩn trở nên khó khăn hơn. Các lệnh gọi mạng có thể chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố bên ngoài và thời lượng của các lệnh gọi đó có thể khác nhau giữa các lần chạy phép đo điểm chuẩn. Thời lượng của các lệnh gọi mạng có thể mất nhiều thời gian hơn so với việc sắp xếp.

Triển khai một lệnh gọi mạng giả mạo bằng Hilt

Lệnh gọi đến dataSource.getPeople(), như minh hoạ trong ví dụ trước, chứa lệnh gọi mạng. Tuy nhiên, thực thể NetworkDataSource được Hilt chèn vào và bạn có thể thay thế thực thể đó bằng phương thức triển khai giả mạo 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 tính năng này, bạn nên 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 một lệnh gọi I/O với độ dài có thể thay đổi. Tuy nhiên, việc này được thực hiện trong quá trình khởi chạy và sẽ không gây ra bất kỳ bất thường nào khi getPeople() được gọi trong quá trình đo điểm chuẩn.

Một số ứng dụng vốn đã sử dụng tính năng giả mạo trên các bản gỡ lỗi để xoá mọi phần phụ thuộc. Tuy nhiên, bạn cần đo điểm chuẩn cho một bản dựng càng gần 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 ba mô-đun:

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

Mỗi mô-đun ở trên có một biến thể bản dựng 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 nguồn release của cùng một mô-đun. Tệp tài sản chứa dữ liệu mà phương thức triển khai giả mạo trả về nằm trong nhóm tài nguyên debug để tránh tình trạng tệp APK bị đầy trong bản dựng release. Biến thể benchmark cần dựa trên release và sử dụng nhóm tài nguyên debug. Dưới đây là cấu hình bản dựng cho biến thể benchmark của mô-đun benchmarkable có chứa phương thức triển khai giả mạo:

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 tạo Application để chạy các kiểm thử có 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 làm cho đối tượng Application đang chạy các bài kiểm thử sẽ 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 trình chạy kiểm thử tuỳ chỉnh được dùng để chạy 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 rằng Gradle sẽ tạo tác vụ connectedBenchmarkAndroidTest giúp 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 các quy tắc cho cả điểm chuẩn và Hilt. benchmarkRule thực hiện việc định thời gian 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 việc chèn trước khi chạy bất kỳ kiểm thử riêng lẻ nào.

Điểm chuẩn sẽ tự tạm dừng thời gian trong khi trình quan sát LiveData được đăng ký. Sau đó, một chốt sẽ sử dụng một chốt để đợi cho đến khi LiveData được cập nhật trước khi hoàn tất. Vì quá trình sắp xếp chạy trong khoảng thời gian từ khi gọi peopleRepository.update() đến khi LiveData nhận được bản cập nhật, thời lượng sắp xếp 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 để in dữ liệu thời gian lên 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 trong khoảng từ 0,6 mili giây đến 1,4 mili giây để chạy thuật toán sắp xếp trên danh sách 1.000 mục. Tuy nhiên, nếu bạn đưa lệnh gọi mạng vào điểm chuẩn, thì phương sai giữa các lần lặp lại sẽ lớn hơn thời gian mà phương thức sắp xếp cần để chạy. Do đó, bạn cần phải tách riêng phương thức sắp xếp với lệnh gọi mạng.

Bạn luôn có thể tái cấu trúc mã để dễ dàng chạy tính năng sắp xếp một cách tách biệt, nhưng nếu đã sử dụng Hilt, bạn có thể sử dụng Hilt để chèn các hoạt động giả mạo để đo điểm chuẩn.

Thêm các đối số đo lường

Tiếp

Tạo dựng mà không cần Gradle