Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Микробенчмарк и Hilt

Многие приложения используют Hilt для внедрения различных поведений в различные варианты сборки. Это может быть особенно полезно при микробенчмаркинге вашего приложения, поскольку позволяет вам отключить компонент, который может исказить результаты. Например, следующий фрагмент кода показывает репозиторий, который извлекает и сортирует список имен:

Котлин

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 }))
            )
        }
    }
}}

Ява

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();
    }
}

Если вы включаете сетевой вызов в процесс сравнительного анализа, реализуйте поддельный сетевой вызов, чтобы получить более точный результат.

Включение реального сетевого вызова при бенчмаркинге затрудняет интерпретацию результатов бенчмарка. На сетевые вызовы может влиять множество внешних факторов, а их длительность может меняться между итерациями запуска бенчмарка. Длительность сетевых вызовов может занять больше времени, чем сортировка.

Реализуйте поддельный сетевой вызов с помощью Hilt

Вызов dataSource.getPeople() , как показано в предыдущем примере, содержит сетевой вызов. Однако экземпляр NetworkDataSource внедряется Hilt, и вы можете заменить его следующей поддельной реализацией для бенчмаркинга:

Котлин

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

Ява

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;
    }
}

Этот фальшивый сетевой вызов разработан для максимально быстрого выполнения при вызове метода getPeople() . Чтобы Hilt мог внедрить это, используется следующий поставщик:

Котлин

@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)
    }
}

Ява

@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);
    }
}

Данные загружаются из активов с использованием вызова ввода-вывода потенциально переменной длины. Однако это делается во время инициализации и не вызовет никаких нарушений при вызове getPeople() во время бенчмаркинга.

Некоторые приложения уже используют подделки в отладочных сборках, чтобы удалить любые зависимости бэкенда. Однако вам нужно провести бенчмаркинг на сборке, максимально приближенной к релизной сборке. Остальная часть этого документа использует многомодульную, многовариантную структуру, как описано в Полная настройка проекта .

Существует три модуля:

benchmarkable : содержит код для бенчмаркинга.
benchmark : содержит код теста производительности.
app : содержит оставшийся код приложения.

Каждый из предыдущих модулей имеет вариант сборки под названием benchmark , а также обычные варианты debug и release .

Настройте модуль бенчмарка

Код для поддельного сетевого вызова находится в debug наборе отладки benchmarkable модуля, а полная реализация сети находится в исходном наборе release того же модуля. Файл ресурсов, содержащий данные, возвращаемые поддельной реализацией, находится в исходном наборе debug , чтобы избежать раздувания APK в сборке release . Вариант benchmark должен быть основан на release и использовать исходный набор debug . Конфигурация сборки для варианта benchmark benchmarkable модуля, содержащего поддельную реализацию, выглядит следующим образом:

Котлин

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"))
        }
    }
}

Круто

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']
        }
    }
}

В модуле benchmark добавьте пользовательский тестовый исполнитель, который создает Application для запуска тестов, поддерживающее Hilt, следующим образом:

Котлин

class HiltBenchmarkRunner : AndroidBenchmarkRunner() {

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

Ява

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);
    }
}

Это делает объект Application , в котором запускаются тесты, расширяющим класс HiltTestApplication . Внесите следующие изменения в конфигурацию сборки:

Котлин

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)
}

Круто

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
}

В предыдущем примере делается следующее:

Применяет необходимые плагины Gradle к сборке.
Указывает, что для запуска тестов используется пользовательский тестовый исполнитель.
Указывает, что вариант benchmark является типом теста для этого модуля.
Добавляет вариант benchmark .
Добавляет необходимые зависимости.

Вам необходимо изменить testBuildType , чтобы Gradle создал задачу connectedBenchmarkAndroidTest , которая выполняет бенчмаркинг.

Создать микробенчмарк

Бенчмарк реализован следующим образом:

Котлин

@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()
        }
    }
}

Ява

@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;
    }
}

Предыдущий пример создает правила как для бенчмарка, так и для Hilt. benchmarkRule выполняет хронометраж бенчмарка. hiltRule выполняет инъекцию зависимости в тестовом классе бенчмарка. Вы должны вызвать метод inject() правила Hilt в функции @Before , чтобы выполнить инъекцию перед запуском любых отдельных тестов.

Сам бенчмарк приостанавливает отсчет времени, пока регистрируется наблюдатель LiveData . Затем он использует защелку, чтобы дождаться обновления LiveData перед завершением. Поскольку сортировка выполняется в промежутке между вызовом peopleRepository.update() и получением обновления LiveData , длительность сортировки включается в хронометраж бенчмарка.

Запустите микробенчмарк

Запустите тест производительности с помощью ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest , чтобы выполнить тест производительности в течение многих итераций и вывести данные о времени в Logcat :

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

В предыдущем примере показан результат бенчмарка между 0,6 мс и 1,4 мс для запуска алгоритма сортировки на списке из 1000 элементов. Однако если включить сетевой вызов в бенчмарк, то дисперсия между итерациями будет больше, чем время, которое требуется для выполнения самой сортировки, отсюда и необходимость изолировать сортировку от сетевого вызова.

Вы всегда можете провести рефакторинг кода, чтобы упростить выполнение сортировки в изоляции, но если вы уже используете Hilt, вы можете использовать его для внедрения подделок для сравнительного анализа.

Аргументы в отношении инструментов микробенчмарка

Сборка без Gradle