许多应用都使用 Hilt 向不同的 build 变体注入不同的行为。这在对您的应用进行微基准测试时特别有用,因为它 您就会换掉可能导致结果出现偏差的组件。例如,以下代码段展示了一个用于提取和排序名称列表的代码库:
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(); } }
如果您在进行基准化分析时包含网络调用,请实现虚假网络调用 以获得更准确的结果。
在基准测试中添加真实的网络调用会使基准测试结果更难解读。网络调用可能会受到许多外部因素的影响,其时长可能会因运行基准测试的迭代而异。通过 网络调用的时长可能比排序所用的时间长。
使用 Hilt 实现虚假网络调用
对 dataSource.getPeople()
的调用(如上例所示)
包含网络调用。不过,NetworkDataSource
实例由 Hilt 注入,您可以将其替换为以下模拟实现以进行基准测试:
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; } }
这种虚假的网络调用旨在在您致电时以最快的速度运行
getPeople()
方法。为了使 Hilt 能够注入它,应采用以下代码
provider:
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); } }
数据是使用时长可能可变的 I/O 调用从资源加载的。
不过,这在初始化期间完成,在基准测试期间调用 getPeople()
时不会造成任何异常。
有些应用已在调试 build 中使用虚构对象来移除所有后端依赖项。不过,您需要在尽可能接近发布 build 的 build 上进行基准测试。本文档的其余部分使用多模块、多变体结构,如完整项目设置中所述。
有三个模块:
benchmarkable
:包含要进行基准测试的代码。benchmark
:包含基准测试代码。app
:包含其余的应用代码。
上述每个模块都有一个名为 benchmark
的 build 变体,以及常规的 debug
和 release
变体。
配置基准模块
虚构网络调用的代码位于debug
benchmarkable
模块,并且完整的网络实现位于 release
中
源代码集。包含虚构实现返回的数据的资源文件位于 debug
源代码集中,以避免 release
build 中出现任何 APK 膨胀。benchmark
变体必须基于 release
和
使用 debug
源代码集。包含虚构实现的 benchmarkable
模块的 benchmark
变体的 build 配置如下所示:
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'] } } }
在 benchmark
模块中,添加一个自定义测试运行程序,用于创建 Application
要在其中运行支持 Hilt 的测试,如下所示:
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); } }
这样一来,用于运行测试的 Application
对象就会扩展 HiltTestApplication
类。对 build 配置进行以下更改:
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 }
上述示例会执行以下操作:
- 将必要的 Gradle 插件应用于 build。
- 指定使用自定义测试运行程序运行测试。
- 将
benchmark
变体指定为此模块的测试类型。 - 添加
benchmark
变体。 - 添加所需的依赖项。
您需要更改 testBuildType
,以确保 Gradle 创建执行基准测试的 connectedBenchmarkAndroidTest
任务。
创建 Microbenchmark
基准的实现方式如下:
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; } }
上面的示例为基准和 Hilt 创建了规则。
benchmarkRule
负责执行基准测试的时间。hiltRule
会对基准测试类执行依赖项注入。您必须调用
@Before
函数中 Hilt 规则的 inject()
方法,用于执行
然后再运行单独的测试
在注册 LiveData
观察器时,基准测试本身会暂停计时。然后,它会使用锁存器等待 LiveData
更新,然后再执行
即将完成。在排序期间,
系统会调用 peopleRepository.update()
;当 LiveData
收到更新时,
排序时长包含在基准时间中。
运行 Microbenchmark
使用 ./gradlew :benchmark:connectedBenchmarkAndroidTest
运行基准测试,以便在多次迭代中执行基准测试,并将时间数据输出到 Logcat:
PeopleRepositoryBenchmark.log[Metric (timeNs) results: median 613408.3952380952, min 451949.30476190476, max 1412143.5142857144, standardDeviation: 273221.2328680522...
上例显示了对包含 1,000 个项的列表运行排序算法的基准测试结果,介于 0.6 毫秒到 1.4 毫秒之间。不过,如果您在基准测试中包含网络调用,则迭代之间的方差大于排序本身的运行时间,因此需要将排序与网络调用分离。
您始终可以重构代码,以便更轻松地在 但如果您已经在使用 Hilt,则可以使用它为 基准化分析。