Traceview是Android平台配备一个很好的性能分析的工具。它可以通过图形化的方式让我们了解我们要跟踪的程序的性能,并且能具体到每个方法的执行时间
Traceview 是Android 平台特有的数据采集和分析工具,它主要用于分析Android 中应用程序的hotspot(瓶颈)。Traceview 本身只是一个数据分析工具,而数据的采集则需要使用Android SDK 中的Debug 类或者利用DDMS 工具
开发者在一些关键代码段开始前调用Android SDK 中Debug 类的startMethodTracing()函数,并在关键代码段结束前调用stopMethodTracing()函数。这两个函数运行过程中将采集运行时间内该应用所有线程(注意,只能是Java线程)的函数执行情况,并将采集数据保存到/mnt/sdcard/下的一个文件中。开发者然后需要利用SDK 中的Traceview工具来分析这些数据
借助Android SDK 中的DDMS 工具。DDMS 可采集系统中某个正在运行的进程的函数调用信息。对开发者而言,此方法适用于没有目标应用源代码的情况。
观察CPU的执行情况,测试的进程中每个线程运行的时间线,线程中各个方法的调用信息(CPU使用时间、调用次数等)
可以方便的查看线程的执行情况,某个方法执行时间、调用次数、在总体中的占比等,从而定位性能点
一般Traceview可以定位两类性能问题
DDMS 工具中Traceview 的使用如下图所示。
点击上图中所示按钮即可以采集目标进程的数据。当停止采集时,DDMS 会自动触发Traceview 工具来浏览采集数据
查看跟踪代码的执行时间,分析哪些是耗时操作 ;可以用于跟踪方法的调用,尤其是Android Framework层的方法调用关系
使用TraceView主要有两种方式:
最简单的方式就是直接打开DDMS,选择一个进程,然后按上面的“Start Method Profiling”按钮,等红色小点变成黑色以后就表示TraceView已经开始工作了。然后我就可以滑动一下列表(现在手机上的操作肯定会很卡,因为Android系统在检测Dalvik虚拟机中每个Java方法的调用,这是我猜测的)。操作最好不要超过5s,因为最好是进行小范围的性能测试。然后再按一下刚才按的按钮,等一会就会出现下面的图片,然后就可以开始分析了。
第2种方式就是使用android.os.Debug.startMethodTracing()和android.os.Debug.stopMethodTracing()方法,当运行了这段代码的时候,就会有一个trace文件在/sdcard目录中生成,也可以调用startMethodTracing(String traceName) 设置trace文件的文件名,最后你可以使用adb pull /sdcard/test.trace /tmp 命令将trace文件复制到你的电脑中,然后用DDMS工具打开就会出现下面那副图片了
首先,必须在程序当中加入代码,以便生成trace文件,有了这个trace文件才可以将其转化为图形。
要添加的代码如下:
其中参数wirelessqa是要创建的trace文件的名称,wirelessqa.trace。默认路径是/sdcard/wirelessqa.trace,也可以自己制定/data/log/wirelessqa,表示文件在/data/log/wirelessqa.trace。
说明:
开发文档中说可以在activity的onCreate()中添加Debug.startMethodTracing(), 而在onDestroy()中添加Debug.stopMethodTracing(),但是在实际的测试时发现这种方式其实并不好用,因为通常情况下我们的activity的onDestroy()是由系统决定何时调用的,因此可能等了很长时间都不会得到这个trace文件。
因此决定在onStop()中来调用Debug.stopMethodTracing()。这样当我们切换到其它activity或者点击home键的时候onStop()就会被调用,我们也就可以得到完整的trace file
第一种方式相对来说是一种简单,但是测试的范围很宽泛,第二中方式相对来说精确一点,不过我个人喜欢使用第一种,因为简单,而且它是检测你的某一个操作。因为第二中更适合检测某一个方法的性能,其实也没有那种好,看使用的场景和个人的喜好
效果图:
下面我们具体分析一下这张图(与上图数据上有点区别):
TraceView界面下方表格中纵轴就是每个方法,包括了JDK的,Android SDK的,也有native方法的,当然最重要的就是app中你自己写的方法,有些Android系统的方法执行时间很长,那么有很大的可能就是你app中调用这些方法过多导致的
每个方法前面都有一个数字,可能是全部方法按照Incl CPU Time 时间的排序序号(后面会讲到)
点一个方法后可以看到有两部分,一个是Parents,另一个是Children。
Parent表示调用这个方法的方法,可以叫做父方法,Children表示这个方法中调用的其他方法,可以叫做子方法
某函数占用的CPU 时间,包含内部调用其它函数的CPU 时间
define inclusive : 全包括的
上图中可以看到(toplevel) 的Incl Cpu Time 占了100%的时间,这个不是说100%的时间都是它在执行,请看下面代码:
Incl Cpu Time表示方法top执行的总时间,假如说方法top的执行时间为10ms,方法a执行了1ms,方法b执行了2ms,方法c执行了3ms,方法d执行了4ms(这里是为了举个例子,实际情况中方法a、b、c、d的执行总时间肯定比方法top的执行总时间要小一点)
而且调用方法top的方法的执行时间是100ms,那么:
从上面图中可以看到:
toplevel的 Incl Cpu Time 是1110.943,而io.bxbxbai.android.examples.activity.ExpandableLayoutMainActivity$SimpleAdapter.getItemView方法的Incl Cpu Time为12.859,说明后者的Incl Cpu Time % 约为1.2%,这个指标表示 这个方法以及这个方法的子方法(比如top方法中的a、b、c、d方法)一共执行的时间
某函数占用的CPU 时间,但不含内部调用其它函数所占用的CPU 时间
理解了Incl Cpu Time以后就可以很好理解Excl Cpu Time了,还是上面top方法的例子:
方法top 的 Incl Cpu Time 减去 方法a、b、c、d的Incl Cpu Time 的时间就是方法top的Excl Cpu Time 了
某函数运行的真实时间(以毫秒为单位),包含调用其它函数所占用的真实时间
某函数运行的真实时间(以毫秒为单位),不含调用其它函数所占用的真实时间
这个指标非常重要!它表示这个方法执行的次数,这个指标中有两个值,一个Call表示这个方法调用的次数,Recur Call表示递归调用次数,看下图:
我选中了一个方法,可以看到这个方法的Calls + Recur Calls 值是14 + 0,表示这个方法调用了14次,但是没有递归调用
从Children这一块来看,很多方法调用都是13的倍数,说明父方法中有一个判断,但是这不是重点,有些Child方法调用Calls为26,这说明了这些方法被调用了两遍,是不是可能存在重复调用的情况?这些都是可能可以优化性能的地方。
cpu time,这个指标应该说是最重要的,从上图可以看到,133这个方法的调用次数为20次,而它的Incl Cpu Time为12.859ms,那么133方法每一次执行的时间是0.643ms(133这个方法是SimpleAdapter的getItemView方法)
对于一个adapter的getView方法来说0.643ms是非常快的(因为这个adapter中只有一个TextView,我为了测试用的)
如果getView方法执行时间很长,那么必然导致列表滑动的时候产生卡顿现象,可以在getView方法的Children方法列表中找到耗时最长的方法,分析出现问题的原因:
同CPU Time/Call 类似,只不过统计单位换成了真实时间
Real Time 和 Cpu Time 我现在还不太明白它们的区别,我的理解应该是:
为什么它们会有区别呢?可能是因为CPU的上下文切换、阻塞、GC等原因方法的实际执行时间要比Cpu Time 要稍微长一点
TraceView是一个非常强大的性能分析工具,因为Android 官网对这个工具的使用介绍文档很少,而且一些中文博客中写的也都是抄来抄去,没有讲到底怎么使用
最近我在做这方面的性能分析,就慢慢琢磨了这么工具的使用,发现非常强大,写下来总结一下
Android的性能分析工具还有很多,比如:
下图这一条工具栏中有很多性能分析工具
下面,我们通过一个示例程序介绍Traceview 的使用。
实例程序如下图所示:界面有4 个按钮,对应四个方法。
点击不同的方法会进行不同的耗时操作。
我们分别点击按钮一次,要求找出最耗时的方法。点击前通过DDMS 启动Start Method Profiling 按钮
然后依次点击4 个按钮,都执行后再次点击上图中红框中按钮,停止收集数据。
接下来我们开始对数据进行分析。
当我们停止收集数据的时候会出现如下分析图表。该图表分为2 大部分,上面分不同的行,每一行代表一个线程的执行耗时情况。main 线程对应行的的内容非常丰富,而其他线程在这段时间内干得工作则要少得多。图表的下半部分是具体的每个方法执行的时间情况。显示方法执行情况的前提是先选中某个线程。
我们主要是分析main 线程。上面方法指标参数所代表的意思如下:
列名 | 描述 |
---|---|
Name | 该线程运行过程中所调用的函数名 |
Incl Cpu Time | 某函数占用的CPU 时间,包含内部调用其它函数的CPU 时间 |
Excl Cpu Time | 某函数占用的CPU 时间,但不含内部调用其它函数所占用的CPU 时间 |
Incl Real Time | 某函数运行的真实时间(以毫秒为单位),包含调用其它函数所占用的真实时间 |
Excl Real Time | 某函数运行的真实时间(以毫秒为单位),不含调用其它函数所占用的真实时间 |
Call+Recur Calls/Total | 某函数被调用次数以及递归调用占总调用次数的百分比 |
Cpu Time/Call | 某函数调用CPU 时间与调用次数的比。相当于该函数平均执行时间 |
Real Time/Call | 同CPU Time/Call 类似,只不过统计单位换成了真实时间 |
我们为了找到最耗时的操作,那么可以通过点击Incl Cpu Time,让其按照时间的倒序排列。我点击后效果如下图:
通过分析发现:method1 最耗时,耗时2338 毫秒。
那么有了上面的信息我们可以进入我们的method1 方法查看分析我们的代码了
android.os.Debug类,其中重要的两个方法
这两个方法用来创建.trace文件,将从Debug.startMethodTracing()开始,到Debug.stopMethodTracing()结束,期间所有的调用过程保存在.trace文件中,包括调用的函数名称和执行的时间等信息。