Android 性能优化 之 插桩日志分析

为了更加精确的追踪方法调用，优化性能，可以通过 Debug 类生成插桩日志，在 Profiler 面板中导入后进行分析。

一、生成插桩日志

1. 工具类封装

/**
 * 在需要开始跟踪的地方调用如下代码，将生成的文件保存在指定目录中
 * @param context 使用指定的上下文生成跟踪文件目录和名称
 */
fun startTrack(context: Context) {
    val name = context.javaClass.simpleName
    val path: String = context.filesDir.path + "/track-${System.currentTimeMillis()}-$name.trace"
    "path====> $path".logD()
    Debug.startMethodTracing(path)
}

/**
 * 结束跟踪
 */
fun stopTrack() {
    Debug.stopMethodTracing()
}

2. 示例中调用

/** 点击界面上的一个按钮，开始追踪 */
viewBinding.button.setOnClickListener {
    startTrack(this)
    viewModel.sleepOnMainThread()
    stopTrack()
}

3. 模拟耗时

/** 在主线程睡眠2秒，模拟耗时操作 */
fun sleepOnMainThread() {
     kotlin.runCatching {
         Thread.sleep(2000)
     }
}

二. 导出日志，分析数据

1. 在 Device File Explorer 面板中找到自己的应用目录下的 xxx.trace 文件，右键 Save as 保存到自己指定的目录中，比如桌面

// 例如我在示例中生成的文件路径
/data/data/com.william.easykt/files/track-1661176701787-ProfilerActivity.trace

导出操作如下图：

2. 然后打开 Profiler 面板，点击 “+” 号，选择 “Load from file…”，将上述文件导入，完成后就可以进行日志分析了

3. 导入成功后图例

• 左边红框中截选了主线程 main 中的方法调用轨迹图
• 右边红框对应的是主线程 main 中的方法调用明细数据

4. 分析数据

• 从下图中，可以看到方法调用的执行轨迹，从上到下，分发事件，响应按钮点击，最后执行 ProfilerViewModel 的 sleepOnMainThread() 方法，可以看到右边的时间明细为2s。

• 现在我们按照如下修改，将模拟的耗时操作放在子线程中，重新 run 生成日志

fun sleepOnWorkThread() {
    thread {
        kotlin.runCatching {
            Thread.sleep(2000)
        }
    }
}

• 通过重新生成的日志数据，可以观察到点击操作的耗时缩短到了 2.23ms

以上只是一个简单的示例。在实际复杂场景中，我们可以在需要的地方加入插桩日志，这样就能更方便直观的分析性能，从而改善应用体验。

附 Github 源码

DebugUtil.kt

ProfilerActivity.kt