Android Profiler 使用详解

一、Android Profiler 概述

Android Profiler 是 Android Studio 中的一个强大的性能调试工具，可以让开发者深入分析应用的 CPU、内存、网络和磁盘使用情况。在开发过程中，使用 Android Profiler 可以帮助开发者及时发现应用中的性能问题，并且方便地对其进行调试。

二、集成 Android Profiler

使用 Android Profiler 需要在 Android Studio 的导航栏中依次选择 “View” -> “Tool Windows” -> “Profiler” 打开 Profiler 窗口。 在 Profiler 窗口中，可以通过选择设备来连接到要分析的应用程序。 为了保证 Android Profiler 的功能正常，需要在应用程序的 build.gradle 文件中添加如下依赖项：

android {
    defaultConfig {
        ...
        minSdkVersion //最小支持sdk版本
        targetSdkVersion //目标支持sdk版本
        ...
    }
    dependencies {
        ...
        //性能分析组件
        implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.3.1'
        debugImplementation 'androidx.fragment:fragment-testing:1.3.6'
        releaseImplementation 'com.android.support:appcompat-v7:28.0.0'
        //性能分析库
        debugImplementation 'androidx.fragment:fragment-testing:1.3.6'
        debugImplementation 'androidx.test:core:1.4.0'
        debugImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.3'
        debugImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.4.0'
        ...
    }
}

三、Android Profiler 功能

1. CPU Profiler

CPU Profiler 可以帮助开发者了解应用程序中各个方法的 CPU 时间使用情况，以及识别可能引起性能问题的代码。在 Profiler 窗口中，选择 CPU 标签，在顶部的工具栏中，可以选择 Warm Up、Record、Stop 等操作。

例如，可以通过 Warm Up 操作来运行应用程序并获取初始 CPU 数据。然后单击 Record 开始录制 CPU 数据。在完成录制之后，点击 Stop 结束录制，可以查看 CPU 使用情况，并对结果进行排序。在排序结果中，可以根据时间或者次数来对采样信息进行排序，方便找出系统瓶颈。

使用 CPU Profiler 需要注意以下几个方面：

1) 禁用 Instant Run。

2) 避免使用 native 方法，因为这些方法会屏蔽 Java 层的执行信息。

3) 确保应用程序处于 Debug 模式。

2. Memory Profiler

Memory Profiler 可以显示应用程序在运行时的内存使用情况，帮助开发者找出可能导致内存泄漏和性能问题的代码。在 Profiler 窗口中，选择 Memory 标签，在顶部的工具栏中，可以选择 Memory Heap、Memory Allocation 等操作。

使用 Memory Profiler 需要注意以下几个方面：

1) 在运行大型应用程序或者前台服务时，开启 Memory Profiler 需要比较长的等待时间。

2) 对于 64 位设备，还需要启用 Sample Java Heap 选项，以便收集应用程序的堆信息。

3) 在 Android 9 及更高版本上，Memory Profiler 可以显示垃圾收集 (GC) 事件信息，因此你需要在设备上运行针对相应版本的 Android 系统映像。

3. Network Profiler

Network Profiler 可以显示应用程序的网络操作，例如加载图像、下载文件等。此外，还可以查看与应用程序相关的网络流量和连接数量。

在 Profiler 窗口中，选择 Network 标签，在顶部的工具栏中，可以选择 Start Profiling、Stop Profiling 等操作。

4. Energy Profiler

Energy Profiler 可以帮助开发者了解应用程序的电量消耗情况。在 Profiler 窗口中，选择 Energy 标签，在顶部的工具栏中，可以选择 Start Profiling、Stop Profiling 等操作。

使用 Energy Profiler 需要注意以下几个方面：

1) Energy Profiler 只支持 Android 5.0 及更高版本。

2) 开启 Energy Profiler 会影响应用程序的 CPU 使用率，因此你应该在单独运行应用程序时进行测试。

四、Android Profiler 实战演示

1. CPU Profiler 实战

下面的示例演示了如何在 Android Studio 中使用 CPU Profiler 来分析应用程序的 CPU 使用情况。

代码：

Button button = findViewById(R.id.button_cpu_profiler);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
    @Override
    public void onClick(View view) {
        for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
            for (int j = 1; j <= 1000000; j++) {
                // do nothing
            }
        }
    }
});

首先，在 Android Studio 中启动应用程序，并确保 CPU Profiler 处于打开状态。然后点击应用程序中的按钮，模拟一个占用 CPU 的操作。

接下来，在 Profiler 窗口中选择 CPU 标签。在工具栏中，选择 Warm Up 操作，并等待片刻，以便 CPU Profiler 可以收集足够的数据。

接着，点击 Record 开始采样，并在应用程序中模拟一个长度为 10 秒的操作。结束录制之后，可以查看采样结果，并观察应用程序中的 CPU 使用情况。

2. Memory Profiler 实战

下面的示例演示了如何在 Android Studio 中使用 Memory Profiler 来分析应用程序的内存使用情况。

代码：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    private final int[] mLargeDataArray = new int[1000000];

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        for (int i = 0; i < mLargeDataArray.length; i++) {
            mLargeDataArray[i] = i;
        }
    }
}

首先，在 Android Studio 中启动应用程序，并确保 Memory Profiler 处于打开状态。 注意：在启动 Memory Profiler 之前，首先需要关闭 Android Studio 的 Instant Run 功能。

接着，在 Profiler 窗口中选择 Memory 标签。在工具栏中，选择 Memory Heap 操作，然后开始运行应用程序。当应用程序运行时，可以观察到在 Heap 选项卡中会显示应用程序消耗的内存信息，同时也可以看到在应用程序中创建了一个大小为 8 MB 的数组。

接着，选择 Memory Allocation 操作，可以查看对象的存储情况。在操作完成后，可以通过 Dump Java Heap 操作将堆内存中的详细信息导出到磁盘文件中。

3. Network Profiler 实战

下面的示例演示了如何在 Android Studio 中使用 Network Profiler 来分析应用程序的网络操作。

代码：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    private ImageView mImageView;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        mImageView = findViewById(R.id.imageView);
        ImageUtils.loadImage("https://www.example.com/image.jpg", mImageView);
    }
}

public class ImageUtils {
    public static void loadImage(final String imageUrl, final ImageView imageView) {
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    URL url = new URL(imageUrl);
                    HttpsURLConnection connection = (HttpsURLConnection) url.openConnection();
                    connection.setDoInput(true);
                    connection.connect();
                    InputStream input = connection.getInputStream();
                    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(input);
                    imageView.setImageBitmap(bitmap);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}

首先，在 Android Studio 中启动应用程序，并确保 Network Profiler 处于打开状态。 然后执行应用程序中的网络操作，例如通过 URL 加载在线图片。在操作完成后，可以在 Network Profiler 中查看相关的网络数据，包括请求时间、网络连接等。

总结

使用 Android Profiler 可以帮助开发者发现和解决应用程序的性能问题。在实践中，需要根据具体情况选择合适的 Profiler 标签，并根据 Profiler 提供的数据分析工具找出性能瓶颈。