Macrobenchmark 使用之Baseline Profile 热点代码收集统计应用启动时的优化之系统级别启动优

这篇文章主要是为Android 启动优化，方案调研的系统级别启动优化而记录的，在这篇文章中使用Baseline profile进行系统级别的优化方式可以说总共分为以下阶段：

热点代码收集（profile文件）
将profile文件写入系统

而这里介绍的就是如何手机应用的热点代码。

baseline profile的使用依赖于Macrobenchmark

有同学可能打不开官网，在这里对Baseline Profile 的使用做一个展示，并且利用现有的测试手机，提供一份简单的数据，用以验证Baseline Profile 在国内的可行性

一、创建项目

1.1、创建一个正常的as项目

在项目application模块引入:

dependencies {
     implementation("androidx.profileinstaller:profileinstaller:1.2.0-beta01")
}

1.2 创建一个Macrobenchmark 项目，注意Android Studio 的版本必须最低是Bumblebee

右键新建module -> 选择Benchmark，如图(target application 需要指定，这是需要测试的目标应用)

点击完成

1.3 设置应用

在目标应用AndroidManifest.xml 的中启用该功能

<profileable android:shell="true" />

为了能更好、更准确的使项目接近用户体验，直接将应用设置为不可以调试状态，开启混淆等操作，说白了就是release项目下进行测试

buildTypes {
    release {
        minifyEnabled false
        proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
    }
    benchmark {
        signingConfig signingConfigs.debug
        matchingFallbacks = ['release']
        debuggable false
    }
}

执行完此操作后，打开Build Vaeriants 应该处于这种状态：

在AS最新版本中，创建benchmark会自动执行以上操作，但最终目标就是上图所示为准。

二、使用

2.1 baseline profile 热点代码统计

代码

@OptIn(ExperimentalBaselineProfilesApi::class)
class TrivialBaselineProfileBenchmark {
    // [START baseline_profile_basic]
    @get:Rule
    val baselineProfileRule = BaselineProfileRule()

    @Test
    fun startup() = baselineProfileRule.collectBaselineProfile(
        packageName = "com.xxx.xxx",
        profileBlock = {
            startActivityAndWait()
            device.waitForIdle()
        }
    )
    // [END baseline_profile_basic]
}

运行完成之后，

使用如下代码导出：

adb pull storage/emulated/0/Android/media/com.example.app/SampleStartupBenchmark_startup-baseline-prof.txt .

将文件重命名为baseline-prof.txt并将其复制到应用的src/main目录中

这就完成了Baselineprofile 的热点代码统计

2.2 benchmark中的默认文件测试应用的启动速度（baselineprofile 启动速度优化所以在上述的项目中添加以下代码，可以进行启动速度测试）

@RunWith(AndroidJUnit4::class)
class ExampleStartupBenchmark {
    @get:Rule
    val benchmarkRule = MacrobenchmarkRule()

    @Test
    fun startup() = benchmarkRule.measureRepeated(
        packageName = "com.kpa.baselineprofile",
        metrics = listOf(StartupTimingMetric()),
        iterations = 5,
        startupMode = StartupMode.COLD
    ) {
        pressHome()
        startActivityAndWait()
    }
}

指定包名，运行satrtup 就能得到某部手机的制定启动方式的最小启动时间、平均启动时间、最大启动时间，如下图：

还会在benchmark项目中生成网页报告

Macrobenchmark 使用之Baseline Profile 热点代码收集