性能优化工具知识梳理(1) - TraceView
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一、概述

使用Systrace需要开发者对于整个渲染的原理有较深的理解，而TraceView则更为直观，你可以通过它来分析在一段时间应用内各个线程的运行情况，它会帮你计算出每个方法的具体耗时，这样我们就可以了解到方法运行的效率，定位到当前性能的瓶颈在哪，从而考虑将一些耗时的操作放在子线程中进行，或者延后执行来优化应用的启动速度和解决卡顿问题。
和之前一样，我们分几个部分介绍它：

• 获取TraceView的分析报表
• 分析报表的格式
• 具体案例

二、获取*.trace报表

• 第一步：点击Android Studio中的Tools/Android/Android Device Monitor，打开调试界面。
• 第二步：如下面截图所示，选中要分析的应用包名，点击Start Method Profiling按钮，之后就会开始跟踪：
  
• 第三步：进入应用内进行操作，操作完毕后，再次点击上面的按钮Stop Method Profiling，等待一会，就会在右边的窗口生成分析的报表，将鼠标上移到红框的文件名处，可以看到保存的位置，我们可以把它保存起来以便之后分析跟踪问题：
  

三、分析*.trace报表

获取完报表之后，我们就可以通过它来分析，这个区域分为三个部分：

• 红色区域：列出了运行的各个线程。
• 蓝色区域：线程在一段时间内的运行情况，我们点击有颜色的地方，就可以定位到具体做了哪些操作。
• 紫色区域：方法调用的具体情况。

前面两个区域都比较好理解，我们主要看一下紫色区域的每一列具体的含义：

上面的表格中，一部分单位是百分比，另一部分是ms，要注意区别，除此之外，有两点需要解释一下：

• Incl和Excl的概念
  关于Incl和Excl的概念可以用下面这段代码来表示：

    public static void inclExcl(Context context) { //这个函数的运行时间为 Incl Real Time
        //假如这里没有调用任何函数，那么这里的运行时间就是：Excl Real Time
        writeSomething(context, 1000); //这里的运行时间是：Incl Real Time - Excl Real Time
    }

• Cpu Time和Real Time的区别
  Real Time表示的是一个函数从开始到运行时候所占用的时间，而CPU Time则表示CPU执行这段函数所耗费的时间。
  举个例子，假如我们一个函数doSomething()，CPU执行它首先花了time1的时间，之后CPU被分配用去执行别的函数花了time2，执行完之后继续回来执行doSomething()，花了time3的时间把它执行完，那么doSomething()的Real Time就等于time1 + time2 + time3，而Cpu Time则等于time1 + time3。

我们可以通过点击具体的列进行排序，在平时的分析中，我们主要关注一下：

• CPU Time / Call较高
  这一列表示函数的单个执行时间较长，这里往往是可以优化的点：

• 分析该函数的实现方式，能够用其它的方法来实现，从而减少函数的运行时间

• 分析该函数所执行的线程，如果可以那么把它放到子线程中执行

• 分析该函数所调用的时机，避免在应用启动，或者做动画的过程中执行它，否则会导致启动速度变慢和界面卡顿。

• CPU Time较高，但CPU Time / Call不高
  这一列表示函数的单个执行时长不长，但调用的次数很多，这同样是可以优化的点，需要看一下是否有必要在每个地方都调用它，能否进行延后操作，统计到一个地方执行。

• 和Android相关的某些函数的Real Time：
  由于我们的界面需要等到onCreate、onResume等函数执行完之后，才会真正的显示出来，因此，我们需要保证它们能够尽快地执行完，也就是它的Incl Real Time尽可能地短：
  例如下面两点是最基本的：

• onCreate：
  

• onResume：
  

四、具体案例

我们分析一下在启动过程中，由于布局复杂或者耗时操作导致的问题：
首先我们看一下正常的情况：

• callActivityOnCreate部分耗时为6.180ms
  
• callActivityOnResume耗时为1.219ms
  

4.1 布局层次过于复杂导致的问题

我们修改Activity的根布局：

<FrameLayout
        android:background="@android:color/black"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent">
        <FrameLayout
            android:background="@android:drawable/screen_background_dark"
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="500dp">
            <FrameLayout
                android:background="@android:drawable/star_big_off"
                android:layout_width="match_parent"
                android:layout_height="400dp">
                <FrameLayout
                    android:background="@android:drawable/bottom_bar"
                    android:layout_width="match_parent"
                    android:layout_height="300dp">
                    <FrameLayout
                        android:background="@android:color/holo_blue_bright"
                        android:layout_width="match_parent"
                        android:layout_height="200dp">
                    </FrameLayout>
                </FrameLayout>
            </FrameLayout>
        </FrameLayout>
</FrameLayout>

再次抓取之后，看一下onCreate的时间，发现耗时增加到17ms：

4.2 在启动过程中进行耗时的操作

首先把布局恢复成没有问题的状态，然后在onCreate和onResume方法中增加不同的IO操作：

public class TraceViewActivity extends Activity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_trace_view);
        TraceViewOperation.writeOnActivityOnCreate(this, 1000);
    }

    @Override
    protected void onResume() {
        super.onResume();
        TraceViewOperation.writeOnActivityOnResume(this, 1000);
    }

}

其中onCreate在主线程中进行，而onResume里面则另起了一个线程：

public class TraceViewOperation {

    public static void writeOnActivityOnCreate(Context context, int count) {
        writeSomething(context, count);
    }
    
    public static void writeOnActivityOnResume(final Context context, final int count) {
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                super.run();
                writeSomething(context, count);
            }
        }.start();
    }

}

• onCreate耗时：
  
  
  和上面类似，点进去看耗时的方法，正是由于我们在前面进行IO操作引起的：
  
• onResume耗时：
  
  
  可以看到，由于我们是另起了一个线程进行操作，因此，并不会占用它的运行时间。

五、小结

通过TraceView，我们可以了解到某些关键函数上的运行时间，正如前面第三点谈到的，根据不同的情况进行分析和优化，将会有效地提高应用的启动速度，避免出现卡顿现象。

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