性能优化工具（三）-TraceView

一、简介

TraceView 是 Android SDK 中内置的一个工具，它可以加载 trace 文件，用图形的形式展示代码的执行时间、次数及调用栈，主要便于我们分析及优化方法的执行.

官方文档对TraceView的说明讲得非常简单，仅供参考吧：https://developer.android.com/studio/profile/traceview

二、生成和分析traceView文件

方式1：使用代码

在目标代码块前后加 trace 针对具体代码位置检测

android.os.Debug.startMethodTracing()

// 目标代码块

android.os.Debug.stopMethodTracing()

当你调用开始代码的时候，系统会生产 trace 文件，并且产生追踪数据，当你调用结束代码时，会将追踪数据写入到 trace 文件中： /sdcard/Android/data/包名/files/dmtrace.trace 文件

下一步使用 adb 命令将 trace 文件导出到电脑：

adb pull /sdcard/shixintrace.trace /tmp

使用代码生成 trace 方式的好处是容易控制追踪的开始和结束，缺点就是步骤稍微多了一点。

方式2： Android Studio 中 monitor 点击闹钟按钮

生成文件打开效果：

优点：矩形图展示执行时间和调用关系还是比较直观的
缺点：左上角可以切换线程，但是无法将多个线程在同一平面做直观对比，稍微有点不方便。

方式3（推荐，本文主要使用的方式）：DDMS

在 DDMS 中, 选中进程, 点击 Start Method Profiling，点击后变灰色，叫Stop Method Profiling，再点击结束获取信息，生成trace文件。

生成文件效果：

上图界面分两部分, 上面是时间线面板, 下面是分析面板

<1>时间线面板 (Timeline Panel) 展示了不同线程的执行时间

其中不同的颜色表示不同的方法
同一个颜色脉冲 bar越长，说明执行时间越久，如图中的主线程 main
颜色脉冲 bar 的高度表示 cpu 的利用率，高度越高表示 cpu 利用率越高
空白表示这个时间段内没有执行内容
黑块表示系统空闲(system idle)

交互操作:
放大: 鼠标选中线程的颜色部分, 水平拉动可以放大图
还原: 双击时间线面板右上角dual click位置
缩小：目前还不知道怎么缩小 - - |||

<2>分析面板 (Profile Panel) 展示了不同方法的执行时间信息

函数调用关系
点一个方法后可以看到有两部分，一个是 Parents，另一个是 Children。

关键指标

列名	描述
Name	该线程运行过程中所调用的函数名
Incl Cpu Time %	表示以时间百分比来统计的 Incl Cpu Time
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 %	表示以时间百分比来统计的 Excl Cpu Time
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 %	表示以时间百分比来统计的 Incl Real Time
Incl Real Time	某函数运行的真实时间 (以毫秒为单位)，内含调用其它函数所占用的真实时间
Excl Real Time %	表示以时间百分比来统计的 Excl Real Time
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

定位问题：

定位问题时 TraceView 的使用方式：

1）从上半部分查看哪些线程执行时间长？什么时候开始执行？与主线程交错时间？
哪些方法的执行需要花费很长时间

2）点击 TraceView 中的 Cpu Time/Call，按照占用 CPU 时间从高到低排序
哪些方法调用次数非常频繁

3）点击 TraceView 中的 Calls + Recur Calls/Total ，按照调用次数从高到底排序
排序后，然后逐个排查是否有项目代码或者依赖库代码，有的话点击查看详情，查看是这个方法还是调用的子方法的问题，进一步定位问题。

三、案例分析

案例：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        findViewById(R.id.btn).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                computeFibonacci(50);
            }
        });
    }

    public int computeFibonacci(int positionInFibSequence) {
        //0 1 1 2 3 5 8
        if (positionInFibSequence <= 2) {
            return 1;
        } else {
            return computeFibonacci(positionInFibSequence - 1)
                    + computeFibonacci(positionInFibSequence - 2);
        }
    }
}

通过点击Button调用computeFibonacci()函数在递归调用 将项目运行起来

启动TraceView:

生成分析文件

看看函数执行时间轴面板

滑动鼠轮进行放大

详细信息面板：

从而找到问题：computeFibonacci递归调用导致占用CPU太多时间

优化：

    //代码优化前
    public int computeFibonacci(int positionInFibSequence) {
        //0 1 1 2 3 5 8
        if (positionInFibSequence <= 2) {
            return 1;
        } else {
            return computeFibonacci(positionInFibSequence - 1)
                    + computeFibonacci(positionInFibSequence - 2);
        }
    }

    //代码优化后
//将递归换为for循环 同时使用缓存 先将结果缓存起来
    public int computeFibonacci(int positionInFibSequence) {
        int prev=0;
        int current=1;
        int values;
        for(int i=0;i<positionInFibSequence;i++){
            values=prev+current;
            prev=current;
            current=values;
        }
        return current;
    }

在运行项目后使用TraceView工具进行观察 很明显时间轴面板干净多了：

总结：traceView主要作用是针对项目中具体方法的耗时进行优化分析，一般是集合systrace一起使用。systrace怀疑到具体耗时方法，然后通过traceView来确认。

参考：

https://blog.csdn.net/u011240877/article/details/54347396
https://www.jianshu.com/p/d3c03c291093