instrument Time Profiler

作者: F麦子 | 来源:发表于2017-03-15 13:59 被阅读101次

http://blog.csdn.net/jeffasd/article/details/50804289

一.工欲善其事必先利其器

time profile时间分析工具用来检测应用CPU的使用情况，可以看到应用程序中各个方法正在消耗CPU时间，使用大量CPU不一定是个问题。客户端中动画就对CPU依赖就非常高，动画本身也是非常苛刻且耗费资源较多的任务。

Time Profiler帮助我们分析代码的执行时间，找出导致程序变慢的原因，告诉我们“时间都去哪儿了？”。

Time Profiler分析原理：它按照固定的时间间隔来跟踪每一个线程的堆栈信息，通过统计比较时间间隔之间的堆栈状态，来推算某个方法执行了多久，并获得一个近似值。其实从根本上来说与我们的原始分析方法异曲同工，只不过其将各个方法消耗的时间统计起来。

原始的性能分析方法

这种分析方法估计是很多开发人员第一时间想到的，写个单元测试，在开始和结束的地方记录时间。

示例代码：

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6NSDate *startDate = [NSDate date];

for(int i = 0; i < 999; i++){

// do something

}

NSDate *endDate = [NSDate date];

NSLog(@"time:%f", [endDate timeIntervalSinceDate: startDate]);

这种方法的缺点有以下几点:

1、测试效率太低，很多性能瓶颈是很难预估到的，需要从上层到下层进行逐步排除；

2、无法对界面渲染的效率进行测试，找出界面性能瓶颈；

3、NSLog的分析不够精确，可能在模拟器上由于开发设备性能速度快，无法明显区分出性能瓶颈。

二.使用Time Profiler前须知

1.当点击Time Profiler应用程序开始运行后.就能获取到整个应用程序运行消耗时间分布和百分比.为了保证数据分析在统一使用场景真实行有如下点需要注意:

在开始进行应用程序性能分析的时候,一定要使用真机,模拟器运行在Mac上，然而Mac上的CPU往往比iOS设备要快。相反，Mac上的GPU和iOS设备的完全不一样，模拟器不得已要在软件层面（CPU）模拟设备的GPU，这意味着GPU相关的操作在模拟器上运行的更慢，尤其是使用CAEAGLLayer来写一些OpenGL的代码时候. 这就导致模拟器性能数据和用户真机使用性能数据相去甚运.

2.另外在开始性能分析前另外一件重要的事情是，应用程序运行一定要发布配置而不是调试配置.

在发布环境打包的时候，编译器会引入一系列提高性能的优化，例如去掉调试符号或者移除并重新组织代码.另iOS引入一种"Watch Dog"[看门狗]机制.不同的场景下，“看门狗”会监测应用的性能。如果超出了该场景所规定的运行时间，“看门狗”就会强制终结这个应用的进程.开发者可以crashlog看到对应的日志.但Xcode在调试配置下会禁用"Watch Dog".

三.time profiler的主界面(几个需要关注的重点区域)