本⽂出⾃于“「2021 友盟 + 挪动应⽤性能挑战赛 」”中的参赛作品，该⽂章表述了作者如何借助 友盟 + U-APM⼯具进⾏了性能优化。
作为⼀款倒计时⽇历 APP，咱们须要对每个⽇期实时显示倒计时并准确到秒。然而咱们的 app 在滑动刷新数据时，会呈现卡顿。
卡顿在很⼤水平上取决于设施的 CPU 和其余耗费 CPU 工夫的过程。于是咱们尝试使⽤了 友盟 + U-APM 内存剖析对 APP 进⾏剖析：
通过观察内存的散布，⼤局部程序的运⾏都处于可预测的范畴内，咱们须要更加细粒度地进⾏测试。
启动 Android Profiler Tool Window , 关上 CPU Profiler 并抉择正确的工夫线。连贯咱们的测试设施并再次进⾏滑动刷新，能够看到 Profile 线程被增加到应⽤过程并耗费了额定的 CPU 工夫。看看 Logcat：
I/Choreographer: Skipped 147 frames! The application may be doing too much查看 CPU Profiler 工夫线：
图表上⽅有⼀个视图示意⽤户与应⽤程序的交互。所有⽤户输⼊事件在此处显示为紫⾊圆圈。能够看到⼀个圆圈，代表咱们为刷新数据⽽执⾏的滑动。
在事件下⽅，有⼀个 CPU 工夫线，它以图形⽅式显示了与可⽤ CPU 总工夫相干的应⽤程序和 其余过程的 CPU 使⽤率。还能够查看应⽤程序正在使⽤的线程数。
底部能够看到属于应⽤过程的线程流动工夫线。每个线程处于由颜⾊批示的三种状态之⼀：流动（绿⾊）、期待（⻩⾊）或睡眠（灰⾊）。
在列表顶部，能够找到应⽤程序的主线程。在我的设施 (Nexus 5X) 上，它使⽤的 CPU 工夫⼤ 约 5 秒。咱们能够记录⼀个⽅法跟踪来查看。
在滑动之前单击“记录”按钮以刷新操作并在数据刷新实现后⽴即停⽌记录：
咱们将从第⼀个选项卡中显示的图表开始剖析。横轴代表工夫的流逝。
调⽤者及其被调⽤者（从上到下）显示在垂直轴上。⽅法调⽤也通过颜⾊辨别，具体取决于是调 ⽤零碎 API、第三⽅ API 还是咱们本地函数。每个⽅法调⽤的总工夫是⽅法⾃身工夫及其被调⽤者工夫的总和：
从这张图表中，能够推断出性能问题出在 generateItems ⽅法外部。
为了证实咱们的推断，咱们⼜使⽤了 友盟 + U-APM 进⾏了线上测试，测试后果和前⽂雷同，下图是 友盟 + U-APM 的卡顿分析测试，图中展现了次要是哪些⽅法造成了 CPU 的⾼耗时，导致了卡顿状况的发⽣：
⽕焰图揭示了哪些⽅法占⽤了贵重的 CPU 工夫，并聚合了雷同的调⽤堆栈：
发现了两个可疑的地⽅，getRemainingTime 整个⽅法执⾏工夫达到 2 秒以上，LocalDateTime.format 占⽤ CPU 工夫 1 秒以上：
此工夫还包含线程未处于活动状态的时间段。另外，能够切换要在线程工夫中显示的计时信息。
最初⼀个选项卡中的图表显示按 CPU 工夫耗费降序排列的⽅法调⽤列表。该图表提供具体的计时信息（以微秒为单位）：
从图表中获取耗费过多 CPU 工夫的⽅法的计时信息。将它们与调⽤堆栈中的两个⽅法相关联：
class method total time (in ms) percentage of recorded duration
Sample1Activity refreshData 3027 89.28
Sample1Activity generateItems 3025 89.22
Sample1Activity getRemainingTime 1723 50.83
LocalDateTime format 1003 29.59能够看到 getRemainingTime 和 LocalDateTime.format 耗费了超过 80% 的工夫。为了解决卡顿问题，咱们须要从这⾥⼊⼿。
那么该怎么办？聪慧的读者可能曾经提出了⼏种解决⽅案。因为咱们执⾏了⼤量计算，所以咱们将只为多数以后显示和筹备显示的项⽬调⽤ getRemainingTime 和 LocalDateTime.format ⽅法。
为了实现它，咱们须要更新 Item 属性，保留必要的数据以便稍后执⾏格式化：
data class Item(val now: LocalDateTime, val offset: Int)这须要在 generateItems 和 bindItem 函数中应⽤以下更改：
private fun generateItems(): List<Item> {val now = LocalDateTime.now()
return List(1_000) {Item(now, it + 1) }
}
private fun bindItem(holder: ViewHolderBinder<Item>, item: Item) = with(val date = item.now.plusDays(item.offset.toLong()).toLocalDate().atS
val remainingTime = getRemainingTime(item.now, date)
咱们内联了 createItem 函数，当初所有函数都在 bindItem ⽅法外部。
在咱们的代码批改⽣效之后，重新启动 CPU Profiler 并记录⽅法的运⾏状况。
为了查看咱们的优化是否胜利，咱们须要查看 Call Chart：
将⿏标移到 generateItems 函数上，会发现当初耗时约为 0.3 秒。
这⽐优化前缩小了 13 倍以上的 CPU 工夫。为了确保咱们的更改不会对 bindItem ⽅法的耗时造成负⾯增益，咱们切换到⽕焰图标来查看 bindItem 的总耗时。
如图所示，它最多耗费 0.1 秒：
此外，咱们能够进⾏滚动测试，以确保咱们的代码优化不会影响整体应⽤程序的性能，并且在滚动过程中加以记录。
测试发现滚动之后不会再呈现卡顿和掉帧的状况了。胜利！代码已优化！
总结
Android Profiler 和 友盟 + U-APM 都是很好的测试⼯具。如果咱们谋求晦涩的⽤户体验，那么使⽤这些优良的 debug ⼯具是⼗分必要的。在本⽂中，我次要关注性能调优。
然而，本⽂中未涵盖的 Android Profiler 的 Memory Profiler 和 Network Profiler，友盟 + U-A PM 的内存剖析、OOF 异样和内存占⽤也同样值得钻研。记录内存调配对查找内存透露有很⼤帮忙，例如代码中有没有回收 bitmap。
⽆论如何，使⽤失当的剖析⼯具能够带来多项优化成绩，期待读者们的⾃⾏摸索。
本⽂出⾃于“「2021 友盟 + 挪动应⽤性能挑战赛 」中的参赛作品，该⽂章表述了作者如何 友盟 + U-APM⼯具进⾏了性能优化。