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1.利用 Android Profiler 评估应用性能-Memory Profile
2.Android studio 的Android profiler按钮是灰色的，要怎样才能启用
3.Unity Profiler 详细解析(一)
4.使用 Snapdragon Profiler 调试 wgpu 程序
5.android cpu占用分析
6.AndroidStudio Profiler闪退

利用 Android Profiler 评估应用性能-Memory Profile

       Android Profiler 的Memory Profile组件是评估应用性能的关键工具，特别是针对内存问题，如卡顿、冻结和崩溃。它实时监控应用内存使用，spring erp 源码下载允许开发者捕获堆转储、强制垃圾回收和追踪内存分配，以找出潜在的内存泄漏和性能瓶颈。

       分析应用内存至关重要，因为Android的垃圾回收机制可能会在回收内存时暂停应用。如果分配内存速度过快，这可能导致应用响应延迟，甚至迫使系统终止进程。Memory Profiler有助于识别这些问题，通过可视化内存使用情况，帮助开发者优化内存管理。

       在Memory Profiler中，用户可以直观地看到内存使用的时间轴，以及详细的内存分配、堆转储和JNI引用信息。在Android 8.0及以上版本，内存分析是自动的，而在低版本设备上可能需要启用高级分析。通过调整内存采样设置，开发者可以优化分析性能，同时检测和解决JNI引用问题，以避免内存泄漏和全局JNI引用限制。

       为了进一步追踪，用户可以捕获堆转储，检查保留内存的对象，识别可能的内存泄漏。堆转储数据可以另存为.HPROF文件，以便后续分析或与第三方工具（如jhat）结合使用。通过导入和分析.HPROF文件，开发者可以深入挖掘应用的内存行为，确保应用的在线租赁源码稳定和高效运行。

Android studio 的Android profiler按钮是灰色的，要怎样才能启用

       1、不要用assembleDebug，直接用默认的app，就可以出现Android Profiler可以点击。

       2、如果要改编译配置，在左侧栏的Build Variants里面配置

Unity Profiler 详细解析(一)

       深入探索Unity Profiler：性能分析的强大工具

       Unity的Profiler是开发人员手中不可或缺的性能优化神器，它能全面揭示游戏运行中的各项开销，适用于Web、PC、iOS、Android和WP等多个平台。但首先，让我们来了解一下Profiler的基本概念：

Profiler简介

       Profiler是Unity Pro版本特有的功能，它像一个性能侦探，让你对游戏性能的各个方面一目了然，无论是CPU、GPU、内存使用，还是渲染和音频处理，都能提供详尽的数据。

       Profiler模块详解

       Profiler由六个关键部分组成，每个模块都能提供深度洞察：

CPU Usage: 专注于主要函数调用的CPU时间，最耗时的操作会在Hierarchy面板顶部醒目显示。通过使用Profiler的BeginSample()和EndSample()，你可以定制性能分析的代码范围。

GPU Usage: 统计Drawcall的数量和耗时，包括GPU Stage切换、Clear操作等，有助于优化图形性能。此外，Memory Profiler能深入查看内存使用情况，追踪内存引用关系，帮助识别潜在的内存泄露问题。

       跨平台使用

       在Unity Editor中，自动网站源码只需在Window菜单下找到Profiler，就能实时监控游戏性能。发布后，通过勾选Development Build和Autoconnect Profiler选项，Profiler能自动连接本地或远程设备。对于不同平台，如iOS/Android，需确保Autoconnect Profiler启用，且设备与编辑器处于同一Wi-Fi网络。

       优化定位策略

       Profiler不仅是发现问题的工具，更是解决之道。例如：

Pareto Analysis: 运用帕累托分析法，关注%关键函数，优先优化那些造成性能瓶颈的部分。

代码片段分析: 通过Profiler.BeginSample()和Profiler.EndSample()，可以对函数内部进行精细剖析。

Debug Logging: 精确的日志记录，如Debug.Log()，有助于定位问题，尤其是关联对象信息。

       综上所述，Unity Profiler是开发者提升游戏性能的得力助手，通过深入理解和有效利用，你将能够更好地优化你的游戏，让玩家享受流畅无阻的游戏体验。

使用 Snapdragon Profiler 调试 wgpu 程序

       在Android App中集成wgpu后，调试工作成为了关键步骤，以确保程序运行稳定且性能优化。Snapdragon Profiler作为一款强大的性能分析和帧调试工具，为开发者提供了便利的调试方案。这款工具可运行在Windows、Mac和Linux平台，通过USB与Android设备连接，允许开发者深入分析CPU、GPU、内存等数据，查html源码从而定位并解决问题，提升性能。

       Snapdragon Profiler工具具备多种功能特点，为开发者提供了全方位的性能分析能力。安装该工具前，根据所使用平台（Mac或Linux）需要先安装momo框架（即mono）。确保系统安装了Android Studio或AndroidSDK，并将ADB路径添加至系统环境变量，是使用Snapdragon Profiler的前提。

       实时模式下，USB连接目标Android设备后，通过启动Session，开发者能够迅速接入并开始分析。实时窗口左侧列出了实时指标列表，包含CPU、GPU、内存、网络、电源和散热等数据，通过选择或添加指标，开发者能够实时查看和监控各项性能指标。

       在追踪模式下，开发者可以深入分析GPU的性能问题，特别是片上内存装载问题。Snapdragon Profiler帮助开发者识别并定位引起片上内存装载的应用代码，通过显示GPU内存（GMEM）的加载情况，开发者能够优化代码，减少或避免不必要的内存加载操作，从而提升整体性能。

       为了检测片上内存装载，开发者可以启用追踪模式，选择渲染阶段指标，突出显示片上内存加载情况。在AndroidManifest.xml文件中添加`INTERNET`权限以启用图形API和GPU指标追踪。追踪模式的使用需注意捕获时间不超过秒。

       通过使用帧捕获模式，告白代源码开发者能够捕获GPU应用程序的单一帧，详细显示场景在GPU上的渲染情况。捕获一帧数据后，帧捕获模式自动结束，提供着色器代码、命令队列和资源面板等信息，帮助开发者优化着色器代码和资源管理，进一步提升程序性能。

       总之，通过使用Snapdragon Profiler，开发者能够有效地调试Android App中集成的wgpu程序，定位并解决性能问题，优化代码和资源管理，最终实现程序的高效运行。

android cpu占用分析

       Android CPU占用分析主要是通过一系列工具和技术来监控和评估Android设备上应用程序和系统进程对CPU资源的使用情况，以优化性能和提高响应速度。

       在Android系统中，CPU是执行应用程序和系统任务的核心资源。为了确保流畅的用户体验和高效的能源利用，开发者经常需要对其应用程序进行CPU占用分析。这种分析有助于识别那些可能导致性能下降、电池快速耗尽或设备过热的资源密集型任务。

       进行Android CPU占用分析时，开发者通常会使用Android Profiler、Systrace、Simpleperf等工具。这些工具提供了关于CPU时间片、线程状态、进程优先级以及可能导致CPU瓶颈的系统调用的详细信息。例如，Android Profiler可以集成到Android Studio中，允许开发者在应用程序运行时实时监视CPU使用情况，并生成详细的报告，以帮助识别和优化性能问题。

       在分析过程中，开发者会关注几个方面。首先是应用程序的总体CPU使用率，这可以显示应用程序是否过于频繁地唤醒CPU或长时间占用CPU资源。其次是各个线程和进程的CPU使用情况，这有助于识别哪些特定的任务或功能占用了过多的CPU时间。此外，开发者还会关注系统调用的频率和持续时间，因为频繁的系统调用可能会导致CPU效率降低。

       通过CPU占用分析，开发者可以做出针对性的优化。例如，他们可以通过优化算法、减少不必要的计算、使用更高效的数据结构或调整线程优先级来降低CPU使用率。这些优化不仅可以提高应用程序的性能，还可以延长设备的电池寿命并减少过热的风险。

       总之，Android CPU占用分析是一项关键的开发任务，它通过使用专业工具和技术来评估和优化应用程序对CPU资源的使用，从而确保Android设备的最佳性能和用户满意度。

AndroidStudio Profiler闪退

       在开发Android应用程序时，遇到Profiler在使用几秒钟后闪退的问题，是开发者可能面对的常见挑战。在这个案例中，问题出在荣耀设备上，日志显示了异常，但具体错误信息未在描述中提供。通过搜索引擎，找到了一个解决方案，即删除/data/local/tmp/perfd文件。

       这个解决方案来自于网络上的信息。操作步骤简单，只需在Android Studio的Device File Explorer中找到对应路径并进行删除。这一做法适用于遇到相同问题的开发者，作为解决Profiler闪退问题的一个临时方法。

       解决这一类问题，通常需要更深入地分析错误日志，了解闪退的具体原因。如果删除了文件后问题仍然存在，可能需要检查应用代码、依赖库或Android系统设置，以确定其他可能的错误源。

       此外，定期更新Android Studio和设备驱动程序，确保使用的是最新的稳定版本，也是预防此类问题的有效措施。如果问题依然未能解决，建议在开发者社区或官方论坛上寻求帮助，提供更详细的错误信息和环境配置，以便更准确地诊断问题。

       总之，遇到类似问题时，首先应进行基本的排查和尝试简单的解决方案，如上述方法。如果问题依然存在，应更深入地分析错误原因，并寻求更专业的帮助。

Simpleperf 翻译篇3-Android 应用分析

       准备一个 Android 应用

       为了进行性能分析，可能需要调整构建脚本以生成专门的 APK 文件。针对 Android O（8.0）及以上版本，可以使用wrap.sh 脚本。步骤如下：在 AndroidManifest.xml 文件中添加 android::debuggable="true"；在 lib/arch 目录下放置 wrap.sh。wrap.sh 在运行应用时，不向 ART 传递调试标志，使应用以发布版本运行。在 app/build.gradle 中加入wrap.sh脚本即可实现。

       若需分析 C/C++ 代码，需注意Android Studio在构建 APK 时可能删除 Native 库的符号表和调试信息，导致分析结果中出现未知符号或损坏的调用图。解决方法是在app_profiler.py中使用-lib 参数，传递包含未剥离 Native 库的目录，通常是Android Studio项目路径。

       对于 Java 代码的分析，从Android 9.0版本开始，Simpleperf 支持分析Java代码，不论执行方式。无需额外操作。

       使用 SimpleperfExampleCpp 示例应用构建 app-debug.apk，用于性能分析。

       记录和报告性能分析数据

       通过app-profiler.py工具进行性能分析，收集当前目录下的perf.data文件中的分析数据以及binary_cache/目录下的相关Native二进制文件。分析时通常需要运行此应用，以确保记录到足够的样本。MixActivity启动繁忙线程，因此在分析时不需运行该应用。

       使用report.py生成报告，输出到stdio接口。若报告中出现大量未知符号，参考相关文档。使用report_html.py生成html报告，并在浏览器中打开显示。

       记录并报告调用图

       通过HTML界面报告调用图，使用report_html.py展示性能分析结果，包括图表统计、样本表、火焰图、源代码注释和反汇编注释。推荐使用这种方式显示报告。

       为了显示火焰图，首先记录调用图。火焰图展示在report_html.py的Flamegraph选项卡中，也可直接使用inferno显示。确保已安装perl。

       使用FlameGraph构建火焰图，需要安装perl环境。

       在Android Studio中报告

       Simpleperf的report-sample命令将perf.data转换为Android Studio CPU Profiler识别的protobuf格式，转换可在设备端或主机端进行。使用--symdir参数在主机端执行操作，如果主机端有更多符号信息。

       对Java符号进行反混淆

       Java符号可能因ProGuard混淆。恢复报告中原始符号，通过--proguard-mapping-file参数将Proguard映射文件传递给报告脚本或report-sample命令。

       同时记录On-CPU时间和Off-CPU时间

       通过检查设备是否支持trace-offcpu属性实现。如果设备支持，可在属性列表中找到此属性，然后尝试使用。On-CPU时间表示线程在CPU上运行的总时间；Off-CPU时间则表示线程在I/O、锁、计时器、分页/交换等操作时，等待CPU时间。

       分析应用启动

       从应用启动阶段开始进行分析。

       控制录制的应用程序代码

       Simpleperf支持从应用代码控制录制。具体步骤如下：使用Demo实例演示。

       手动解析分析数据

       可以使用simpleperf_report_lib.py编写Python脚本手动解析分析数据。示例包括report_sample.py、report_html.py。

android studio profiler 性能分析

       UE4提供的分析工具虽强大，但难免影响性能，而Android Studio Profiler则提供精准的性能分析，且不干扰应用运行。

       引入了Profileable清单配置，开发者能选择对应用开放给分析工具，同时仅带来微小性能损耗。转换为可分析应用只需在清单文件中添加一行。

       构建可分析应用需先制作发布版应用，再更新清单文件，实现向分析工具开放信息。

       开启录制，点击CPU选项，选择实时性能数据视图，点击Record后停止，系统自动生成Trace文件，方便导出。

       分析时，使用时间线选择控制，可放大缩小时间范围，方便观察具体帧或汇总时段数据。鼠标左键点击CPU时间线，选中特定时段，WSAD按键实现时间范围调整。

       Call Chart视图能展现每帧调用栈耗时详情，帮助识别卡顿源。此图横轴为时间线，纵轴展示调用和被调用关系，绿色代表自定义函数，蓝色代表第三方API。

       Flame Chart聚合相同调用栈，横轴显示百分比，展示每次调用占用记录时间的百分比。鼠标移动可查看函数总体调用耗时。

       Top Down视图按耗时长短排序调用链，逐层展开调用过程，实现精确时间分析。Bottom Up视图则从最耗时调用反向构建调用关系，找到关键调用点。

       分析图表作用显著，Call Chart提供方法间调用可视化，Flame Chart聚合展示调用消耗比例，Top Down视图按耗时排序调用链，Bottom Up视图反向构建调用关系，帮助开发者深入理解应用性能。

       官方教程详细指导如何生成和分析不同类型的图表，提供直观数据帮助开发者优化应用性能。