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Android性能优化第（六）篇---TraceView 分析图怎么看

article 2025/9/13 14:52:36

Android性能优化系列好久没有更新了，一直在写Android源码解析的部分，附上前面性能优化文章的链接。

Android性能优化第（一）篇—基本概念
Android性能优化第（二）篇—Memory Monitor检测内存泄露
Android性能优化第（三）篇—MAT比Menmery Monitor更强大
Android性能优化第（四）篇—Allaction Tracing追踪内存分配的轨迹
Android性能优化第（五）篇—AndroidUI渲染机制

现在废话不多讲，直接开车了。TraceView是什么，TraceView 是 Android 平台特有的数据采集和分析工具，主要用做热点分析，找出最需要优化的点。TraceView 从代码层面分析性能问题，针对每个方法来分析，比如当我们发现我们的应用出现卡顿的时候，我们可以来分析出现卡顿时在方法的调用上有没有很耗时的操作，通过TraceView，可以得到两种数据。
- 单次执行最耗时的方法
- 执行次数最多的方法

TraceView

要打开上面的面板，一般有两种方式

1、第一种方式

首先选择跟踪范围，在想要根据的代码片段之间使用以下两句代码

   Debug.startMethodTracing(“hello”);Debug.stopMethodTracing();

生成的traceview文件会自动放在SDCARD上，没有SDCARD卡会出现异常，所以使用这种方式需要确保应用的AndroidMainfest.xml中的SD卡的读写权限是打开的，其中hello是traceview文件的名字，是然后用adb导出traceview文件。

adb pull sdcard/hello.trace    C:\Users\wangjing\Desktop

然后启动Android Device Monitor–>File–>openFile,打开traceview文件即可。

2、第二种方式

同样是要先打开Android Device Monitor

先选择应用进程，然后点击Start Method Profiling（开启方法分析），按钮会变为Stop Method Profiling（停止方法分析），开启方法分析后，对应用的目标页面进行测试操作，测试完毕后停止方法分析，界面会自动跳转到 DDMS 的 trace 分析界面。

两种方式的对比：第一种方式更精确到方法，起点和终点都是自己定，不方便的地方是自己需要添加方法并且要导出文件，第二种方式的优缺点刚好相反。

2、分析方式

下面写一个DEMO,来分别模拟调用次数不多，但每次调用却需要花费很长时间的函数，和自身占用时间不长，但调用却非常频繁的函数。


public class MainActivity extends Activity {int count = 0;long longCount=-1;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_main);Debug.startMethodTracing("hello");//线程1new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {printNum();}},"printNum_thread").start();//线程2new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {calculate();}},"calculate_thread").start();}@Overrideprotected void onDestroy() {super.onDestroy();Debug.stopMethodTracing();}private void printNum() {for (int i = 0; i < 20000; i++) {print();}}/*** 模拟一个自身占用时间不长，但调用却非常频繁的函数*/private void   print(){count=count++;}/*** 模拟一个调用次数不多，但每次调用却需要花费很长时间的函数*/private  void  calculate(){for (int i = 0; i < 1000; i++) {for (int j = 0; j < 1000; j++) {for (int l = 0; l < 1000; l++) {if(longCount>10){longCount=-10;}}}}Log.e("MainActivity",String.valueOf(longCount));}
}

现在来分析一下采集的数据。先看线程面板

在线程面板上发现我们应用中的三个线程，main线程，这个线程是都会有的，还有printNum_thread，calculate_thread两个线程。

再看时间线面板

时间线面板以每个线程为一行，右边是该线程在整个过程中方法执行的情况，一行中有很多的小色块。这些色块代表采集过程中方法调用时间线，相同的颜色代表相同的方法，其中的每一个小色块就代表一次方法的调用，色块的长度代表方法执行时间的长短，左边为第一个色块代表方法执行开始，最右边色块代表最后一个方法执行结束，有时候可以根据色块长度来做个大致判断，哪一个方法执行时间相对来说比较长，你可以把鼠标放到色块上，就会显示该方法调用的详细信息，你可以随意滑动你的鼠标，滑倒哪里，左上角就会显示该方法调用的信息，并且可以按住CTRL键加鼠标滚轮进行放大。如下图。

方法调用信息
比如我放大后，现在鼠标停在一个红色的方块上，这个红色的方块是在printNum_thread线程条上，左上角显示了这个色块代表的是MainActivity的printNum方法，在0.883的时候调用了这个方法，下面还有一些详细时间信息，下面细说。如果想回到最初的状态，双击时间线就可以。

最后看一下数据分析面板，在数据分析面板，你可以点击某个函数展开更详细的信息

数据分析面板
展开后，大多数有以下两个类别:
- Parents:调用该方法的父类方法
- Children:该方法调用的子类方法
如果该方法含有递归调用，可能还会多出两个类别:
- Parents while recursive:递归调用时所涉及的父类方法
- Children while recursive:递归调用时所涉及的子类方法

至于数据分析面板红色框中，各个字段的含义如下：

开发者最关心的数据有：
很重要的指标：Calls + Recur Calls / Total , 最重要的指标： Cpu Time / Call
因为我们最关心的有两点，一是调用次数不多，但每次调用却需要花费很长时间的函数。这个可以从Calls + Recur Calls / Total反映出来。另外一个是那些自身占用时间不长，但调用却非常频繁的函数。这个可以从* Cpu Time / Call*反映出来。

点击Calls + Recur Calls这一栏，可以按照方法调用次数排序，如下图，可以看出print方法执行了2000次。
调用次数最多
点击Cpu Time / Call这一栏，可以按照方法调用时间排序，如下图，
占用CPU时间最多
可以看到calculate方法执行了13s多，非常的耗时。