您是否尝试测试您的应用程序加载多少时间？如果不是，本文可以成为第一步的指南。可能您已经检查了Google Play或Firebase性能指标中的Android Vitals指标“加载”。但是，我认为您想在发布之前知道结果。

目标是检查发行版之间的启动时间差异。最有用的可能是启动时间变化的百分比，而不是一个值，因为用户具有不同的设备，并且在每个设备上，该值都不同，但是百分比更改可能是在大多数情况下。

想象下一个情况，如果您在项目中添加新库，如何检查该新库不会使您的应用程序较慢？我希望在阅读本文后，您将拥有一个乐器。

从我的角度来看，它是每个发行版的重要指标，但是以正确的方式进行测量并不容易。

让我们尝试创建在测量此指标期间将遵循的规则。

• 网络不应产生影响
• 内容不应该有影响
• 我们需要从“启动”测量，直到用户可以看到第一帧-TTID。

TTID-度量标准测量了应用程序制作第一帧所需的时间，包括过程初始化（如果是冷启动），活动创造（如果冷/温暖）和显示第一帧。

不是很多规则。我们可以避免在应用程序中调用任何网络请求或长时间操作。 （也许您知道这不仅是关于测量的，而且还是Android应用程序开发的强制性规则）

但是，至少有几件事可能会对测量产生影响：

• 设备CPU电流频率
• 设备内存速度
• CPU loading

让我们从可以用于测量的变体开始，然后找出如何改善结果。

ActivityManager和LogCat

首先，我们有日志猫，我们可以从ActivityManager中找到有关开始活动的时间：

03-19 13:05:20.146   523   550 I ActivityTaskManager: Displayed com.example/.MainActivity: +343ms
03-19 13:05:23.920   523   550 I ActivityTaskManager: Displayed com.example/.SplashActivity: +1s845ms
03-19 13:05:25.728   523   550 I ActivityTaskManager: Displayed com.example/.ui.SignupActivity: +381ms

每个活动都有日志，我们需要过滤仅与第一个应用活动相关的日志。然后，我们可以启动几次应用程序并计算平均时间。

对于使用此方法，我们不需要任何特殊的东西，只执行ADB命令并检查LogCat日志：

清除logcat日志：

adb logcat -c

启动应用程序：

adb shell am start-activity -n com.example/.SplashActivity

然后，您将在logcat中看到日志，如上所示。有关此变体的更多详细信息，您可以在documentation

您可以在Github

Android基准插件

基准插件使我们能够以更方便的方式测量应用程序启动时间，在启动后，我们可以在命令行中看到一些类型的结果：

Starting: Intent { cmp=com.example.MainActivity }
Status: ok
LaunchState: COLD
Activity: com.example.MainActivity
TotalTime: 2303
WaitTime: 2305
Complete

但是在这种情况下，您需要在项目中添加一个插件。
app/build.gradle.kts

plugins {
   ....
    id 'androidx.benchmark'
}

/build.gradle.kts

buildscript {
    ....

    dependencies {
        classpath("androidx.benchmark:benchmark-gradle-plugin:1.1.1")
    }
}

然后您可以运行命令：

adb shell am start-activity -W -n com.example/.MainActivity

好吧，现在我们找到了两种方法来获取应用程序花费开始的时间。现在，我们可以讨论如何使我们的结果更加进展。所有建议波纹管均适用于两种类型的测量。

1. 冷启动和清除应用数据

adb shell pm clear com.example每次在测量之前运行此命令。

1. 进行几次测量并计算平均值。

2. 在相同的设备/仿真器上并在短时间内运行测量。我的意思是，结果仅与在短时间内完成的测量相关，因为您不能保证在一段时间后，设备/仿真器上的条件将相同。

3. 锁定时钟（在扎根设备/仿真器上），documentation

中的更多详细信息

4. 在设备上运行测量。在大多数情况下，如果您在同一笔记本电脑上使用相同的仿真器来测量两个APK文件之间的差异，则甚至在模拟器上也可以看到正确的结果。但是，某些优化仅在真实设备上起作用，例如adding a baseline file仅在实际设备上运行测量时显示结果。

我们完成了测量的第一步。现在，我们可以比较不同的APK（例如不同的版本）。作为下一步，我们可以运行测量n次，然后以这种方式计算平均结果。

我在Github

如果您有疑问，请在评论中询问。