adoid时间选择控件大全（adoid常用控件大全）

作为一款强大的开发工具，Android Profiler能够实时提供关于应用CPU、内存和网络的数据，帮助开发者优化和调试应用。

一、启动分析

要打开Android Profiler窗口，请按照以下步骤操作：

1. 点击工具栏中的Android Profiler，或者通过菜单路径View > Tool Windows > Android Profiler打开。

在Android Profiler窗口顶部，你可以看到以下组件：

① 要分析的设备：选择你想要进行数据分析的硬件设备。

② 要分析的应用进程：选择你想要观察的应用进程。

③ 时间线缩放控件：通过它你可以调整时间线的显示范围。

④ 实时更新跳转按钮：点击它可以实时查看应用的状态变化。

⑤ Event时间线：包括Activity状态、用户输入Event和屏幕旋转Event等，帮助你了解应用的行为模式。

如果在尝试分析时看到“Advanced profiling is unavailable for the selected process”的提示，你可以在顶层工具栏中点击Profile ‘app’来运行，或者通过以下步骤启用高级分析：

1. 选择Run > Edit Configurations。

2. 在左侧窗格中选择你的应用模块。

3. 点击Profiling标签，然后勾选Enable advanced profiling。

重新构建并运行应用即可开始高级分析。

二、CPU Profiler

CPU Profiler是Android Profiler的一个重要组成部分，它可以帮助你实时检查应用的CPU使用率和线程Activity，并记录函数跟踪，以便优化和调试应用代码。

CPU Profiler的默认视图包括：

① Event 时间线：显示应用中在其生命周期转换的Activity，并展示用户与设备的交互，包括屏幕旋转Event。

② CPU 时间线：展示应用的实时CPU使用率以及应用使用的总线程数。还可以看到其他进程的CPU使用率，便于对比。通过沿时间线的水平轴移动鼠标，你可以查看历史CPU使用率数据。

③ 线程Activity时间线：列出属于应用进程的每个线程，通过不同的颜色展示线程的状态，如活动状态、等待I/O操作状态、休眠状态等。

④ 记录配置：选择分析器记录函数跟踪的方式，包括Sampled和Instrumented两种模式。还可以通过Edit configurations调整这些配置的默认值，并保存为自定义配置。

⑤ 记录按钮：用于开始和停止记录函数跟踪。

第二章 记录和检查函数跟踪记录

在进行应用性能优化时，函数跟踪是一种非常重要的工具。对于开发者来说，了解哪些函数在消耗最多的CPU时间，哪些函数正在被频繁调用等至关重要。下面我们来详细介绍如何记录和检查函数跟踪。

选择“Sampled”或“Instrumented”，然后轻触“Record”开始捕捉函数跟踪，当结束时点击“S recording”。操作过程如下：

① 确定时间范围：选择你想要查看的时间段。当记录函数跟踪时，CPU Profiler会自动在CPU时间线中选择完整长度。如果你只想查看特定时间段内的函数跟踪数据，只需点击并拖动突出显示的区域边缘即可修改长度。

② 时间戳：这个时间戳代表函数跟踪的开始和结束时间（相对于分析器开始收集CPU使用率信息的时间）。点击时间戳可以自动选择完整的记录。

③ 跟踪窗格：此窗格将显示所选时间范围和线程的函数跟踪数据。

接下来，我们将通过调用图表、火焰图、Top Don树和Bottom Up树的形式来展示函数跟踪。

④ 调用图表：这是一个以图形方式呈现的函数跟踪，其中水平轴表示函数调用（或调用方）的时间，垂直轴则展示其被调用者。系统API的函数调用以橙色显示，应用自有函数的调用为绿色，而第三方API（包括Java语言API）的函数调用则是蓝色。通过此图表，你可以直观地看到各个函数的Self time、Children time以及总时间。

提示：若想要跳转到某个函数的源代码，只需右键点击该函数并选择“Jump to Source”。

⑤ Flame Chart：这是一个倒置的调用图表，水平轴不再代表时间线，而是表示每个函数的相对执行时间。通过汇总具有相同调用方顺序的函数调用，创建出火焰图，其中消耗最多CPU时间的被调用方将明显突出。

⑥ Top Don和Bottom Up检查：Top Don标签显示一个函数调用列表，其中展开函数节点会显示其被调用方。而Bottom Up标签则显示一个相反的列表，展开节点会显示函数的调用方。这两个标签都提供了关于函数在CPU时间上的消耗的详细信息，包括Self time、Children time以及总时间。

注意：当分析器接近文件大小限制时，Android Studio将停止收集新数据，但不会停止记录。

第三章 创建记录配置

想要创建或编辑自定义配置，或者查看现有的默认配置吗？只需在记录配置下拉菜单中选择“Edit configurations”，即可打开CPU Recording Configurations对话框。创建新的记录配置指南

您可以在左侧窗格中选择现有的配置来查看其设置，或者按照以下步骤创建一个全新的记录配置。

1. 在对话框的左上角，点击那个神秘的问号图标。这是一个引导您开始配置的起点。

2. 为您的配置命名。这是非常重要的一步，因为它将帮助您和其他人了解这个配置的具体用途。

接下来，进入 Trace Technology 部分，您需要在其中选择 Sampled 或 Instrumented。

3. 如果您选择 Sampled 记录配置，那么您需要以微秒 (μs) 为单位指定 Sampling interval。这个值表示应用调用堆栈的每个抽样之间的持续时间。确保这个间隔能满足您的追踪需求。

4. 对于写入连接设备的记录数据，您需要以兆字节 (MB) 为单位指定 File size limit。当您停止记录时，Android Studio 将这些数据并在分析器窗口中展示。请注意，如果您使用的是运行 API 级别 26 或更高版本的连接设备，那么对跟踪数据的文件大小没有限制，您可以忽略此值。

5. 完成了上述设置后，点击 Apply 或 OK。如果您还更改了其他记录配置，这些更改也将被保存。

再来说说 Memory Profiler。这是一个强大的工具，可以帮助您识别导致应用卡顿、冻结甚至崩溃的内存泄漏和流失。它能实时显示应用的内存使用情况，包括捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配。

Memory Profiler 的默认视图包含许多有用的元素：

① 您可以强制执行垃圾回收 Event 。

② 捕获堆转储，以便后续分析。

③ 如果您的设备运行的是 Android 7.1 或更低版本，您可以记录内存分配情况。

④ 您还可以放大/缩小时间线，以便更好地查看数据。

⑤ 轻松跳转至实时内存数据。

⑥ Event 时间线能显示 Activity 状态、用户输入 Event 和屏幕旋转 Event。

内存使用量的时间线包含多个类别，例如 Java、Native、Graphics、Stack、Code 和 Other。还可以查看应用分配的对象数。

注：目前，Memory Profiler 可能会显示一些误报的原生内存使用量，这些内存实际上是分析工具使用的。

如果您想查看内存分配详情，只需按照以下步骤操作：

1. 点击并按住时间线，并拖动选择您想要查看分配的区域。如果您的设备运行的是 Android 8.0 或更高版本，这一操作将非常直观。

2. 对于 Android 7.1 或更低版本的设备，您需要在 Memory Profiler 工具栏中点击 Record memory allocations 开始记录，然后点击 S recording 查看分配。

在选择一个时间线区域后，已分配对象的列表将显示在时间线下方，按类名称进行分组，并按其堆计数排序。这样，您可以轻松找到可能存在泄漏的对象。如果存在内存泄漏，您可能需要进一步调查和优化。

理解和使用 Memory Profiler 是优化应用性能的关键步骤之一。通过它，您可以识别和解决内存问题，从而提高应用的响应速度和用户体验。深入内存管理：理解并操作类实例与堆转储

在软件开发中，内存管理是一项至关重要的任务，尤其是当处理大型应用程序时。在Android Studio中，通过特定的工具和界面，我们可以直观地理解和管理我们的应用程序的内存使用。下面，我们将一起如何操作类实例和堆转储。

一、理解类实例

在Android Studio中，通过点击“Class Name”列标题，我们可以按字母顺序对类实例进行排序。选择某个类名称后，右侧的“Instance Vie”窗格将显示该类的每一个实例。在“Instance Vie”窗格中选择一个实例后，下方的“Call Stack”标签将显示该实例被分配的位置以及所在的线程。

二、堆转储

堆转储是应用在运行时内存使用情况的快照。它可以帮助我们识别出哪些对象正在使用内存，甚至可以帮助我们发现内存泄漏。要捕获堆转储，只需在Memory Profiler工具栏中点击“Dump Java heap”。

捕获堆转储后，我们可以得到以下信息：

1. 应用已分配了哪些类型的对象，以及每种类型分配了多少。

2. 每个对象正在使用多少内存。

3. 在代码中哪些部分仍在引用每个对象。

4. 对象被分配的调用堆栈（仅在Android 7.1及更低版本中可用）。

三、分析类列表和实例详情

在类列表中，我们可以查看以下信息：

1. Heap Count：堆中的实例数。

2. Shallow Size：堆中所有实例的总大小（以字节为单位）。

3. Retained Size：为类的所有实例保留的内存总大小（以字节为单位）。

通过点击任意列标题，我们可以更改列表的排序方式。在Instance Vie中，每个实例都包含以下信息：

1. Depth：从任意GC root到所选实例的最短hop数。

2. Shallow Size：此实例的大小。

3. Retained Size：此实例支配的内存大小。

四、保存堆转储

若要保存堆转储以供日后查看，可以将其导出为HPROF文件。在显示的对话框中，确保使用“.hprof”后缀保存文件。之后，您可以在Android Studio中打开此文件或将它拖到空编辑器窗口中。如果您需要使用其他HPROF分析器（如jhat），则需要将HPROF文件从Android格式转换为Java SE HPROF格式。可以使用android_sdk/platform-tools/目录中的hprof-conv工具执行此操作。

理解并操作类实例和堆转储是优化应用程序内存使用、识别并解决内存泄漏问题的关键步骤。希望这篇文章能帮助您更好地掌握这些重要技能。在软件工具时，程序的优化和性能提升成为了不可或缺的部分。本篇文章旨在描述一个特定命令的运行流程以及如何使用某些工具来分析内存泄漏和网络性能。让我们一步步深入这些技术细节。

我们来了解一下这个命令。为了完成特定的任务，用户需要运行一个命令，这个命令需要一个原始HPROF文件作为输入，并指定转换后的HPROF文件的保存位置。格式如下：

`hprof-conv heap-original.hprof heap-converted.hprof`

接下来，让我们聚焦于内存泄漏分析。当我们遇到内存泄漏的问题时，需要采取有效的工具来定位并解决它。通过点击某个按钮进入一个产生内存泄漏的Activity。然后，我们将借助Memory Profiler来找到产生内存泄漏的类并定位到具体的代码位置。在这个过程中，我们可以反复进入和退出内存泄漏Activity，并在Memory Profiler中强制垃圾回收，然后捕获堆转储。一旦分析结果出来，我们可以使用筛选功能筛选出我们关注的包名。我们还可以选择手动排列，以便更容易地找到MemoryLeakActivity对象。一旦找到这些对象，我们可以进一步查看其引用，并通过点击引用或选择“Jump to Source”来直接定位到产生内存泄漏的代码位置。

除了内存泄漏分析，Netork Profiler也是一个强大的工具。它能够实时显示应用的网络Activity，包括数据发送和接收的情况以及当前连接数。这对于查看应用数据传输的方式和时间，以及底层代码的优化非常有帮助。Netork Profiler的窗口顶部显示了Event时间线以及无线装置功耗状态与WLAN的对比。在时间线上，你可以选择任何部分来检查网络流量。下方的窗口会显示选定片段内的文件详情，包括文件名称、大小、类型、状态和时间。你还可以通过点击网络连接的名称来查看选定文件的详细信息，包括响应数据、标题信息和调用堆栈。

需要注意的是，Netork Profiler目前仅支持HttpURLConnection和OkHttp网络连接库。为了更好地使用这些工具并发挥它们的最大效用，开发者应熟悉这些库的特性和限制。通过理解这些工具的工作原理和限制，开发者可以更有效地使用它们来优化软件性能并解决潜在问题。这些工具为开发者提供了一个强大的平台，使他们能够深入理解软件的运行情况并进行相应的优化。