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利用 DevEco Profiler 收集性能数据，对比优化前后的数据

在鸿蒙 NEXT 开发中，DevEco Profiler 是一款集成在 DevEco Studio 中的性能分析工具，能帮助开发者深入了解应用在运行时的性能表现，定位性能瓶颈。下面，V 哥用一个具体的业务场景来介绍DevEco Profiler的使用。

实际业务场景

如果你要开发一个鸿蒙应用，该应用具备从网络获取新闻列表数据并将其展示在界面上的功能。随着应用功能的增加，发现加载新闻列表时性能不佳，这下可头大了，怎么办？需要使用 DevEco Profiler 定位性能瓶颈并优化资源占用。

详细步骤及案例代码

1. 编写初始代码

以下是使用 ArkTS 语言编写的新闻列表页面代码：

// 引入必要的模块
@Entry
@Component
struct NewsListPage {
  private newsList: string[] = []
  private isLoading: boolean = true

  build() {
    Column({ space: 50 }) {
      if (this.isLoading) {
        Text('Loading news...')
          .fontSize(30)
          .fontWeight(FontWeight.Bold)
      } else {
        List({ space: 20 }) {
          ForEach(this.newsList, (news: string) => {
            ListItem() {
              Text(news)
                .fontSize(20)
            }
          }, (news: string) => news)
        }
      }
    }
    .width('100%')
    .onPageShow(() => {
      this.fetchNewsData()
    })
  }

  private async fetchNewsData() {
    try {
      const response = await fetch('https://example.com/api/news')
      if (!response.ok) {
        throw new Error('Network response was not ok')
      }
      const data = await response.json()
      // 简单模拟解析数据
      for (let i = 0; i < 10; i++) {
        this.newsList.push(`News ${i}`)
      }
      this.isLoading = false
    } catch (error) {
      console.error('Error fetching news:', error)
    }
  }
}

2. 启动 DevEco Profiler

打开 DevEco Studio，连接设备或者启动模拟器。运行应用之后，在工具栏选择“Run” -> “Profile ‘YourApp’”，以此启动 DevEco Profiler。

3. 收集性能数据

在 DevEco Profiler 里，挑选要收集的性能数据类型，像 CPU、内存、网络等。操作应用，进入新闻列表页面，等待数据加载完毕后停止数据收集。

4. 分析性能数据

• CPU 分析：查看 CPU 使用率曲线，找出 CPU 占用过高的时间段。在本案例中，网络请求与数据解析过程或许会造成 CPU 占用过高。
• 内存分析：查看内存使用状况，检查是否存在内存泄漏。若发现内存持续增长，可能是数据处理过程中有对象未及时释放。
• 网络分析：查看网络请求的时间和数据量，找出网络请求耗时过长的原因。可能是网络请求的 URL 存在问题，或者服务器响应速度慢。

5. 优化代码

依据分析结果对代码进行优化，以下是优化后的代码：

// 引入必要的模块
@Entry
@Component
struct NewsListPage {
  private newsList: string[] = []
  private isLoading: boolean = true

  build() {
    Column({ space: 50 }) {
      if (this.isLoading) {
        Text('Loading news...')
          .fontSize(30)
          .fontWeight(FontWeight.Bold)
      } else {
        List({ space: 20 }) {
          ForEach(this.newsList, (news: string) => {
            ListItem() {
              Text(news)
                .fontSize(20)
            }
          }, (news: string) => news)
        }
      }
    }
    .width('100%')
    .onPageShow(() => {
      this.fetchNewsData()
    })
  }

  private async fetchNewsData() {
    try {
      const controller = new AbortController()
      const signal = controller.signal
      // 设置超时时间
      const timeoutId = setTimeout(() => {
        controller.abort()
      }, 5000)

      const response = await fetch('https://example.com/api/news', { signal })
      clearTimeout(timeoutId)

      if (!response.ok) {
        throw new Error('Network response was not ok')
      }
      const data = await response.json()
      this.parseNewsData(data)
      this.isLoading = false
    } catch (error) {
      console.error('Error fetching news:', error)
    }
  }

  private parseNewsData(data: any) {
    // 实际的JSON解析逻辑
    // 这里简单模拟
    for (let i = 0; i < 10; i++) {
      this.newsList.push(`News ${i}`)
    }
  }
}

优化点：

• 为网络请求设置超时时间，防止网络请求长时间阻塞。
• 将数据解析逻辑封装到单独的方法中，提升代码的可读性与可维护性。

6. 再次收集和分析性能数据

再次运行应用，利用 DevEco Profiler 收集性能数据，对比优化前后的数据，查看性能是否有所提升，恭喜你，竟然成功了。

总结

利用 DevEco Profiler 定位性能瓶颈并优化资源占用的步骤如下：

1. 编写初始代码，实现业务功能。
2. 启动 DevEco Profiler，收集性能数据。
3. 分析性能数据，找出性能瓶颈。
4. 根据分析结果，优化代码。
5. 再次收集和分析性能数据，验证优化效果。

通过以上步骤，能够持续优化应用的性能，提高用户体验