精华内容
下载资源
问答
  • profiler

    2009-02-20 16:43:57
    CONNECT sys/password@service AS SYSDBA@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/profload.sqlCONNECT profiler/profiler@service@$ORA...

    CONNECT sys/password@service AS SYSDBA
    @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/profload.sql

    CONNECT profiler/profiler@service
    @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/proftab.sql

    [@more@]

    http://www.dbasoul.com/page/25

    来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/12402/viewspace-1017643/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

    转载于:http://blog.itpub.net/12402/viewspace-1017643/

    展开全文
  • Graphics Profiler介绍

    2021-08-16 12:48:14
    Graphics Profiler介绍
  • Thread Profiler.rarThread Profiler.rarThread Profiler.rarThread Profiler.rar
  • 将aoe_profiler.xml.sample文件复制到var / aoe_profiler.xml中,并找到有关该文件的含义的一些文档。 在“系统”>“配置”>“开发人员”>“调试”>“探查器”中找到更多设置。 启用数据库分析 将此添加到您的local...
  • adrenoprofiler

    2018-10-29 11:46:42
    adrenoprofiler 可以查看gpu渲染状态,非常实用的一个gpu工具
  • Profiler插件 研究应用程序的性能是提高其可用性的重要一步。 通过Profiler插件,可以轻松收集应用程序多个方面的时序信息: 要求 控制器动作 服务方式 视图生成 安装 grails install-plugin profiler 如何使用它...
  • profiler-Snapdragon_Profiler记录

    千次阅读 2019-04-09 11:20:42
    title: profiler-Snapdragon_Profiler记录 categories: Profiler tags: [profiler, 记录, 分析, ta, snapdragon] date: 2019-04-06 14:54:24 comments: false profiler-Snapdragon_Profiler记录. 高通替代 ...

    title: profiler-Snapdragon_Profiler记录
    categories: Profiler
    tags: [profiler, 记录, 分析, ta, snapdragon]
    date: 2019-04-06 14:54:24
    comments: false

    profiler-Snapdragon_Profiler记录.


    高通替代 Adreno GPU Profiler 的产品, 更强大

    官方下载地址: https://developer.qualcomm.com/software/snapdragon-profiler

    安装时会要求安装这个 gtk-sharp-2.12.44.msi - https://dl.xamarin.com/GTKforWindows/Windows/gtk-sharp-2.12.44.msi

    相关资料

    作为高通adreno profiler的替代品,sdp是支持vulkan的。但是目前的sdp版本需要设备进行root才能进行vulkan的测试,所以一些不方便root的设备会比较麻烦

    实测

    打个简易安卓包测试一下, 手机使用的是高通芯片的 一加3

    1. 将目录 %UNITY_ROOT%\Editor\Data\PlaybackEngines\AndroidPlayer\Apk 下 Android 资源复制到 unity Assets\Plugins\Android 目录下, 修改 AndroidManifest.xml 增加一个 存储权限. (不加这个在 sdp 中打不了快照, 会踩这个坑: 弹出警告框提示没有读写存储权限

      <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE">
      </uses-permission>
      
    2. 增加一个简易的 shader, 使用一个 噪声图 做溶解效果, 同时修改颜色. 参考: shader

    3. 设置 bundleId (这里是 com.yang.xuan), 然后打包apk (aaa3.apk), 手机打开调色模式连接到pc上, 安装apk到手机上. 然后运行app

      λ adb devices # 列出设备, 查看设备是否连接成功
      List of devices attached
      8bd99883        device # 这个就是 一加3
      
      λ adb install aaa3.apk # 安装
      Performing Streamed Install
      Success
      
    4. 打开 sdp, connect 手机

      1. 连接手机. connect to a device 或者 file -> connect, 选中需要连接设备, 点击connect

      2. 新建一个 snapshot. capture -> new snapshot

      3. 选择app打快照. 根据 bundleId (这里是 com.yang.xuan) 选择, 然后点击 Take Snapshot.

        界面说明, glsl 的代码在这里 vert, frag


    踩坑

    弹出警告框提示没有读写存储权限

    这种情况一把出现在自己打的包用来测试, 默认的 AndroidManifest.xml 没有配置任何权限, 所以有个警告提示

    解决办法就是把 unity 内置的 AndroidManifest.xml 提取出来加上权限即可测试.

    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" >
    </uses-permission>
    

    相关代码

    shader

    Shader "test/TestShder" {
        Properties {
            _MainTex ("Texture", 2D) = "white" {}
            _MainColor ("Color", Color) = (1, 1, 1, 1)
            _NoiseTex ("Noise (RGB)", 2D) = "white" {}
            _BurnAmout ("Burn Amount", Range(0.0, 1.0)) = 0.0
        }
    
        SubShader {
            Tags { "RenderType"="Opaque" }
            LOD 100
    
            Pass {
                CGPROGRAM
                #pragma vertex vert
                #pragma fragment frag
                #include "UnityCG.cginc"
    
                struct appdata {
                    float4 vertex : POSITION;
                    float2 uv : TEXCOORD0;
                };
    
                struct v2f {
                    float2 uv : TEXCOORD0;
                    float4 vertex : SV_POSITION;
                };
    
                sampler2D _MainTex;
                float4 _MainTex_ST;
                sampler2D _NoiseTex;
                
                float4 _MainColor;
                fixed _BurnAmout;
    
                v2f vert (appdata v) {
                    v2f o;
                    o.vertex = UnityObjectToClipPos(v.vertex);
                    o.uv = TRANSFORM_TEX(v.uv, _MainTex);
                    return o;
                }
    
                fixed4 frag (v2f i) : SV_Target {
                    fixed4 noiseCol = tex2D(_NoiseTex, i.uv);
                    clip(noiseCol.r - _BurnAmout); // discard
    
                    fixed4 col = tex2D(_MainTex, i.uv) * _MainColor;
                    return col;
                }
                ENDCG
            }
        }
    }
    

    vert

    #version 300 es
    
    uniform 	vec4 hlslcc_mtx4x4unity_ObjectToWorld[4];
    uniform 	vec4 hlslcc_mtx4x4unity_MatrixVP[4];
    uniform 	vec4 _MainTex_ST;
    in highp vec4 in_POSITION0;
    in highp vec2 in_TEXCOORD0;
    out highp vec2 vs_TEXCOORD0;
    vec4 u_xlat0;
    vec4 u_xlat1;
    void main()
    {
        vs_TEXCOORD0.xy = in_TEXCOORD0.xy * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw;
        u_xlat0 = in_POSITION0.yyyy * hlslcc_mtx4x4unity_ObjectToWorld[1];
        u_xlat0 = hlslcc_mtx4x4unity_ObjectToWorld[0] * in_POSITION0.xxxx + u_xlat0;
        u_xlat0 = hlslcc_mtx4x4unity_ObjectToWorld[2] * in_POSITION0.zzzz + u_xlat0;
        u_xlat0 = u_xlat0 + hlslcc_mtx4x4unity_ObjectToWorld[3];
        u_xlat1 = u_xlat0.yyyy * hlslcc_mtx4x4unity_MatrixVP[1];
        u_xlat1 = hlslcc_mtx4x4unity_MatrixVP[0] * u_xlat0.xxxx + u_xlat1;
        u_xlat1 = hlslcc_mtx4x4unity_MatrixVP[2] * u_xlat0.zzzz + u_xlat1;
        gl_Position = hlslcc_mtx4x4unity_MatrixVP[3] * u_xlat0.wwww + u_xlat1;
        return;
    }
    

    frag

    #version 300 es
    
    precision highp float;
    precision highp int;
    uniform 	vec4 _MainColor;
    uniform 	mediump float _BurnAmout;
    uniform mediump sampler2D _NoiseTex;
    uniform mediump sampler2D _MainTex;
    in highp vec2 vs_TEXCOORD0;
    layout(location = 0) out mediump vec4 SV_Target0;
    vec4 u_xlat0;
    mediump vec4 u_xlat16_0;
    bool u_xlatb0;
    mediump float u_xlat16_1;
    void main()
    {
        u_xlat16_0.x = texture(_NoiseTex, vs_TEXCOORD0.xy).x;
        u_xlat16_1 = u_xlat16_0.x + (-_BurnAmout);
    #ifdef UNITY_ADRENO_ES3
        u_xlatb0 = !!(u_xlat16_1<0.0);
    #else
        u_xlatb0 = u_xlat16_1<0.0;
    #endif
        if(((int(u_xlatb0) * int(0xffffffffu)))!=0){discard;}
        u_xlat16_0 = texture(_MainTex, vs_TEXCOORD0.xy);
        u_xlat0 = u_xlat16_0 * _MainColor;
        SV_Target0 = u_xlat0;
        return;
    }
    
    展开全文
  • Aurora.Profiler 执照 特此授予任何人免费获得此软件和相关文档文件(以下简称“软件”)的任何人免费使用本软件的权利,包括但不限于使用,复制,修改的权利。 ,合并,发布,分发,再许可和/或出售本软件的副本,...
  • CLR Profiler.EXE

    2020-12-18 16:09:20
    CLR Profiler.EXE
  • SQL Profiler下载

    2018-07-31 16:11:51
    SQL Profiler是一个图形界面和一组系统存储过程,其作用如下: 图形化监视SQL Server查询; 在后台收集查询信息; 分析性能; 诊断像死锁之类的问题; 调试T-SQL语句; 模拟重放SQL Server活动; 也可以使用...
  • AppProfiler-源码

    2021-03-07 01:55:01
    AppProfiler
  • gem 'memory_profiler' 然后执行: $ bundle 或将其自己安装为: $ gem install memory_profiler 用法 有两种使用memory_profiler : 命令行 便利API 命令行 使用memory_profiler的最简单方法是通过命令行,它...
  • YourKit Java Profiler

    2018-04-09 14:51:35
    YourKit Java Profiler yjp-2015-build-15084-crack.zip
  • Qafoo Profiler第三方程序包定义 该存储库包含Qafoo Profiler的所有第三方程序包定义。 分叉此存储库以添加或修改软件包。 请仅添加对开源库的提取请求。 XML结构已定义,可以通过package.xsd进行验证。 (c)...
  • CLRProfiler

    2012-11-10 09:28:43
    CLR Profiler, .Net平台下的性能分析工具。
  • NWNX_profiler_parser 解析nwnx profiler mod的结果文件
  • EQATEC Profiler

    2013-07-24 17:06:00
    一个. NET 分析器,不过有免费、标准、职业人士、协助版本。一个可以监测.NETCF代码执行效率的性能分析工具(不是内存探测器哦~)EQATEC Profiler
  • Express Profiler

    2013-03-18 16:04:28
    一个可以代替SQL Server Profiler的小工具,用于监控指定数据库的各种查询执行的SQL语句(例如Linq查询)
  • 需要程序员经常刷题吗line_profiler 和 kernprof line_profiler 是一个用于逐行分析函数的模块。 kernprof 是一个方便的脚本,用于运行 line_profiler 或 Python 标准库的 cProfile 或 profile 模块,具体取决于可用...
  • SQL Server Profiler

    2020-09-12 05:00:21
    SQL Server Profiler 是用于从服务器捕获 SQL Server 事件的工具。事件保存在一个跟踪文件中,可在以后对该文件进行分析,也可以在试图诊断某个问题时,用它来重播某一系列的步骤。SQL Server Profiler 用于下列活动...
  • CLRProfiler4.EXE

    2020-12-18 16:13:03
    CLRProfiler4.EXE
  • Reference Profiler.7z

    2021-09-22 20:33:21
    Unity Reference Profiler
  • 适用于ASP.NET Core的Application Insights Profiler 公告 是官方! 我们已经退出测试版! Profiler 2.2.0已发布。 查找NuGet软件包: 以前的公告 Profiler 2.2.0-beta7已发布。 在此处找到NuGet软件包: 。 默认...
  • Laravel开发-profiler

    2019-08-27 21:03:10
    Laravel开发-profiler Laravel4的轮廓仪。Sebklaus/profiler的定制版本,是退休的juy/profiler的延续。
  • 自定义标签,Profiler性能分析 //Profiler性能测试 Profiler.BeginSample("curve"); for (int i = 0; i < count; i++) { Debug.Log(i); } Profiler.EndSample();

     自定义标签,Profiler性能分析

    //Profiler性能测试
    
    Profiler.BeginSample("curve");
    for (int i = 0; i < count; i++)
    {
    Debug.Log(i);
    }
    
    Profiler.EndSample();

     

     

    展开全文
  • 该工具旨在使用Gecko Profiler中的性能配置文件,但可以可视化任何能够以JSON输出的配置文件中的数据。 该接口是使用和构建的Web应用程序,并且完全在客户端运行。 开发了此工具,以帮助使其数百万用户流畅流畅地...
  • Unity Profiler数据导出器 从统一分析器导出数据并提供一些有用的统计信息的实用程序。 这是第一个工作版本,但我打算很快添加其他功能。 任何愿意捐款的人都非常欢迎,只需提出要求即可。 安装 只需将脚本复制到...
  • profiler_online 更多profiler_online相关信息,转到这个链接 介绍: 用来解析查找python程序可能存在的各方面性能或者奇葩问题的工具,通过web访问访问可以直接拿到火焰图. 本项目是基于FlameGraph封装的,他本身是...
  • Android Profiler分析(三) CPU Profiler

    千次阅读 2019-06-16 15:27:11
    CPU Profiler 可帮助您实时检查应用的 CPU 使用率和线程 Activity,并记录函数跟踪,以便您可以优化和调试您的应用代码。 要打开 CPU Profiler,请按以下步骤操作: 点击 View > Tool Windows > Android ...

    Android Profiler分析(一)概述
    Android Profiler分析(二) Memory Profiler
    Android Profiler分析(三) CPU Profiler

    打开方式

    CPU Profiler 可帮助您实时检查应用的 CPU 使用率和线程 Activity,并记录函数跟踪,以便您可以优化和调试您的应用代码。

    要打开 CPU Profiler,请按以下步骤操作:

    1. 点击 View > Tool Windows > Android Profiler(也可以点击工具栏中的 Android Profiler )
    2. 从 Android Profiler 工具栏中选择您想要分析的设备和应用进程。 如果您通过 USB 连接了某个设备但该设备未在设备列表中列出,请确保您已启用 USB 调试
    3. 点击 CPU 时间线中的任意位置即可打开 CPU Profiler。

    为什么要分析 CPU 使用率

    最大限度减少应用的 CPU 使用率具有许多优势,如提供更快更顺畅的用户体验,以及延长设备电池续航时间。 它还可帮助应用在各种新旧设备上保持良好性能。 与应用交互时,您可以使用 CPU Profiler 监控 CPU 使用率和线程 Activity。

    对于应用进程中的每个线程,您可以查看一段时间内执行了哪些函数,以及在其执行期间每个函数消耗的 CPU 资源。 您还可以使用函数跟踪来识别调用方和被调用方。 调用方指调用其他函数的函数,而被调用方是指被其他函数调用的函数。 您可以使用此信息确定哪些函数负责调用常常会消耗大量特定资源的任务,并尝试优化应用代码以避免不必要的工作。

    如果您想收集可帮助您检查原生系统进程的详细系统级数据,并解决掉帧引起的界面卡顿,您应使用 systrace。

    或者,如果您想导出您使用 Debug 类捕获的 .trace 文件,您应使用 Traceview。

    CPU Profiler 概览

    当您打开 CPU Profiler 时,它将立即开始显示应用的 CPU 使用率和线程Activity。 您应该会看到类似下图的一些内容:
    在这里插入图片描述
    CPU Profiler 的默认视图包括以下内容:

    • ①Event 时间线: 显示应用中在其生命周期不同状态间转换的 Activity,并表明用户与设备的交互,包括屏幕旋转 Event。
    • ②CPU 时间线: 显示应用的实时 CPU 使用率(以占总可用 CPU 时间的百分比表示)以及应用使用的总线程数。 此时间线还显示其他进程的 CPU使用率(如系统进程或其他应用),以便您可以将其与您的应用使用率进行对比。 通过沿时间线的水平轴移动鼠标,您还可以检查历史 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并使用下面列出的颜色沿时间线标示它们的 Activity。在您记录一个函数跟踪后,您可以从此时间线中选择一个线程以在跟踪窗格中检查其数据。

    绿色: 表示线程处于活动状态或准备使用 CPU。 即,它正在“运行中”或处于“可运行”状态。
    黄色: 表示线程处于活动状态,但它正在等待一个 I/O 操作(如磁盘或网络 I/O),然后才能完成它的工作。
    灰色: 表示线程正在休眠且没有消耗任何CPU 时间。 当线程需要访问尚不可用的资源时偶尔会发生这种情况。 线程进入自主休眠或内核将此线程置于休眠状态,直到所需的资源可用。

    • ④记录配置: 允许您选择以下选项之一以确定分析器记录函数跟踪的方式。

    Sampled: 一个默认配置,在应用执行期间频繁捕获应用的调用堆栈。 分析器比较捕获的数据集以推导与应用代码执行有关的时间和资源使用信息。 基于“Sampled”的跟踪的固有问题是,如果应用在捕获调用堆栈后进入一个函数并在下一次捕获前退出该函数,则分析器不会记录该函数调用。 如果您对此类生命周期很短的跟踪函数感兴趣,您应使用“Instrumented”跟踪。
    Instrumented: 一个默认配置,在运行时设置应用以在每个函数调用的开始和结束时记录时间戳。 它收集时间戳并进行比较,以生成函数跟踪数据,包括时间信息和 CPU使用率。 请注意,与设置每个函数关联的开销会影响运行时性能,并可能会影响分析数据,对于生命周期相对较短的函数,这一点更为明显。此外,如果应用短时间内执行大量函数,则分析器可能会迅速超出它的文件大小限制,且不能再记录更多跟踪数据。
    Edit configurations: 允许您更改上述“Sampled”和“Instrumented”记录配置的某些默认值,并将它们另存为自定义配置。

    • ⑤记录按钮: 用于开始和停止记录函数跟踪。

    记录和检查函数跟踪

    要开始记录函数跟踪,从下拉菜单中选择 Sampled 或 Instrumented 记录配置,或选择您创建的自定义记录配置,然后点击 Record 与应用交互并在完成后点击 Stop recording 。 分析器将自动选择记录的时间范围,并在函数跟踪窗格中显示其跟踪信息,如图 2 所示。如果您想检查另一个线程的函数跟踪,只需从线程 Activity 时间线中选中它。
    在这里插入图片描述

    • ①选择时间范围: 用于确定您要在跟踪窗格中检查所记录时间范围的哪一部分。 当您首次记录函数跟踪时,CPU Profiler 将在 CPU 时间线中自动选择您的记录的完整长度。 如果您想仅检查所记录时间范围一小部分的函数跟踪数据,您可以点击并拖动突出显示的区域边缘以修改其长度。
    • ②时间戳: 用于表示所记录函数跟踪的开始和结束时间(相对于分析器从设备开始收集 CPU 使用率信息的时间)。 在选择时间范围时,您可以点击时间戳以自动选择完整记录,如果您有多个要进行切换的记录,则此做法尤其有用
    • ③跟踪窗格: 用于显示您所选的时间范围和线程的函数跟踪数据。 仅在您至少记录一个函数跟踪后此窗格才会显示。 在此窗格中,您可以选择想如何查看每个堆叠追踪(使用跟踪标签),以及如何测量执行时间(使用时间引用下拉菜单)。
    • 选择后,可通过 Top Down 树、Bottom Up 树、调用图表或火焰图的形式显示您的函数跟踪。 您可以在下文中了解每个跟踪窗格标签的更多信息。
    • ⑤从下拉菜单中选择以下选项之一,以确定如何测量每个函数调用的时间信息:

    Wall clock time:壁钟时间信息表示实际经过的时间。
    Thread time:线程时间信息表示实际经过的时间减去线程没有消耗CPU 资源的任意时间部分。 对于任何给定函数,其线程时间始终少于或等于其壁钟时间。 使用线程时间可以让您更好地了解线程的实际 CPU使用率中有多少是给定函数消耗的

    使用 Call Chart 标签检查跟踪
    Call Chart 标签提供函数跟踪的图形表示形式,其中,水平轴表示函数调用(或调用方)的时间段和时间,并沿垂直轴显示其被调用者。 对系统 API 的函数调用显示为橙色,对应用自有函数的调用显示为绿色,对第三方 API(包括 Java 语言 API)的函数调用显示为蓝色。 下图展示了一个调用图表示例,并描绘了给定函数的 self time、children time 以及总时间的概念。 您可以在如何使用 Top Down 和 Bottom Up 检查跟踪部分详细了解这些概念。
    一个调用图表示例,描绘了函数 D 的 self、children 及总时间

    一个调用图表示例,描绘了函数 D 的 self、children 及总时间,若要跳转到某个函数的源代码,请右键点击该函数并选择 Jump to Source。 这适用于任一跟踪窗格标签

    使用 Flame Chart 标签检查跟踪

    Flame Chart 标签提供一个倒置的调用图表,其汇总相同的调用堆栈。 即,收集共享相同调用方顺序的完全相同的函数,并在火焰图中用一个较长的横条表示它们(而不是将它们显示为多个较短的横条,如调用图表中所示)。 这样更方便您查看哪些函数消耗最多时间。 不过,这也意味着水平轴不再代表时间线,相反,它表示每个函数相对的执行时间。

    为帮助说明此概念,请考虑以下图 中的调用图表。 请注意,函数 D 多次调用 B(B1、B2 和 B3),其中一些对 B 的调用也调用了 C(C1 和 C3)。
    包含多个共享通用调用方顺序的函数调用的调用图表
    由于 B1、B2 和 B3 共享相同的调用方顺序 (A → D → B),因此,可将它们汇总在一起,如下所示。 同样,将 C1 和 C3 汇总在一起,因为它们也共享相同的调用方顺序 (A → D → B → C)—请注意,未包含 C2,因为它具有不同的调用方顺序 (A → D → C)。
    在这里插入图片描述
    汇总的函数调用用于创建火焰图,如下图所示。请注意,对于火焰图中任何给定的函数调用,消耗最多 CPU 时间的被调用方首先显示
    在这里插入图片描述
    使用 Top Down 和 Bottom Up 检查跟踪
    Top Down 标签显示一个函数调用列表,在该列表中展开函数节点会显示函数的被调用方。如下图图表中的每个箭头都从调用方指向被调用方。

    如下图 所示,在“Top Down”标签中展开函数 A 的节点可显示它的被调用方,即函数 B 和 D。 然后,展开函数 D 的节点可显示它的被调用方,即函数 B 和 C 等等。 与 Flame chart 标签相似,“Top Down”树汇总共享相同调用堆栈的相同函数的跟踪信息。 也就是说,Flame chart 标签可提供Top down 标签的图形化表示形式。
    在这里插入图片描述
    Top Down 标签提供以下信息以帮助说明在每个函数调用上所花费的 CPU 时间(时间也可以用线程总时间占所选时间范围的持续时间的百分比表示):

    • Self: 表示函数调用在执行自己的代码(而非被调用方的代码)上所花的时间,如图 3 中的函数 D 所示。
    • Children: 表示函数调用在执行自己的被调用方(而非自己的代码)上所花的时间,如图 3 中的函数 D 所示。
    • 总和: 函数的 Self 和 Children 时间的总和。 这表示应用在执行函数调用上所花的总时间,如图 3 中函数 D 所示。

    Bottom Up 标签用于按照消耗最多(最少)CPU 时间排序函数。 您可以检查每个节点以确定在调用函数上哪些调用方花了最多 CPU 时间。 与“Top Down”树相比,“Bottom Up”树中的每个函数的时间信息引用每个树顶部的函数(顶部模式)。 CPU 时间也可表示为在该记录期间占线程总时间的百分比。 下表有助于阐述如何解释顶部节点的时间信息及其调用方函数(子节点)。
    在这里插入图片描述

    创建记录配置

    您可以从 Android Studio 为您提供的记录配置中选择一个配置,如 Sampled 或 Instrumented,也可以创建自己的记录配置。 要创建或编辑自定义配置,或检查现有默认配置,可通过从记录配置下拉菜单中选择 Edit configurations 来打开 CPU Recording Configurations 对话框
    在这里插入图片描述
    您可以通过从左侧窗格中选择现有配置来检查其设置,也可按如下方式创建一个新的记录配置

    1. 点击对话框左上角的 Add 。 这将创建一个包含一些默认设置的新配置。
    2. 为您的配置命名。
    3. 在 Trace Technology 部分选择 Sampled 或 Instrumented。 其中每一个选项都按 CPU Profiler 概览 中所述运行。
    4. 对于“Sampled”记录配置,以微秒 (μs) 为单位指定 Sampling interval。此值表示应用调用堆栈的每个抽样之间的持续时间。 请记住,您指定的持续时间越短,您就会越快到达所记录数据的文件大小限制。
    5. 对于写入连接设备的记录数据,以兆字节 (MB) 为单位指定 File size limit。 当您停止记录时,Android Studio 将解析此数据并将其显示在分析器窗口中。 因此,如果您增加此限制并记录大量数据,Android Studio将花更长时间解析文件,并可能会无响应。

    如果您使用运行 API 级别 26
    或更高版本的连接设备,则对于跟踪数据的文件大小没有限制,此值可忽略。不过,您仍需留意每次记录后设备收集了多少数据——Android
    Studio
    可能难以解析大型跟踪文件。例如,当应用短时间内调用许多函数时,如果您记录抽样间隔较短的“Sampled”跟踪或“Instrumented”跟踪,您很快就会生成大型跟踪文件

    创建新配置后,系统将自动从记录配置下拉菜单中选中它,并且您可以将它用于您的下一次记录

    展开全文

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 54,493
精华内容 21,797
关键字:

profiler