Android studio Profiler使用

### 使用 Android Studio Profiler 进行性能分析

#### CPU Profiler 的使用方法

在开发过程中，开发者可以通过 Android Studio 中集成的 CPU Profiler 工具来捕获应用程序启动期间的跟踪信息。通过连接设备并选择目标进程，在 CPU Profiler 面板上点击“Record”按钮即可开始记录数据；当完成所需操作后停止录制以保存追踪文件以便后续审查和诊断潜在瓶颈所在[^1]。

对于更深入地理解所获得的数据而言：

- **调用树视图**：能够展示函数之间的调用关系以及各自消耗的时间比例；
- **线程时间轴**：显示各个线程活动状态的变化趋势；
- **火焰图**：直观呈现程序执行路径上的热点区域。

这些特性有助于识别那些占用过多资源的方法或逻辑片段，并据此作出优化决策。

#### Memory Profiler 功能介绍

为了监控应用内存分配状况及其变化规律，Memory Profiler 提供了一套完整的解决方案。它不仅支持实时绘制堆栈大小曲线图，还允许导出 .hprof 文件用于离线解析。值得注意的是，如果遇到不同版本间的兼容性问题，则需借助 `hprof-conv` 实用程序来进行必要的格式转换处理[^3]。

具体来说，该工具可以帮助发现如下几类典型问题：

- 内存泄漏（Memory Leak）
- 垃圾回收频率过高
- 大对象频繁创建释放

#### Network Profiler 解读指南

Network Profiler 能够捕捉 HTTP(S) 请求详情，包括但不限于请求响应时间、传输字节数量统计等方面的信息。这使得定位网络交互层面存在的效率低下之处变得更加容易实现。例如，过长的等待间隔可能暗示着服务器端处理延迟或是客户端构建不当等问题的存在[^2]。

# 利用 hprof-conv 将原始 HPROF 文件转成标准 Java SE 版本
$ /path/to/android_sdk/platform-tools/hprof-conv heap-original.hprof heap-converted.hprof