Как можно определить изменение производительности программы после внесения в неё изменений?

Для определения изменения производительности используются следующие подходы:

• Профилирование: Использование инструментов, таких как Android Profiler в Android Studio, для мониторинга потребления CPU, памяти, сети и энергии. Это позволяет найти узкие места в коде.

  // Пример простого замера времени выполнения блока кода
  val startTime = System.nanoTime()
  // Код, производительность которого нужно измерить
  val endTime = System.nanoTime()
  val duration = endTime - startTime // Разница в наносекундах
  

• Бенчмаркинг: Создание тестовых сценариев, измеряющих время выполнения конкретных операций или участков кода в контролируемой среде.

• Метрики производительности: Отслеживание ключевых показателей на реальных пользователях или тестовых устройствах:

  • Время запуска приложения (App Startup Time)
  • Частота кадров (Frames per Second - FPS)
  • Потребление памяти (Memory Usage)
  • Потребление батареи (Battery Consumption)
  • Потребление трафика (Network Usage)

• Автоматизированное тестирование: Написание тестов, которые включают проверки производительности, и их прогон на CI/CD пайплайне. Это позволяет отслеживать изменения со временем.

• A/B тестирование: Сравнение производительности двух версий программы на разных группах пользователей.

• Инструменты мониторинга реальных пользователей (RUM): Использование таких сервисов как Firebase Performance Monitoring, New Relic, Sentry для сбора данных о производительности на устройствах пользователей.

Сравнивая эти данные до и после изменений, можно сделать вывод о влиянии внесенных изменений на производительность.