Android Performance Analyzer 简介 - Android 性能分析的下一个演进阶段

什么是 Android Performance Analyzer？

Android Performance Analyzer (APA) 是 Android 移动生态系统的新性能分析器和性能分析工具。

APA 是一款性能分析工具，适用于任何需要让应用或游戏运行得更好、更快的 Android 开发者。它对所有注重性能的工程师都很有帮助，尤其是那些在游戏引擎中使用 Vulkan 且希望从代码中榨取每一分性能的工程师。

APA 旨在帮助您针对所有现代 Android 设备优化应用和游戏，并简化最常见的工作流程。它具有简单的界面，团队中的任何人都可以快速上手并提高工作效率。

APA 的全新 System Profiler 现已推出公开 Beta 版 ，可用于分析应用或游戏的 CPU、GPU、内存和耗电量，并查看其与系统行为的交互情况。

APA 是与 Samsung Austin Research Center (SARC) 和 LunarG 合作开发的，它依赖 Perfetto 进行系统跟踪，其即将推出的帧性能分析/调试功能（敬请期待！）由 LunarG 的 GFXReconstruct 技术提供支持，可用于图形捕获和重放。

搭载 Android 12 及更高版本的设备可提供最佳体验，以便捕获系统级性能、GPU 计数器和渲染阶段。

我们还与 Android 生态系统中备受推崇的行业合作伙伴合作，将更多与性能分析和优化相关的数据引入 APA。

如何获取 Android Performance Analyzer

APA 有两种不同的形式，您可以下载最符合您需求的形式

• 作为轻量级独立桌面应用。
• 此外，它还作为更新后的系统跟踪查看器直接集成到 Android Studio 中（在 Panda 4 Canary build 及更高版本中提供）。

独立桌面应用旨在不使用 Android Studio 项目或 Gradle build 的情况下使用，并提供录制配置的深度自定义、用于图形分析的内置 Vulkan 层、GPU 计数器的深度检查等。

APA 还支持跨平台：可在 Windows、MacOS 和 Linux 上原生运行。

此版本中的功能

基本性能分析功能

捕获个人资料数据

您不一定总是希望在应用或游戏启动时立即进行捕获。APA 允许您选择在启动时或手动触发时从设备中捕获跟踪记录。通过界面，您可以选择在跟踪记录中捕获哪些 GPU 计数器和其他数据。如果您有更复杂的需求，可以提供自己的自定义 Perfetto 配置。

深入系统分析

借助 APA，您可以在一个视图中分析整个系统的行为。例如，您可以轻松检查 CPU 核心（包括其频率和在其上安排的工作），或检查进程及其线程活动。

对于图形密集型应用，APA 可提供来自 Qualcomm、Arm、Imagination 和 Samsung 硬件的 GPU 性能计数器数据。您甚至可以跟踪电池和功耗，了解代码对功耗的影响。

为了准确了解帧在哪些环节耗费了时间，SurfaceFlinger 事件提供了对渲染和显示合成流水线的深入洞察，涵盖从初始代码获取到最终显示的整个过程。借助全新的屏幕截图功能，您可以通过视觉化拖动，轻松找到需要重点关注的确切区域。

您可以打开现有的 Perfetto 跟踪记录，在时间轴上缩放以查看精确的细节，并使用标尺测量工作和事件的持续时间。APA 还支持为有趣的发现添加书签和注释，您可以将关键轨道固定到屏幕顶部，以便在优化时专注于需要关注的内容。

工作流功能

标签页式界面和拆分窗口：您可以在并排的标签页中打开多个跟踪记录，也可以将单个跟踪记录拆分到两个窗口中，以便同时比较同一跟踪记录的不同区域。

基于项目的工作流：APA 采用项目模型，让您可以通过项目边栏跟踪多个跟踪记录。这对于收集 A/B 测试和纵向测试的结果，以及将所有结果集中在一起以便进行比较和快速访问，尤其有用。

使用屏幕截图直观地浏览：APA 允许您在跟踪期间截取屏幕截图（不会产生任何明显的性能开销），以便通过拖动时间轴来定位您发现影响性能的区域。甚至只是为了辨别方向。

持久视图自定义：当您固定轨道或垂直调整轨道大小时，我们会保存这些自定义设置，以便在您下次打开跟踪记录时继续生效。

AI 智能体的分析工具和新技能

适用于渲染通道的 Vulkan 调试跟踪标记：我们支持适用于渲染通道的 Vulkan 调试注解，让您能够直接在 APA 中显示的轨道和切片中查看您在代码库中设置的渲染通道名称。

这有助于您在性能分析器中看到的工作负载与它们在代码库中的来源之间建立逻辑联系。

使用 AI 构建 SQL 查询，以执行自定义分析工作：APA 支持通过 SQL 查询进行跟踪分析，并附带一项新的 Perfetto SQL 技能，可与您喜爱的 AI 智能体搭配使用。这样，您无需记住 Perfetto SQL 架构或 SQL 语法，即可更轻松地构建查询。

问问 Gemini，帮您分析跟踪记录： 我们还添加了另一项 Perfetto 分析技能，可帮您解答一些宏观问题，例如“为什么我的应用启动速度慢？”，从而帮助您在使用您喜爱的 AI 智能体寻找答案时，找到分析复杂跟踪记录的切入点。

FPS 和帧时长：您可以在轨道中一目了然地查看 FPS 和帧时长，以便将其与跟踪记录中发生的其他活动相关联。

速度和稳健性改进

速度和稳健性提升：现在，渲染轨迹的速度通常比 Android GPU 检查器快 6 到 26 倍，并且 APA 在处理大型轨迹时明显更加稳定。

案例研究

我们与抢先体验合作伙伴合作，创建了详细的案例研究，展示了如何使用 APA 提升 Vulkan 应用和游戏的性能。

The Forge Interactive

The Forge 使用 Android Performance Analyzer 发现需要批量调用 vkCmdBindDescriptorSets，从而将 CPU 设置成本降低了约 50%。这反过来又使设备的发热速度降低了 2-3 倍，从而延长了游戏会话时长。他们还使用 APA 找到了将字体和界面渲染工作转移到 GPU 的机会，从而提高了可伸缩性。

您可以在此处阅读 The Forge 的完整案例研究。

注意：此案例研究演示了如何在性能分析器中使用自定义 SQL 查询来生成总渲染费用指标。

NetMarble –《七大罪：Origin》

Netmarble 使用 Android Performance Analyzer 对其游戏《七大罪：起源》进行了微调，重点是通过更改着色器的精度来提升性能，并探索了放大对渲染器性能的影响。

这使他们能够将渲染某些场景的 GPU 费用降低多达 90%。

点击此处阅读完整的 NetMarble 案例研究。

在 Google 的 Filament 引擎中分析模型复杂性

Google 一直在改进 Filament glTF Viewer（我们的基于物理的渲染引擎）。

我们花了一些时间，通过各种场景深入研究了查看器，并展示了如何使用 Android Performance Analyzer 找出对 GPU 来说过于复杂的场景，以及如何通过改进纹理压缩和优化几何图形来精简这些场景，从而达到 60FPS 的目标。在此过程中，内存消耗也降低了。

您可以点击此处阅读我们对 Filament 的探索。

立即试用 Android Performance Analyzer Beta 版！

Android Performance Analyzer 现已推出，欢迎试用和使用：

• 独立性能分析器： https://developer.android.com/android-performance-analyzer
• Android Studio Canary build（Panda 4 Canary build 及更高版本）： https://developer.android.com/studio/preview

这是 Beta 版软件，这意味着您可能会偶尔遇到 bug。如果您发现任何 bug，请向我们报告（“帮助”菜单 > 提交 bug 报告）。

我们非常期待看到您如何使用新的 Android Performance Analyzer，以及它将如何帮助您提升项目的性能和可靠性。

如需了解此公告和 2026 年 Google I/O 大会的所有更新，请访问 io.google。