Compose 与原生启动性能对比

Macrobenchmark 接入

官方接入文档：macrobenchmark^[1]

接入运行报错：

java.lang.RuntimeException: Baseline profiles aren't supported on this device version
at androidx.benchmark.macro.CompilationMode$Partial.broadcastBaselineProfileInstall(CompilationMode.kt:261)
at androidx.benchmark.macro.CompilationMode$Partial.compileImpl$benchmark_macro_release(CompilationMode.kt:285)
at androidx.benchmark.macro.CompilationMode.resetAndCompile$benchmark_macro_release(CompilationMode.kt:73)
at androidx.benchmark.macro.MacrobenchmarkKt.macrobenchmark(Macrobenchmark.kt:139)
at androidx.benchmark.macro.MacrobenchmarkKt.macrobenchmarkWithStartupMode(Macrobenchmark.kt:301)
at androidx.benchmark.macro.junit4.MacrobenchmarkRule.measureRepeated(MacrobenchmarkRule.kt:102)
at androidx.benchmark.macro.junit4.MacrobenchmarkRule.measureRepeated$default(MacrobenchmarkRule.kt:92)
at com.codelang.benchmark.ExampleStartupBenchmark.startup(ExampleStartupBenchmark.kt:30)


搜了下 stackoverflow^[2] ，不支持 Android 12 的设备，在 issueracker^[3] 上 google 也给了回复，不支持在 Android 12L 上运行，建议在小于等于 31 的 API 上运行：

由于我需要测 Compose 项目，所以根据答主所述，需要引入 profileinstall-1.2.0-alpha 版本，来覆盖掉 compose-ui 透传引入的 profileinstall 版本

测试：

此次测试运行的是 release 版本，并且每次测试结束都会让 Android Studio 静置一会，然后杀死 java 进程。

数据并不能保证很准确，仅供参考，因为在不同的电脑和环境下，都会产生不同的数据。

本次测试的启动页面是列表，原生采用 RecyclerView 实现，Compose 采用 LazyColumn 实现。

电脑配置：

• CPU：1.4 GHz 四核 Intel Core i5
• 内存：8 GB 2133 MHz LPDDR3

模拟器：

• Android 11

演示代码地址：

• https://github.com/MRwangqi/ApkAnalysis^[4]

点击绿色运行按钮即可开始测试：

测试结果

	原生	compose
页面
冷启动数据
热启动数据
温启动数据

每组测试用例自动执行 5 遍，结果会输出这 5 次中的最小值、中值、最大值，我们取中值来对比可能比较合理点：

Compose 与原生启动性能对比.png

从本次测试结果来，Compose 的冷启动略逊于原生，两者相差 124ms，但在热启动与温启动状态下，Compose 性能又优于原生

参考资料

[1]

macrobenchmark: https://developer.android.google.cn/studio/profile/macrobenchmark-overview#bumblebee

[2]

stackoverflow: https://stackoverflow.com/questions/71174855/baseline-profiles-arent-supported-on-this-device-version

[3]

issueracker: https://issuetracker.google.com/issues/228222110?pli=1

[4]

https://github.com/MRwangqi/ApkAnalysis: https://github.com/MRwangqi/ApkAnalysis