为了更加精确的追踪方法调用，优化性能，可以通过 Debug 类生成插桩日志，在 Profiler 面板中导入后进行分析。

一、生成插桩日志

1. 工具类封装

/*** 在需要开始跟踪的地方调用如下代码，将生成的文件保存在指定目录中* @param context 使用指定的上下文生成跟踪文件目录和名称*/
fun startTrack(context: Context) {val name = context.javaClass.simpleNameval path: String = context.filesDir.path + "/track-${System.currentTimeMillis()}-$name.trace""path====> $path".logD()Debug.startMethodTracing(path)
}/*** 结束跟踪*/
fun stopTrack() {Debug.stopMethodTracing()
}

2. 示例中调用

/** 点击界面上的一个按钮，开始追踪 */
viewBinding.button.setOnClickListener {startTrack(this)viewModel.sleepOnMainThread()stopTrack()
}

3. 模拟耗时

/** 在主线程睡眠2秒，模拟耗时操作 */
fun sleepOnMainThread() {kotlin.runCatching {Thread.sleep(2000)}
}

二. 导出日志，分析数据

1. 在 Device File Explorer 面板中找到自己的应用目录下的 xxx.trace 文件，右键 Save as 保存到自己指定的目录中，比如桌面

// 例如我在示例中生成的文件路径
/data/data/com.william.easykt/files/track-1661176701787-ProfilerActivity.trace

导出操作如下图：

2. 然后打开 Profiler 面板，点击 “+” 号，选择 “Load from file…”，将上述文件导入，完成后就可以进行日志分析了

3. 导入成功后图例

• 左边红框中截选了主线程 main 中的方法调用轨迹图
• 右边红框对应的是主线程 main 中的方法调用明细数据

4. 分析数据

• 从下图中，可以看到方法调用的执行轨迹，从上到下，分发事件，响应按钮点击，最后执行 ProfilerViewModel 的 sleepOnMainThread() 方法，可以看到右边的时间明细为2s。

• 现在我们按照如下修改，将模拟的耗时操作放在子线程中，重新 run 生成日志

fun sleepOnWorkThread() {thread {kotlin.runCatching {Thread.sleep(2000)}}
}

• 通过重新生成的日志数据，可以观察到点击操作的耗时缩短到了 2.23ms

以上只是一个简单的示例。在实际复杂场景中，我们可以在需要的地方加入插桩日志，这样就能更方便直观的分析性能，从而改善应用体验。

附 Github 源码

DebugUtil.kt

ProfilerActivity.kt

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