在上一篇文章 Android 性能优化（五）使用 Heap Dump 分析内存 中，我们使用 Android Profiler 工具中的 Heap Dump 来分析内存。这里将使用如下图中 Android Profiler 工具中的 Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 来分析方法的耗时。
Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 的区别
在 Android studio 中，Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 的界面都是下图所示：
可以看到这两个工具的功能是相同的。Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 的区别主要是：Callstacks Sample 会包括 native 调用堆栈信息，因此更加全面，而Java/Kotlin Method Recording只包含调用的 Java/Kotlin 方法的堆栈信息。
除此之外，如下图所示 Java/Kotlin Method Recording 还支持选择记录类型：
其中：
- Tracing : 在运行时检测应用，从而在每个方法调用开始和结束时记录一个时间戳。系统会收集并比较这些时间戳，以生成方法跟踪数据，包括时间信息。
- Sampling (legacy) :旧版实现，在应用的 Java 或 Kotlin 代码执行期间，频繁捕获应用的调用堆栈（即采样获取）。性能分析器会比较捕获的数据集，以推导与应用的 Java 或 Kotlin 代码执行有关的时间和资源使用信息。
如果我们关心正在调用的确切方法，则应使用 Tracing ；如果我们更关心时间，而不是被调用的确切方法，则应使用Sampling。
注意由于Tracing是一项密集型流程，因此如果我们使用此选项，最好将录制时长控制在 5 秒左右或更短。
Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 的设置
如上图所示，点击右上角的设置按钮，进入 Profiler 的设置界面。
Callstack Sample 的设置是其采样的周期时间
Java/Kotlin Method Trace 的设置是限制输出 trace 数据的大小。当设备在 Android 8 及以上时，系统会忽略文件大小限制值
Java/Kotlin Method Sample 的设置是采样频率和数据大小限制。当设备在 Android 8 及以上时，系统会忽略文件大小限制值
Profileable app 和 Debuggable app
Profileable app 是可分析应用；Debuggable app 是可调试应用。它们的区别是，Profileable app 可以用于性能分析，但是不能调试，因此减少了由于调试导致的性能方面的开销；而 Debuggable app 即可调试，也可用于性能分析，但是会多出一些调试带来的性能开销。
Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 建议采用 Profileable app 来做性能分析。启动 Profileable app 的方法有两种。第一种方法是：
如上图所示，在更多里面选中 Profile: Run app as profileable
第二种方式是：
选中 Process start 开始性能分析
Callstacks Sample 和 Java/Kotlin Method Recording 的使用
收起帧
如上图所示，左上角有一个 Collapse frames 按钮。点击该按钮，可以按照需要隐藏的帧类型。如下图所示：
一般情况下，我们需要收起来自 Java 虚拟机（例如 android::AndroidRuntime::start 和 art::{...}）和系统内核（例如 [kernel.kallsyms]+{offset}）的帧。通常，这对应于收起与 [kernel.kallsyms]、/apex/ 和 /system/* 相关的帧。
CPU Usage
在这个界面，我们可以看到 CPU 的使用情况。还可以选中指定区别，来看当前区域的方法调用的耗时
Interaction
Interaction（互动）：沿着时间轴显示用户互动和应用生命周期事件（需要可调试的应用进程和搭载 API 级别 26 或更高版本的设备）。
Threads
在 Threads 中显示了对应线程中函数轨迹，一般我们看第一个线程，如下图所示。
在图中显示的是 Call Chart 。Call Chart 以图形方式来呈现方法轨迹或函数轨迹，其中调用的时间段和时间在横轴上表示，而其被调用方则在纵轴上显示。对系统 API 的调用显示为橙色，对应用自有方法的调用显示为绿色，对第三方 API（包括 Java 语言 API）的调用显示为蓝色。下图显示了一个调用图表示例，说明了给定方法或函数的 Self 时间、Children 时间和 Total 时间的概念。
选中线程后，可以在右边的 Analysis 窗格看到当前线程的分析结果。如下所示：
Analysis 窗格
在Analysis 窗格，有 Flame Chart 、Top Down 、Bottom Up 和 Events 四种标签页需要着重了解。
Flame Chart
Flame Chart（火焰图） 提供一个倒置的调用图表，用来汇总完全相同的调用堆栈。也就是说，将具有相同调用方顺序的完全相同的方法或函数收集起来，并在火焰图中将它们表示为一个较长的横条。如下图所示：
其中B1、B2 和 B3 具有相同的调用方顺序 (A → D → B)，因此系统将它们汇总在一起。同样，C1 和 C3 也汇总在一起，因为它们也具有相同的调用方顺序 (A → D → B → C)。请注意，C2 不包括在内，因为它具有不同的调用方顺序 (A → D → C)。如下图所示：
Top Down 和 Bottom Up
Top Down 标签页显示一个调用列表，在该列表中展开方法或函数节点会显示它的被调用方；Bottom Up 标签页显示一个调用列表，在该列表中展开函数或方法的节点会显示它的调用方。
Events
Events表格列出了当前所选线程中的所有调用。通过选择表格中的某一行，我们可以在时间轴上导航到所选调用的开始时间和结束时间。这样，我们就可以在时间轴上准确定位事件。
其中：
- start time：是启动时的时间点
- Name：调用名字
- Wall Duration：总实际耗时（真实时间）
- Self Time：自身逻辑的实际耗时（不含子方法）
- CPU Duration：总 CPU 占用时间（不含等待）
- CPU Self Time：自身逻辑的 CPU 占用时间（不含子方法）