首页
/ PerformanceMonitor 项目教程

PerformanceMonitor 项目教程

2024-09-15 01:17:32作者:贡沫苏Truman

1. 项目介绍

PerformanceMonitor 是一个非侵入式的 APM(应用性能管理)系统,旨在监控 CPU、内存、FPS(每秒帧数)以及记录所有 Objective-C 和 Swift 方法的时间消耗。该项目通过收集和分析应用程序的性能数据,帮助开发者识别和解决性能瓶颈,从而提升应用的整体性能。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的开发环境满足以下要求:

  • iOS 8.0+
  • Swift 4.0-5.0

2.2 安装

使用 Carthage 安装

在你的 Cartfile 中添加以下内容:

github "dotnet-architecture/PerformanceMonitor" "0.0.1"

然后运行 carthage update 命令进行安装。

使用 CocoaPods 安装

在你的 Podfile 中添加以下内容:

source 'https://github.com/CocoaPods/Specs.git'
platform :ios, '10.0'
use_frameworks!

target 'YourTargetName' do
  pod 'PerformanceMonitor', '~> 0.0.5'
end

然后运行 pod install 命令进行安装。

2.3 快速启动代码

在你的项目中引入 PerformanceMonitor,并启动监控:

import PerformanceMonitor

func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
    // 初始化 RCBacktrace
    RCBacktrace.setup()
    
    // 创建 PerformanceMonitor 实例
    let performanceMonitor = PerformanceMonitor(displayOptions: [.cpu, .memory, .fps, .fluecy])
    
    // 启动监控
    performanceMonitor.start()
    
    // 记录所有 OC 和 Swift 方法的时间消耗
    SwiftTrace.traceBundle(containing: type(of: self))
    
    return true
}

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

案例1:识别 CPU 高占用问题

在应用发布后,用户反馈应用在某些情况下会出现卡顿现象。通过 PerformanceMonitor 监控 CPU 使用率,发现某个特定操作的 CPU 使用率超过了 80%。进一步分析调用栈,定位到问题代码并进行优化,最终解决了卡顿问题。

案例2:优化内存使用

在应用运行过程中,发现内存占用持续增长。通过 PerformanceMonitor 监控内存使用情况,发现某个模块在频繁创建对象且未及时释放。通过优化对象的生命周期管理,有效降低了内存占用。

3.2 最佳实践

  • 定期监控:在开发和测试阶段,定期使用 PerformanceMonitor 监控应用性能,及时发现并解决潜在的性能问题。
  • 结合其他工具:结合 Instruments、Xcode 的性能分析工具,全面分析应用性能,制定优化策略。
  • 持续集成:将 PerformanceMonitor 集成到持续集成流程中,确保每次代码提交后都能自动进行性能监控,及时发现性能退化。

4. 典型生态项目

4.1 SwiftTrace

SwiftTrace 是一个用于记录和分析 Swift 方法调用时间的工具,与 PerformanceMonitor 结合使用,可以更全面地监控和分析应用的性能。

4.2 GDPerformanceView-Swift

GDPerformanceView-Swift 是一个轻量级的性能监控工具,提供实时 FPS、CPU 和内存使用情况的监控。与 PerformanceMonitor 结合使用,可以更直观地展示应用的性能数据。

4.3 SystemEye

SystemEye 是一个系统监控工具,提供 CPU、内存、网络等系统级别的监控数据。与 PerformanceMonitor 结合使用,可以更全面地了解应用在不同环境下的性能表现。

通过以上模块的介绍和实践,开发者可以快速上手并充分利用 PerformanceMonitor 项目,提升应用的性能和用户体验。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
270
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
909
541
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
341
1.21 K
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
142
188
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
377
387
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
63
58
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.1 K
0
note-gennote-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
87
4