모바일 앱 성능분석 방법
(안드로이드/ 실 사례 중심으로)
ONYCOM 손영수

• 8
• 0 (
• 0 8 .
• 0 ) 8

#

.

.

( ) )

() ()# 0 1 .
기본 제약들 서버 모바일
상시 전원 공급 ● X
CPU / GPU 쿨러 (발열 방지) ● X
앱이 돌아가는 환경 단일 OS/ 디바이스 파편화
OS 버전 업데이트 (주체) 개발/운영사가 제어 플랫폼 회사 / 소비자 제어
배포 주도권 / 반영 시간 개발 ,운영사 / 즉시 소비자 / 2~7일 (안할수도 있음)

# 022. /

1 % 0 .

,

) ) (
(
Governor (거버너) 상세 설명
) /
q f U t
D v cU m
) / sn ) /mX ( ) d wOf a m i F
C ) / r f Ip
( . ) / P f f v cU e
. U v c t F
U r v c t F .
. d U F U o t v c Ip
출처: http://dreamlog.tistory.com/4 [꿈꾸는 사람.]

n
./ -./ -: : o a et
./ Cbp U
G ct g d rrv
i hja s e ua
2 5 5: : o iP
>> * 085 >0 5 > 1 : 0 : ./ 0 -./ 5: :

#

,/ , ./ P C
I O ?
R

.

T
( . ) / , O
B De B
F I F h
ca / . / b ?

. ) (
Wear Leveling 전 Wear Leveling 후

6 / .
1 .
? / 1

# 0 .

#

밧데리의 수명은 제한적
제조사의 고민
• 오래 사용하기 위해 전력 소비량을 낮추던가?
• 동일한 전력을 계속 공급해 성능은 유지하지만,
2,3시간 만에 방전 되던가?

앞으로 다가올 모바일에
가장 큰 변화는..

NPU 와 Neural Network API

어디까지 클라우드 도움없이
모바일에서 AI 연산을 할 수 있을까?
샤오미가 적용한 시나리오
AI Camera
Single Lens Bokeh
Image
Super Resolution
Scene Recognition
Voice
Image
Style Transfer
Translation

싱글 렌즈의 단점 극복 (3D 효과) 또는 깨진 이미지 복원

화면 인식
Environment Landscape Plants Human/Objects
25 labels, recognition of
up to 206 scenes
sunny overcast cloudy
night snow candlelight
grass tree succulent
flower autumn
scene
maple
leaf
sunrise/sunset waterside
city building
cardog foodcat
portrait/ backlight/ silhouettePPTfile

Image Super Resolution

이미지 스타일 변신

#

Facebook 의 redex 프로젝트에 영향을 받는 것으로 추정.
http://bit.ly/2GGNuA4

#

모바일 QA = 사전 테스트 + 사후 크래시 분석

현재 모바일 앱 품질 확보 방안

.
Android iOS

CPU & GPU Memory NetworkStorage
Method Trace
Layout (60fps)
Wake Locks
Over Draws
Animations
Job Schedulers..
GC
Object Allocations
Caching
Background/Foregrou
nd Policy
BITMAP
Optimization..
Batch
(Job Scheduler)
Pre Patching
Data Compression
Response Time
Traffic, Packet, Error,
Dropped In/Out
File I/O
SQL Lite Operations
IOPS
CPU / GPU Governor
VSync
Wear Leveling
Seq , Random
Read/Write Speed
Battery Power
Consumption
WWAN(HSPA, LTE,
WiMAX..)
Peak Bit Rate /
Throughput MAX
Wear Leveling
Seq , Random
Read/Write Speed

#

.
,

G t G G l
/
+ , . C
f C
a t J G G t f r e
l d v G

) ( (

C L G R
.<; - ;
.<;
C L G R .<; - ; M
= ; > = ;( = ;
) ; ; S .>

C ea ( k f R
C C = C C 1; C C
1C< =3 C ; C, ; C)
; C G =3 C ; C, > ; C )
c
.- g C e S L C=mk M
3 C 2 Q l PM
G mQ h i 2 fQ lW i nR

R e b hM
, 2 2 2 2
. S G 2 2 2 2 2 2m O S M
, 2 2 2 2 a Q r c d u m WM
j P a Q c , u C n , u C hM
2. 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2m O M
2. 2 2 2 2 , 2 2 2 2b R k o G M
a t d u g . 21 2 S fWM
, ,
2.
.
.
2 2 2 2 2 2

(다른작업도 쓰레드로 진행가능)
& & &

.

,
,
S
,. , , G
G S
G B R
G B R
R G C
)(
A !

변경된 메모리 Workflow

변경한 이유.. (Intel의 연구)
Object Size 분포 (Bytes)

변경한 이유.. (Google Map 사
례)
Object Life Time (1세대에서 대부분 걸러짐)
살아남는 %
GC 실행횟수

추가적인 기교들을 더함.
• ( k , yc s
• -. c w T R c u
• CP i R yc vm
• tD vA ri e s Avm
• py ) T M k e l Gi aw ) .
O c M m

Android L부터 GC 전략 추가
• CMS (기본전략)
• Mark-Sweep 전략을 유지하되 성능을 향상 시키는 방법
• Mark-Sweep 의 느린 속도를 해결하기 위해 병렬, 부분, 이전 세대에만 생성된 것을 제
거하는 방식 등이 종합적으로 적용함.
• SS : Semi Space (aka From Space To Space)
• 빠른 GC 방법 / 단 메모리는 많이 사용하는 방법 -> 단 첫 GC의 정확도는 Mark-Sweep
보다 낮은 문제가 있음.
• 2개의 Semi Space 를 만들어서 정리하는 방법
• GSS : Generation Semi Space
• Semi Space를 세대별로 하는 방법.

.

. 0 /. 0 5
Foreground gc (화면 담당)
Background gc (백드라운드 담당)

Foreground gc는 동시다발적으로 진행.

Background
gc는
Semi-Space
(#1)

Background
gc는
Gen Semi-
Space (#2)

Background
gc는
CMS (#3)

/ / /
Foreground GC (화면 담당)
Background GC (백드라운드 담당)
• ( . ) G o
M> o r S >
B G d G M> o
r S n e F
• - . ) B
g m G t
FC yc mk G
- - au pk

왜 Oreo부터
Foreground / Background
GC를
Concurrent Compaction
으로 단일화 하려고 할까?

줄어든 App Size, LOS/ ROS의 성공적인 도입,
멀티 코어 디바이스 확대

Background gctype 은 언제든지 변경
(기본 gc 설정은 제조사 마음)
• To disable background compaction do:
• adb shell setprop dalvik.vm.backgroundgctype CMS
• To enable:
• adb shell setprop dalvik.vm.backgroundgctype SS

MemFree vs MemoryAvailable.
cat /proc/meminfoOS 메모리 정보는
MemFree보다
MemAvailable을 이용하세요.
MemFree:
The amount of physical RAM, in kilobytes,
left unused by the system.
MemAvailable:
An estimate of how much memory is available
for starting new application

# #

( ) 10

3 . 0

. ,
, 0 , 3 , 3
D A L

30 I
. . + 03 C
+ + . + . A H
https://developer.android.com/guide/topics/graphics/hardware-accel.html
http://blog.danlew.net/2015/10/20/using-hardware-layers-to-improve-animation-performance/

0 0 R 5 0
5 A
? ) .C GP ( . M 0 0

.
CPU & GPU Memory NetworkStorage
UI Rendering Time
(Native, Web)
Event
GC Pause Time
Memory Allocation
Wear Level
HTTP Response Time
Traffic In/Out
File I/O
SQL Lite Operations
IOPS
CPU / GPU Governor
VSync
Wear Leveling
Seq , Random
Read/Write Speed
Battery Power
Consumption
WWAN(HSPA, LTE,
WiMAX..)
Peak Bit Rate /
Throughput MAX
Wear Leveling
Seq , Random
Read/Write Speed

# .

데이터를 수집하는 방법

주요 수집 데이터
• RL O B C B
• ( / N )
• /
• /
• B A A
• PI M
• BB A
• F

어떻게 수집하나?
• ): B + : @ : / :
• -. .A CC : / / B / / C/
A A CC : (

운영 대시보드

성능 대시보드

- 106 -
모바일 에서는 왜 DevOps가 필요해 졌나. (모바일)
파편화된 모바일 환경에서 어떻게 품질을 확보 해야지? (노트2의 점유율)

- 107 -
모바일 에서는 왜 DevOps가 필요해 졌나. (모바일)
Xiaomi 폰의 국내 점유율 4위

앱의 성능 기준

• CPU
Usage
• M
EM
O
RY
Usage

Netw
ork
Usage
URL
설
명

UI Rendering
UI Rendering

설명 – 화면이 뜨고 나서 시간 순서대로 스택정보 나열
14ms : 화면이 뜰때 초기하는 작업들이 너무 많음
236ms : 현 순간에도 화면 레이아웃을 구성하고 있는 중
1397ms : 화면의 프레임이 다 그려지지 않아 UI Thread에서 대기 하는 상황

문제 상황
A사 SDK HealthData에서 데이터를 받아오느라 화면 전체(UI Thread) 가 멈추는 상황이 발생함.
항상 로컬에 이전 데이터를 저장해서 먼저 보여주고, 사용자가 클릭시 정보를 가져오는 것으로 하는 것이 좋음
즉 인터넷이 연결되지 않아도 이전 데이터를 볼수 있도록 먼저 가이드라인을 잡기를 권고함.

고려 상황
화면 점유시간 3초 이상
화면을 다시 그리는 (Resume) 하는 상황에서, 화면 단에서 FileIO가 발생함
리소스 폰트를 가져오는 상황에서 지연이 발생되는 것으로 판단됨.

/

) . !
AA (
: : @ ( :
OH G NU
// @ / @ / @ @ @
P KT
Y A : A @ & @