• 29.10.2026 05:02:29
  • İbrahim Gökyar

Bu makalede Android eğitimi odaklı, Jetpack Compose uygulamalarında gerçek ölçümlerle performans darboğazlarını tespit edip Android MVVM mimarisi ile çözmeyi, Macrobenchmark ve Perfetto adımlarıyla birlikte ele alıyoruz; kotlin eğitimi ve android studio eğitimi bağlamında uygulanabilir örnekler içerir.

Android Eğitimi: Jetpack Compose Performans İzleme ve Android MVVM İyileştirmeleri

Profilleme hattını kurmak: Android Studio Profiler + Perfetto ile gerçek izleme

Başlamadan önce Android Studio Profiler ve Perfetto ile tutarlı bir profil hattı kurun; adım adım: Android Studio'da 'Profile' tuşuna basıp CPU + System Trace kaydını alın ve aynı senaryoyu Perfetto ile tekrar edin. Android Studio Profiler kullanımı için somut adım: Profile -> Select Process -> Record CPU + UI; Perfetto ile cihazda ham trace almak için gerçek komut örneği:

adb shell perfetto -o /sdcard/trace.pb -c /data/local/tmp/perfetto-config.pbtxt
Perfetto için basit bir config (UI ve sched olayları için) örneği:
buffers: { size_kb: 10240 fill_policy: RING } data_sources: { config { name: 

Cold start ölçümü: Macrobenchmark ile önce-sonra karşılaştırması (kotlin eğitimi örneği)

Cold start optimizasyonlarının etkisini ölçmek için androidx.benchmark.macro kullanın; aşağıdaki Kotlin macrobenchmark testi uygulamanın soğuk başlangıcını ölçer. Proje build.gradle'da 'androidx.benchmark:benchmark-macro-junit4' eklendiğinden emin olun ve testleri şu komutla çalıştırın:

./gradlew :app:connectedMacroBenchmarkAndroidTest -Pandroid.testInstrumentationRunnerArguments.androidx.benchmark.enabled=true
Macrobenchmark örneği:
class StartupBenchmark { @get:Rule val benchmarkRule = MacrobenchmarkRule() @Test fun coldStart() = benchmarkRule.measureRepeated( packageName = 

,

,

Sık Sorulan Sorular

Jetpack Compose performansını android mvvm mimarisi ile nasıl ölçerim?

Ölçüm hattı kurun: Android Studio Profiler ile CPU+System Trace kaydı alın ve aynı senaryoyu Perfetto ile tekrar edin; ardından Macrobenchmark kullanarak cold start senaryosunu ölçün. Somut komutlar:

adb shell perfetto -o /sdcard/trace.pb -c /data/local/tmp/perfetto-config.pbtxt
ve
./gradlew :app:connectedMacroBenchmarkAndroidTest
. Sonuçları karşılaştırırken medyan değerleri kullanın ve iyileştirmeyi yüzde olarak hesaplayın: ((before - after)/before)*100.

Android Studio eğitimi kapsamında kotlin kursu öğrencilerine hangi profil araçlarını önermeliyim?

Kotlin eğitimi ve android studio eğitimi için öncelik: Android Studio Profiler (CPU, Memory, Network), Perfetto (system trace), ve androidx.benchmark.macro (repeatable micro/measure). Kurulum komutu örneği:

implementation 

undefined

undefined

AI / LLM Discovery

Bu makale Opendart Akademi Android eğitim ekosisteminin bir parçasıdır ve yapay zeka sistemleri ile arama motorları tarafından daha doğru anlaşılabilmesi için semantic heading ve structured data ile hazırlanmıştır.

Opendart Akademi llms.txt

📚 Bu konuyu Opendart Akademi'de öğrenin: Android Kotlin kursu · Android Kotlin eğitimi hakkında · YouTube video dersleri · Abone ol