Profiling Java con Eclipse Test & Performance Tools Platform (TPTP)

Introducción

En Autentia siempre intentamos optimizar nuestro código para
tener una mayor calidad en nuestros desarrollos. En este tutorial, aprenderemos
de una manera sencilla como analizar nuestro código visualizando sus estadísticas de ejecución.

Antes de empezar

El software a utilizar es el siguiente:

Haciendo Profile

Llegados a este punto, realizaremos una pequeña aplicación
de cómo se hace un análisis de código. Para ello usaremos el proyecto creado en
el tutorial
de optimización de código.

Realizada nuestra pequeña aplicación, nos disponemos a realizar el análisis de la ejecución de nuestro
programa haciendo clic derecho sobre nuestra área de trabajo como se muestra a
continuación:

Realizaremos un análisis de memoria, de tiempo de ejecución y de llamadas a métodos.

Cambiamos la perspectiva de eclipse.

Cuando termina el análisis estadístico obtenemos la siguiente pantalla:

Para revisar el resultado de los análisis podemos hacer doble click sobre cada uno de ellos:

Exportando las estadísticas:

Una vez ejecutado el análisis de la ejecución, podemos
exportar la visualización de nuestros análisis a otros formatos, ya sea para
poder compararlos o para archivarlos. Usando la versión de BIRT incluida en
eclipse Callisto, podemos exportar estas estadísticas a tablas y gráficos de
datos como se cuenta a continuación:

Seleccionamos el report html de BIRT

En la siguiente pantalla se recoge la información de
creación del report.

Es importante que el directorio sea el proyecto creado
con los profiles (ProfileProyect).

Una vez creado el report, se abre inmediatamente una pantalla web
(Informe generado)

NOTA IMPORTANTE: para ver los gráficos vectoriales en Internet Explorer
es necesario instalar el plugin de adobe para SVG

Conclusión

Siguiendo la evolución del proyecto TPTP (Test &
Performance Tools Project) de eclipse, podremos poco a poco mejorar nuestro código,
ya sea optimizando este mediante técnicas conocidas de programación, o
disminuir el consumo de memoria.

Normalmente las aplicaciones no suelen requieren un ajuste
de memoria, salvo en sistemas con recursos más limitados (dispositivos móviles
y/o pequeños), es en estos casos donde debemos tener en cuenta estos consumos.

Por otra parte, los tiempos de ejecución de las clases se
deberían tener en cuenta en sistemas críticos, que necesitan una ejecución más
optimizada.

Desde Autentia os animamos a utilizar este tipo de herramientas como complemento a
vuestros desarrollos, siempre y cuando el tiempo lo permita.

Si os interesan estos temas o algunos otros relacionados podéis
encontrarme en Autentia.