Flutter流量分析插件flow_analyzer的使用
Flutter流量分析插件flow_analyzer的使用
Flow Analyzer 是一个轻量级的Dart库，旨在帮助你跟踪、测量和可视化代码库中嵌套操作的性能。通过此工具，你可以监控应用程序的执行时间，发现潜在瓶颈，并有效地优化你的代码流程。
功能
- 跟踪嵌套操作：分析包括子流程及其执行时间的操作。
- 详细报告：获取跟踪操作的详细分解，包括时间和文件位置。
- 支持同步和异步代码：轻松跟踪异步流程与同步代码。
- 可定制输出：配置结果的显示方式以提高可读性。
- 非侵入式流程跟踪：最小的性能开销，灵活地集成到现有代码库中。
安装
在 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖：
dependencies:
flow_analyzer: ^0.1.0
然后运行：
flutter pub get
或者直接使用CLI安装最新版本：
对于Dart项目：
dart pub add flow_analyzer
对于Flutter项目：
flutter pub add flow_analyzer
使用方法
基本用法
在运行代码之前，使用 FlowAnalyzer.startFlow() 开始流程，在操作结束后调用 FlowAnalyzer.endFlow() 结束流程：
FlowAnalyzer.startFlow(); // 或者使用 FlowAnalyzer.startFlow('Operation Name') 指定名称
// Your code here
FlowAnalyzer.endFlow();
高级用法
你也可以完全包裹你的代码块来跟踪一段代码的执行时间：
final result = FlowAnalyzer.run(() {
return "Hello, World!";
}, 'Optional operation name');
print(result); // 输出 "Hello, World!"
对异步操作也提供了支持：
final result = await FlowAnalyzer.run(() async {
await Future.delayed(Duration(seconds: 1));
return "Thanks for waiting!";
});
print(result); // 输出 "Thanks for waiting!"
详细示例
以下是详细的示例代码：
// flow_analyzer_example.dart
Future<void> main() async {
print('RUNNING FLOW ANALYZER...');
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1');
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.1');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.1
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.2');
await Future.delayed(Duration(seconds: 1)); // 未跟踪操作，包含在 Operation 1.2 中
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.2.1');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.2.1
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.2
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.3');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.3
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.4');
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.4.1');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.4.1
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.4.2');
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.4.2.1');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.4.2.1
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.4.2.2');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.4.2.2
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.4.2.3');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.4.2.3
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.4.2
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.4
// 高级用法，使用 FlowAnalyzer.run
await FlowAnalyzer.run(() async {
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
}, 'Operation 1.5');
FlowAnalyzer.startFlow('Operations 1.6 - 1.7');
await other_file.runSomething();
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operations 1.6 - 1.7
FlowAnalyzer.startFlow(); // 此操作没有名称，因此将命名为函数名称
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束无名操作
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1
}
// other_file.dart
Future<void> runSomething() async {
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.6');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.6
FlowAnalyzer.startFlow('Operation 1.7');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1.7
}
输出提供了每个操作的详细分解：
+-- Operation ------------+-- Time ---------+-- Non tracked ------------+-- Start Location ----------------------------------+
| Operation 1 | 2s 135ms 80µs | 842µs (0.00%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:12:16 |
| Operation 1.1 | 105ms 532µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:14:16 |
| Operation 1.2 | 1s 105ms 255µs | 1s 2ms 735µs (90.22%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:18:16 |
| Operation 1.2.1 | 102ms 520µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:22:16 |
| Operation 1.3 | 102ms 308µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:28:16 |
| Operation 1.4 | 409ms 402µs | 7µs (0.00%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:32:16 |
| Operation 1.4.1 | 102ms 92µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:34:16 |
| Operation 1.4.2 | 307ms 303µs | 32µs (0.00%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:38:16 |
| Operation 1.4.2.1 | 102ms 450µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:40:16 |
| Operation 1.4.2.2 | 102ms 325µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:44:16 |
| Operation 1.4.2.3 | 102ms 496µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:47:16 |
| Operation 1.5 | 104ms 107µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:56:22 |
| Operations 1.6 - 1.7 | 205ms 289µs | 355µs (0.00%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:60:16 |
| Operation 1.6 | 102ms 602µs | / | file:///your_path/other_file.dart:4:16 |
| Operation 1.7 | 102ms 332µs | / | file:///your_path/other_file.dart:8:16 |
| flowExample | 102ms 345µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:64:16 |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
注意：如上所示，执行时间并不是 Future.delayed 等待的时间，这是由于Dart处理Future的方式，并不是由该包造成的。除了 Future.delayed 之外的操作会有更“真实”的时间测量。
自定义设置
输出模式
你可以通过实现自己的 FlowOperationOutputMode 并将其设置为 FlowAnalyzer.outputMode 来自定义输出格式：
class CustomFlowOutputMode extends FlowOperationOutputMode {
@override
void output(FlowOperation operation) {
// 自定义输出逻辑
}
}
void main() {
FlowAnalyzer.outputMode = CustomFlowOutputMode();
}
默认模式：IndentedFlowOperationOutputMode
默认情况下，输出使用 IndentedFlowOperationOutputMode，它提供了每个操作的详细分解，包括嵌套操作的缩进。
它有几个参数可以自定义：
indent: 缩进嵌套操作的空格数，默认为2。threshold: 显示操作的最小时间阈值，默认为null。showFileStartLocation: 是否显示操作开始的文件位置、行号和列号，默认为true。showFileEndLocation: 是否显示操作结束的文件位置、行号和列号，默认为false。
输出分解
每个操作被测量的有：
- 执行时间：操作花费的总时间。
- 未跟踪时间：在未监控代码（例如延迟）中花费的时间。
- 开始位置：操作开始的文件和行号，便于追踪。
强制显示方法名
默认情况下，如果操作没有名称，则显示方法名。你可以通过将 FlowAnalyzer.forceShowMethodName 设置为 true 来强制显示方法名：
// flow_analyzer_example.dart
Future<void> main() async {
// 将 forceShowMethodName 设置为 true 以在输出中显示方法名
FlowAnalyzer.forceShowMethodName = true;
FlowAnalyzer.startFlow('A');
FlowAnalyzer.startFlow('B');
await Future.delayed(Duration(seconds: 1)); // 未跟踪操作，包含在 B 中
FlowAnalyzer.startFlow('C');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 C
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 B
FlowAnalyzer.startFlow('D');
await other_file.runSomething(); // 其中包含 E 和 F
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 D
FlowAnalyzer
.startFlow(); // 此操作没有名称，因此将命名为函数名称
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束无名操作
FlowAnalyzer.startFlow('G');
await other_file.runSomethingAndEndExternalFlow();
// 注意这里不能调用 endFlow，因为外部流程已经在其他文件中结束了
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 Operation 1
}
// other_file.dart
Future<void> runSomething() async {
FlowAnalyzer.startFlow('E');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 E
FlowAnalyzer.startFlow('F');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 F
}
Future<void> runSomethingAndEndExternalFlow() async {
FlowAnalyzer.startFlow('H');
await Future.delayed(Duration(milliseconds: 100));
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 H
// 结束外部流程是有风险的，但可以这样做
FlowAnalyzer.endFlow(); // 结束 G (外部操作)
}
输出如下：
+-- Operation --------------------------------+-- Time ---------+-- Non tracked ------------+-- Start Location -----------------------------------+
| main : A | 1s 529ms 623µs | 100µs (0.00%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:81:16 |
| main : B | 1s 112ms 594µs | 1s 8ms 571µs (90.15%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:83:16 |
| main : C | 104ms 23µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:87:16 |
| main : D | 211ms 791µs | 1ms 92µs (0.02%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:93:16 |
| runSomething : E | 102ms 229µs | / | file:///your_path/other_file.dart:14:16 |
| runSomething : F | 108ms 470µs | / | file:///your_path/other_file.dart:18:16 |
| main | 102ms 159µs | / | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:97:16 |
| main : G : runSomethingAndEndExternalFlow | 102ms 979µs | 557µs (0.04%) | file:///your_path/flow_analyzer_example.dart:101:16 |
| runSomethingAndEndExternalFlow : H | 102ms 422µs | / | file:///your_path/other_file.dart:24:16 |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
更多关于Flutter流量分析插件flow_analyzer的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
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更多关于Flutter流量分析插件flow_analyzer的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
当然，以下是如何在Flutter项目中使用flow_analyzer插件的一个示例代码案例。flow_analyzer是一个帮助开发者分析应用流量使用情况的工具，虽然它不是一个官方或广泛使用的插件（在Flutter社区中），但我们可以模拟一个类似的实现逻辑。
由于flow_analyzer不是实际存在的Flutter插件（根据我的最新知识），我将展示如何使用Flutter和Dart的基本功能来手动跟踪网络流量。通常，这需要监听HTTP请求并计算传输的数据量。
1. 添加依赖
虽然flow_analyzer不是一个真实存在的插件，但我们可以使用dio这样的HTTP客户端库来发送请求，并手动计算流量。首先，在你的pubspec.yaml文件中添加dio依赖：
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
dio: ^4.0.0 # 确保使用最新版本
2. 初始化HTTP客户端
创建一个自定义的HTTP客户端，用于发送请求并记录流量。
import 'package:dio/dio.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
class TrafficMonitor {
private late Dio _dio;
private int _totalSentBytes = 0;
private int _totalReceivedBytes = 0;
TrafficMonitor() {
_dio = Dio()
..options.baseUrl = "https://api.example.com" // 替换为你的API基础URL
..interceptors.add(InterceptorsWrapper(
onRequest: (options, handler) {
// 可以在这里添加请求头或修改请求
handler.next(options);
},
onResponse: (response, handler) {
_totalReceivedBytes += response.data.lengthInBytes;
handler.next(response);
},
onError: (err, handler) {
// 错误处理
handler.next(err);
},
onRequestFinished: (options, response, err, handler) {
if (response != null) {
_totalSentBytes += options.data?.lengthInBytes ?? 0;
}
// 更新UI或记录日志
print("Total Sent: $_totalSentBytes bytes, Total Received: $_totalReceivedBytes bytes");
handler.next(response ?? err);
},
));
}
Future<Response> get(String path, {Map<String, dynamic>? queryParameters}) {
return _dio.get(path, queryParameters: queryParameters);
}
Future<Response> post(String path, data, {Map<String, dynamic>? queryParameters}) {
return _dio.post(path, data: data, queryParameters: queryParameters);
}
// 其他HTTP方法...
int getTotalSentBytes() => _totalSentBytes;
int getTotalReceivedBytes() => _totalReceivedBytes;
}
3. 使用TrafficMonitor发送请求
在你的Flutter应用中使用TrafficMonitor来发送HTTP请求。
void main() {
runApp(MyApp());
}
class MyApp extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text('Flutter Traffic Analyzer'),
),
body: Center(
child: TrafficAnalyzerScreen(),
),
),
);
}
}
class TrafficAnalyzerScreen extends StatefulWidget {
@override
_TrafficAnalyzerScreenState createState() => _TrafficAnalyzerScreenState();
}
class _TrafficAnalyzerScreenState extends State<TrafficAnalyzerScreen> {
TrafficMonitor trafficMonitor = TrafficMonitor();
String trafficInfo = "";
@override
void initState() {
super.initState();
fetchData();
}
void fetchData() async {
try {
Response response = await trafficMonitor.get("/data"); // 替换为实际的API路径
setState(() {
trafficInfo = "Data fetched successfully. Total Sent: ${trafficMonitor.getTotalSentBytes()} bytes, Total Received: ${trafficMonitor.getTotalReceivedBytes()} bytes";
});
} catch (error) {
setState(() {
trafficInfo = "Failed to fetch data: $error";
});
}
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Column(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: <Widget>[
Text(trafficInfo),
// 其他UI元素...
],
);
}
}
4. 运行应用
现在，当你运行这个Flutter应用时，它会使用dio库发送HTTP请求，并通过TrafficMonitor类来跟踪发送和接收的字节数。你可以根据需要在UI中显示这些流量信息。
这个示例展示了如何手动跟踪网络流量。虽然这不是一个真正的flow_analyzer插件的使用案例，但它提供了一个实现类似功能的思路。如果有一个实际的flow_analyzer插件可用，使用它将更加简单和直接。
