Программирование мобильных устройств на платформе .NET Compact Framework

Советы относительно повышения надежности результатов измерений

1. Вы можете пользоваться эмпирическим правилом, в соответствии с которым чем больше длительность события, которую вы измеряете, тем меньше относительная ошибка. Поэтому, если вы сравниваете два алгоритма, для выполнения которых требуется примерно 0,5 секунды, лучше выполнить каждый из них по 10 раз и разделить полученные результаты на 10.

2. Повторяйте каждый эксперимент несколько раз, убеждаясь в том, что получаемые результаты оказываются в достаточной степени близкими друг к другу.

3. Если вы сравниваете эффективность двух алгоритмов, выполните каждый из них несколько раз и отбросьте первые из полученных для каждого из них результатов измерений, если они значительно отличаются от результатов последующих измерений. Вполне возможно, что во время первоначального выполнения кода вашим приложением выполняется загрузка и компиляция библиотек, связанных различными зависимостями. Если оба алгоритма имеют аналогичные зависимости, то загрузка и JIT-компиляция этого кода отразится на результатах первого измерения. Время, необходимое для JIT-компиляции кода, среди сравниваемых результатов учитываться, как правило, не должно.

4. Чтобы при сравнении эффективности двух различных алгоритмов получить наилучшие результаты, заново запускайте приложение в промежутках между тестами. Повторный запуск приложения сбросит весь предварительно скомпилированный и находящийся в кэш-памяти код, тем самым предоставляя вам общее начало отсчета для каждого теста.

Почти во всех случаях измерения временных промежутков не могут быть идеальными, они могут быть лишь в достаточной степени надежными. Важно лишь следить за тем, чтобы величина измеряемых показателей превышала уровень шумов, которые всегда присутствуют. Независимо от того, что именно вы пытаетесь измерить, всегда можно найти способы, позволяющие отладить методику измерений таким образом, чтобы получаемые результаты были надежными.

Выполняйте тестирование с использованием реальных объемов данных

Одна из распространенных ошибок, допускаемых разработчиками, состоит в том, что при проектировании и тестировании алгоритмов используются меньшие объемы данных по сравнению с теми, с которыми приходится иметь дело в процессе реальной работы. Реальные данные дольше загружаются и сохраняются и, что немаловажно, могут потреблять большие объемы драгоценной памяти и резко замедлять общую производительность мобильного приложения. Типичными примерами, когда разработчики могут допускать подобную ошибку и осуществлять разработку и тестирование приложений с использованием меньших объемов данных, нежели те, с которыми сталкиваются конечные пользователи, могут служить следующие:

■ Приложение, использующее базу данных, тестируется с использованием 20 записей выбранных данных, тогда как в реальной работе будут использоваться от 200 до 2000 записей.