Jetpack Macrobenchmark를 활용한 Android 앱 스크롤 성능 최적화 가이드
🤖 AI 추천
Android 개발자라면 누구나 자신의 앱 성능을 측정하고 최적화하는 데 이 글을 통해 실질적인 도움을 받을 수 있습니다. 특히 LazyColumn 마이그레이션 후 스크롤 버벅임 등 성능 이슈를 겪고 있다면, Macrobenchmark를 설정하고 활용하는 방법에 대한 상세한 설명과 함께 실제적인 팁을 얻을 수 있을 것입니다.
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핵심 기술
이 글은 Android 앱 개발 중 발생할 수 있는 UI 스크롤 버벅임과 같은 성능 문제를 해결하기 위해 Jetpack Macrobenchmark 도구를 활용하는 방법을 상세하게 안내합니다. LazyColumn 마이그레이션 후 겪을 수 있는 성능 저하의 원인을 진단하고, 실제 사용자 경험과 유사한 조건에서 신뢰할 수 있는 성능 데이터를 수집 및 분석하는 과정을 다룹니다.
기술적 세부사항
- 문제 정의: LazyColumn 사용 시 발생할 수 있는 스크롤 버벅임의 원인을 Recomposition 횟수 외 복합적인 요소(아이템 복잡성, 렌더링 시간)로 분석.
- Macrobenchmark 도입: Dev/Prod 앱 성능 차이 인지 및 정확한 성능 측정을 위한 Macrobenchmark 사용 결정.
- 벤치마크 설정 기본 원칙:
non-debuggable
앱으로 측정 (디버그 오버헤드 배제).- 실제 기기에서 측정 (에뮬레이터의 부정확성 방지).
- Recomposition 빈도 외 UI 스레드 차단 등 포괄적 성능 고려.
- Macrobenchmark 모듈 생성 및 설정:
build.gradle.kts(:app)
수정:benchmark
빌드 타입 생성,initWith(buildTypes.release)
,signingConfig = signingConfigs.getByName("debug")
,isDebuggable = false
설정.AndroidManifest.xml(:app)
에<profileable>
태그 추가 (릴리스 성능 프로파일링).
- Firebase Analytics 연동 시 주의사항:
- 벤치마크 실행 시 Firebase Analytics 중복 카운팅 방지.
- Firebase Console에 벤치마크용 앱 추가 및
google-services.json
교체. /app/src/릴리스/AndroidManifest.xml
에firebase_analytics_collection_deactivated
를false
로 설정하여 릴리스 빌드에서 Analytics 활성화./app/src/main/AndroidManifest.xml
에firebase_analytics_collection_deactivated
를true
로 설정하여 일반 실행 시 Analytics 비활성화.
- Build Variant 설정:
app
모듈 및benchmark
모듈의 빌드 베리언트를benchmark
로 변경 후 테스트 실행. - Android 런타임 환경 이해: Dalvik, ART(JIT/AOT)의 작동 방식 및
CompilationMode
(None
,Partial
,Full
,Ignore
)의 중요성 설명. - StartupMode:
Cold
,Warm
,Hot
스타트업 모드의 정의 및 활용. - 성능 측정 지표:
StartupTimingMetric
:timeToInitialDisplayMs
,timeToFullDisplayMs
.FrameTimingMetric
:frameDurationCpuMs
,frameOverrunMs
.TraceSectionMetric
: 특정 코드 섹션의 호출 횟수 및 소요 시간 측정.
- Perfetto 활용: Android Studio 프로파일러의 한계를 넘어 시스템 전반의 성능 분석을 위한 Perfetto 도구의 필요성 및 데이터 수집/추출 방법 안내.
개발 임팩트
- 앱의 실제 성능 문제를 정확하게 진단하고 측정할 수 있는 방법론 습득.
- 스크롤 성능 저하와 같은 UI 버벅임 문제를 효과적으로 개선할 수 있는 기반 마련.
- Jetpack Macrobenchmark를 활용하여 개발 과정에서 지속적인 성능 관리를 할 수 있는 능력 향상.
- Firebase Analytics 사용 시 발생할 수 있는 데이터 오염 문제를 방지하는 방법 숙지.
커뮤니티 반응
- 글에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 드로이드 나이츠 발표자의 블로그를 참고했다는 점에서 개발자 커뮤니티의 트렌드를 반영하고 있음을 알 수 있습니다.
📚 관련 자료
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Google의 Jetpack Compose 기반 샘플 앱으로, Macrobenchmark를 사용한 성능 측정 및 최적화 사례를 직접적으로 확인할 수 있는 가장 관련성 높은 프로젝트입니다. 특히 Firebase Analytics 관련 설정 부분에서 참고할 만한 코드가 포함되어 있습니다.
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Android 성능 최적화 관련 다양한 샘플 코드를 제공하는 저장소입니다. Macrobenchmark를 포함한 성능 측정 도구의 사용법과 관련된 예제들을 찾아볼 수 있어, 본문에서 설명하는 벤치마킹 기법을 익히는 데 도움이 됩니다.
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Jetpack Compose의 다양한 기능을 소개하는 공식 샘플 앱 모음입니다. 본문의 LazyColumn 성능 이슈와 같이 Compose UI 컴포넌트의 성능에 대한 이해를 높이고, 벤치마크 대상 코드 작성에 대한 영감을 얻을 수 있습니다.
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