Qt：通过QMLProfiler分析程序性能问题
对于⼀个程序的开发，性能优化是开发中的⼀个重要步骤。
我们肯定不希望开发出来的程序表现出卡顿，最好是处处流畅，丝滑般的体验。
对于C++程序，我们有很多⽅法可以做性能优化，例如Visual Studio Profiler。
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⽽对于QML（QtQuick）程序，我们可以选择QML Profiler，这是QtCreator的⼀个功能。
那么QML Profiler是什么呢，官⽅的描述如下：
You can u the QML Profiler to find caus for typical performance problems in your applications, such as slowness and unresponsive, stuttering ur inte 也就是说，QML Profiler主要功能就是帮助我们去解决程序中典型的性能问题，说简单就是帮助我们做性能优化。
注意：这个性能优化，仅指QML这⾥，⼀般来说就是界⾯，可能还包含点界⾯逻辑代码（JS），⽽C++这块，QML Profiler⼏乎帮不上插齿加工
忙，最多是能给在QML中调⽤的槽函数记个耗时。
注意2：使⽤QML Profiler是优化QtQuick性能的基本功，之后我会再发⼏篇和QtQuick性能优化相关的⽂章，⾥⾯都会⽤到QML
Profiler。本⽂只介绍QML Profiler，尽量不涉及具体的优化点。
正⽂开始：
借助于QML Profiler，我们快速的了解程序运⾏中的主要情况和耗时细则（可以精确到微秒），其中包括但不限于：图⽚缓存使⽤情况
渲染耗时
内存使⽤情况
输⼊事件
动画帧率
编译耗时
创建耗时
绑定耗时
信号处理耗时
JS代码耗时
那么对于QML Profiler这样的⼯具，使⽤起来是否⾮常复杂呢？
答案是：使⽤⾮常⽅便，甚⾄不需要额外的配置，连很多分析都是可视化的。使⽤步骤如下：
准备Qt环境，我建议是Qt5.7或者更⾼版本。这是因为以前QML Profiler结果中很多数据是企业版的QtCreator才看得到的，有的数据⾮常重要，例如渲染的耗时。后来才向开源版开放。是5.6还是5.7有点记不清了，我⽤的是Qt5.8.0配合QtCreator4.2.1。
打开QtCreator
打开⼀个QML（QtQuick）⼯程，我这⾥使⽤的是默认的⼯程
选择debug模式
在QtCreator上边菜单中选择 Analyze 中的 QML 分析器
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等待程序运⾏起来，并且运⾏⼀段时间
图形拼贴画在QtCreator左边菜单中选择 Debug ，然后点击 Stop 按钮，停⽌QMLProfiler，并且开始处理数据
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⾄此，QML Profiler应当已经成功运⾏，并且收集到了数据，如图。
图中，我们可以看到如下⼏个主要的数据区：时间轴视图
统计信息视图
⽕焰视图
分别介绍⼀下3个视图
时间轴视图
在这⾥，我们可以以时间轴⾓度，查看各个细节的耗时。时间轴的起点，就是QQmlApplication实例化的时间。我们可能看不到零点，因为在QQmlApplication被实例化到第⼀个元素被开始处理，时间可能会有其他的耗时。
在视图中，从左到右，就是QML Profiler从开始到停⽌的所有记录了。越⼩的块表⽰时间越短，反之越⼤的块，表⽰时间越长。这⾥的⽅块具有⼀定的嵌套关系，下⾯的⽅块对象⾪属于上⾯的对象。⽐如说 Windows { } ⾥⾯还可能会有⼀个 Item { } 这样的嵌套关系。
如果在你的程序中，发现⼀个⾮常巨⼤的块，那么恭喜你，你可能已经找到了程序性能卡顿的所在。之后就是分析和优化了。
例如上⾯截图中的数据，我们发现TextEdit的创建⾮常耗时，创建⽅块（蓝⾊那个）⾮常⼤，⼏乎已
经是⼀⼤半的时间都消耗在这⾥了。这也是导致了程序在启动时，⽐较慢（⾄少没有⼀瞬间起来）的罪魁祸⾸。
⽬前我知道这个是程序第⼀个⽤到字的地⽅（Text、TextEdit等），就会有这么慢，有这么⼏百毫秒，可能是在加载字体库？但是这个现象我⽬前只在macOS系统上看到，没有什么代表性。所以，我们暂时跳过这个不管他。
我这⾥略讲下时间轴视图的常⽤操作：
详细信息查看
飞行员英文通过点击⾊块，我们可以得知这个⾊块的基本信息，例如下图中：
我们可以在这⾥看出这个时间开销是来⾃于TextEdit的创建，总共耗时了580毫秒，使⽤到这个TextEdit的地⽅是MainForm.ui.qml的15⾏。打开源码，可以看到确实在这⾥。
根据事件类型展开
在左侧不同类型的事件中，我们可以点击那个展开按钮，这样我们就可以看到展开的详细数据，这样看数据对应关系时会更加的清楚，但是当数据很多的时候也会更加的凌乱，所以酌情使⽤。
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缩放按钮
在左侧有⼀个放⼤镜，可以缩放视图的⽐例，这对于分析⼀段⽐较长的QML Profiler或者想看某⼀个细节点的数据会⾮常有⽤
古代关于信的故事统计信息视图
