Как собрать аналитику и не убить производительность

[Dwite]

А каким сервисом аналитики пользуетесь? Просто большинство современных сервисов вроде Fabric делают все очень оптимизировано и из коробки уже очень давно)

[idg_chernyshov]

Мы использовали несколько сервисов GoogleAnalytics и AppsFlyer. Сервисы самособой под капотом умеют агрегировать и отправлять ивенты порциями, у нас была проблема в том что еще до отправки генерация происходила слишком часто и нужно было отложыть саму отправку в сервис.

[sankarsana]

Спасибо за статью! Познавательно!
Вы писали о частом создании intent.
Вопрос такой, на сколько затратна операция, создания интента?

[idg_chernyshov]

Это такая же операци создания объекта со всеми вытекающими.

[funca]

С такой проблемой столкнулась и наша команда Android-разработчиков во время работы над очередным проектом, который был связан с новостями. Нам нужно было регистрировать отображение каждой новости в списке.

Расскажите еще немного о бизнес-задаче. В чем практический смысл трекать появление новостей на экране при скроллинге со скоростью 55-60 fps?

[idg_chernyshov]

Задача стояла регистрировать факт отображения preview каждой новости на экране, не зависимо от скорости скрола ленты, как именно эта аналитика потом была бы использована я могу только предполагать, возможно потом применялись алгоритмы машинного обучения для анализа и дальнейшего формирования наиболее релевантной выдачи.

Почему 60 fps — мы стремились получить максимальную производительность для достижения планости работы приложения. Лично меня очень напрягает когда я хочу быстро пролистать контент, а в этот момент приложение тормозит, по этому я не хотел отдавать приложение так как есть.