Android Broadcast

⚡️R8 наконец-то починил AtomicReferenceFieldUpdater в корутинах на Android Это история про баг, которому больше двух лет. В 2023 году в трекере kotlinx.coroutines появился issue: AtomicReferenceFieldUpdater, которым корутины управляют состоянием Job, на Android работает в 2–4 раза медленнее, чем обычный AtomicReference на операциях compareAndSet и lazySet. Корень проблемы в том, что корутины используют atomicfu, который на JVM компилируется в Atomic*FieldUpdater ради совместимости с KMP. На десктопном JDK это нормально, но ART на Android оптимизирует их хуже. Бенчмарк на Pixel 4a давал 135 нс против 50 нс — разница почти в 3 раза на compareAndSet. R8 в составе AGP 9.2 закрывает этот разрыв на уровне компилятора: он определяет, где Atomic*FieldUpdater можно заменить на Unsafe-вызовы, и генерирует одну инструкцию вместо цепочки. ART тоже получит аналогичную оптимизацию в JIT, но она имеет ограничения по версии платформы и хуже масштабируется по тестам автора. Для нас это значит: никаких изменений в коде, просто обновить AGP. Бесплатное ускорение каждого launch и cancel в приложении. На мой взгляд, абсолютно правильно решать проблему именно на стороне R8, а не правками всех библиотек. 🔗 Источник - X Andrei Shikov #kotlin#coroutines#performance

🤖Google ускорили компиляцию кода на устройстве на 18% без компромиссов в памяти и других ресурсах Команда Android Runtime (ART) опубликовала технический разбор оптимизаций, внедренных в 2025 году. Инженеры поставили амбициозную цель: сократить время компиляции, не жертвуя ни пиковым потреблением памяти, ни качеством генерируемого кода. Самая хорошая новость — это не эксклюзив Android 16 (или будущих версий). Так как начиная с Android 12 компонент ART был выделен в Project Mainline, обновления прилетают через Google Play System Updates. Часть оптимизаций уже раскатана в июньском апдейте 2025 года, остальные придут до конца года. Подробнее про работу этой системы у меня есть 📹отдельное видео Ускорение компиляции на устройстве влияет на два сценария: 👉JIT (Just-in-Time): Приложение быстрее получает оптимизированный код, что снижает лаги и повышает отзывчивость UI. 👉AOT (Ahead-of-Time): При установке или обновлении приложений устройство тратит меньше ресурсов CPU, что бережет заряд батареи и снижает нагрев. 🔗 Читать полный разбор в блоге Android Developers #Android#ART#Performance#Mainline

🔥Как ускорить запуск приложения - вынести инициализацию Firebase из Main потока в Application.onCreate() и запустите его на фоновом потоке. Профит на графике. Источник - блог @nek_12_personal #firebase#android#performance