Profiler是Android Studio中提供的一个分析工具，它提供了四个维度的分析，CPU（函数调用）、MEMORY（内存分配）、NETWORK（网络流量）、ENERGY（耗电量）。这一篇根据官方的介绍针对CPU维度提供的分析功能进行下整理。
CPU维度下提供了四种分析方式，Call Chart、Flame Chart、Top Down、Bottom Up。
Call Chart（调用图）
用一张抽象图来描述，每个色块表示一个方法调用，水平方向是时间轴，竖直方向从上到下为调用关系。
从图中我们可以很清楚到看到各个方法在时间维度上的调用关系。
Flame Chart（火焰图）
同样用一张抽象图表示，水平方向表示record时间段内方法调用的百分比，竖直方向从下到上为调用关系。
从图中可以清晰的看出耗时占比高的调用栈(A->B->C)。
那么火焰图是如何得到的呢？
以Call Chart为基础，把一致的调用栈合并起来，并按照持续时间进行排序，就得到了Flame Chart。
过程如下图：
Top Down（自顶向下）
Top Down 将方法调用关系用树的形式进行展现，根节点是最外层的调用者。分析结果中有三个数值，Total、Self、Children，分别表示方法总耗时、本身耗时、调用的子方法耗时。
将Flame Chart中的百分比折算成时间，计算出每个方法的耗时情况如下表
在Flame Chart中找到主要耗时操作，在Top Down确定具体耗时，两者配合使用效果更佳。
Bottom Up（自底向上）
Bottom Up同样是以多颗树（官方介绍中称之为森林）的形式进行展现，只不过作为根节点的是被调用者。分析结果中同样包含了Total、Self、Children三个数值，如下图：
但是有一点需要特别注意，Self指的是树中根节点的Self耗时。举个栗子，比如上表中第二行，B的Self是5s而不是2s，原因就是这棵树是C的Bottom Up树，所以这里的Self是指C被B调用的自身耗时，而不是B的自身耗时，这里需要重点注意。
