Android Studioでの快適な䜜業


すべおの人に良い䞀日を


Android Studioの生産性はどのくらいですか PCやMacでスマヌトに動䜜するず思いたすか たたは、時々、遅れや長いアセンブリに遭遇したすか そしお、倧芏暡なプロゞェクトでは


いずれにせよ、私たちは皆、ハヌドりェアず゜フトりェアから最倧限のパフォヌマンスを埗たいず考えおいたす。 そのため、初心者や経隓豊富な開発者向けのポむントずヒントのリストを甚意したした。これらは、倧芏暡プロゞェクトで快適に䜜業したり、単に生産性を高めたりするのに圹立ちたす。 たた、機噚にアップグレヌドが必芁かどうかも理解できたす。


他の䞀般的なIDEのナヌザヌも、自分に圹立぀ものを芋぀けるかもしれたせん。


やる気


Android Studioは、Eclipseからの移行の時代には䞍噚甚でした。 そしおすでに、このIDEの䜜業を最適化する方法を探し始めたした。 ただし、ほずんどの同僚はこの「方法」に関連しおいたす。 動䜜したす。 必ずしも高速ではありたせん。 そしお倧䞈倫。


しかし、もう1幎間、私は別の䌚瀟で働いおいたす。 気候は異なりたす。開発者はさたざたな技術に関するレポヌトを読みたす。 これらのレポヌトの1぀で、この蚘事のトピックが需芁があるず思われたした。 特に、技術的な耇雑さが増したプロゞェクトのフレヌムワヌクで。


開発者の同僚や知人ず話し合った結果、すべおの「プロ」でさえハヌドりェア、OS、IDEのニュアンスを理解しおいないこずが明らかになりたした。 ここで私は自分の経隓に基づいお完党な教育プログラムを集めようずしたのです。


免責事項 この蚘事で蚀及されおいるすべおのモデルずブランドは広告ではありたせん


鉄


システム芁件の列で、 Android Studioの公匏Webサむトのハヌドりェアに぀いお説明したすディスク容量は含たれたせん


3 GB RAM minimum, 8 GB RAM recommended; plus 1 GB for the Android Emulator 1280x800 minimum screen resolution 

これはスタゞオが開始しお䜜業するのに十分です。 私たちはパフォヌマンスず快適さに぀いお話しおいたせん。


この章では、倧芏暡プロゞェクトでの快適な䜜業に望たしいハヌドりェアの皮類ず、システムの「ボトルネック」になり埗るものに぀いお説明したす。


ここでは、5぀のパラメヌタヌが最も重芁です。



むンテル補品をベヌスにした構成で䜜業するこずが倚かったため、それらに぀いお説明したす。 ただし、AMDをお持ちの堎合は、それを読んで、同様の赀いテクノロゞヌの修正を行っおください。 私がAMDで盎面した唯䞀のマむナスは、 すでにHabréで説明されおいたした 。


Macに぀いお䞀蚀


Macは開発に最適なマシンであるず考えられおいたす。 これは、MacBook Proに぀いおよく蚀われたす。


個人的には、これは神話だず思いたす。 NVMeテクノロゞヌの出珟により、Macはその魔法を倱いたした。 そのため、今日、ラップトップの䞭でも、Macは䟡栌-品質-性胜比の面ではリヌダヌではありたせん。 特にAndroid Studioの開発のコンテキストでは。


そうでなければ、快適な開発のために、MacBook Pro 2015たたは2016はUプロセッサヌでは意味がありたせん。 以䞋のその他の機胜ずサヌビスに぀いおお読みください。


CPU


プロセッサのパフォヌマンスは明らかで理解できたす。 倀が倧きいほど良いです。 泚意すべき唯䞀のこずは、十分に高速なドラむブがある堎合、匱いプロセッサがシステムのボトルネックになるこずです。 NVMeドラむブの堎合は特に重芁です。 倚くの堎合、それを操䜜するずき、CPUのパワヌに正確に重点が眮かれたす。


スレッドの堎合、事態はもう少し耇雑です。 私は、ナヌザヌがスタゞオずそのサブプロセスの優先床を䞋げお、OSがアセンブリ䞭に「ハング」しないようにするこずを読みたした。 ここでの理由は、1〜1個のハヌドりェアスレッドです。 これはIDEだけでなく、最新のOSにずっおも十分ではありたせん。 唯䞀の「しかし」-私の実践では、ハむパヌスレッディングを備えたデュアルコアUプロセッサヌ぀たり、4スレッドで2コアが比范的小さなプロゞェクトで正垞に機胜する状況がありたしたが、䞊蚘の問題は倧きなプロゞェクトで始たりたした。


もちろん、ハヌドりェアの仮想化が必芁です。


したがっお、4以䞊のストリヌムずより匷力なCore i5 HQ Skylakeを怜蚎するこずをお勧めしたす。


RAM


暙準に関しおは、DDR3以降。 ここで、それは明らかだず思いたす。


2チャンネルたたは4チャンネルモヌドで䜜業でき、アクティブでない堎合は、IDEの応答性を倧幅に向䞊できるため、䜿甚するこずを匷くお勧めしたす。 この機胜は、BIOS \ UEFI蚭定で、たたは远加のRAMモゞュヌルをむンストヌルするこずでアクティブになりたすただ1぀のモゞュヌルがある堎合。


どのボリュヌムが必芁ですか 小さな本圓に小さなプロゞェクトの堎合、4GBで十分です。 倧芏暡なプロゞェクトでは、スタゞオはすぐに4GB以䞊のメモリを占有できたす。 ここにHAXM゚ミュレヌタヌ2 GBなどを远加し、最新のOS䞀郚のLinuxディストリビュヌションを陀くがメモリヌで玄2 GBを占有するこずを考慮したす-そしお、8 GBはすでに「背䞭合わせ」になっおいたす。


これには、たずえばSlackメモリ内で平均玄500 MBを必芁ずしたすやChrome請求曞がギガバむトに達する堎所などは考慮されたせん。


䞀般に、8GBのRAMを䜿甚するず、すばやく快適に䜜業できたす。高速ドラむブずスワップファむルを保存できたす。 ただし、アップグレヌドを怜蚎する必芁がありたす。


そのため、同瀟は新しいものを賌入するか、珟圚皌働䞭のマシンを12GB以䞊のRAMにアップグレヌドしたす。


SSD


ディスクサブシステムは最も頻繁に発生する「ボトルネック」であるため、たず最初に泚意する必芁がありたす。


2018幎にHDDでAndroid Studioを操䜜するこずは苊痛に匹敵したす。プロゞェクトが倧きくなればなるほど、より倚くのフリヌズが提䟛されたす。 したがっお、明らかにSSDのみを䜿甚しおください。


䞊蚘のように、2぀の重芁なパラメヌタヌがありたす。



それらが高いほど、スタゞオの反応が速くなり、読み蟌みず組み立おが速くなりたす。


線圢の読み取り/曞き蟌み速床に぀いおは話されおいないこずに泚意しおください。これはスタゞオにずっお重芁ではありたせん。 したがっお、ドラむブを遞択するずきは、メヌカヌたたはストアのWebサむトでの読み取り/曞き蟌み速床ではなく、 IOPSの数より倚いほど良いを調べる必芁がありたす。


もちろん、ここではMacに぀いおは説明したせん。そこにあるドラむブには独自の暙準があるか、単にボヌドにはんだ付けされおいるからです。 より倧きなボリュヌムを陀き、亀換が可胜です。 ここで速床特性を䞊げるこずは䞍可胜です。


NVMe


マザヌボヌドがNVMeテクノロゞヌをサポヌトしおいる堎合は、サポヌト付きのドラむブを䜿甚するこずをお勧めしたす。 Mac以䞊のSSDに匹敵する速床を埗るこずができたす。


高速ドラむブを䜿甚しおいる堎合、PCIeバスずCPUの胜力に焊点が圓おられおいたす。 したがっお、たずえば、マザヌボヌドがPCIe 2.0x4 \ 3.0x2ドラむブぞの出力をサポヌトしおいる堎合、たたは非垞に匷力なCPUを持っおいない堎合、非垞に高䟡なドラむブを賌入しないでください。 システムの機胜ずりォレットの厚さを芋おください。


SATA3


はい、SATA3はすべおの生き物よりも生きおいたす。 そしお、スタゞオですぐに䜜業できたす。


このセグメントでは、高速ドラむブの方が手頃な䟡栌なので、120 GB以䞊の容量を持぀トップ゜リュヌションをすぐに芋るのが理にかなっおいたす。


Intel Optane


このドラむブを搭茉したマシンでAndroid Studioを䜿甚する必芁はありたせんでした呌び出すこずができる堎合。 経隓がある人はコメントに曞いおください。


GPU


あたり話す必芁はありたせん。
通垞のナヌザヌアプリケヌションを䜜成する堎合は、スタゞオず゚ミュレヌタヌ自䜓にIntel HD 500シリヌズのようなもので十分です。


ゲヌムを開発しおいる堎合、たたはこれがあなたの個人的なマシンである堎合、個別のグラフィックスが意味をなしたす。 どの-あなたのニヌズに応じお芋おください。


冷华システムず調敎


これはアップグレヌドに関するものではなく、メンテナンスに関するものです。


私たちのほずんどは、 スロットル珟象を知っおいたす。 その実装は、過熱から保護するために䜿甚されたす。


もちろん、スロットリングは生産性の䜎䞋に぀ながりたす。 垞に目立ちたせん。 堎合によっおは、タヌボブヌスト操䜜が最小倀に削枛され、他の堎合では、最倧プロセッサ呚波数の䜎䞋が始たりたす。 その理由は、冷华システムの効率が䞍十分なためです。 たた、ほずんどのストレステストAIDAなどが通垞のTurbo Boost操䜜をスロットルずしお蚺断するこずを理解するこずも重芁です。


デスクトップPCの堎合、すべおが長い間オンラむンになっおいたす。 ヒヌトパむプに基づくモバむルシステムの堎合、倚くの矛盟する情報。 これには、ほずんどのラップトップ、ネットトップ、MacBook、およびiMacが含たれたす。 さらに、それらに焊点を圓おたす。


最新の匷力なモバむルCPUでは、負荷がかかっおいるチップで80〜90床が暙準です。 同時に、これらのCPUを搭茉したSOCはオヌプンチップ蚭蚈であるため、熱䌝達面積が小さくなりたす。 この熱の山はすべお取り陀かれたす このrid笑 同様の蚭蚈で、小さな閉じた液䜓回路がありたす。


最新のモバむル冷华システム


このような冷华システムではより倧きな負荷が発生し、より頻繁なメンテナンスが必芁であるこずを理解する必芁がありたす。 特にラップトップやMacBookの堎合、振動から茞送されるず、也燥したサヌマルペヌストの局はより速く厩壊したす。 たた、時期尚早なメンテナンスには、生産性の䜎䞋だけでなく、サヌモチュヌブの挏れや結晶の「ダンプ」も䌎いたす。


メンテナンスは、保蚌期間の終了埌、6か月から1幎ごずに1回、サヌマルグリヌスの亀換ずラゞ゚ヌタヌのクリヌニングから成りたす。 いずれにせよ、これは私たちがやっおいるこずです。


結晶の面積が小さいため、熱䌝導率の高い誘電䜓サヌマルペヌストを䜿甚するのが理にかなっおいたす1グラムあたり玄800〜1000 rかかりたす。 液䜓金属を䜿甚しないでください そうしないず、クリスタルをプレヌトから分離できない可胜性が高くなりたす


この手順に必芁なスキルがない堎合は、サヌビスに連絡するこずをお勧めしたす。


ハヌドりェア蚭定


この章では、機噚の機胜ず蚭定に焊点を圓おたす。 おそらく、あなたはすでに知っおいたす。


Intelハむパヌスレッディング


これは、カヌネルハヌドりェアストリヌムを2぀の「仮想」ストリヌムに分割するIntelテクノロゞヌです。 圌女のおかげで、システムは4コアプロセッサを8コアプロセッサず芋なしおいたす。 このアプロヌチにより、プロセッサの電力を効率的に利甚できたす。 AMDにも同様のテクノロゞヌがありたす。


倚くの堎合、倚くの開発者がこの機胜を無効にしおいお、䞀般にそれを知らないずいう事実に遭遇したす。 ただし、これを含めるず、スタゞオの応答性が向䞊し、パフォヌマンスが向䞊したす。 堎合によっおは、10〜15増加したす。


マザヌボヌドたたはラップトップのBIOS \ UEFI蚭定でオンになりたす。 アむテムは、同様たたは同様の方法で呌び出されたす。 このテクノロゞヌに぀いおただ知らなかった堎合は、その可甚性を確認し、ただ行われおいない堎合は有効にするこずをお勧めしたす。


Intel Turbo Boost


別のよく知られた技術。 実際、これはCPUの自動短期オヌバヌクロックであり、アセンブリ䞭に倧幅に増加したす。 たた、同時に、モバむルプロセッサをTjunctionからそれほど遠くない枩床たで加熱するこずができたす。


したがっお、このテクノロゞヌが以前に無効にされおいた堎合、スむッチを入れる前に、冷华システムのステヌタスを確認し、堎合によっおは前の章で説明したようにメンテナンスを実行するこずをお勧めしたす。


BIOS \ UEFIずOS蚭定の䞡方で有効にできたす。


Intelラピッドストレヌゞ


このテクノロゞヌマザヌボヌドのサポヌトを匷くお勧めしたす。 詳现はこちらをご芧ください 。


むンテルの公匏Webサむトから、このテクノロゞヌのドラむバヌをタむムリヌに最新バヌゞョンに曎新するこずをお勧めしたす。 ノヌトパ゜コンの補造元から叀いドラむバヌが提䟛されおいる堎合でも。


私の特定のケヌスでは、メヌカヌのドラむバヌバヌゞョンから珟圚のドラむバヌバヌゞョンに曎新するず、リニア録音の速床が玄30増加し、任意の速床が15増加したした。


LinuxでIRSTドラむバヌをむンストヌルおよび曎新する方法-知りたせんそしお、䞀般に、これは可胜ですか。 誰でも知っおいるなら、コメントを曞いおください、私は喜んで蚘事を補いたす。


SSDセキュア消去


䜎コストのSSDモデルのパフォヌマンスは、時間の経過ずずもに䜎䞋する可胜性がありたす。 これは、ドラむブの「劣化」が原因で垞に発生するずは限りたせん。 おそらくあなたのモデルではTRIMはあたり効率的に実装されおいたせん。


セキュア消去により、コントロヌラヌは匷制的にすべおのメモリセルを空にマヌクしたす。これにより、理論的にはSSDのパフォヌマンスを工堎出荷時の状態に戻す必芁がありたす。 たた、すべおのデヌタを消去したす 泚意しお、バックアップを䜜成しおください


補造元の専甚ナヌティリティを䜿甚しお手順を実行できたす。 ディスクがシステムディスクである堎合、フラッシュドラむブが必芁になりたす。これにより、ナヌティリティが起動可胜になりたす。 以䞋の手順に埓っおください。


ある段階では、操䜜䞭にドラむブを盎接再接続する必芁がありたす。 したがっお、M.2の堎合、アダプタヌの存圚が非垞に望たしいです。


この操䜜にサヌドパヌティのナヌティリティを䜿甚するこずは匷くお勧めしたせん。


ただし、SSDの速床が1幎以内に倧幅に䜎䞋した堎合は、ドラむブを別のモデルに倉曎するこずをお勧めしたす。


ハヌドりェア仮想化


このテクノロゞヌは、x86゚ミュレヌタヌの高速動䜜に必芁です。 無効にしおいる堎合は、BIOS \ UEFI蚭定で有効にしたす。 ベンダヌごずに蚭定名が異なる堎合がありたす。


はい、私たちは皆、GenymotionずBlueStacksに぀いお知っおいたす。これらは、ハヌドりェア仮想化なしでうたくいきたす。 ただし、これらの゚ミュレヌタヌのむメヌゞでは、䜜業の速床を䞊げるために、Android APIの䞀郚たたは倚くの実装が倧幅に倉曎されおいたす。 これにより、実際のデバむスでは決しお発生しない動䜜が匕き起こされる可胜性がありたす。 たたは、デバッグ時に、いく぀かのバグを芋逃す可胜性がありたす。 したがっお、実甚的で機敏なAVDの存圚が匷く望たれたす。


OSおよびサヌドパヌティ゜フトりェア


この章では、生産性を向䞊させるために、可胜なOSの構成ずサヌドパヌティ゜フトりェアのむンストヌルに焊点を圓おたす。


玢匕付け


これは、Mac OSでWindowsずSpotlightを芋぀けるこずです。 これらのメカニズムは、/ buildで生成されたすべおのむンデックスを䜜成しようずするため、アセンブリ䞭に最倧15のCPUパワヌを消費する可胜性がありたす。


もちろん、むンデックス䜜成から、スタゞオが動䜜するすべおのディレクトリを陀倖する必芁がありたす。



アンチりむルス


開発環境の党員がりむルス察策゜フトりェアを䜿甚しおいるわけではないこずを知っおいたす。 しかし、倚くはそれを䜿甚しおいたす。 LinuxおよびMac OSを含む堎合がありたす。 そしお、その䜿甚は完党に正圓化されたす。


Windows 10があり、りむルス察策がない堎合でも、Windows Defenderはその機胜を実行したす。


組み立おるずき、アンチりむルスはCPUの非垞に重芁な郚分を占めるこずがありたす。 そのため、「むンデックス䜜成」列にリストされおいるすべおのディレクトリをアンチりむルスの䟋倖に远加する必芁がありたす。 たた、スタゞオ自䜓ずJetBrains JVMのプロセスの名前を䟋倖に远加するこずは理にかなっおいたす。


りむルス察策の実装に応じお、ビルド䞭のCPU消費は倧幅に枛少するか、CPUの消費をたったく停止したす。 そしお、アセンブリ時間自䜓が著しく短瞮されたす。


ドラむブたたはホヌムディレクトリの暗号化


これらの機胜は、すべおの䞀般的なOSに存圚するか、サヌドパヌティ゜フトりェアによっお実装されたす。 もちろん、暗号化されたファむルスペヌスでのスタゞオ䜜業には、より倚くのCPUパワヌが必芁になる堎合がありたす。 暗号化の実装に䟝存したす。 したがっお、このような機胜を完党に無効にするか、可胜であれば、「むンデックス䜜成」列にリストされおいるディレクトリに察しお無効にするこずをお勧めしたす。


TRIMは機胜したすか


TRIMはハヌドりェアず゜フトりェアの䞡方で実装できたす。 埌者の堎合、TRIMを呌び出す矩務はOSにありたす。 たた、さたざたな理由により、定期的な通話が切断され、ドラむブ速床が䜎䞋する堎合がありたす。


機胜をテストし、専甚のナヌティリティを䜿甚しおTRIMの呌び出しを再開できたす。 ドラむブの補造元のナヌティリティを䜿甚するこずをお勧めしたす。


RAMDisk


RAMDiskずは䜕ですか しかし、スタゞオでの䜜業ではどれほど効果的ですか


私自身の経隓からは、あたりそうは蚀いたせん。 プロゞェクト自䜓、SDK、スタゞオなどをRAMDiskに転送しない限り。 十分なRAMがある堎合...


500 mbを超えるプロゞェクトを単玔に転送するず図はビルドキャッシュで瀺されたす、15を超える増加を達成できたせんでした。 どうやら、SDKずシステムAPIぞの呌び出しは遅くなりたす。 結果ずしお、そのような増加は非垞に高䟡です。


次の方法は、はるかに効率的ではるかに安䟡です。


ドラむブリク゚ストのキャッシュ


同様の䜕かがMac OSに実装されおいたす。 ただし、䞋蚘の技術ず比范するず、それほど効果的ではありたせん。


残念ながら、私に知られおいる実装は2぀だけであり、どちらもメヌカヌの補品に厳密に関連付けられおいたす。 Samsung RAPIDずPlexTurboに぀いおです 。


䞡方のテクノロゞヌは、同様の原則に埓っお機胜したす自分が理解したずおりに説明したす



唯䞀の違いは、RAPIDが残りの空きRAMをキャッシュずしお䜿甚するこずです。 残りが少ない—キャッシュサむズが小さく、加速が少ない。 PlexTurboを䜿甚するず、システムの起動時に最倧キャッシュサむズを制限し、ハヌドディスクからロヌドできたす。


SATA 3で䜿甚するず、最倧50の増加を埗るこずができたす。 NVMeドラむブを䜿甚する堎合、サむズは小さくなりたすが、倚くの堎合重芁です。


珟時点では、Samsung 860 EVO SATA 3が動䜜しおいたすが、i7 6700HQおよびTurbo Boostが無効になっおいるスポむラヌベンチマヌクの䞋で。


RAPIDをオンにする前の860 EVOずその埌の2回の実行

RAPIDはオフです



最初の実行



二回目



システムが最初の実行でデヌタのキャッシュを開始する方法を明確に芋るこずができたす。 最終的な結果は、SATA 3よりも倧幅に高くなりたす。ただし、このテクノロゞヌの有効性は、CPUの胜力に倧きく䟝存したす。 Turbo Boostをオンにするず、はっきりず芋えるもの。


860 EVO + RAPID +タヌボブヌスト


合成はもちろん良いです。 しかし、繰り返される小さなファむルを読み曞きするずきにすべお機胜したす。 そしお、これらはAndroid Studioを実行する際の最も䞀般的な操䜜です。


私は珟圚、10個のモゞュヌルで構成される合蚈700 MBのキャッシュを備えたプロゞェクトに取り組んでいたす。 モゞュヌルの1぀は、非垞に重いロゞックを備えた独自のkaptベヌスのコヌドゞェネレヌタヌです。 2぀のNDKモゞュヌル。そのうちの1぀は倖郚パスのブヌストを参照したす。 残りは倧量のKotlinコヌドです。


このプロゞェクトの完党な再構築の時間を比范するず、結果は次のようになりたす。



短いプロセスでは、スタゞオの成長がすぐに目立ちたす。


その結果、これらのテクノロゞヌずドラむブを生産性向䞊の良い方法ずしお掚奚できたす。 安定性に関する苊情はありたせんでした。


Android Studio


これらのヒントの倚くはここから取られ、私のコメントで補足されおいたす。 残りは私の研究ず経隓の結果です。


曎新情報


アドバむスは、平凡ではありたすが、垞に関連しおいたす。 レガシヌプロゞェクトがない堎合は、可胜であれば、スタゞオず関連コンポヌネントGradle、Androidプラグむン、Kotlinプラグむンなどのバヌゞョンを最新の状態に保぀ようにしおください。 GoogleずJetBrainsは、速床を最適化し、新しいバヌゞョンを䜜成するために倚くの䜜業を行いたす。


もちろん、新しいバヌゞョンが予枬どおりに動䜜を停止し、゚ラヌを匕き起こすず、恥ずかしい思いをするこずがありたす。 したがっお、そのような状況での行動方法に関する芏制がありたす。


堎合によっおは、File->キャッシュを無効にし、ロヌルバック埌に再起動する必芁がありたす。 スタゞオ自䜓を曎新する堎合は、スタゞオのディレクトリず蚭定ディレクトリをバックアップするこずをお勧めしたす。 , - , .



, , API, library-. . , , .


, . , .


Instant Run


. " ". . -.


, , . . , - , Instant Run.


Build, Execution, Deployment -> Instant Run Enable Instant Run.


Attach to Process


. , ( ) . .


, - Attach debugger to Android process.


Gradle build configs


, buildConfig flavour , release- (, crashlytics, annotation- gradle-)- debug . - , , .


, buildConfig, PNG crunching, - debug-. png . :


 android { buildTypes { myConfig { crunchPngs false } } } //   android plugin android{ aaptOptions { cruncherEnabled false } } 

WebP


minimum api level 18, WebP. , . . , - .



(, app-), Compile independent modules in parallel Settings->Build, Execution, Deployment -> Compiler. CPU . - heap size , , .


gradle.properties


org.gradle.parallel=true


Gradle daemon


- , .


jvm gradle . . - . gradle.properties


org.gradle.daemon=true


Offline-


Gradle web- , . . , - .


Build, Execution, Deployment -> Gradle Offline work.


heap size Android Studio IDEA


. xmx1280m ( , RAM ). GC , , .


heap size , Gradle.


Gradle gradle.properties


org.gradle.jvmargs=-Xms1024m -Xmx4096m


1 4 . , .


Android Studio IDEA Help -> Edit Custom VM Options JVM- .


JVM , - . java -X .


プラグむン


, IDE. - . . .


- . Settings -> Plugins , , . , - .


Inspections


Settings -> Editor -> Inspections IDE. .


, . - , .


Power Save mode


File. (, , Spell Checking ..). . , , VS Code.


, .


Settings Repository


, . . .


codestyle- Git, copyright , codestyle .


, , .idea , - .


AVD


AVD . 3 , ( x86-).


, x86- Pie AVD . . , .


, HAXM 2 RAM .


, AVD CPU - , . , CPU - .


- . Settings -> Advanced . , . , Cold Boot. .


AVD


GPU , - GPU, . , . Cold Boot.


たずめ


, . .


- . , .



Source: https://habr.com/ru/post/J433604/


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