問題

Android アプリ（Android 版 Chrome も含む）では、コンパイルされた Java コードが .dex ファイルに格納されます。Android 版 Chrome にはマルチプロセス アーキテクチャが採用されているため、そのユーザー エクスペリエンスが .dex サイズの増加に特に影響されやすくなります。通常、Android の Chrome では、ブラウザ プロセス、GPU プロセス、1 つ以上のレンダラ プロセスという 3 つ以上のプロセスが常に実行されています。Chrome の Java コードの大半はブラウザ プロセスでのみ使われます。しかし、そのコードを読み込むためのパフォーマンスとメモリのコストは、すべてのプロセスが支払うことになります。

バンドルと機能モジュール

プロセスを実行するために必要な最小チャンクの Java を読み込むことができれば理想的です。Android App Bundle を使ってコードを機能モジュールに分割することで、それに近づくことができます。機能モジュールを使うと、コードやリソース、アセットを個別の APK に分割し、オンデマンドでもアプリのインストール時でも、ベース APK とともにインストールできます。

ということは、まさに必要としているものが手に入りそうです。つまり、ブラウザ プロセスのコード用機能モジュールを作り、必要なときにそれを読み込むことができるかもしれません。しかし、Android はそのようにして機能モジュールを読み込むわけではありません。デフォルトで、すべてのインストールされている機能モジュールは起動時に読み込まれます。ベース モジュールと 3 つの機能モジュール “a”、”b”、”c” があるアプリなら、Android の Context と、次のような ClassLoader が得られます。

状況によっては、インストールするモジュールを最低限にとどめ、起動時にこれらのモジュールすべてを即座に読み込むという方法が役立つこともあります。たとえば、一部のユーザーしか必要としない大きな機能がある場合、必要のないユーザーはそれをまったくインストールしないようにします。しかし、一般的に使われる機能の場合、実行時に機能をダウンロードしなければならないと、ユーザーは不便を感じる可能性があります。たとえば、動作が遅くなったり、モバイルデータが利用できないときに問題になったりします。理想的な方法は、標準モジュールをすべて事前にインストールしておいて、実際に必要になったときのみ読み込むことです。

解決策は Isolated Splits

数日間 Android ソースコードを探し続けた結果、android:isolatedSplits という属性が見つかりました。これを “true” に設定すると、インストールされた分割 APK が起動時に読み込まれなくなり、明示的な読み込みが必要になります。これこそ、プロセスのリソース使用量を減らすために必要としていたものです。これにより、先ほどの ClassLoader は次のようになります。

Chrome では、レンダラーや GPU プロセスに必要な少量のコードを引き続きベース モジュールに配置し、ブラウザなどの高価な機能のコードは機能モジュールに分割し、必要なときに読み込みます。この方法を使うことで、子プロセスに読み込まれる .dex サイズを 75% 減らし、最大 2.5 MB にすることができました。その結果、起動が速くなり、メモリ使用量も減りました。

このアーキテクチャによって、ブラウザ プロセスの最適化も可能になります。アプリケーションの初期化中にブラウザ プロセスのコードの大部分をバックグラウンド スレッドでプリロードした場合も起動時間を短縮でき、読み込み時間が 7.6% 高速になりました。ブラウザのコードが必要なアクティビティなどのコンポーネントが起動するときには、すでに読み込みが終わっています。機能モジュールへの機能の割り当てを最適化すると、オンデマンドで機能を読み込むことができます。これにより、機能が実際に使われるまで、メモリや読み込みのコストを節約できます。

結果

M89 で Chrome に Isolated Splits が搭載されて以来、数か月にわたる実際のデータが蓄積されており、Android Oreo 以降を実行しているすべての Android ユーザーの Chrome で、メモリ使用量、起動時間、ページ読み込みのスピード、安定性が大きく改善されたことがわかりました。

• 合計メモリ使用量の中央値が 5.2% 改善
• レンダラー プロセスのメモリ使用量の中央値が 7.9% 改善
• GPU プロセスのメモリ使用量の中央値が 7.6% 改善
• ブラウザ プロセスのメモリ使用量の中央値が 1.2% 改善
• 起動時間の 95 パーセンタイルが 7.6% 改善
• ページ読み込みスピードの 95 パーセンタイルが 2.3% 改善
• ブラウザのクラッシュ率とレンダラーのハング率の両方が大幅に改善

すべての統計情報の出典 : Chrome クライアントから匿名で集計した実データ。