Image Loading and Caching Library Part 3 — Performance Test
by 곽욱현 @Knowre
by 김남훈 @Naver
by 배희성 @RocketPunch
by 송시영 @SmartStudy
by 옥수환 @Naver
by 이기정 @BankSalad
by 정세희 @BankSalad
이미지 라이브러리들 중 Glide, Fresco, Coil에 대해서 성능 테스트를 해보자.
성능 테스트에 사용한 기기는 Pixel 4a, 값의 측정은 Android Studio Profiler를 사용하였다.
각 세트는 동일한 조건에서 테스트하였으며, 별도의 추가 옵션없이 각 라이브러리의 기본 세팅으로 테스트를 수행하였다.
측정값은 이미지 로딩 전후로 CPU, Memory, Disk를 10번씩 측정한 후의 평균값이다.
테스트 애플리케이션의 스토리지가 증가한 뒤, 스토리지를 비우고 다시 측정하였다.
참고 기본 세팅이니만큼 Picasso의 경우 거대한 이미지를 대부분 불러오지 못했다.
Case 1) 하나의 거대한 이미지를 출력하는 경우
테스트에 쓰인 이미지는 7,680 x 4,320의 사이즈와 4.29mb의 용량을 가진 24-bit의 color depth를 가진 이미지이다.
| Library | CPU | Memory | Disk |
|---|---|---|---|
| Coil | 38.3% | 4.26MB | X |
| Glide | 40.8% | 3.41MB | 0.21MB |
| Fresco | 40.2% | 8.14MB | X |
1개의 거대한 이미지의 경우 특기할만한 성능 차이는 존재하지 않았다.
Case 2) 동일한 이미지를 여러 번 출력하는 경우
Case 1의 이미지를 ScrollView에 50개 추가하여 테스트하였다.
| Library | CPU | Memory | Disk |
|---|---|---|---|
| Coil | 93.6% | 350.8MB | X |
| Glide | 45.4% | 4.6MB | 0.21MB |
| Fresco | 72.4% | 8.4MB | X |
Coil의 Cpu, Memory 사용량이 매우 크게 증가하였다.
Glide는 앱을 끈 후 다시 로딩했을 때 딜레이가 없었어 재로딩 했을 때 매우 효율적으로 동작하였다.
아래 세부 프로파일링을 보면 Coil이 Coroutine을 사용할 때 CPU, Memory가 정말 많이 사용된다는 것을 알 수 있다.
아래는 Coil로 테스트하였을 때의 프로파일링 결과이다.
아래는 Glide로 테스트하였을 때의 프로파일링 결과이다.
Glide가 하나의 이미지를 여러개 불러올 때 제일 효율이 좋은 것으로 나타났다.
Case 3) 여러 이미지를 각각 출력해보는 경우 (feat_ ScrollView)
2mb ~ 10mb 사이의 각기 다른 용량을 가진 이미지 10개를 ScrollView에 추가하여 테스트하였다.
| Library | CPU | Memory | Disk |
|---|---|---|---|
| Coil | 88.6% | 800MB | X |
| Glide | 89% | 303.3MB | 4.6MB |
| Fresco | 92.6% | 276MB | X |
캐싱을 기대할 수 없는 만큼 대체적으로 모두 CPU, Memory사용량이 올라갔다.
그 중 Coil이 제일 많은 Memory를 사용하였다.
Case 4) 여러 이미지를 각각 출력해보는 경우 (feat_ RecyclerView)
Case 3에서 사용한 이미지를 RecyclerView에 추가하여 테스트하였다.
| Library | CPU | Memory | Disk |
|---|---|---|---|
| Coil | 94% | 800MB | X |
| Glide | 94% | 270MB | 4.52MB |
| Fresco | 94.6% | 281MB | X |
Coil의 경우 ScrollView에 로딩할 때보다 CPU 사용량이 증가한 것을 확인할 수 있었다.
마무리
Coil이 Coroutine으로 만들어져 기대를 많이 하고 테스트를 해보았는데 생각보다 CPU, Memory의 사용량이 많았다.
Gilde는 정말로 모든 부분에서 최적화가 잘 되어있는 것으로 보이는 것에 비해, Picasso는 잘 사용하고 싶다면 정말 커스텀을 많이, 잘 해야될 필요가 있어보인다.
Fresco는 최적화가 정말 잘 되어있지만 러닝커브가 높다. 퍼포먼스 측면에서는 Glide와 제일 비슷하였다.
References
Members of Study
- https://namhoon.kim/2021/05/25/android_deep_dive/017_Image%20Loading%20and%20Caching%20Library%20Part%201/
- https://namhoon.kim/2021/06/01/android_deep_dive/018_Image%20Loading%20and%20Caching%20Library%20Part%202/
- https://velog.io/@jshme/Android-Image-Loader-Library
- https://velog.io/@jshme/Android-Hello-Out-Of-Memory
- https://www.charlezz.com/wordpress/wp-content/uploads/2020/10/www.charlezz.com-glide-v4-glide-v4--by-charlezz.pdf
Official
ETC
Image Loading and Caching Library Part 3 — Performance Test
https://androiddeepdive.github.io/2021/06/24/2021-06-24 Image Loading and Caching Library Part 3/