Si tu app Android sufre jank, animaciones entrecortadas o tiempos de renderizado fuera de presupuesto, el problema casi seguro está en recomposiciones innecesarias. En esta guía aprenderás a diagnosticar y mejorar el rendimiento Jetpack Compose paso a paso: desde las métricas del compilador hasta las anotaciones de estabilidad, las colecciones inmutables y las nuevas optimizaciones de 2026. Todo con ejemplos reales, datos actualizados y un enfoque práctico para que tu equipo lo aplique desde el primer sprint.
Qué es el rendimiento en Jetpack Compose y por qué debería importarte
Jetpack Compose ha dejado de ser una promesa para convertirse en el estándar del desarrollo Android. Según datos de Google I/O 2025, el 60% de las 1.000 apps más populares de Google Play ya utilizan Compose, incluyendo nombres como Airbnb, Spotify, Disney+ y el propio Google Drive. Con la versión 1.10 (diciembre 2025), los benchmarks internos de Google confirman que el rendimiento Jetpack Compose iguala al del sistema de Views clásico en tareas de scroll.
Pero que el framework sea rápido de serie no significa que tu código lo sea. El rendimiento Jetpack Compose depende directamente de cómo gestionas la recomposición, la estabilidad de tus tipos de datos y la estructura de tus composables. Una app con recomposiciones descontroladas puede llegar a consumir un 300% más de tiempo de CPU por frame en comparación con una versión optimizada del mismo layout.
Aquí es donde la mayoría de equipos se pierden: saben que Compose es declarativo, saben que «recompone automáticamente», pero no entienden las reglas internas que determinan si un composable se salta o se recalcula. Y ese desconocimiento se paga con frames perdidos, animaciones que tartamudean y usuarios que desinstalan. Las estadísticas de retención en Android son despiadadas: la tasa de desinstalación supera el 47% en mercados como Estados Unidos y sube hasta el 62% en regiones emergentes.
Optimizar el rendimiento Jetpack Compose no es un lujo técnico ni una obsesión de perfeccionista. Es una decisión de negocio que impacta en el MRR, en la retención y en la percepción de calidad de tu producto.
Las tres fases de Compose que necesitas entender
Antes de tocar una sola línea de código, necesitas conocer las tres fases que ejecuta el runtime cada vez que algo cambia en la UI:
La primera es la composición, donde Compose decide qué mostrar construyendo el árbol de nodos. La segunda es el layout, donde mide y posiciona cada elemento. La tercera es el drawing, donde renderiza los píxeles en pantalla.
El rendimiento Jetpack Compose se ve afectado cuando alguna de estas fases realiza trabajo innecesario. La composición es la más costosa porque implica reevaluar funciones composables completas. Si un composable se recompone sin que sus parámetros hayan cambiado, estás quemando ciclos de CPU que podrían dedicarse a animaciones fluidas o a procesar datos en background.
Un error frecuente es asumir que Compose es «inteligente por defecto» y siempre salta lo que no cambia. Eso solo ocurre cuando todos los parámetros de un composable son estables. Si algún parámetro es inestable, el compilador marca la función como restartable pero no skippable, lo que significa que se reejecutará en cada ciclo de recomposición aunque nada haya cambiado realmente.
Compose Compiler Metrics: la radiografía del rendimiento Jetpack Compose
La herramienta más potente para diagnosticar problemas de rendimiento Jetpack Compose son las métricas del compilador, introducidas en Compose 1.2.0 y mejoradas significativamente en versiones posteriores. Estas métricas te muestran exactamente qué composables son skippable, cuáles son solo restartable y qué clases el compilador considera inestables.
Para activarlas, añade esta configuración en tu build.gradle:
composeCompiler {
reportsDestination = layout.buildDirectory.dir("compose_compiler")
metricsDestination = layout.buildDirectory.dir("compose_compiler")
}
Después ejecuta un build en modo release (fundamental para obtener resultados fiables):
./gradlew assembleRelease
Esto genera cuatro archivos en la carpeta compose_compiler de cada módulo: un JSON con estadísticas globales (module.json), un listado de clases con su estabilidad (classes.txt), un informe de composables indicando si son restartable y skippable (composables.txt), y una versión CSV del mismo informe que puedes importar en cualquier hoja de cálculo para análisis rápido.
El fichero module.json te da una vista de pájaro. Un ejemplo real de un proyecto optimizado podría mostrar algo así: 155 composables skippable de 155 restartable, sobre un total de 167. Si ves una diferencia significativa entre restartableComposables y skippableComposables, ahí tienes un problema de rendimiento Jetpack Compose que puedes cuantificar y resolver.
El CSV es tu mejor aliado para priorizar: ordena por la columna «skippable» y filtra las funciones que son restartable pero no skippable. Esas son las que investigan primero. Cada una de ellas es una fuente potencial de jank y de consumo innecesario de batería.
Estabilidad: el concepto clave para mejorar el rendimiento Jetpack Compose
El compilador de Compose clasifica cada tipo como estable o inestable. Un tipo es estable cuando cumple dos condiciones: su método equals() es consistente con sus propiedades y esas propiedades no cambian sin notificar al runtime. Los tipos primitivos (Int, Float, Boolean, String) son estables por definición. Las data classes con todas sus propiedades val y de tipos estables también lo son.
El problema aparece con las colecciones de Kotlin. List, Set y Map están definidos como interfaces, y el compilador no puede garantizar que la implementación subyacente sea inmutable. Si escribes val items: List<String> = mutableListOf("a", "b"), el tipo declarado es List (aparentemente inmutable), pero la implementación real es mutable. El compilador, que solo ve el tipo declarado, lo marca como inestable. Y esa inestabilidad se propaga: si tu data class contiene un List, toda la clase se vuelve inestable, y cualquier composable que la reciba como parámetro pierde la capacidad de ser skippable.
Este es uno de los problemas más comunes de rendimiento Jetpack Compose en proyectos reales. Y tiene tres soluciones concretas que puedes aplicar hoy mismo.
Solución 1: colecciones inmutables con kotlinx-collections-immutable
La librería kotlinx-collections-immutable proporciona implementaciones verdaderamente inmutables que el compilador reconoce como estables:
// Antes (inestable)
data class AlbumInfo(
val title: String,
val songs: List<SongInfo>
)
// Después (estable)
@Immutable
data class AlbumInfo(
val title: String,
val songs: ImmutableList<SongInfo>
)
Y al construir la lista, usa persistentListOf() en lugar de listOf(). Este cambio, aparentemente trivial, puede transformar decenas de composables de no-skippable a skippable de una sola vez, mejorando radicalmente el rendimiento Jetpack Compose de toda la pantalla.
Solución 2: anotaciones @Stable e @Immutable
Cuando una clase tiene todas sus propiedades estables pero el compilador la marca como inestable (por ejemplo, porque tiene <runtime stability> = Unstable), puedes usar la anotación @Stable para decirle al compilador que confíe en tu criterio:
@Stable
class PlayerScreenState(
constraints: Constraints,
private val density: Density,
) {
// propiedades estables internas
}
La anotación @Immutable es aún más restrictiva: le prometes al compilador que el objeto nunca cambiará después de ser creado. Úsala en data classes que realmente sean inmutables. Ambas anotaciones son compromisos que asumes como desarrollador, así que aplícalas con criterio para no saltarte recomposiciones legítimas.
Solución 3: fichero de configuración de estabilidad
Desde versiones recientes del compilador, puedes crear un fichero de configuración donde declares qué clases de módulos externos deben considerarse estables. Esto es especialmente útil cuando trabajas con librerías de terceros cuyas clases el compilador no puede analizar:
// stability_config.conf
java.time.LocalDate
kotlinx.datetime.Instant
com.mylib.domain.UserProfile
Esta solución evita tener que wrappear clases externas y mantiene limpio tu código de dominio.
Strong Skipping Mode: el cambio de paradigma en el rendimiento Jetpack Compose
Si hay una evolución que ha transformado la forma de pensar sobre el rendimiento Jetpack Compose en los últimos dos años, es el Strong Skipping Mode, habilitado por defecto desde Kotlin 2.0.x y Compose Compiler 1.5.4+.
Con el modo Strong Skipping activado, todos los composables restartable se convierten automáticamente en skippable, independientemente de si sus parámetros son estables o no. La diferencia está en cómo se comparan los parámetros durante la recomposición: los estables se comparan con equals() (igualdad estructural), mientras que los inestables se comparan con === (igualdad referencial).
Esto significa que en la mayoría de casos ya no necesitas obsesionarte con hacer que cada clase sea estable para mantener un buen rendimiento Jetpack Compose. El framework se encarga de saltarse la recomposición siempre que la referencia del objeto no haya cambiado. Sin embargo, hay escenarios donde sigue siendo importante garantizar la estabilidad explícita, por ejemplo cuando usas Room u otras fuentes de datos que generan nuevas instancias de objetos con el mismo contenido en cada consulta.
El Strong Skipping Mode también memoriza automáticamente las lambdas dentro de los composables, envolviéndolas en un remember {} implícito. Esto elimina otro problema clásico: lambdas que se recreaban en cada recomposición y forzaban la reejecución de composables hijos.
La recomendación para 2026 es clara: confía en el Strong Skipping para los casos básicos, pero sigue usando @Immutable y @Stable en tus modelos de dominio como seguro adicional. Y cuando detectes problemas reales de rendimiento Jetpack Compose, recurre a las métricas del compilador para diagnosticar con precisión.
Expresiones @dynamic en parámetros por defecto
Un aspecto que muchos desarrolladores ignoran al analizar el rendimiento Jetpack Compose son las expresiones por defecto marcadas como @dynamic en los informes del compilador. Según la documentación oficial, un parámetro por defecto debería ser @static en todos los casos excepto dos: cuando lees explícitamente una variable observable (como un CompositionLocal o un State) y cuando llamas a una función composable como remember.
El caso más habitual es MaterialTheme como valor por defecto de un parámetro de color. Si tu composable tiene color: Color = MaterialTheme.colorScheme.primary, el compilador marca ese parámetro como @dynamic. Esto es correcto y esperado, ya que el valor puede cambiar si el usuario cambia de tema.
Pero hay situaciones donde un @dynamic es innecesario y penaliza el rendimiento Jetpack Compose. Por ejemplo, si defines un parámetro por defecto que referencia otro parámetro de la misma función (gapWidth: Dp = barWidth), el compilador no puede optimizarlo. La solución es sustituirlo por un valor constante (gapWidth: Dp = 2.dp). Otro caso es cuando usas Unit como valor por defecto de un parámetro key: al ser una expresión @dynamic, fuerza recomposiciones innecesarias. Simplemente elimina el valor por defecto y exige que el caller pase la key explícitamente.
Estos ajustes parecen nimios, pero en composables que se ejecutan cientos de veces por segundo (como los elementos de una lista o los componentes de una animación), marcan la diferencia entre 60 fps y jank visible.
Lazy layouts y cómo afectan al rendimiento Jetpack Compose
Las listas son el campo de batalla donde se gana o se pierde el rendimiento Jetpack Compose en la mayoría de apps. LazyColumn, LazyRow y LazyGrid son las herramientas declarativas para listas eficientes, pero solo funcionan bien si las usas correctamente.
La primera regla es proporcionar keys estables a cada item. Sin keys, Compose no puede identificar qué elementos se han movido, añadido o eliminado, y tiene que recomponer todos los items visibles cada vez que la lista cambia. Con keys basados en un identificador único (por ejemplo, key = { it.id }), Compose sabe exactamente qué ha cambiado y solo recompone lo necesario.
La segunda regla es no realizar cálculos costosos dentro del cuerpo de un composable de item. Si necesitas ordenar, filtrar o transformar datos, hazlo fuera del composable y cachea el resultado con remember o directamente en el ViewModel. Una operación como items(contacts.sortedWith(comparator)) se ejecutará en cada recomposición si no está envuelta en remember, destruyendo el rendimiento Jetpack Compose de toda la pantalla de listado.
La tercera regla es mantener los items lo más pequeños y planos posible. Un item con cinco niveles de anidamiento de Column/Row/Box genera un árbol de layout innecesariamente profundo. Cada nivel añade trabajo en la fase de medición y posicionamiento. Componer items planos con modificadores bien ordenados (los de tamaño y restricciones primero) reduce significativamente el coste por frame.
Con la versión 1.10 de Compose (diciembre 2025), se ha habilitado por defecto la composición pausable en el prefetch de lazy layouts. Esto distribuye el trabajo de preparar items fuera de pantalla entre varios frames, reduciendo los picos de carga que provocan jank. Es una mejora gratuita que obtienes simplemente actualizando la dependencia.
derivedStateOf y remember: tus aliados para el rendimiento Jetpack Compose
Dos APIs que todo equipo debería dominar para mantener un buen rendimiento Jetpack Compose son remember y derivedStateOf.
remember {} almacena un valor durante la vida del composable en la composición. Es esencial para evitar recálculos en cada recomposición. Si creas una lista filtrada, un formateador de fechas o cualquier objeto costoso dentro de un composable sin remember, ese objeto se recreará cada vez que el composable se ejecute.
derivedStateOf {} va un paso más allá: crea un estado derivado que solo se actualiza cuando el resultado cambia, no cada vez que cambia el estado del que depende. El ejemplo clásico es un botón que debe habilitarse cuando un campo de texto no está vacío. Sin derivedStateOf, el composable que contiene el botón se recompondría con cada pulsación de tecla. Con derivedStateOf, solo se recompone cuando el valor lógico (vacío vs. no vacío) cambia realmente.
La combinación de ambas APIs es especialmente potente en escenarios de scroll. Si necesitas calcular si el usuario ha pasado un umbral de scroll para mostrar u ocultar un header, usar derivedStateOf { scrollState.value > threshold } evita que el composable se recomponga en cada píxel de desplazamiento, lo que supone una mejora dramática del rendimiento Jetpack Compose en pantallas con efecto de colapso o parallax.
Baseline Profiles: el rendimiento Jetpack Compose desde el arranque
Los Baseline Profiles son ficheros que indican al compilador ART qué código debe precompilar durante la instalación de la app, en lugar de esperar al JIT en runtime. Compose incluye un perfil por defecto, pero crear uno específico para tu app acelera el arranque y las primeras interacciones entre un 15% y un 30% según los benchmarks de Google.
Para generarlo, usa la librería androidx.benchmark.macro y define los recorridos críticos del usuario (CUJ): apertura de la app, navegación al feed principal, scroll, apertura de detalle. El framework ejecuta esos recorridos, recoge qué métodos se ejecutan con más frecuencia y genera un fichero de perfil que empaquetas con tu APK o AAB.
En 2026, con la madurez de la release 1.10 y el soporte mejorado de Android 15, los Baseline Profiles son una inversión de bajo esfuerzo y alto impacto en el rendimiento Jetpack Compose de cualquier app en producción.
Herramientas de diagnóstico para problemas de rendimiento Jetpack Compose
Más allá de las métricas del compilador, tienes un arsenal de herramientas para detectar y resolver problemas:
Layout Inspector (pestaña Compose) te muestra los contadores de recomposición y skip de cada composable en tiempo real. Si ves un composable con muchas recomposiciones y pocos skips, es un candidato a optimizar. Puedes activar el resaltado de recomposición con ComposeView.setShowRecompositionHighlighting(true) para visualizar en el emulador qué áreas de la UI se están recomponiendo.
Perfetto y System Trace te dan trazas completas del thread principal y del RenderThread, permitiéndote ver exactamente dónde se gastan los milisegundos de cada frame. Si el Main Thread supera los 16ms (para 60 fps) o los 8ms (para 120 fps), tienes un problema.
Macrobenchmark con FrameTimingMetric automatiza la medición de performance en tu pipeline de CI/CD. Puedes establecer umbrales de aceptación (por ejemplo, 95% de frames dentro del budget a 60 fps) y rechazar PRs que los degraden.
El Compose Stability Analyzer es un plugin de Android Studio/IntelliJ que muestra indicadores visuales de estabilidad directamente en el editor: un punto verde para composables skippable, amarillo para restartable no skippable, y rojo para parámetros inestables. Es la forma más rápida de detectar regresiones de rendimiento Jetpack Compose durante el desarrollo, sin necesidad de generar informes del compilador manualmente.
Errores comunes que destruyen el rendimiento Jetpack Compose
Después de analizar decenas de proyectos, estos son los patrones que más frecuentemente arruinan el rendimiento Jetpack Compose:
El primero es leer estados demasiado arriba en el árbol de composables. Si lees un State en un composable padre y lo pasas como valor a los hijos, todo el subárbol se recompone cada vez que el estado cambia. La solución es diferir la lectura del estado: en lugar de pasar scrollOffset como Int, pasa { scrollState.value } como lambda. Así la lectura ocurre solo en el composable que realmente necesita el valor.
El segundo es no usar keys en LazyColumn/LazyRow. Sin keys, cualquier cambio en la lista provoca la recomposición de todos los items visibles, no solo del que cambió.
El tercero es usar objetos mutables como estado. Si tu ViewModel expone un MutableList en lugar de un StateFlow<ImmutableList>, cada actualización creará una nueva referencia que Compose no puede comparar eficientemente.
El cuarto es anidar excesivamente los layouts. Cada nivel de Column/Row/Box añade una pasada de medición. Si puedes resolver un layout con modificadores en lugar de contenedores anidados, hazlo.
El quinto es ignorar el modo release durante las pruebas de performance. El modo debug añade una sobrecarga significativa (instrumentación, comprobaciones adicionales, desactivación de R8) que hace que los resultados no sean representativos. Siempre mide el rendimiento Jetpack Compose en release con R8 habilitado.
Caso práctico: de 87% a 100% de composables skippable
Para aterrizar toda esta teoría, veamos un caso real inspirado en un proyecto de app de audio con UI compleja y animaciones continuas. La app tenía 168 composables totales, de los cuales 156 eran restartable pero solo 147 skippable. Esa diferencia de 9 funciones provocaba jank visible en las transiciones entre pantallas.
El primer paso fue generar las métricas del compilador y ordenar el CSV por la columna skippable. Se identificaron los composables problemáticos: AlbumScreen, AlbumsListContainer, CommentList, SectionSelector y SongList, entre otros.
Al analizar AlbumScreen en el fichero composables.txt, el problema estaba claro: recibía un parámetro screenState: PlayerScreenState marcado como inestable. Revisando classes.txt, todas las propiedades de PlayerScreenState eran estables, pero el compilador indicaba <runtime stability> = Unstable. Añadir @Stable a la clase resolvió el problema inmediatamente.
El segundo grupo de composables tenía un problema diferente: usaban Collection<ModelAlbumInfo> y Collection<Section> como parámetros. La migración a ImmutableList con la librería kotlinx-collections-immutable solucionó la inestabilidad de esas colecciones.
El tercer ajuste fue eliminar un composable wrapper (SectionSelector) que existía solo para contener una lista y la lógica de selección de tabs. Al mover esos elementos al composable padre, se eliminó una función no-skippable innecesaria.
Resultado final: 155 composables skippable de 155 restartable. Cero jank frames en el profiler. El gráfico de tiempos de renderizado por frame pasó de mostrar picos constantes por encima del umbral de 16ms a mantenerse consistentemente por debajo, con margen saludable. El rendimiento Jetpack Compose de la app mejoró de forma medible y perceptible para el usuario final.
Checklist de rendimiento Jetpack Compose para producción
Antes de cada release o PR importante, recorre esta lista:
Genera las métricas del compilador y verifica que no hay regresiones en el ratio skippable/restartable. Comprueba que todos los modelos de dominio que pasan a composables usan tipos estables o colecciones inmutables. Revisa que las listas LazyColumn/LazyRow tienen keys basados en IDs únicos. Confirma que no hay cálculos costosos dentro del cuerpo de composables sin remember. Valida que los parámetros por defecto @dynamic son intencionales y no optimizables.
Ejecuta un macrobenchmark en release para medir el rendimiento Jetpack Compose en los recorridos críticos del usuario. Verifica que el Baseline Profile está actualizado con los últimos CUJ. Comprueba que no hay lecturas de estado innecesariamente altas en el árbol de composables.
Esta checklist, integrada en tu pipeline de CI/CD con herramientas como Compose Guard o el Stability Analyzer, previene regresiones silenciosas que solo se detectan cuando los usuarios ya las sufren.
Tabla comparativa: técnicas de optimización del rendimiento Jetpack Compose
| Técnica | Impacto en rendimiento | Esfuerzo | Cuándo aplicarla |
|---|---|---|---|
| Colecciones inmutables (ImmutableList) | Alto | Bajo | Siempre que pases listas a composables |
| @Stable en clases de estado | Alto | Bajo | Cuando el compilador marca runtime stability = Unstable |
| @Immutable en data classes | Alto | Bajo | En modelos de dominio puramente inmutables |
| Keys en LazyColumn/LazyRow | Alto | Muy bajo | Siempre, sin excepción |
| derivedStateOf para estado derivado | Medio-alto | Bajo | En cálculos que dependen de estados frecuentes |
| Diferir lectura de estado con lambdas | Alto | Medio | En composables altos en el árbol con estados volátiles |
| Baseline Profiles personalizados | Medio | Medio | En toda app que vaya a producción |
| Fichero de configuración de estabilidad | Medio | Bajo | Con clases de módulos externos como parámetros |
| remember para cálculos costosos | Medio | Muy bajo | Cada vez que hagas sort, filter o transformación en un composable |
| Reducir anidamiento de layouts | Medio | Variable | Con más de 3 niveles de Column/Row/Box anidados |
Esta tabla te ayuda a priorizar el trabajo según el ROI. Las técnicas del bloque superior son de alto impacto y bajo esfuerzo: el típico quick win que deberías implementar en el primer sprint dedicado a mejorar el rendimiento Jetpack Compose de tu app. Las del bloque inferior requieren algo más de contexto pero siguen siendo altamente rentables en cualquier producto que aspire a mantener una buena tasa de retención.
El panorama del rendimiento Jetpack Compose en 2026
Con la release de diciembre 2025 (BOM 2025.12.00), Compose ha alcanzado un nivel de madurez impresionante. La composición pausable en lazy prefetch, las mejoras en modificadores como onPlaced y onVisibilityChanged, y la nueva API retain para persistir estado entre cambios de configuración sin serialización son mejoras que benefician el rendimiento Jetpack Compose de forma transparente.
El ecosistema de herramientas también ha madurado. El Compose Stability Analyzer de skydoves ofrece análisis en tiempo real, validación de estabilidad en CI con tareas Gradle, y trazado de recomposiciones con la anotación @TraceRecomposition. Ya no tienes excusa para no monitorizar el rendimiento Jetpack Compose de tu app de forma continua.
Y Compose Multiplatform, ahora estable para Android y desktop, extiende estas mismas prácticas de optimización a proyectos multiplataforma. Las técnicas de estabilidad, colecciones inmutables y métricas del compilador aplican igualmente en Kotlin Multiplatform.
Preguntas frecuentes sobre rendimiento Jetpack Compose
¿Es Jetpack Compose más lento que el sistema de Views clásico? No. Desde la versión 1.10, los benchmarks de Google muestran que el rendimiento Jetpack Compose iguala al de Views en tareas de scroll. La diferencia está en que Compose requiere entender las reglas de recomposición para evitar trabajo innecesario, mientras que Views requiere gestión manual de invalidación.
¿Necesito preocuparme por la estabilidad con Strong Skipping habilitado? Depende del caso. El Strong Skipping Mode resuelve la mayoría de problemas automáticamente comparando por referencia los parámetros inestables. Sin embargo, fuentes de datos como Room generan nuevas instancias con el mismo contenido, lo que engaña al comparador referencial. En esos casos, marcar tus clases con @Stable o @Immutable sigue siendo necesario para un buen rendimiento Jetpack Compose.
¿Cuánto impacto real tiene optimizar la estabilidad? En el caso práctico de esta guía, pasar de 87% a 100% de composables skippable eliminó completamente los jank frames en animaciones de transición. En apps con listas largas, la diferencia puede ser de un 40% a un 60% menos de recomposiciones por segundo, lo que se traduce en menos consumo de batería y una experiencia más fluida.
¿Cada cuánto debo revisar las métricas del compilador? Lo ideal es integrar la verificación en tu CI/CD con herramientas como Compose Guard, que compara un snapshot de estabilidad con la versión actual y falla el build si hay regresiones. Si no tienes CI/CD automatizado, revísalas al menos antes de cada release.
¿Las Baseline Profiles mejoran el rendimiento Jetpack Compose en todos los dispositivos? Sí, pero el impacto es más notable en dispositivos de gama media y baja, donde el JIT tarda más en compilar código caliente. En dispositivos high-end el beneficio existe pero es menos perceptible.
¿Merece la pena migrar de List a ImmutableList en todo el proyecto? Si usas Compose, sí. El coste de adopción es bajo (cambiar listOf por persistentListOf y List por ImmutableList en las signatures) y el beneficio es automático: todas las clases que contengan esas colecciones pasarán a ser estables, mejorando el rendimiento Jetpack Compose sin necesidad de ajustes adicionales.
¿Qué herramienta es la mejor para detectar problemas de rendimiento Jetpack Compose? No hay una sola herramienta perfecta. Las métricas del compilador te dan el diagnóstico estático (qué puede ser problemático). El Layout Inspector te da la vista en runtime (qué está siendo problemático ahora). Y Perfetto/System Trace te da la verdad absoluta en milisegundos. Combina las tres para una visión completa.
Este artículo forma parte del blog de Juice Studio, un estudio especializado en desarrollo de producto software, apps móviles y estrategia digital. Si necesitas optimizar el rendimiento Jetpack Compose de tu app o estás planificando un desarrollo Android desde cero, podemos ayudarte.
