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Android APP性能优化大全

2019-04-16  本文已影响10人  Android高级开发
前述

最近在做app性能优化,这里做一个总结,供大家了解学习,也方便自己以后查阅.
用android的同学都知道,新买的手机用过一段时间后,手机变得越来越卡了;装了一些APP后,电量用得飞快,一天基本要一充;有些APP打开半天加载不出来;有些APP进入某些页面突然闪退;还有用了一些APP,流量用得飞快,几百M的流量用了几天就没有了等等;

这是什么原因呢?
那我们又得如何处理这样的问题呢?

那就是今天我们要说的APP性能优化,开发人员开发出来的app要性能好,用户体验好,性能好的APP总结一下,有如下几点:

要开发性能好的app,主要要达到以上四点;但是如何达到上面几点呢,那我们得找到达不到的原因,下面我们一一来分析,并给出解决方案:

卡顿优化

Android 应用启动慢,使用时经常卡顿,是非常影响用户体验的,应该尽量避免出现。总的来说造成卡顿的原因有如下几种:

andriod的渲染机制

要在屏幕上显示,其实要经过一系列的过程,Android 应用程序把经过测量、布局、绘制后的 surface 缓存数据,通过 SurfaceFlinger 把数据渲染到显示屏幕上, 通过 Android 的刷新机制来刷新数据。也就是说应用层负责绘制,系统层负责渲染,通过进程间通信把应用层需要绘制的数据传递到系统层服务,系统层服务通过刷新机制把数据更新到屏幕上。

这里我们先介绍一个名词:FPS。FPS 表示每秒传递的帧数。在理想情况下,60 FPS 就感觉不到卡,这意味着每个绘制时长应该在16 ms 以内。但是 Android 系统很有可能无法及时完成那些复杂的页面渲染操作。Android 系统每隔 16ms 发出 VSYNC 信号,触发对 UI 进行渲染,如果每次渲染都成功,这样就能够达到流畅的画面所需的 60FPS。如果某个操作花费的时间是 24ms ,系统在得到 VSYNC 信号时就无法正常进行正常渲染,这样就发生了丢帧现象。那么用户在 32ms 内看到的会是同一帧画面,这种现象在执行动画或滑动列表比较常见,还有可能是你的 Layout 太过复杂,层叠太多的绘制单元,无法在 16ms 完成渲染,最终引起刷新不及时。

android的View的绘制流程大家应该都知道,都是要经过三大核心步骤:Measure、Layout、Draw。具体是如何实现的建议看一下View的源码,这里我就不多说了;如果绘制的层级深,页面复杂,在Measure、Layout这二个步骤要花费大量的时间;这样也会造卡顿现象;

andriod卡顿优化方案
andriod卡顿优化所用到的工具

性能问题并不容易复现,也不好定位,但是真的碰到问题就需要借助相应的的调试工具,下面介绍比较常用的调试工具。

image

上图中的绿线代表16ms,要确保一秒内打到60fps,你需要确保这些帧的每一条线都在绿色的16ms标记线之下.任何时候你看到一个竖线超过了绿色的标记现,你就会看到你的动画有卡顿现象产生.

下面的柱状图蓝色代表测量绘制的时间,当你看到蓝色的线很高的时候,有可能是因为你的一堆视图突然变得无效了(即需要重新绘制),或者你的几个自定义视图的onDraw函数过于复杂.

柱状图红色代表执行的时间,这部分是Android进行2D渲染 Display List的时间,为了绘制到屏幕上,Android需要使用OpenGl ES的API接口来绘制Display List.这些API有效地将数据发送到GPU,最终在屏幕上显示出来.当你看到红色的线非常高的时候,这些复杂的自定义View就是罪魁祸首:

橙色部分表示的是处理时间,或者说是CPU告诉GPU渲染一帧的地方,这是一个阻塞调用,因为CPU会一直等待GPU发出接到命令的回复,如果柱状图很高,那就意味着你给GPU太多的工作,太多的负责视图需要OpenGL命令去绘制和处理.

总之,保持动画流畅的关键就在于让这些垂直的柱状条尽可能地保持在绿线下面,任何时候超过绿线,你就有可能丢失一帧的内容.

原色:没有过度绘制
蓝色:1 次过度绘制
绿色:2 次过度绘制
粉色:3 次过度绘制
红色:4 次及以上过度绘制

耗电优化

在移动设备中,电池的重要性不言而喻,没有电什么都干不成。对于操作系统和设备开发商来说,耗电优化一致没有停止,去追求更长的待机时间,而对于一款应用来说,并不是可以忽略电量使用问题,特别是那些被归为“电池杀手”的应用,最终的结果是被卸载。因此,应用开发者在实现需求的同时,需要尽量减少电量的消耗。
耗电的原因其实很多,这里我就讲一下几种优化方案,优化方案的反面就是他的原因了,几种优化方案如下:

andriod耗电分析所用到的工具

在 Android5.0 以前,在应用中测试电量消耗比较麻烦,也不准确,5.0 之后专门引入了一个获取设备上电量消耗信息的 API:Battery Historian。Battery Historian 是一款由 Google 提供的 Android 系统电量分析工具,是一款图形化数据分析工具,直观地展示出手机的电量消耗过程,通过输入电量分析文件,显示消耗情况,最后提供一些可供参考电量优化的方法。

Battery Historian耗电分析工具的开源地址
);具体如何使用这里不细讲,以后单独写文章介绍;

安装包大小优化

随着功能不断增加,APP的包肯定不会断的变大,但应用的安装包越大,用户下载的门槛越高,特别是在移动网络情况下,用户在下载应用时,对安装包大小的要求更高,因此,减小安装包大小可以让更多用户愿意下载和体验产品。所以,我们还是要想办法去如何去优化,尽量减小app的安排包.

APP包优化方案

内存优化

在 Android 系统中有个垃圾内存回收机制,在虚拟机层自动分配和释放内存,因此不需要在代码中分配和释放某一块内存,从应用层面上不容易出现内存泄漏和内存溢出等问题,但是需要内存管理。Android 系统在内存管理上有一个 Generational Heap Memory 模型,内存回收的大部分压力不需要应用层关心, Generational Heap Memory 有自己一套管理机制,当内存达到一个阈值时,系统会根据不同的规则自动释放系统认为可以释放的内存,也正是因为 Android 程序把内存控制的权力交给了 Generational Heap Memory,一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题,排查错误将会成为一项异常艰难的工作。除此之外,部分 Android 应用开发人员在开发过程中并没有特别关注内存的合理使用,也没有在内存方面做太多的优化,当应用程序同时运行越来越多的任务,加上越来越复杂的业务需求时,完全依赖 Android 的内存管理机制就会导致一系列性能问题逐渐呈现,对应用的稳定性和性能带来不可忽视的影响,因此,解决内存问题和合理优化内存是非常有必要的。

在开发的过程,如果方法不当的话,很容易造成内存泄漏,接下来,来说一下哪些情景容易出现内存泄漏。

内存泄漏出现的情景
内存优化的方案
内存分析工具

做内存优化前,需要了解当前应用的内存使用现状,通过现状去分析哪些数据类型有问题,各种类型的分布情况如何,以及在发现问题后如何发现是哪些具体对象导致的,这就需要相关工具来帮助我们。以下介绍几种内存分析工具

(1).显示可用和已用内存,并且以时间为维度实时反应内存分配和回收情况。
(2).快速判断应用程序的运行缓慢是否由于过度的内存回收导致。
(3).快速判断应用是否由于内存不足导致程序崩溃。

Heap Viewer 的主要功能是查看不同数据类型在内存中的使用情况,可以看到当前进程中的 Heap Size 的情况,分别有哪些类型的数据,以及各种类型数据占比情况。通过分析这些数据来找到大的内存对象,再进一步分析这些大对象,进而通过优化减少内存开销,也可以通过数据的变化发现内存泄漏。

主要有以下功能:
(1)实时查看App分配的内存大小和空闲内存大小
(2)发现Memory Leaks

Heap Viewer不光可以用来检测是否有内存泄漏,对于内存抖动,我们也可以用该工具检测,因为内存抖动的时候,会频繁发生GC,这个时候我们只需要开启Heap Viewer,观察数据的变化,如果发生内存抖动,会观察到数据在段时间内频繁更新。

Memory Monitor 和 Heap Viewer 都可以很直观且实时地监控内存使用情况,还能发现内存问题,但发现内存问题后不能再进一步找到原因,或者发现一块异常内存,但不能区别是否正常,同时在发现问题后,也不能定位到具体的类和方法。这时就需要使用另一个内存分析工具 Allocation Tracker,进行更详细的分析, Allocation Tracker 可以分配跟踪记录应用程序的内存分配,并列出了它们的调用堆栈,可以查看所有对象内存分配的周期。

MAT 是一个快速,功能丰富的 Java Heap 分析工具,通过分析 Java 进程的内存快照 HPROF 分析,从众多的对象中分析,快速计算出在内存中对象占用的大小,查看哪些对象不能被垃圾收集器回收,并可以通过视图直观地查看可能造成这种结果的对象。

稳定性优化

Android 应用的稳定性定义很宽泛,影响稳定性的原因很多,比如内存使用不合理、代码异常场景考虑不周全、代码逻辑不合理等,都会对应用的稳定性造成影响。其中最常见的两个场景是:Crash 和 ANR,这两个错误将会使得程序无法使用,比较常用的解决方式如下:

总结

其实app性能优化,不是一二天可以完成的,主要是要开发的过程,不断的提前代码的质量,开发人员提高自己的开发水平,发现了问题,就要及时的解决,好了,这个就写到这里,有时间再做补充.

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