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Android App优化之提升你的App启动速度之理论基础

2016-08-26  本文已影响13439人  anly_jun

系列文:

  1. 背景:Android App优化, 要怎么做?
  2. Android App优化之性能分析工具
  3. Android App优化之提升你的App启动速度之理论基础
  4. Android App优化之提升你的App启动速度之实例挑战
  5. Android App优化之Layout怎么摆
  6. Android App优化之ANR详解
  7. Android App优化之消除卡顿
  8. Android App优化之内存优化
  9. Android App优化之持久电量
  10. Android App优化之如何高效网络请求

1, 欲善其事, 先利其器

论语有云: 工欲善其事,必先利其器. 要想提升App的启动速度, 我们需要先找到拖后腿的点, 要想找到这些点, 我们就需要借助我们的工具了.

前文提到了很多工具, 今天我们使用Traceview来分析我们的启动过程.

1.1 Traceview介绍

Traceview是一个性能分析工具, 主要是分析当前线程情况, 各个方法执行时间等. 如下:

traceview

指标说明:

一般来说, 我们使用Real Time/Call排序来找出耗时多的方法

有必要解释下CPU Time和Real Time:
CPU Time 方法实际执行时间(不包括io等待时间)
Real Time 方法开始结束时间差(包括等待时间)
参考:http://stackoverflow.com/questions/15760447/what-is-the-meaning-of-incl-cpu-time-excl-cpu-time-incl-real-cpu-time-excl-re/17902682#17902682

1.2 Traceview使用

有两种方式来使用Traceview:
1, 通过DDMS:


start traceview

点击开始时会弹出一个选择trace模式的框, 默认选中"Sample based profiling"即可:

traceview option
  • Sample based profiling(基于样本分析)
    根据采样时间间隔来规律的打断VM来记录方法调用栈(Call Stack), 开销和采样频率成比例.

  • Trace based profiling(基于完整trace数据分析)
    记录每个方法的出入口, 每个方法执行时都开启记录, 无论多小的方法, 因此开销很大.

2, 使用代码:

// 在自己想要开始调试的地方start
Debug.startMethodTracing("GithubApp");

// 在合适的地方stop
Debug.stopMethodTracing();

注: 以上方法开启trace的方式相当于"Trace based profiling", 会记录每个方法的执行. Android 4.4及以上可以调用startMethodTracingSampling()来用代码开启"Sample based profiling"的trace方式.

2, App启动流程分析

要想优化App启动流程, 必先了解其启动过程.
具体过程请参看这篇译文: Android Application启动流程分析.

3, App启动方式

通常来说, 一个App启动也会分如下三中不同的状态:

通过三种启动状态的相关描述, 可以看出我们要做的启动优化其实就是针对冷启动. 热启动和温启动都相对较快.

4, 哪些地方是App快速启动的敌人

根据冷启动的时间图, 可以看出, 对于App来说, 我们可以控制的启动时间线的点无外乎:

而我们现在的App动不动集成了很多第三方服务, 启动时需要检查广告, 注册状态等等一系列接口都是在Application的onCreate或是首屏的onCreate中做的.

很多第三方平台的SDK文档也都是这么建议的.

5, 结语

明白了App的启动原理, 也知道了App启动过程中哪些地方容易阻塞, 还知道了用什么工具来分析每个方法的执行时间, 那么接下来就很容易做了.

下一篇将完全以实例的方式来说明App启动优化该怎么分析, 怎么做.
请关注系列文~

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