Android性能优化学习笔记
Android性能优化
用户体验在Android开发中格外重要,一款操作卡顿、耗电量大、响应速度慢的软件,必然会损失大量用户。 本文的主题就是Android性能优化,帮你实现一款流畅、稳定、耗能少的软件。
内存优化并不就是说程序占用的内存越少就越好,如果因为想要保持更低的内存占用,而频繁触发执行GC操作,在某种程度上反而会导致应用性能整体有所下降,这里需要综合考虑做一定的权衡。
Android的内存优化涉及的知识面还有很多:内存管理的细节,垃圾回收的工作原理,如何查找内存泄漏等等。
接下来将从OOM避免和布局优化,通过减少对象的内存占用、内存对象的重复利用、避免对象的内存泄漏、内存使用策略优化等方面来介绍Android内存优化相关知识。
本文内容是对胡凯大神Android性能优化典范系列文章的整理,感谢大神分享!原文地址:Android性能优化典范
Android内存优化之OOM
内存溢出OOM是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。
引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
- 内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据;
- 集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收;
- 代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体;
- 使用的第三方软件中的BUG;
- 启动参数内存值设定的过小;
如何避免OOM总结
前面介绍了一些基础的内存管理机制以及OOM的基础知识,那么在实践操作当中,有哪些指导性的规则可以参考呢?归纳下来,可以从四个方面着手,首先是减小对象的内存占用,其次是内存对象的重复利用,然后是避免对象的内存泄露,最后是内存使用策略优化。
减小对象的内存占用
避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小,尽量使用更加轻量的对象。
使用更加轻量的数据结构
考虑使用ArrayMap/SparseArray而不是HashMap等传统数据结构,HashMap相比起Android系统专门为移动操作系统编写的ArrayMap与SpareArray容器,在大多数情况下,效率相对低下,且更占内存。通常的HashMap的实现方式更加消耗内存,因为它需要一个额外的实例对象来记录Mapping操作。另外,SparseArray更加高效在于他们避免了对key与value的自动装箱,避免了装箱后的解箱并且内部数据结构不依赖额外实体对象。
避免在Android里面使用Enum
Enum中的每一个值都是一个Object,它的每个声明都会占用运行时的部分内存以便能够引用到这个Object。因此Enum的值会比对应的Integer和String所占用的内存多。
定义三个静态常量:
public static final int RED =0;
public static final int GREEN =1;
public static final int BLACK =2;
如果使用Enum表示:
public static enum Color {
RED, GREEN, BLACK
}
反编译相关字节码文件可以将枚举操作过程视为如下过程
public final class Color extends java.lang.Enum<Color> {
public static final Color RED;
public static final Color GREEN;
public static final Color BLACK;
static {
RED = new Color("RED", 0);
GREEN = new Color("GREEN", 1);
BLACK = new Color("BLACK", 2);
VALUES = new Color[]{RED, GREEN, BLACK};
}
public static Color[] values() {
Color tmp = new Color[VALUES.length];
system.arraycopy(VALUES, 0, tmp, 0, VALUES.length);
return tmp;
}
public static Color valueOf(String name) {
return Enum.valueOf(name);
}
}
在Android 2.2之前的版本中,存在着关于Enum引起的性能问题,这个问题在JIT编译器中解决了。添加一个Enum将会增大最终的DEX文件(Integer常量的13倍大)。并且会引起运行时的过度开销,你的应用也会占用更多的空间。因此过度在Android开发中使用Enum将会增大DEX大小,并会增大运行时的内存分配大小。如果你的应用是使用了许多的Enum,那么使用Integer或者String常量会更好。
一个枚举可以为您的应用程序的classes.dex文件添加大约1.0到1.4 KB的大小 。这些添加可以快速累积到复杂系统或共享库。如果可能,请考虑使用@IntDef注释,这种类型转换保留了枚举的所有类型安全优势。
关于枚举内存占用详细内容请参考【内存优化】避免使用Enum
减小Bitmap对象的内存占用
Bitmap是一个极容易消耗内存的大胖子,减小创建出来的Bitmap的内存占用是很重要的,一般来说图片的内存占用与图片宽高、图片编码格式、图片存放目录及手机屏幕像素密度等因素有关。常见的解决方案就是对Bitmap进行压缩,而Bitmap压缩策略主要分为质量压缩(不改变图片尺寸,从图片分辨率角度入手,选用合适的编码格式)和尺寸压缩两种。通常来说有下面2个措施:
- inSampleSize:缩放比例,在把图片载入内存之前,我们需要先计算出一个合适的缩放比例,避免不必要的大图载入。
- Decode Format:解码格式,选择ARGB-8888、RBG-565、ARGB-4444、ALPHA-8,存在很大差异,比如:ARGB-8888格式的图片,每像素占用 4 Byte,而 RGB-565则是 2 Byte。
使用更小的图片
在设计给到资源图片的时候,我们需要特别留意这张图片是否存在可以压缩的空间,是否可以使用一张更小的图片。尽量使用更小的图片不仅仅可以减少内存的使用,还可以避免出现大量的InflationException。假设有一张很大的图片被XML文件直接引用,很有可能在初始化视图的时候就会因为内存不足而发生InflationException,这个问题的根本原因其实是发生了OOM。
内存对象的重复利用
大多数对象的复用,最终实施的方案都是利用对象池技术,要么是在编写代码的时候显式的在程序里面去创建对象池,然后处理好复用的实现逻辑,要么就是利用系统框架既有的某些复用特性达到减少对象的重复创建,从而减少内存的分配与回收。在Android上面最常用的一个缓存算法是LRU算法。
在Android开发中,LruCache是基于LRU算法实现的。当缓存空间使用完的情况下,最久没被使用的对象会被清除出缓存。LruCache是一个内存层面的缓存,如果想要进行本地磁盘缓存,推荐使用DiskLruCache。
LruCache常用的场景是做图片内存缓存,电商类APP经常会用到图片,当我们对图片资源做了内存缓存,不仅可以增强用户体验,而且可以减少图片网络请求,减少用户流量耗费。
LruCache内部又维护了一个双向链表结构LinkeadHashMap。HashMap和双向链表合二为一即是LinkedHashMap。所谓LinkedHashMap,其落脚点在HashMap,因此更准确地说,它是一个将所有Entry节点链入一个双向链表的HashMap。由于LinkedHashMap是HashMap的子类,所以LinkedHashMap自然会拥有HashMap的所有特性。比如,LinkedHashMap的元素存取过程基本与HashMap基本类似,只是在细节实现上稍有不同。
LinkedHashMap 的存取过程基本与HashMap基本类似,只是在细节实现上稍有不同,这是由LinkedHashMap本身的特性所决定的,因为它要额外维护一个双向链表用于保持迭代顺序。特别地,该迭代顺序可以是插入顺序,也可以是访问顺序。
LinkedHashMap实现LRU的必要前提是将accessOrder标志位设为true以便开启按访问顺序排序的模式。我们可以看到,无论是put方法还是get方法,都会导致目标Entry成为最近访问的Entry,因此就把该Entry加入到了双向链表的末尾。
复用系统自带的资源
Android系统本身内置了很多的资源,例如字符串/颜色/图片/动画/样式以及简单布局等等,这些资源都可以在应用程序中直接引用。这样做不仅仅可以减少应用程序的自身负重,减小APK的大小,另外还可以一定程度上减少内存的开销,复用性更好。但是也有必要留意Android系统的版本差异性,对那些不同系统版本上表现存在很大差异,不符合需求的情况,还是需要应用程序自身内置进去。
注意在ListView/GridView等出现大量重复子组件的视图里面对ConvertView的复用
Bitmap对象的复用
- 在ListView与GridView等显示大量图片的控件里面需要使用LRU的机制来缓存处理好的Bitmap。
避免在onDraw方法里面执行对象的创建
类似onDraw等频繁调用的方法,一定需要注意避免在这里做创建对象的操作,因为他会迅速增加内存的使用,而且很容易引起频繁的GC,甚至是内存抖动。
StringBuilder
在有些时候,代码中会需要使用到大量的字符串拼接的操作,这种时候有必要考虑使用StringBuilder来替代频繁的“+”。
避免对象的内存泄露
内存泄漏表示的是不再用到的对象因为被错误引用而无法进行回收。
内存对象的泄漏,会导致一些不再使用的对象无法及时释放,这样一方面占用了宝贵的内存空间,很容易导致后续需要分配内存的时候,空闲空间不足而出现OOM。显然,这还使得每级Generation的内存区域可用空间变小,GC就会更容易被触发,容易出现内存抖动,从而引起性能问题。
Android常见内存泄漏方式
不止Android程序员,内存泄露应该是大部分程序员都遇到过的问题,可以说大部分的内存问题都是内存泄露导致的,Android里也有一些很常见的内存泄露问题:
- 单例(主要原因还是因为一般情况下单例都是全局的,有时候会引用一些实际生命周期比较短的变量,导致其无法释放)
- 静态变量(同样也是因为生命周期比较长)
- 非静态内部类造成的内存泄漏
- Handler内存泄露(Handler或Runnable作为非静态内部类)
- 匿名内部类(匿名内部类会引用外部类,导致无法释放,比如各种回调)
- 资源使用完未关闭(BroadcastReceiver、ContentObserver、File、Cursor、Stream、Bitmap)
注意Activity的泄漏
通常来说,Activity的泄漏是内存泄漏里面最严重的问题,它占用的内存多,影响面广,我们需要特别注意以下两种情况导致的Activity泄漏:
-
内部类引用导致Activity的泄漏
最典型的场景是Handler导致的Activity泄漏,如果Handler中有延迟的任务或者是等待执行的任务队列过长,都有可能因为Handler继续执行而导致Activity发生泄漏。此时的引用关系链是Looper -> MessageQueue -> Message -> Handler -> Activity。为了解决这个问题,可以在UI退出之前,执行remove Handler消息队列中的消息与runnable对象。或者是使用Static + WeakReference的方式来达到断开Handler与Activity之间存在引用关系的目的。 -
Activity Context被传递到其他实例中,这可能导致自身被引用而发生泄漏。
内部类引起的泄漏不仅仅会发生在Activity上,其他任何内部类出现的地方,都需要特别留意!我们可以考虑尽量使用static类型的内部类,同时使用WeakReference的机制来避免因为互相引用而出现的泄露。
考虑使用Application Context而不是Activity Context
对于大部分非必须使用Activity Context的情况(Dialog的Context就必须是Activity Context),我们都可以考虑使用Application Context而不是Activity的Context,这样可以避免不经意的Activity泄露。
注意临时Bitmap对象的及时回收
虽然在大多数情况下,我们会对Bitmap增加缓存机制,但是在某些时候,部分Bitmap是需要及时回收的。例如临时创建的某个相对比较大的bitmap对象,在经过变换得到新的bitmap对象之后,应该尽快回收原始的bitmap,这样能够更快释放原始bitmap所占用的空间。
需要特别留意的是Bitmap类里面提供的createBitmap()方法,这个函数返回的bitmap有可能和source bitmap是同一个,在回收的时候,需要特别检查source bitmap与return bitmap的引用是否相同,只有在不等的情况下,才能够执行source bitmap的recycle方法。
注意监听器的注销
在Android程序里面存在很多需要register与unregister的监听器,我们需要确保在合适的时候及时unregister那些监听器。自己手动add的listener,需要记得及时remove这个listener。
注意缓存容器中的对象泄漏
有时候,我们为了提高对象的复用性把某些对象放到缓存容器中,可是如果这些对象没有及时从容器中清除,也是有可能导致内存泄漏的。例如,针对2.3的系统,如果把drawable添加到缓存容器,因为drawable与View的强应用,很容易导致activity发生泄漏。而从4.0开始,就不存在这个问题。解决这个问题,需要对2.3系统上的缓存drawable做特殊封装,处理引用解绑的问题,避免泄漏的情况。
注意Cursor对象是否及时关闭
在程序中我们经常会进行查询数据库的操作,但时常会存在不小心使用Cursor之后没有及时关闭的情况。这些Cursor的泄露,反复多次出现的话会对内存管理产生很大的负面影响,我们需要谨记对Cursor对象的及时关闭。
内存使用策略优化
谨慎使用large heap
正如前面提到的,Android设备根据硬件与软件的设置差异而存在不同大小的内存空间,他们为应用程序设置了不同大小的Heap限制阈值。你可以通过调用getMemoryClass()
来获取应用的可用Heap大小。在一些特殊的情景下,你可以通过在manifest
的application
标签下添加largeHeap=true
的属性来为应用声明一个更大的heap空间。然后,你可以通过getLargeMemoryClass()
来获取到这个更大的heap size阈值。然而,声明得到更大Heap阈值的本意是为了一小部分会消耗大量RAM的应用(例如一个大图片的编辑应用)。不要轻易的因为你需要使用更多的内存而去请求一个大的Heap Size。只有当你清楚的知道哪里会使用大量的内存并且知道为什么这些内存必须被保留时才去使用large heap。因此请谨慎使用large heap属性。使用额外的内存空间会影响系统整体的用户体验,并且会使得每次gc的运行时间更长。在任务切换时,系统的性能会大打折扣。另外, large heap并不一定能够获取到更大的heap。在某些有严格限制的机器上,large heap的大小和通常的heap size是一样的。因此即使你申请了large heap,你还是应该通过执行getMemoryClass()
来检查实际获取到的heap大小。
综合考虑设备内存阈值与其他因素设计合适的缓存大小
例如,在设计ListView或者GridView的Bitmap LRU缓存的时候,需要考虑的点有:
- 应用程序剩下了多少可用的内存空间?
- 有多少图片会被一次呈现到屏幕上?有多少图片需要事先缓存好以便快速滑动时能够立即显示到屏幕?
- 设备的屏幕大小与密度是多少? 一个xhdpi的设备会比hdpi需要一个更大的Cache来hold住同样数量的图片。
- 不同的页面针对Bitmap的设计的尺寸与配置是什么,大概会花费多少内存?
- 页面图片被访问的频率?是否存在其中的一部分比其他的图片具有更高的访问频繁?如果是,也许你想要保存那些最常访问的到内存中,或者为不同组别的位图(按访问频率分组)设置多个LruCache容器。
onLowMemory()与onTrimMemory()
Android用户可以随意在不同的应用之间进行快速切换。为了让background的应用能够迅速的切换到forground,每一个background的应用都会占用一定的内存。Android系统会根据当前的系统的内存使用情况,决定回收部分background的应用内存。如果background的应用从暂停状态直接被恢复到forground,能够获得较快的恢复体验,如果background应用是从Kill的状态进行恢复,相比之下就显得稍微有点慢。
-
onLowMemory():Android系统提供了一些回调来通知当前应用的内存使用情况,通常来说,当所有的background应用都被kill掉的时候,forground应用会收到onLowMemory()的回调。在这种情况下,需要尽快释放当前应用的非必须的内存资源,从而确保系统能够继续稳定运行。
-
onTrimMemory(int):Android系统从4.0开始还提供了onTrimMemory()的回调,当系统内存达到某些条件的时候,所有正在运行的应用都会收到这个回调,同时在这个回调里面会传递以下的参数,代表不同的内存使用情况,收到onTrimMemory()回调的时候,需要根据传递的参数类型进行判断,合理的选择释放自身的一些内存占用,一方面可以提高系统的整体运行流畅度,另外也可以避免自己被系统判断为优先需要杀掉的应用。下面介绍各种不同的回调参数:
-
TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN:你的应用程序的所有UI界面被隐藏了,即用户点击了Home键或者Back键退出应用,导致应用的UI界面完全不可见。这个时候应该释放一些不可见的时候非必须的资源
当程序正在前台运行的时候,可能会接收到从onTrimMemory()中返回的下面的值之一:
- TRIM_MEMORY_RUNNING_MODERATE:你的应用正在运行并且不会被列为可杀死的。但是设备此时正运行于低内存状态下,系统开始触发杀死LRU Cache中的Process的机制。
- TRIM_MEMORY_RUNNING_LOW:你的应用正在运行且没有被列为可杀死的。但是设备正运行于更低内存的状态下,你应该释放不用的资源用来提升系统性能。
- TRIM_MEMORY_RUNNING_CRITICAL:你的应用仍在运行,但是系统已经把LRU Cache中的大多数进程都已经杀死,因此你应该立即释放所有非必须的资源。如果系统不能回收到足够的RAM数量,系统将会清除所有的LRU缓存中的进程,并且开始杀死那些之前被认为不应该杀死的进程,例如那个包含了一个运行态Service的进程。
当应用进程退到后台正在被Cached的时候,可能会接收到从onTrimMemory()中返回的下面的值之一:
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TRIM_MEMORY_BACKGROUND: 系统正运行于低内存状态并且你的进程正处于LRU缓存名单中最不容易杀掉的位置。尽管你的应用进程并不是处于被杀掉的高危险状态,系统可能已经开始杀掉LRU缓存中的其他进程了。你应该释放那些容易恢复的资源,以便于你的进程可以保留下来,这样当用户回退到你的应用的时候才能够迅速恢复。
-
TRIM_MEMORY_MODERATE: 系统正运行于低内存状态并且你的进程已经已经接近LRU名单的中部位置。如果系统开始变得更加内存紧张,你的进程是有可能被杀死的。
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TRIM_MEMORY_COMPLETE: 系统正运行于低内存的状态并且你的进程正处于LRU名单中最容易被杀掉的位置。你应该释放任何不影响你的应用恢复状态的资源。
-
因为onTrimMemory()的回调是在API 14才被加进来的,对于老的版本,你可以使用onLowMemory)回调来进行兼容。onLowMemory相当与TRIM_MEMORY_COMPLETE。
-
请注意:当系统开始清除LRU缓存中的进程时,虽然它首先按照LRU的顺序来执行操作,但是它同样会考虑进程的内存使用量以及其他因素。占用越少的进程越容易被留下来。
资源文件需要选择合适的文件夹进行存放
我们知道hdpi/xhdpi/xxhdpi
等等不同dpi的文件夹下的图片在不同的设备上会经过scale的处理。例如我们只在hdpi的目录下放置了一张100100的图片,那么根据换算关系,xxhdpi的手机去引用那张图片就会被拉伸到200200。需要注意到在这种情况下,内存占用是会显著提高的。对于不希望被拉伸的图片,需要放到assets或者nodpi的目录下。
Try catch某些大内存分配的操作
在某些情况下,我们需要事先评估那些可能发生OOM的代码,对于这些可能发生OOM的代码,加入catch机制,可以考虑在catch里面尝试一次降级的内存分配操作。例如decode bitmap的时候,catch到OOM,可以尝试把采样比例再增加一倍之后,再次尝试decode。
谨慎使用static对象
因为static的生命周期过长,和应用的进程保持一致,使用不当很可能导致对象泄漏,在Android中应该谨慎使用static对象。
特别留意单例对象中不合理的持有
虽然单例模式简单实用,提供了很多便利性,但是因为单例的生命周期和应用保持一致,使用不合理很容易出现持有对象的泄漏。
珍惜Services资源
如果你的应用需要在后台使用Service,除非它被触发并执行一个任务,否则其他时候Service都应该是停止状态。另外需要注意当这个Service完成任务之后因为停止service失败而引起的内存泄漏。 当你启动一个Service,系统会倾向为了保留这个Service而一直保留Service所在的进程。这使得进程的运行代价很高,因为系统没有办法把Service所占用的RAM空间腾出来让给其他组件,另外Service还不能被Paged out。这减少了系统能够存放到LRU缓存当中的进程数量,它会影响应用之间的切换效率,甚至会导致系统内存使用不稳定,从而无法继续保持住所有目前正在运行的Service。 建议使用IntentService,它会在处理完交代给它的任务之后尽快结束自己。
优化布局层次,减少内存消耗
越扁平化的视图布局,占用的内存就越少,效率越高。我们需要尽量保证布局足够扁平化,当使用系统提供的View无法实现足够扁平的时候考虑使用自定义View来达到目的。
谨慎使用多进程
使用多进程可以把应用中的部分组件运行在单独的进程当中,这样可以扩大应用的内存占用范围,但是这个技术必须谨慎使用,绝大多数应用都不应该贸然使用多进程,一方面是因为使用多进程会使得代码逻辑更加复杂,另外如果使用不当,它可能反而会导致显著增加内存。当你的应用需要运行一个常驻后台的任务,而且这个任务并不轻量,可以考虑使用这个技术。
一个典型的例子是创建一个可以长时间后台播放的Music Player。如果整个应用都运行在一个进程中,当后台播放的时候,前台的那些UI资源也没有办法得到释放。类似这样的应用可以切分成2个进程:一个用来操作UI,另外一个给后台的Service。
Android内存优化之布局优化
主要介绍使用抽象布局标签(include, viewstub, merge)、去除不必要的嵌套和View节点、减少不必要的infalte及其他Layout方面可调优点,顺带提及布局调优相关工具(hierarchy viewer和lint)。
抽象布局标签
<include>标签
include标签常用于将布局中的公共部分提取出来供其他layout共用,以实现布局模块化,这在布局编写方便提供了大大的便利。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent" >
<ListView />
<include layout="@layout/foot.xml" />
</RelativeLayout>
<include>标签唯一需要的属性是layout属性,指定需要包含的布局文件。可以定义android:id
和android:layout_*
属性来覆盖被引入布局根节点的对应属性值。注意重新定义android:id
后,子布局的顶结点就变化了。
<ViewStub>标签
ViewStub标签同include标签一样可以用来引入一个外部布局,不同的是,ViewStub引入的布局默认不会扩张,即既不会占用显示也不会占用位置,从而在解析layout时节省CPU和内存。
ViewStub常用来引入那些默认不会显示,只在特殊情况下显示的布局,如进度布局、网络失败显示的刷新布局、信息出错出现的提示布局等。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent" >
<ViewStub
android:id="@+id/network_error_layout"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:layout="@layout/network_error" />
</RelativeLayout>
<merge>标签
在使用了include后可能导致布局嵌套过多,多余不必要的layout节点,从而导致解析变慢。
merge标签可用于两种典型情况:
- 布局根节点是FrameLayout且不需要设置background或padding等属性,可以用merge代替,因为Activity内容试图的parent view就是个FrameLayout,所以可以用merge消除只剩一个。
- 某布局作为子布局被其他布局include时,使用merge作为该公共布局布局的根节点,这样在公共布局被引入时根节点会自动被忽略,而将其子节点全部合并到主布局中。
//将xml中RelativeLayout改为merge
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<merge xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent" >
<Button
android:id="@+id/button"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="@dimen/dp_40"
android:layout_above="@+id/text"/>
<TextView
android:id="@+id/text"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="@dimen/dp_40"
android:layout_alignParentBottom="true"
android:text="@string/app_name" />
</merge>