Ios 技术相关iOS Studyapp优化

iOS内存和性能优化

2019-02-23  本文已影响6人  江水东流

目录
一: 卡顿检测以及原理
runloop卡顿检测
消息转发解决定时器循环引用
GCD定时器封装
NSProxy消息转发
Tagged Pointer
二: 性能优化,卡顿产生原理以及优化
三: app启动速度优化
四: 包大小优化

一: 卡顿检测

平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作
除了用xCode的Time profiler工具外,代码层面也可以检测.
可以添加Observer到主线程RunLoop中,通过监听RunLoop状态切换的耗时,以达到监控卡顿的目的
检测runloop间隔,打印主线程堆栈

YYFPSLabel放到屏幕上就可以检测刷新帧率,CADisplayLink调用频率和屏幕的刷帧频率一致,60FPS 左右,如果主线程卡顿,CADisplayLink调用频率较少

CADisplayLink NSTimer依赖于RunLoop,如果RunLoop的任务过于繁重,可能会导致NSTimer不准时,而且容易造成循环引用.(循环引用导致内存泄漏,内存就会偏高)
通过

屏幕快照 2019-03-09 10.33.11.png 屏幕快照 2019-03-09 10.30.55.png
1.1 如何解决Timer循环引用?

用block回调的方法,或用消息转发
OC消息发送流程如下
1 消息发送


屏幕快照 2019-03-09 12.29.32.png

2 动态方法解析


屏幕快照 2019-03-09 12.29.40.png
3 消息转发
屏幕快照 2019-03-09 12.29.52.png
1.2 如何让定时器更准时?

GCD的定时器

    //队列
    dispatch_queue_t queue = dispatch_get_main_queue();
    //只要不是主队列,gcd定时器就在子线程执行任务
//    dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("timer", DISPATCH_QUEUE_SERIAL);

    //创建定时器
    dispatch_source_t timer = dispatch_source_create(DISPATCH_SOURCE_TYPE_TIMER, 0, 0, queue);
    
    // 设置时间
    uint64_t start = 2.0;
    uint64_t interval = 1.0;
    dispatch_source_set_timer(timer,
                              dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, start * NSEC_PER_SEC),
                              interval * NSEC_PER_SEC, 0);
    
    // 设置回调
    dispatch_source_set_event_handler(timer, ^{

    });   
    // 启动定时器
    dispatch_resume(timer);

gcd创建的对象arc下不用自己管理内存

1.3 检测runloop状态切换,打印出卡顿时主线程堆栈

LXDAppFluecyMonitor这个第三方通过监听runloop状态切换用的时间来检测是否卡顿,可以打印出卡顿时主线程堆栈

屏幕快照 2019-03-10 22.33.36.png
1.4 Tagged Pointer

从64bit开始,iOS引入了Tagged Pointer技术,用于优化NSNumber、NSDate、NSString等小对象的存储

在没有使用Tagged Pointer之前, NSNumber等对象需要动态分配内存、维护引用计数等,NSNumber指针存储的是堆中NSNumber对象的地址值

使用Tagged Pointer之后,NSNumber指针里面存储的数据变成了:Tag + Data,也就是将数据直接存储在了指针中

当指针不够存储数据时,才会使用动态分配内存的方式来存储数据

objc_msgSend能识别Tagged Pointer,比如NSNumber的intValue方法,直接从指针提取数据,节省了以前的调用开销

    NSString *str1 = [NSString stringWithFormat:@"abc"];
    NSString *str2 = [NSString stringWithFormat:@"123abcjfdosfjjldsjfa112"];

  NSLog(@"%@ %@", [str1 class], [str2 class]);
NSTaggedPointerString __NSCFString

屏幕快照 2019-03-09 12.36.33.png

二: 卡顿优化

2.1 CPU和GPU卡顿原因

CPU和GPU
在屏幕成像的过程中,CPU和GPU起着至关重要的作用
CPU(Central Processing Unit,中央处理器)
对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制(Core Graphics)

GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)
纹理的渲染


cpu gpu.png

在iOS中是双缓冲机制,有前帧缓存、后帧缓存


同步信号.png
每次垂直同步信号出来时候,把处理好的帧显示在屏幕上.按照60FPS的刷帧率,每隔16ms就会有一次VSync信号 cpu-gpu.png

垂直同步信号来的时候,GPU如果没有处理完成,只能将上一次处理好的帧显示出来,这就是掉帧,等下一次垂直同步信号出来后,这个数据处理好后再显示.
卡顿解决的主要思路
尽可能减少CPU、GPU资源消耗

2.2 卡顿解决方案

1 尽量用轻量级的对象,比如用不到事件处理的地方,可以考虑使用CALayer取代UIView(下划线)

2 不要频繁地调用UIView的相关属性,比如frame、bounds、transform等属性,尽量减少不必要的修改

3 尽量提前计算好布局,在有需要时一次性调整对应的属性,不要多次修改属性

4 Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源

5 图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致


屏幕快照 2019-03-10 22.55.30.png

解释:
Color Blended Layers: 这个是检测混合图层的,如果有view有透明度的话对这一项打钩会显示红色,正常显示绿色.

Color Misaligned Images: 打钩后这个检测图像是否变形,变形的话显示黄色.
Color Misaligned Images打钩后显示黄色的话,表明图片变形的话,写一个方法传入图片和imageView的尺寸,返回一张这个尺寸的图片

    dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
        UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(imgeSize, YES, 0);
        // 绘制图像
        [image drawInRect:CGRectMake(0, 0, imgeSize.width, imgeSize.height)];
        // 取得结果
        UIImage *result = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();
        // 关闭上下文
        UIGraphicsEndImageContext();
        
        dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
            if (completion != nil) {
                completion(result);
            }
        });
    });

6 控制一下线程的最大并发数量

7 尽量避免日期格式转换 [NSDate dateWithString:@"1990-11-11" format:@"yyyy-MM-dd"]

8 尽量把耗时的操作放到子线程
文本处理(尺寸计算、绘制)
图片处理(解码、绘制)

9 tableView不要动态创建子控件,尽可能使用懒加载,尽量少设置透明度.

尽量避免短时间内大量图片的显示,尽可能将多张图片合成一张进行显示

GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096,一旦超过这个尺寸,就会占用CPU资源进行处理,所以纹理尽量不要超过这个尺寸

尽量减少视图数量和层次

减少透明的视图(alpha<1),不透明的就设置opaque为YES

尽量避免出现离屏渲染
在OpenGL中,GPU有2种渲染方式
On-Screen Rendering:当前屏幕渲染,在当前用于显示的屏幕缓冲区进行渲染操作
Off-Screen Rendering:离屏渲染,在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作

离屏渲染消耗性能的原因
需要创建新的缓冲区
离屏渲染的整个过程,需要多次切换上下文环境,先是从当前屏幕(On-Screen)切换到离屏(Off-Screen);等到离屏渲染结束以后,将离屏缓冲区的渲染结果显示到屏幕上,又需要将上下文环境从离屏切换到当前屏幕

遮罩,layer.mask

圆角,同时设置layer.masksToBounds = YES、layer.cornerRadius大于0
考虑通过CoreGraphics绘制裁剪圆角,或者叫UI提供圆角图片

用 Instuments 的 GPU Driver 预设,能够实时查看到 CPU 和 GPU 的资源消耗。在这个预设内,你能查看到几乎所有与显示有关的数据,比如 Texture 数量、CA 提交的频率、GPU 消耗等,在定位界面卡顿的问题时。

2.3 耗电网络优化

CPU处理,Processing

网络,Networking

定位,Location

图像,Graphics

当调用 performSelector:onThread: 时,实际上其会创建一个 Timer 加到对应的线程去,同样的,如果对应线程没有 RunLoop 该方法也会失效。

三: APP的启动优化

3.1 启动流程

APP的启动可以分为2种
冷启动(Cold Launch):从零开始启动APP
热启动(Warm Launch):APP已经在内存中,在后台存活着,再次点击图标启动APP

APP启动时间的优化,主要是针对冷启动进行优化

通过添加环境变量可以打印出APP的启动时间分析(Edit scheme -> Run -> Arguments)
DYLD_PRINT_STATISTICS设置为1
如果需要更详细的信息,那就将DYLD_PRINT_STATISTICS_DETAILS设置为1


启动.png

dyld(dynamic link editor),Apple的动态链接器,可以用来装载Mach-O文件(可执行文件、动态库等)

启动APP时,dyld所做的事情有
装载APP的可执行文件(可执行文件包含代码和动态库依赖信息),同时会递归加载所有依赖的动态库


可执行文件

当dyld把可执行文件、动态库都装载完毕后,会通知Runtime进行下一步的处理
启动APP时,runtime所做的事情有
调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理
在load_images中调用call_load_methods,调用所有Class和Category的+load方法
进行各种objc结构的初始化(注册Objc类 、初始化类对象等等)
调用C++静态初始化器和attribute((constructor))修饰的函数

到此为止,可执行文件和动态库中所有的符号(Class,Protocol,Selector,IMP,…)都已经按格式成功加载到内存中,被runtime 所管理
总结一下
APP的启动由dyld主导,将可执行文件加载到内存,顺便加载所有依赖的动态库
并由runtime负责加载成objc定义的结构
所有初始化工作结束后,dyld就会调用main函数
接下来就是UIApplicationMain函数,AppDelegate的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法

3.2 启动优化

按照不同的阶段
dyld
减少动态库、合并一些动态库(定期清理不必要的动态库)
减少Objc类、分类的数量、减少Selector数量(定期清理不必要的类、分类), 装在可执行文件时候有加载类分类的操作.
减少C++虚函数数量

runtime
少在+load方法里写逻辑代码可以用+initialize方法和dispatch_once取代

main
在不影响用户体验的前提下,尽可能将一些操作延迟,不要全部都放在finishLaunching方法中
按需加载

四: 安装包瘦身

安装包(IPA)主要由可执行文件(源代码文件 编译链接生产的)、资源(图片 音视频 stroyboard xib)组成
项目编译完生产app文件,app文件压缩后成IPA文件

1 资源(图片、音频、视频等)采取无损压缩

去除没有用到的资源: https://github.com/tinymind/LSUnusedResources

无用资源.png
2 可执行文件瘦身

Strip Linked Product、Make Strings Read-Only、Symbols Hidden by Default设置为YES (xcode默认打开了)

去掉异常支持,Enable C++ Exceptions、Enable Objective-C Exceptions设置为NO, Other C Flags添加-fno-exceptions

可借助第三方工具解析LinkMap文件: https://github.com/huanxsd/LinkMap

掌通代码分析.png
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