Android一些常见的异常以及如何性能优化

一、ANR(Application Not Responding)：应用程序无响应

参考: ANR产生的原因及其定位分析
ANR 全称Application Not Responding(应用程序无响应)，一般页面卡顿时间超过（一般是5秒）一定时间就会出现ANR对话框。Logcat一般会发现ANR以及traces.txt等字样。出现ANR主要原因是因为我们在主线程中做了太多耗时操作。

1. Android中哪些操作是在主线程呢？

① Activity的所有生命周期回调都是执行在主线程中的。
② Service默认是执行在主线程中的。
③ BroadcastReceiver的onReceiver回调是执行在主线程中的。
④ 没有使用子线程的Looper的handler的handleMessage，post(Runnable)是执行在主线程中的。
⑤ AsyncTask的回调中除了doInBackground方法，其他几个方法（onPreExecute、publishProgress、onProgressUpdate、onPostExecute）都是执行在主线程中的。

2. 造成ANR的主要原因：

只有当应用程序的UI线程响应超时才会引起ANR，超时产生原因一般有两种：
(1)当前的事件没有机会得到处理，例如UI线程正在响应另外一个事件，当前事件由于某种原因被阻塞了。
(2)当前事件正在处理，但是由于耗时太长没能及时完成。

根据ANR产生的原因不同，超时事件也不尽相同，从本质上讲，产生ANR的原因有三种，大致可以对应到Android 中四大组件中的三个（activity/view，BroadcastReceiver和service）。
（1）KeyDispatchTimeOut类型
最常见的一种类型，原因是View的按键事件或触摸事件在特定的事件（5秒）内无法得到响应

（2）BroadcastTimeOut类型
原因是BroadcastReciver的onReceive()函数运行在了主线程中，在特定的事件（10秒）内无法完成处理

（3）ServiceTimeOut类型
比较少出现的一种类型，原因是Service的各个生命周期函数在特定时间（20秒）内无法完成处理

3. 典型的ANR问题场景

（1）场景一：
应用程序UI线程存在耗时操作，例如在UI线程中进行网络请求，数据库操作或者文件操作等，可能会导致UI线程无法及时处理用户输入等。当然在Android 4.0之后，如果在UI线程中进行网络操作，将会抛出NetworkOnMainTreadException异常。

（2）场景二：
应用程序的UI线程等待子线程释放某个锁，从而无法处理用户的输入。

（3）场景三：
耗时的动画需要大量的计算工作，可能会导致CPU负载过重。

4. ANR的定位和分析

当发生ANR时，可以通过结合Logcat日志和生成的位于手机内部存储的/data/anr/traces.txt文件进行分析和定位。

（1）Logcat日志信息
查看日志

（2）traces.txt日志信息
有助于问题已定位的信息主要内容

• 发生ANR的进程名称、ID，以及时间
• 堆内存信息
  
• 主工程基本信息
  
• 主线程的详细信息
  
• 线程的调度信息
  
• 线程的上下文信息
  
• 线程的堆栈信息
  

5. 如何解决ANR

为了避免开发中可能发生的ANR的问题，切记不要再主线程中做耗时操作。
① 使用AsyncTask处理耗时IO操作
② 使用Thread或者HandlerThread提供优先级
③ 使用handler来处理工作线程的耗时任务
④ Activity的onCreate和onResume回调中尽量避免耗时的代码

6. ANR的检测

可以借助一些工具来进行检测，从而更有效的避免ANR的引入。

(1) StrictMode (代码检测)

严格模式StrictMode (代码检测) 是Android SDK提供的一个用来检测代码是否存在违规操作的工具类，StrictMode 主要检测两大类问题。
a. 线程策略ThreadPolicy
检测可能存在的主线程耗时操作，解决这些检测到的问题能够减少应用发生的ANR的概率。需要注意的是我们只能在debug版本中使用它，发布到市场版本必须关掉。

b. 虚拟机策略VmPolicy

StrictMode使用
使用很简单，我们只需要在应用初始化的地方例如Application或者MainActivity类中onCreate方法中执行如下代码:

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    if (BuildConfig.DEBUG) {
        /**开启线程模式*/
        StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectAll().penaltyLog().build());
        /**开启虚拟机模式*/
        StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectAll().penaltyLog().build());
    }
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_anr);
}

调用detectAll表示检测所有的检测策略，我们也可以根据应用需求只开启一些策略。

@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.JELLY_BEAN)
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
if (BuildConfig.DEBUG) {
    /**开启线程模式,某些策略*/
    StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder()
            .detectDiskReads()
            .detectDiskWrites()
            .detectCustomSlowCalls()
            .penaltyLog()
            .build());

    /**开启虚拟机模式,某些策略*/
    StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder()
            .detectActivityLeaks()
            .detectLeakedRegistrationObjects()
            .penaltyLog()
            .build());
}
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_anr);
}

(2) BlockCanary(非侵入式性能监控函数库)

BlockCanary是一个非侵入时的性能监控函数库，他的用法和LeakCanary类似，只不过LeakCanary检测内存泄漏，而BlockCanary主要用来监控应用主线程的卡顿，它的基本原理利用主线程的消息队列处理机制，通过对比消息分发开始和结束的事件点来判断是否超过设定的时间，如果是，则判断为主线程卡顿。
集成顺序：

a. build.gradle添加依赖

// 主线程卡顿监控依赖
implementation 'com.github.moduth:blockcanary-android:1.5.0'
// 如果仅在debug 包启用BlockCanary 进行卡顿监控和提示的话，这样写
// debugCompile 'com.github.moduth:blockcanary-android:1.5.0'
// releaseCompile 'com.github.moduth:blockcanary-no-op:1.5.0'

b. 在Application中调用

@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
/**初始化调用*/
BlockCanary.install(this,new AppBlockCanaryContext()).start();
}

public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext{
/**
 * 实现各种上下文，包括应用标识符、用户uid、网络类型、卡曼判断阈值、Log保存位置等
 */
}

二、OOM（Out Of Memory: 内存溢出）

1. 内存溢出定义

当前占用的内存加上我们申请的内存资源超过了Dalvik虚拟机的最大内存限制就会抛出Out of memory异常。

2. 如何解决OOM

(1) 有关bitmap

1） 图片显示：当显示缩略图的时候不要调用网络请求加载大图，比如ListView在滑动的时候不要去调用网络请求，只有监听到ListView滑动停止时才加载大图显示到ListView上。
2）及时释放内存：主要释放C/C++代码部分的内存，Java代码部分区域的内存由GC Root进行回收，比如bitmap.recycle()指释放C部分内存。
3）图片压缩：通过bitmap的inSampleSize设置缩放比例。
4）inBitmap属性（图片加载<第六篇>：图片优化之inBitmap）
5）捕获异常：捕获的是error输出（out of error）。

（2）其他方法

① ListView：ConvertView/LRU
② 避免在onDraw方法里面执行对象的创建
③ 谨慎使用多线程

三、Bitmap

1. recycle
2. LRU
LRU：最近最少未使用的缓存对象会被消除队列
LruCache如何实现：内部是利用一个LinkedHashMap来实现，里面提供了get、put方法来完成缓存的添加和获取操作，当缓存满的时候Lru算法会利用trimToSize()方法把较早的缓存对象移除并添加新的缓存对象
3. 计算inSampleSize
4. 缩略图 --injustDecodeBounds属性
5. 三级缓存（网络、本地、内存三级缓存）
当App首次请求一张图片时，它会从网络中请求图片的加载，当图片加载成功之后，它会把bitmap保存到本地和内存各一份，当我们再次通过app请求相同url图片时，它就会直接从内存或本地（SD）中去读取，而不用走网络，减少用户流量。

四、UI卡顿

1. UI卡顿原理

60fps --> 16ms (1000/60)
overdraw
**原理：**性能问题主要根源来自Android系统的渲染性能做了太多耗时操作，有可能是Layout太复杂，也可能是Layout UI项重叠了其他Layout布局，还有可能动画执行次数过多。

2. UI卡顿原因分析

① 人为在UI线程中做轻微耗时操作，导致UI线程卡顿
② 布局Layout过于复杂，无法在16ms内完成渲染
③ 同一时间动画执行的次数过多，导致CPU或GPU负载过重
④ View过度绘制，导致某些像素在同一帧时间内绘制多次，从而使CPU或GPU负载过重
⑤ View频繁的触发measure、layout，导致measure、layout累计耗时过多及整个View频繁的重新渲染
⑥ 内存频繁触发GC过多，导致暂时阻塞渲染操作
⑦ 冗余资源及逻辑等导致加载和执行缓慢
⑧ ANR

3. UI卡顿总结

1）布局优化：相同布局用 include
2）列表及Adapter优化
3）背景及图片等内存分配优化
4）避免ANR