android 性能调优

一、性能调优主要有四个方面:

1. 响应时间（Response Time）

2. 界面卡顿（ANR）

3. 内存消耗（Memory）

4. 内存泄露（Out of memory）

二、优化

 资源文件的优化

     1.布局优化

•  避免overdraw

•  优化布局层级，尽量使用扁平化结构

• 避免过多无用嵌套

• 使用标签 重用layout

• 使用viewStub延时加载

• 使用Hierarchy View进行层级分析

     2.图片资源的优化

• 尽量对背景图片进行压缩，使用不带alpha通道的图片格式

• 不需要用到的图片资源及时清理掉

 Java 代码的优化

• 网络请求的优化，可以使用现有的比较好的网络请求框架（retrofit、volley等）。

• bitmap 优化: bitmap尺寸进行压缩；设置图片缓存；及时回收不再使用的bitmap。

• 在Activity#onPause()或Activity#onStop()回调中，关闭当前activity正在执行的的动画。

• 代码规范性优化，算法的优化，数据结构的优化，数据库优化等。

• 不要通过Intent在Android基础组件之间传递大数据（binder transaction缓存为1MB），可能导致OOM。

• 新建线程时，必须通过线程池提供（AsyncTask或者ThreadPoolExecutor或者其他形式自定义的线程池），不允许在应用中自行显式创建线程。

• 线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。 说明： Executors返回的线程池对象的弊端如下： 1) FixedThreadPool和SingleThreadPool：允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM； 2）CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool：允许的创建线程数量为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。

•  数据库Cursor必须确保使用完后关闭，以免内存泄漏。 

• 多线程操作写入数据库时，需要使用事务，以免出现同步问题。 

• 大数据写入数据库时，请使用事务或其他能够提高I/O效率的机制，保证执行速度。 

• 执行SQL语句时，应使用SQLiteDatabase#insert()、update()、delete()，不要使用SQLiteDatabase#execSQL()，以免SQL注入风险。 

• 如果ContentProvider 管理的数据存储在 SQL 数据库中，应该避免将不受信任的外部数据直接拼接在原始SQL语句中。

三、优化工具

• ddms 

• Android profiler

• lint

• leakCanary