Android性能优化视频
1.android main Thread:System Events,Input Events,Application,Services ,Alarm,UI Drawing
16 milliseconds 将重绘一次屏幕或者1s60frams将会看起来平滑
dropped frame 当处理evnent时间过长将错过16ms的绘制时间，导致少绘一帧
AsyncTask helps get work on/off ui thread
HandlerThread 定义了thread callbacks
ThreadPool 处理大量并行任务
IntentService 在非UI线程处理intent
2.MessageQueue 可以填充intent ,Runnable ,msg
HandlerThread来消费Queue内的东西
而其他的thread则可以产生这些东西
android 为每个程序创建一个进程，一个进程内维持一个HanlderThread,就是main Thread
3.View are not thread safe
UI对象创建，使用和销毁都应该在主UI线程
如果在其他线程使用则会引起各种错误，在其他线程修改或者引用都会引起各种异常
仅仅是引用都可能出现错误：如果view从view树中移除，而后线程才完成那么引用将会出现问题
view默认引用着他的宿主 activity，所有当view泄露以后，那么activity也将泄露
内部类隐式地引用着外部类，在acitivty内创建的asyntask就隐式地持有宿主acitivty实例，所以如果 asyntask如果完成不了，
则activity将一直在内存中不能释放
不要持有任何UI对象在非UI线程中
利用回调view对应的callback来实现UI的修改和更新则可以解决问题，然后判断callback是否存在。
4.默认情况下所有的asyncTask的耗时都执行在同一个线程，他们使用的是一个msg queue，有时候出现阻塞
所以可以使用AsyncTask.executeOnExecutor让耗时操作分别在不同的线程里执行
cancel aysncTask 在执行后台的时候设置检查是否被cancel的flag,当被取消的时候将结果设置为invalid
Doinbackground {
if(isCancelled)
{}
for(i
if(isCanceled()
{}
如果被取消掉，AsyncTask将调用canceled在ui Thread，而不是执行PostExecute
5.HandlerThread用于 no-UI,no-aysncTask thread来处理耗时的任务
aysncTask如果在后台处理一个较长时间的任务，而他的aysncTask将阻塞，他不太适合处理较长时间的任务，而且aysncTask将的pre和post都是在UI线程里执行
HandlerThread 的looper可以接受其他线程的msg，然后在该线程的hanler来处理，当需要更新UI的时候，调用runOnUIThread来更新UI
可以设置Priority来实现该thread优先处理
6.ThreadPoolExcutor来实现线程池的使用
可以使用Runtime.getRuntime.availableProcessors()活动的core，不能代表真实的物理核，可能其中一个在asleep
获取core来设定线程池的初始值和最大值
Renderscript可以用来处理large-scale图片
7.intentservice 继承自service 同时它拥有一个HandlerThread来处理intent onHandlerIntent
intentservice拥有一个intent queue，如果他处理较长时间的intent,那么可能会影响其他响应intent
intentsevice 是service，所以利用service的各种好处，比如获取context
intentsevice与ui 交互 runOnuiThread或者使用braodcastReceiver
intentservice可以使得app免得被system kill
app kill优先级 has 前台acitivty >no 前台activity +intentservice > no 前台activity
8.当acitivity使用线程的时候，activity被销毁时候，但thread未完成，所以会有各种问题
loaders是在activity内的，和acitivty生命周期紧密相连，所以他会跟随activity的生命周期变化
loadermanager将是activity处理数据加载的最好选择
9.android 设置线程的优先级基于App的生命周期，处于前台app的线程占有90%-95%的cpu时间
可以通过android.os.Process.setThreadPriority来设置优先级
AysncTask和intentSerivce有自己的默认优先级，一般不需要修改
默认的时候，创建的线程都有相同的优先级，Default
11.在自己的设备上读取数据比从网络上快多了，所以要实现有用的数据缓存
利用http下载时候可以实现缓存,但默认的情况下http不能缓存
配置 HttpResponseCashe.install来设置http的缓存
用httpResponseCashe.getInstalled来获得缓存并flush
他可以利用到所有的基于http的网络连接
BitmapFactory.decodeStream(InputStream) new URL(pathToImage).getContent));
HttpClient client
如果缓存满了，将自动删除未经使用的旧文件
服务器可以通过http 1.1设置缓存策略来实现对缓存的控制，来实现对无用文件的删除 Cashe-Control max-age = pulibc
DiskLruCashe可以帮助实现缓存
Volly okHttp 帮助实现网络各种情况缓存
Picasso帮助实现图像缓存管理
ARO Tool可查看网络
12.同步数据不要过度
网络是最大的耗电王，他不仅在处理时芯片耗电，而且在处理后的20-60S也会持续耗电
同步策略：分清楚那些马上发生的事和可以推迟发生的事的区别
最好关闭定期更新的服务器，用云服务器自动推送
可以采用退避策略：当没有数据同步的时候，同步延迟双倍的时间
也可以采用基于用户习惯的同步方式：比如跑步，睡觉或其他需求时同步；或者在Wifi状态或者充电状态时同步
GCMNetworkManager安排面向网络的服务：处理网络连接，指数退避等等
Networking Traffic Tool帮助检测网络
13.提前获取用户将要使用的网络请求可以节省网络和电池的消耗，
一般情况下一次性获取1-5mb data比较合理
未来1-2分钟将要使用的数据
可以根据不同的网络情况去获取 4G获取12张图标的时间=2G获取3张图片的时间
GCMNetworkManager安排面向网络的服务：处理网络连接，指数退避等等
14.根据不同的网络情况 ConnectivityManager来获取当前网络情况
可以自己计算大概网络请求的时间然后设定二个阀值
当高于阀值得时候 60ms 主动获取
介于中间的时候 主动提前获取
低于120ms时候 推迟获取
当然阀值可以根据用户的情况不同可以做相应的改变
15.冗余文件的传输消耗网络，消耗电量
造成冗余文件的两种方式：图像和序列化数据
图像 Alhpa Lossy Qualit Size
PNG yes great bad
JPG yes good good
WEBP yes yes good good
如果不适用alpha通道，那么就避免适用PNG照片，因为PNG不同被压缩
利用JPG 和 WEBP图片格式可以改变图片的质量来实现图片的大小改变 在图片的质量和尺寸之间做出权衡
缩略图因为很小，所以可以尝试改变图片的大小，放低图片的质量
可以在服务器存储不同分辨率和质量的图片，以匹配不同分辨率的情况
xml和json是很冗余的文件，它有很多空格符号等等冗余，仅仅是为了方便人们阅读
protocol Buffers ; Nano-Proto-Buffers; FlatBuffers可以显著减少数据冗余
任何冗余压缩都是由Http协议栈进行GZIP压缩
应该采用结构阵列格式,将普通结构转化成数组结构
16.service从系统层面讲，服务需要消耗创建，调度运行甚至销毁来消耗系统时间和内存资源
service可能影响屏幕每16ms刷新一次时间，并丢失一帧
90%的情况尽量不要使用service
利用线程工具都可以达到的效果，线程工具消耗更小的资源而且不需要占用UI线程
GCM
BroadcastReciever
LocalBroadcastReciever
WakefulBroadcastReciever
HadlerThread
AysncTaskLoaders
IntentServices 都可以用来实现service需要的功能而不必花费额外的资源
如果实在找不到替代servcie的方法，那么使用service，但尽量不要多花service一分钟时间
startService 必须调用stopService 或者stopslef才停止，如果不停止，service将停在那里等待，并且消耗资源
bindService 一直待着，直到所有的调用unbindService才停止或者程序结束
当调用startService 然后bindService 如果调用了unbindService ,service任然不会停止，直到调用stopService
最好不要将 service闲置
Systrace 可以帮查看系统时间去哪了，也可以查看程序有生命响应
17.多余的库的闲置代码会封装在app里 增大代码的编译大小，同时大的apk下载也是需要负担
同时Android 默认最多65K的方法限制
Proguard 不仅可以使得 类，方法，域编可以使用语义模糊来代替，使得加大代码的反编译程度
同时它可以把代码缩小
开启Proguard gradle 设置Minfy enalbe = true
18.gradle 中设置 minifyeable =true shrinkResource = true 可以启用gradle扫描本地或库中没有用到的资源方法
但是gradle不会丢弃多语言文件和不同尺寸layout文件夹
19.从RAM获取数据比从hard drive上获取数据更快捷
缓存：把频繁使用的数据存储起来，以后用到的时候可以方便快捷地使用
20.绝大多数代码中不需要100%的精确计算，所以可以根据实际情况做近似计算：比如 计算两个地方的距离
21.多度绘制：应用程序绘制在屏幕上的某个像素或视图之后又被重新绘制
解决过度绘制：剔除那些没必要的绘制代码，剔除掉所有遮盖对象和离屏对象
搜索数据库的时候也用到剔除方法
22.线程帮助做耗时工作
23.小的函数和方法反复调用会有大量的消耗，所以可以用批处理来解决它
批处理图像转换，
批处理网络请求：每次打开无线电的时候都有消耗，所以应该把1到2分钟的请求聚集起来，打开一次无线电，同时发送请求
自定义图：把每次小的矩阵的变化变为一次大的举证变换
数据库插叙批处理：把每次查询小的操作合并为一次查询
24.序列化就是取得数据并转换成格式化的数据块，在以后的时候又被转换回成内存对象
序列化：服务端，安卓设备之间传送数据包，两个进程之间传送数据，硬盘中存储用户偏好
Serailizable，ObjectOutputStream会占用大量内存和编码，整体运行缓慢
Gson转化有较高的效率，但是Gson必须使用json格式，json，xml这样的文本有大量的冗余
android 内部的xml资源文件会在打包时候特殊处理，所以无需担心文本冗余
编码解码工具：Nano-pro-buffers 针对Android开发的 buffers
FlatBuffers产生更小的数据，同时解码和编码时间也较少，几乎不存在消耗
有的情况压根不需要序列化：
用户偏好 SharedPreferencs
运行程序间传送：parcelable 打包
大量数据：SQLite
性能问题：了解警告并作出选择的过程
25.构造函数数组，类数组序列化有很多的冗余
在序列化的时候它的属性名称都是重复而多余
数组构造函数可以去掉冗余
http在进行传送的时候使用的Gzip来压缩，它是找重复的
26.当从服务器上拉取数据来更新UI的时候，在拉取数据的这一段时间内，可以使用旧的数据来显示UI
可以在本地利用Flatbuffers 或者sqlite来缓存数据，当然同时得告诉用户现在正在拉取新数据，不要留一个空白的页面给用户
27位了保存电量，android可以减少给cpu提供电压，这样cpu有更少的能量来执行代码，副作用是降低cpu执行速度
代码需要更长的时间来执行
电池是移动开发的全部 系统为了执行速度和消耗电量做了很好的协调
systrace
28 hashmap占用了大量的内存 ，通过hash去索引value，这样就要一个大的存储以防冲突，这样就有很多内存没有使用
arraymap和hashmap的功能相似 他有两个存储，一个存储key的散列，一个顺序存储key-value 所以有更小的内存花费
它也可以通过索引来迭代
arraymap使用场景：存储对象小于1000，访问多，但删除插入少
当map包含map的时候，而对子map又经常进行迭代
29.基本类型为了能在泛型容器中使用，所以提供了包装类 Integer
Integer total =0 for(i=0;i<100;i++){total +=i} 创建了大量的Integer对象
每次在基本类型的map添加取出的时候都会装箱和拆箱会创建大量的对象
为了避免这种情况android提供了对应的map SparseBoolmap SparseIntmap SparseLongmap
Allocation Tracker
TraceView
30.hashmap存储时候必须使用对象作为key，int就会被装箱为Integer
31.当应用被载入的时候，系统会给应用一定的内存，它会将所有应用的DEX载入这个空间，这个内存的其他堆空间
不要使用Enum它比正常的int花费多20字节，会增大DEX体积，从而占用空间
32.onTrimMemory当系统资源不够的时候回调，来让app释放自己不必要的资源，它提供不同的int值
在application fragement activity service contentprovider都有回调
isLowRamDevice用来检测是否在低内存设备运行，返回true的时候表明内存小于等于512兆
33.Android垃圾回收机制只能回收内存中不被任何物体引用的对象
流失是指一个对象不再被需要了，它还是在系统某处被引用，根链条上的泄露使得整个都不能被回收
view包含了创建activity的引用，activity引用了大量内存对象和其他内存项目
当view流失时，它所引用的所有的activity和其他资源都会流失
如果屏幕旋转，会创造新的一个activity
避免view流失应该排在内存管理的首位
不要引用asyncTask callback 异步回调函数中的view ，因为callback可能在某个时候在会执行，而此时可能activity早就
销毁 可能造成流失或者引用为null
不要在静态对象中引用view ，静态对象和你的app的process拥有同样的生命周期
不要将view放进没有明确内存模型的集合中
34.位置信息 setInterval设置间隔 保持精度和电量的平衡
setPriority来实现优先级设置
GPS耗电但精度高 网络精度差但耗电小
主动提供位置：当别的App获取位置的时候会把位置推送过来
FusedLoactionProvider 可以简化位置推送
battery historian可以监控电量使用
35.Relativelayout先根据子视图的位置和大小，然后根据子视图计算好的位置和大小来重置位置和大小，然后算出合适的位置
然后对边界做出相应的调整
两次布局：一次确定大小，一次确定边界
每当RelativeLayout里面有一个元素改变，就会发生重新布局
measurewithLargestChild的线性布局也将发生两次布局
避免：努力最小化视图层级，在完全没必要的情况下避免调用requestLayout
36.无线网络是电池的头号杀手，传输的数据越多用户的成本越大
优化性能：减少无线电活跃时间；减少获取的数据的大小
绝对不能定期轮询服务器更新数据，浪费带宽和电量，借助云推送是一个好的选择
云推送不可用的情况下可以使用，降低轮询频率非常重要，采用补偿模式，每次间隔时间*2
或者使用批处理来优化单一的网络请求，降低电池的损耗
或者使用预处理来节省未来执行的时间
GCMNetworkManager可以帮助使用网络
37.批处理将请求联合处理的方式，你只需为一次唤醒付出成本
截断请求，将请求放在一个队列里面，等待以后再执行
38.无线电芯片并不是一直活跃消耗能量的，它起始于一个节电状态，当需要传输数据时，它会开启并传输数据，一旦数据发送完成时，无线射频芯片会保持唤醒一段时间，防止服务器有回应，如果一段时间依旧没有活动，无线电会返回到休眠状态来保存电池寿命
wakeup Hardware ---packet send ---packet receive --keep awake
保持唤醒有一个电量消耗，发送和接受数据电量会达到峰值
优化在于 WHEN和HOW
批处理移除了唤醒和等待的成本
JobScheduler api可以用来处理批处理
预加载 你可以预测未来5-10分钟可能需要的东西，提前获取内容
确保下载和上传的东西高度压缩，cpu压缩的成本远远低于无线电传输数据的成本
Networking prifiling
42.短时间配置大量的临时对象，为内存施加巨大的压力，同时不断的触发垃圾回收
使用对象池来解决，典型的内存抖动是因为创造了大量的临时对象，比如位图，图片他们被创建存留一段时间后被回收
导致污染并分割内存堆，本质上对象池是将对象引用到一个可用对象的列表上，可以重新使用而不需要重新创建一个新的对象
只有对象池为空的时候才重新创建新的对象
不要在每次需要的时候配置一个对象，而是一次配置大量的对象，应该在应用加载的时候向对象池中填入新对象，这样在第一次使用对象的时候可以达到最快
注意清理对象池，否则会发生内存流失
43.迭代器在迭代元素的时候，要额外配置，而且要避免在迭代的时候对象被修改
所以在移动开发中避免适用迭代器使得带来性能问题。使用for循环index迭代是最快的，其次是简单for 再次是迭代器
Trust But verify
44.当内存不够的时候，你需要释放掉已经使用的内存才能加载新的对象
可以一次从硬盘中加载多个对象缓存起来，以待将来使用
LRU 用来处理缓存，当有新对象加入的使用，如果内存不够会删掉以前的
占用大小设置 ActivityManager am = getSystemService(Context.ACTIIVTY_SERVICE)
int avaleMemoryBytes = am.getMemoryClass()
1024*1024
LruCache lru = new LruCache(
avaleMemoryBytes/8)\
45.LINT
51.一旦图片离开磁盘进入内存，那些很好的压缩保存方式消失了
在利用JPEG和PNG之前先要被载入内存被解码成系统可以渲染的格式，一旦被载入它们不再是它们压缩的格式了，一直待在CPU的内存中
默认的情况下图片被载入为位图时，它们被处理称为32byte每像素 红色，绿色，蓝色透明通道各8比特，即使加载不带透明通道的图片，比如
JPEG图片也是如此，目前android不支持24比特的图片格式，即使加载不带透明通道的也会被转换成为32比特的格式，这些图片被屏幕渲染之前，首先
被作为纹理传送到GPU，这样你每创造一张位图同时要占用CPU内存和GPU内存
android支持的图像格式 ARGB_8888 每像素占位 32
RGB_565 16
ARGB_4444 16
ALPHA_8 8
他们可提供更小的CPU和GPU覆盖区，减少内存堆碎片提高性能，但同时视觉质量会下降
RGB_565 没有Alpha通道，可在小屏幕上使用
ARGB_4444 有Alpha通道，但像素质量变小，但可以在头像或者小的图片使用
Android不支持灰度模式位图，Alpha_8比较长用于Alhpa通道蒙板
可以先用Alpha_8创建一个简单的灰度头像，然后用颜色渲染，将其转换成屏幕实际的颜色，虽然渲染要一定的花费，但从内存使用上会好很多
默认情况下PNG,JPEG和WebP格式不支持较小的文件格式，所以需要设置inPreferredConfig为任何你想要的文件格式，系统在load完图片以后，
会帮你转换成你想要的格式，但这需要额外的时间 时间和空间的转化
52.PNG是 android图像内容的主要部分，但PNG膨胀率高
PNG是一种简单的文件格式，它对像素数据进行的是无损耗压缩算法，图像完全等同于原始图像
JPEG应用有损耗压缩算法，可以比PNG有更高的压缩率
清除PNG膨胀问题，应用有损压缩算法 Script PNG 提供大量的不同压缩，可以提供正确显示质量的压缩率
如果不需要使用透明度，那么你根本不需要使用PNG格式，仔细调整压缩率的JPEG图片更适合
可以考虑单独使用Alpha_8的图片存储透明度的JPEG图片，然后和JPEG图片重新组合成图片，这样比JPEG的RGB有更好的效果
WebP图像格式，它支持透明度处理和有损和无损压缩，也支持动画，在4.2以上的系统支持
这些只是帮你在服务器传送到客户端的时候有用，而不是CPU使用时候
53.当内存里的图片的大小大于屏幕显示的大小的时候，高分辨率图片会带来大量的性能问题
所以改变原始图片的大小，缩放位图
CreatSaledBitmap 在现有的一张图片上依据提供的标准生成一张新的bitmap，但需要现有的一张位图，花费太大
需要加载的时候就设置大小的方法 inSamleSize,每隔in读入一个像素
inScale ,inDesity,inTargetDesity 先利用inScale减少像素，将图片生成接近大小的图片，然后使用Desity过滤图片
inJustDecodeBounds设置知道图片的大小
Glide，Picasso库可以实现使用这些方法
54.Bitmap代表大块的连续内存，大量的头像，缩率图创建会触发垃圾回收机制，造成内存抖动
当像用户提供大量的图片时，图像加载时会触发大量的垃圾回收事件，位图拓展对象池解决这个问题
对象池，当你处理完某个对象时，你将其加入一个可用对象的列表，而不进行释放，下一次需要相同类型对象时
可以将池中对象从新目的化
Android在加载位图的时候默认创建一个新的位图，你可以将载入位图指向一个已经存在的内存片，而不是创建新的位图
BitmapOptions的inBitmap设置，重新使用已经存在的bitmap
滑动显示图片的时候，你只需配置可显示的位图的值，然后重复使用配置好的位图
Size，夸像素格式
Glide库
58.Android系统会每16ms对你的活动重新绘制，16ms内运行完所有的逻辑来更新屏幕，从而达到60帧每秒的效果
如果错过了这个时间，就会发生丢帧的现象，系统会尝试绘制新的一帧，但它还没准备好，所以什么都刷不出来
用户在32ms看到是同一帧画面，这就是所谓的丢帧情况，用户所说的延迟和卡顿
错过原因：过多时间进行视图某些部分的绘制，绘制太多的重叠对象，一次运行大量的动画
Hierarchy Viewer 查看活动的视图层级
Profile GPU Rendering
Show GPU Overdraw
GPU View updates
TraceView检测底层到底什么原因导致丢帧
59.过渡绘制：一帧内某个像素在屏幕上被重新绘制了很多次
为了提供性能应该把overdraw减少到最少次
开发者模式-GPU重复绘制
没有overdraw 本色-一次蓝色----2次绿色-----三次粉色------四次红色
移除不必要的背景可以减少overdraw
60.刷新频率：Refresh Rate 屏幕每秒内更新显示的次数，以HZ表示，经常取决于硬件
帧频：Frame Rate GPU每秒内可以绘制的帧数 fps ，帧数越高越好
GPU获取你的数据进行绘制，然后硬件会将其输出转到屏幕上，在绘制的时候这样动作反复发生
假如帧率比刷新频率快，会出现图像撕裂：当刷新频率和帧率不相同的情况
图像卡使用了内存的一部分来绘制这个帧，每一个新的帧会覆盖在前面一帧，从顶端开始每次输出一行数据，当屏幕刷新的时候，它不知道
从哪里开始，它可能有当前帧的一半和前一帧的一半，解决这个问题关键是双缓存技术
当把GPU的一帧绘制到内存后，叫后台缓存 backBuffer,它会将其复制到内存副区域，叫做帧缓存区 FrameBuffer，当它绘制第二帧时，它会
完成后台缓冲，而帧缓冲区不收影响，当屏幕刷新的时候，它从帧缓冲区进行刷新 VSYNC 或者叫做垂直同步：避免了屏幕刷新的时候，把
数据从后台缓冲区复制到帧缓冲区
当GPU刷新速度高于屏幕刷新速度是理想的，GPU会垂直同步等待下一次屏幕的刷新，这时候帧频会根据屏幕刷新频率进行捕捉
当屏幕刷新率大于GPU绘制速度，会出现卡顿，延迟，打结
一定要保证帧频，保证GPU能迅速获取它需要的数据，并且有时间在下次刷新前进行绘制
61.开发者模式--Profile GPU Rendering - on Sreen as bar
每一个垂直的栏目代表一帧的渲染，越高代表渲染时间越长 绿色代表了16ms一帧的线，为了达到60帧每秒，必须保证每一条垂直的线在16毫秒
线以下，当超过时候就会出现卡顿
蓝色的代表在Java花了多长时间来更新显示列表，在视图被渲染之前，它必须转换成适合GPU的格式，蓝色条记录的完成两步所需要的时间
当蓝色条边长，可能一大堆视图无效了，或者自定义view在onDraw里面做了复杂的逻辑
红色条代表了Android的2D渲染显示列表需要的时间，Android通过和OpenGL_ES协调来绘制显示列表，将列表传送给GPU ，然后绘制在屏幕
越复杂的view越需要多的时间来绘制，当红色条升高，表示view比较复杂
橘色代表了处理时间，CPU等待GPU的信息，来感知它接受到的指令，这条越长，代表GPU处理大量的工作，绘制大量的复杂视图，需要很多的
OpenGL渲染指令来完成绘制
62.大脑会持续地处理你的眼睛传送可视图像
至少10-12帧每秒的速度相信图片动是一个动作
24帧每秒是人眼会感觉出来的流畅画面，以前很多电影就是24帧
60帧每秒是最好的效果，大部分人接受不了更高的帧数
人眼对非连续变化感知是非常高，比如忽然从60到20，人会感知到不流畅性
保持在60帧，保持速度不变
16ms每帧的动作 1000ms/60 frames = 16.666 ms/frame
16ms完成每帧的工作，比如网络，输入，计算和渲染，每一帧都保持流畅
63.通过光栅化将xml等转换成像素
将button textview等转换成纹理像素显示在屏幕上
光栅化非常耗时
GPU 专为加速光栅化而设计，GPU本身设计的为了绘图有各种绘图基元
CPU主要是为了GPU屏幕绘制之前，将这些基元送至GPU，在android上通过OpenGL来实现
基元----CPU ----OpenGL --------GPU ------光栅化-----屏幕
绘制的时候，首先CPU要将控件转换成像素和纹理 基元 然后送至GPU光栅化
要减少对象转换成基元时间，和基元传到GPU时间，OpenGL_ES容许你上传内容到GPU，然后留在那里，将来你想绘制一个按钮的时候，只需要参照之前
存在于GPU中的网格，告诉OpenGL怎么绘制就可以了。优化光栅化性能意味着将尽可能多的数据存入GPU，越快越好，最好不要动他，就是Android的性能机制
尽可能优化光栅化性能：手机提供的主题资源，也就是位图和可绘制的图像集合成为一个单独的纹理，并长传到GPU，同时上传的还有常用多边形网格
这样每当需要绘制这些的时候，都不需要唤醒并转化格式，这些已经在GPU里面了，所以显示出来也十分迅速
显示图像意味着存储设备中的图像到CPU，然后将他们送至GPU进行绘制
绘制文字时候在CPU需要把字形光栅化成纹理，然后上传到GPU，每一行每一个字都是如此，所以很复杂
动画则需要每一帧都上传到GPU绘制
Android不会将整个应用的每一帧都重新绘制，只会绘制屏幕范围内修改过的内容
为了性能，动画需要在16ms内完成每一帧的GPU资源更新和最后的光栅化
64.Android在绘制图案时，都需要将高级的XML对象转换成GPU可以接受的文件，然后进行屏幕渲染，这要借助一个内部对象，叫显示列表
显示列表包含了所有GPU渲染需要的东西
在首次渲染图案的时候，会生成一个列表，通过提交绘图命令至GPU来执行显示列表，如果将来想再次渲染这个视图的时候，只需再次执行显示列表
如果视图的某些部分改变，之前显示的视图列表不再有效，需要重新生成显示列表，重新绘制在屏幕上
每次视图内容改变的时候，它会重复显示列表的生成过程，在屏幕上继续执行
当视图大小改变时，衡量阶段会开始，他会浏览整个视图，要求每个视图提供新的大小，如果改变了视图位置，导致重新布局，它会穿过布局，计算
出每个视图应该放置的位置
要提高系统整体渲染的性能，布局失效最小化是个不错开始
Profile GPU Rendering
GPU View updates
Hierarchy Viewer
65.移动应用最容易掉进去的陷阱是多次绘制项目
过度绘制的原因是硬件使用太多的周期来绘制屏幕上的像素，而这些像素最终都不能组成图片，例如Nav Drawer的滑动出来的，需要绘制他下面所有的
项目，但它最终却不会显示在屏幕上
Android系统完全隐藏不透明下面的子项目 但在自定义视图的时候可以通过canvas.cliprect()容许你为自己给出的视图规定绘制边界，只有矩形框内的项目可以被绘制，其他的都被忽略，在自定义视图中设置哪些可以被绘制，哪些忽略
ClipRect可以帮助CPU和GPU的性能，ClipRect之外的不会被CPU提交给硬件，也就不会产生额外的负担，但在ClipRect交汇的地方会被绘制，从而避免GPU
为以外的地方着色
canvas.quickreject 检测出clipRect的交叉部分，在clipRect之外跳出绘制过程
67.硬件消耗电量来执行任务叫做超时电流消耗
待机模式时几乎不消耗电量 一旦使用或唤醒屏幕时，电量消耗会上升 ，当工作完成后，设备会主动进行休眠，休眠可以保存电池电量
蜂窝无线网络也是消耗电量非常多的，每当设备准备发送数据的时候，为了让设备准备投入使用，会出现一个唤醒耗电高峰，接下来会一个耗电高峰来发送数据
接受数据也要消耗大量电量，完成执行工作后，硬件在一小段时间内保持开启，以防止短时间内有新的数据需要接受
Battery Historian
68.唤醒已经休眠的手机，是Android上不必要消耗电量的最大元凶
69.内存泄露，你为大量对象配置了内存，但不释放这些内存，时间久了这些对象会变成大块固定的内存块，迫使应用只能使用剩余的堆内存，
如果你在短时间内配置并释放大量对象，也会出现内存不足的问题，使得堆被大量临时对象所填充，会启动垃圾回收器
Memory monitor 下降，代表垃圾回收器触发，当短时间有大量的下降代表出现了大问题
当躲开了垃圾收集活动，就会有更多的帧时间做其他的事
70.ART内存分配 Zygote Space +Non moving space +Image Space +Main Alloc Space +Large obj Sapce
GC 任何控制代码遭遇线程后都会停止，垃圾回收器会运行，直到完成时，才会继续执行代码
大量配置对象，一旦达到内存保留的阀值，垃圾回收器就会整理空间，这会耽误你帧处理时间，用户会体验到性能的问题
大量的GC触发可能是内存流失
确保不要在for循环里配置新对象 ，可以考虑使用对象池来实现，当然也需要自己手动释放对象
Allocation Tracker
71.内存泄露：配置的内存没有被释放
GC：找到程序以后不会用到的数据对象，重新回收这些对象占用的资源
Dalvik(
Android会决定将对象配置在哪个区块，每个区块都有指定单位大小，随着对象配置的增加，所占用的区块的区域增加
这时GC会触发，释放空间以为将来的配置使用
不同版本的GC表现不同
Dalvik 垃圾回收机制是世界终结者，任何运行的代码都会停止，直到垃圾回收活动结束
一点GC运行的时间过长，或者频繁触发GC ，那么就会有性能问题
ART 倾向于移除大的GC停顿，但还是在垃圾回收结束后会有一个小的暂停
72.内存泄露时候，内存不够，GC会不断的启动来回收，
检查活动： 先给检查的acitivty做一个内存快照，然后配置一个空的activity，要检查的acitivty转换空的activity ，然后启动GC，如果清理得当，
任何配置信息都讲会被清除，如果第二个堆有任何可疑数据，那么就是泄露
73.Memory Monitor
普通的GC事件并不影响性能，但GC被频繁的触发就会占用帧时间，引起性能问题