本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点,包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行等。
性能优化专题已完成五部分:
性能优化总纲——性能问题及性能调优方式
性能优化第三篇——Java(Android)代码优化
性能优化第二篇——布局优化
性能优化第一篇——数据库性能优化
一、性能瓶颈点
整个页面主要由6个Page的ViewPager,每个Page为一个GridView,GridView一屏大概显示4*4的item信息(本文最后有附图)。由于网络数据获取较多且随时需要保持页面内app下载进度及状态,所以出现以下性能问题
a. ViewPager左右滑动明显卡顿
b. GridView上下滚动明显卡顿
c. 其他Activity返回ViewPager Activity较慢
d. 网络获取到展现速度较慢
二、性能调试及定位
主要使用Traceview、monkey、monkey runner调试,traceview类似java web调优的visualvm,使用方法如下:
在需要调优的activity onCreate函数中添加
1
|
android
.
os
.
debug
.
startMethodTracing
(
"Entertainment"
)
;
|
onDestrory函数中添加
1
|
android
.
os
.
debug
.
stopMethodTracing
(
)
;
|
程序退出后会在sd卡根目录下生成Entertainment.trace这个文件,cmd到android sdk的tools目录下运行traceview.bat Entertainment.trace即可,截图如下
从中可以看出各个函数的调用时间、调用次数、平均调用时间、时间占用百分比等从而定位到耗时的操作。monkey、monkey runner更详细的见后面博客介绍
三、性能调优点
主要包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行。
1. 同步改异步
这个就不用多讲了,耗时操作放在线程中执行防止占用主线程,一定程度上解决anr。
但需要注意线程和service结合(防止activity被回收后线程也被回收)以及线程的数量
线程池使用可见java的线程池
2. 缓存
java的对象创建需要分配资源较耗费时间,加上创建的对象越多会造成越频繁的gc影响系统响应。主要使用单例模式、缓存(图片缓存、线程池、View缓存、IO缓存、消息缓存、通知栏notification缓存)及其他方式减少对象创建。
(1). 单例模式
对于创建开销较大的类可使用此方法,保证全局一个实例,在程序运行过程中该类不会因新建额外对象产生开销。示例代码如下:
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|
public
class
Singleton
{
private
static
Object
obj
=
new
Object
(
)
;
private
static
Singleton
instance
=
null
;
private
Singleton
(
)
{
}
public
static
Singleton
getInstance
(
)
{
// if already inited, no need to get lock everytime
if
(
instance
==
null
)
{
synchronized
(
obj
)
{
if
(
instance
==
null
)
{
instance
=
new
Singleton
(
)
;
}
}
}
return
instance
;
}
}
|
(2). 缓存
程序中用到了图片缓存、线程池、View缓存、IO缓存、消息缓存、通知栏notification缓存等。
a. 图片缓存:见ImageCache和ImageSdCache
b. 线程池:使用Java的Executors类,通过newCachedThreadPool、newFixedThreadPool、newSingleThreadExecutor、newScheduledThreadPool提供四种不同类型的线程池
c. View缓存:
通过convertView是否为null减少layout inflate次数,通过静态的ViewHolder减少findViewById的次数,这两个函数尤其是inflate是相当费时间的
d. IO缓存:
使用具有缓存策略的输入流,BufferedInputStream替代InputStream,BufferedReader替代Reader,BufferedReader替代BufferedInputStream.对文件、网络IO皆适用。
e. 消息缓存:通过Handler的obtainMessage回收就的Message对象,减少Message对象的创建开销
handler.sendMessage(handler.obtainMessage(1));
f. 通知栏notification缓存:下载中需要不断改变通知栏进度条状态,如果不断新建Notification会导致通知栏很卡。这里我们可以使用最简单的缓存
Map<String, Notification> notificationMap = new HashMap<String, Notification>();如果notificationMap中不存在,则新建notification并且put into map.
(3). 其他
能创建基类解决问题就不用具体子类:除需要设置优先级的线程使用new Thread创建外,其余线程创建使用new Runnable。因为子类会有自己的属性创建需要更多开销。
控制最大并发数量:使用Java的Executors类,通过Executors.newFixedThreadPool(nThreads)控制线程池最大线程并发
对于http请求增加timeout
3. Layout优化
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)。具体可见性能优化之布局优化
TextView属性优化:TextView的android:ellipsize=”marquee”跑马灯效果极耗性能,具体原因还在深入源码中
4. 数据库优化
主要包括索引和事务及针对Sqlite的优化。具体可见性能优化之数据库优化
5. 算法优化
这个就是个博大精深的话题了,只介绍本应用中使用的。
使用hashMap代替arrayList,时间复杂度降低一个数量级
6. 延迟执行
对于很多耗时逻辑没必要立即执行,这时候我们可以将其延迟执行。
线程延迟执行 ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(10);
消息延迟发送 handler.sendMessageDelayed(handler.obtainMessage(0), 1000);
四、本程序性能调优结果
1. ViewPager左右滑动明显卡顿
2. GridView上下滚动明显卡顿
(1). 去掉TextView的android:ellipsize=”marquee”
(2). 修改图片缓存的最大线程数,增加http timeout
(3). 修改设置app是否已安装的状态,具体代码修改如下:
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|
List
<PackageInfo>
installedPackageList
=
getPackageManager
(
)
.
getInstalledPackages
(
PackageManager
.
GET_UNINSTALLED_PACKAGES
)
;
List
<App>
installedAppList
=
function
(
installedAppList
)
for
(
App
app
:
appList
)
{
for
(
App
installedApp
:
installedAppList
)
{
}
}
|
修改为
1
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|
for
(
App
app
:
appList
)
{
Pair
<
Integer
,
String
>
versionInfo
=
INSTALLED_APP_MAP
.
get
(
app
.
getPackageName
(
)
)
;
if
(
versionInfo
!=
null
)
{
}
else
{
}
}
|
从每次获取List<PackageInfo> installedAppList = getPackageManager().getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES); 修改为只在有应用安装或卸载广播时获取应用列表,并且用hashMap代替installedAppList减少查询时间。
将平均执行时间从201ms降低到1ms。
3. 其他Activity返回ViewPager Activity较慢
定位:在onStart函数
解决:使用延迟策略,具体代码修改如下:
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@Override
public
void
onStart
(
)
{
super
.
onStart
(
)
;
appUpdateListAdapter
.
notifyDataSetChanged
(
)
;
}
|
改为
4. 网络获取到展现速度较慢
定位:在HttpURLConnection.getInputStream()之后的处理
解决:使用BufferedReader替代BufferedInputStream获取时间从100ms降低到3ms,具体代码修改如下:
1
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4
5
|
HttpURLConnection
con
=
(
HttpURLConnection
)
url
.
openConnection
(
)
;
InputStream
input
=
con
.
getInputStream
(
)
;
while
(
input
.
read
(
buffer
,
0
,
1024
)
!=
-
1
)
{
}
|
改为
1
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4
5
6
|
HttpURLConnection
con
=
(
HttpURLConnection
)
url
.
openConnection
(
)
;
BufferedReader
input
=
new
BufferedReader
(
new
InputStreamReader
(
con
.
getInputStream
(
)
)
)
;
String
s
;
while
(
(
s
=
input
.
readLine
(
)
)
!=
null
)
{
}
|