性能优化

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

在iOS中是双缓冲机制，有前帧缓存、后帧缓存

CPU 计算好显示内容提交到 GPU，GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区，随后视频控制器会按照 VSync 信号逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示

在GPU的渲染流程中，显示到屏幕上的图像是遵循画家算法按照由远及近的顺序，依次将结果存储到帧缓冲区

画家算法

按次序输出到frame buffer，后一层覆盖前一层，就能得到最终的显示结果

视屏控制器从帧缓冲区中读取一帧数据，将其显示到屏幕上后，会立即丢弃这帧数据，不会做任何保留，这样做的目的是可以节省空间，且在屏幕上是各自显示各自的，互相不影响。

屏幕成像原理

首先从过去的 CRT 显示器原理说起。CRT 的电子枪按照上面方式，从上到下一行行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面，随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步，显示器（或者其他硬件）会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换到新的一行，准备进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync

卡顿产生的原因

卡顿解决的主要思路
尽可能减少CPU、GPU资源消耗

按照60FPS的刷帧率，每隔16ms就会有一次VSync信号

卡顿优化 - CPU

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
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
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
Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源
图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致
控制一下线程的最大并发数量
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）

// 文字计算
[@"text" boundingRectWithSize:CGSizeMake(100, MAXFLOAT) options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin attributes:nil context:nil];
  // 文字绘制
[@"text" drawWithRect:CGRectMake(0, 0, 100, 100) options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin attributes:nil context:nil];

卡顿优化 - GPU

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

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

离屏渲染的原因

视图的图层Layer比较复杂多不能一次性绘制放入帧缓存区的时候就需要开辟离屏渲染缓冲区存储渲染数据，等到一个视图所有图层绘制混合完成后再从离屏渲染缓冲区放入帧缓存区，然后交由屏幕显示

GPU进行解码渲染 -> 离屏渲染缓存(offscreen-buffer)多图层渲染裁剪修改合并等操作 -> 帧缓存（frameBuffer）-> 视频控制器 -> 读取帧缓存区信息（位图bitmap）数模转化(数字信号处->模拟型号) ->(逐⾏扫描)显示

CALayer图层

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

哪些操作会触发离屏渲染？

光栅化，layer.shouldRasterize = YES

当我们开启光栅化时，会将layer渲染成位图保存在缓存中，这样在下次使用时，就可以直接复用，提高效率

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，或者叫美工提供圆角图片

masksToBounds裁剪属性会应用到所有的图层上
只有背景色、边框以及圆角的时候，设置layer.masksToBounds都不会触发离屏渲染
一旦我们为contents设置了内容，无论是图片、绘制内容、有图像信息的子视图等，再加上圆角+裁剪，就会触发离屏渲染

阴影，layer.shadowXXX
如果设置了layer.shadowPath就不会产生离屏渲染

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
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

/* Run Loop Observer Activities */
typedef CF_OPTIONS(CFOptionFlags, CFRunLoopActivity) {
    kCFRunLoopEntry = (1UL << 0),                 即将进入loop
    kCFRunLoopBeforeTimers = (1UL << 1),          即将处理Timer
    kCFRunLoopBeforeSources = (1UL << 2),         即将处理Source
    kCFRunLoopBeforeWaiting = (1UL << 5),         即将进入休眠，等待 mach_port 消息
    kCFRunLoopAfterWaiting = (1UL << 6),          接收 mach_port 消息，刚从休眠中唤醒
    kCFRunLoopExit = (1UL << 7),                  即将退出loop
    kCFRunLoopAllActivities = 0x0FFFFFFFU
};

监测主线程RunLoop的状态，如果状态在一定时长内都是 kCFRunLoopBeforeSources 或者 kCFRunLoopAfterWaiting ，则认为卡顿。

监测卡顿demo

耗电的主要来源

CPU处理，Processing
网络，Networking
定位，Location
图像，Graphics

耗电优化

尽可能降低CPU、GPU功耗
少用定时器

优化I/O操作

尽量不要频繁写入小数据，最好批量一次性写入
读写大量重要数据时，考虑用dispatch_io，其提供了基于GCD的异步操作文件I/O的API。用dispatch_io系统会优化磁盘访问
数据量比较大的，建议使用数据库（比如SQLite、CoreData）

网络优化

减少、压缩网络数据
如果多次请求的结果是相同的，尽量使用缓存
使用断点续传，否则网络不稳定时可能多次传输相同的内容
网络不可用时，不要尝试执行网络请求
让用户可以取消长时间运行或者速度很慢的网络操作，设置合适的超时时间
批量传输，比如，下载视频流时，不要传输很小的数据包，直接下载整个文件或者一大块一大块地下载。如果下载广告，一次性多下载一些，然后再慢慢展示。如果下载电子邮件，一次下载多封，不要一封一封地下载

定位优化

如果只是需要快速确定用户位置，最好用CLLocationManager的requestLocation方法。定位完成后，会自动让定位硬件断电
如果不是导航应用，尽量不要实时更新位置，定位完毕就关掉定位服务
尽量降低定位精度，比如尽量不要使用精度最高的kCLLocationAccuracyBest
需要后台定位时，尽量设置pausesLocationUpdatesAutomatically为YES，如果用户不太可能移动的时候系统会自动暂停位置更新
尽量不要使用startMonitoringSignificantLocationChanges，优先考虑startMonitoringForRegion:

硬件检测优化
用户移动、摇晃、倾斜设备时，会产生动作(motion)事件，这些事件由加速度计、陀螺仪、磁力计等硬件检测。在不需要检测的场合，应该及时关闭这些硬件

APP的启动

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

APP的冷启动可以概括为3大阶段

dyld

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，同时会递归加载所有依赖的动态库
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

runtime

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

main

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

APP的启动优化

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）
减少C++虚函数数量
Swift尽量使用struct

runtime
用+initialize方法和dispatch_once取代所有的attribute((constructor))、C++静态构造器、- ObjC的+load

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

安装包瘦身

安装包（IPA）主要由可执行文件、资源组成

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

可执行文件瘦身

编译器优化

Strip Linked Product、Make Strings Read-Only、Symbols Hidden by Default设置为YES
去掉异常支持，Enable C++ Exceptions、Enable Objective-C Exceptions设置为NO， Other C Flags添加-fno-exceptions

利用AppCode（https://www.jetbrains.com/objc/）检测未使用的代码：菜单栏 -> Code -> Inspect Code
编写LLVM插件检测出重复代码、未被调用的代码

LinkMap

生成LinkMap文件，可以查看可执行文件的具体组成

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