性能优化篇

性能优化，包括：启动优化，卡顿优化，包体积优化，内存优化，网络优化，耗电优化

性能检测工具

腾讯开源的GT，https://github.com/TencentOpen/GT

（1）什么是GT?

GT（随身调）是一款同时支持安卓手机端和IOS手机端性能测试工具。

即仅凭一部手机，无需连接电脑，就可以对APP进行快速的性能测试(CPU、内存、流量、电量、帧率/流畅度等)、 开发日志的查看、Crash日志查看、网络数据包的抓取、APP内部参数的调试、真机代码耗时统计等等；更重要的是，您可以在任意真实场所、 任何时候做如上的系列事情，这就是“随身调”。如果您觉得GT提供的功能还不够满足您的需要， 您还可以利用GT提供的基础API自行开发有特殊功能的GT插件（仅iOS版支持）， 帮助您解决更加复杂的APP调试、测试问题。

启动优化

优化整体思路就是能预加载尽量去预加载，能延迟加载的资源尽量去延迟加载，能异步的业务尽量异步.
1.使用TraceView查看CPU使用情况和各个方法执行时间
2.使用Android SDK自带的deBug
3.使用SyTrace统记方法的耗时时间

1.用户体验优化
(1).主题优化:通过给应用设置一个透明主题,在应用启动完成后再设置本该有的主题,将解决白屏的问题
(2).动画兼容
(3).布局优化

2.异步加载
(1).采用线程加载一些资源,比如第三方SDK初始化,配置信息拉取等相关资源，用线程，线程池，都可以
(2).可以用CountDownLach来实现线程之间相互等待依赖等问题;

总结：启动加载逻辑优化处理，可以采用分步加载、异步加载、延期加载策略来提高应用启动速。

可以在Splash闪屏页的2秒的友好时间内提前进行数据加载和处理基础逻辑，这样进入首页后就能更快的显示页面

卡顿优化

TraceView的使用，查看各个方法的执行时间

影响卡顿的两大因素，分别是界面绘制和数据处理。

界面绘制：主要原因是绘制的层级深、页面复杂、刷新不合理，由于这些原因导致卡顿的场景更多出现在 UI 和启动后的初始界面以及跳转到页面的绘制上。

数据处理：导致这种卡顿场景的原因是数据处理量太大，一般分为三种情况，一是数据在处理 UI 线程，二是数据处理占用 CPU 高，导致主线程拿不到时间片，三是频繁创建对象内存增加导致 GC 频繁，从而引起卡顿。

布局优化

在Android种系统对View进行测量、布局和绘制时，都是通过对View数的遍历来进行操作的。如果一个View数的高度太高就会严重影响测量、布局和绘制的速度。现在版本中Google使用RelativeLayout替代LineraLayout作为默认根布局，目的就是降低LineraLayout嵌套产生布局树的高度，从而提高UI渲染的效率。

• 绘制UI时，尽量减少绘制UI层次，可以用Hierarchy Viewer工具来检测
• 布局复用，使用标签重用layout；
• 提高显示速度，使用延迟View加载；
• 减少层级，使用标签替换父级布局；
• 注意使用wrap_content，会增加measure计算成本；
• 删除控件中无用属性；
• 去除XML 中非必须的背景

绘制优化

降低View.onDraw()的复杂度:
(1).不要在onDraw()中创建新的局部对象;
(2).避免onDraw()执行大量耗时操作

数据处理

不要做复杂数据处理，放到子线程
不要在主线程进行网络访问/大文件的IO操作

总结，一般的卡顿优化：
• 不要在主线程进行网络访问/大文件的IO操作

• 绘制UI时，尽量减少绘制UI层次；减少不必要的view嵌套，可以用Hierarchy Viewer工具来检测

• 当我们的布局是用的FrameLayout的时候，我们可以把它改成merge，可以避免自己的帧布局和系统的ContentFrameLayout帧布局重叠造成重复计算(measure和layout)

• 提高显示速度，使用ViewStub：当加载的时候才会占用。不加载的时候就是隐藏的，仅仅占用位置。

• 使用RelativeLayout替代LineraLayout作为默认根布局，降低层次

• 删除控件中无用的属性;

• 布局复用，比如listView 布局复用

• 尽量避免过度绘制（overdraw），比如：背景经常容易造成过度绘制。由于我们布局设置了背景，同时用到的MaterialDesign的主题会默认给一个背景。这时应该把主题添加的背景去掉；

• 去除XML 中非必须的背景

包体积优化

1、资源优化。
Lint 工具删除冗余资源，资源文件最少化等

• res资源优化

（1）只使用一套图片，使用高分辨率的图片。

（2）UI设计在ps安装TinyPNG插件，对图片进行无损压缩。

（3）svg图片：一些图片的描述，牺牲CPU的计算能力的，节省空间。使用的原则：简单的图标。

（4）图片使用WebP(谷歌推出的webp图片格式)的格式（Facebook、腾讯、淘宝在用），体积小，加载快，网络传输快

（5）使用tintcolor(android - Change drawable color programmatically)实现按钮反选效果。

2、使用proGuard 混淆器工具，它包括压缩、优化、混淆等功能。
资源文件混淆

3、图片优化。比如利用 PNG优化工具 对图片做压缩处理。推荐使用 WebP图片格式。

图片只放一套在720p尺寸的

4.减小 so 库
so 库的话，只放一套在arm 平台上的so库

5、插件化热修复开发。比如功能模块放在服务器上，按需下载，可以减少安装包大小

内存优化

1.常见的内存问题:
内存泄露
内存抖动
图片Bitmap相关

2.常见内存泄露原因
1).使用集合类,不用时没有及时把集合类清理及赋空
2).使用Static关键字修饰的成员变量,当前的类无法回收
3).非静态内部类和匿名类(外部类中 持有 非静态内部类的静态对象)
4).资源对象使用后未关闭(对于资源的使用（如 广播BraodcastReceiver、文件流File、数据库游标Cursor、图片资源Bitmap等），若在Activity销毁时无及时关闭 / 注销这些资源，则这些资源将不会被回收，从而造成内存泄漏)

总结，常见内存泄露原因：
• 静态变量导致的内存泄漏

解决办法：将内部类设为静态内部类或独立出来；使用context.getApplicationContext()。

• 单例模式导致的内存泄漏

解决办法：传参context.getApplicationContext()。

• 属性动画导致的内存泄漏

解决办法：在Activity.onDestroy()中调用Animator.cancel()停止动画。

• Handler导致的内存泄漏

解决办法：
1.使用静态内部类+WeakReference弱引用，静态内部类Handler持有Activity的弱引用；
2.当外部类结束生命周期时清空消息队列；

• 线程导致的内存泄漏

解决办法：将AsyncTask和Runnable设为静态内部类或独立出来；在线程内部采用弱引用保存Context引用。

• 资源未关闭导致的内存泄漏

解决办法：在Activity销毁的时候要及时关闭或者注销。例如：

① BraodcastReceiver：调用unregisterReceiver()注销；

②Cursor，Stream、File：调用close()关闭；

③Bitmap：调用recycle()释放内存（2.3版本后无需手动）。

• Adapter导致的内存泄漏

详情：不使用缓存而只依靠getView() 每次重新实例化Item，会给gc制造压力。

解决办法：在构造Adapter时使用缓存的convertView。

• WebView导致的内存泄漏。

详情：WebView比较特殊，即使是调用了它的destroy方法，依然会导致内存泄漏。

解决办法：其实避免WebView导致内存泄漏的最好方法就是让WebView所在的Activity处于另一个进程中，当这个Activity结束时杀死当前WebView所处的进程即可，我记得阿里钉钉的WebView就是另外开启的一个进程，应该也是采用这种方法避免内存泄漏。

• 集合类泄漏

详情：比如全局map等有静态应用，最后没有做删除。

解决办法：在onDestry时回收不需要的集合。

网络优化

常见的网络优化方案如下:

• 尽量减少网络请求，能够合并的就尽量合并

• 避免DNS解析，根据域名查询可能会耗费上百毫秒的时间，也可能存在DNS劫持的风险。可以根据业务需求采用增加动态更新IP的方式，或者在IP方式访问失败时切换到域名访问方式。

• 大量数据的加载采用分页的方式

• 网络数据传输采用GZIP压缩

• 加入网络数据的缓存，避免频繁请求网络

• 上传图片时，在必要的时候压缩图片

耗电优化

耗电的原因其实很多，这里我就讲一下几种优化方案，几种优化方案如下：
• 合理的使用wake_lock锁，wake_lock锁主要是相对系统的休眠(这里就是为了省电，才做休)而言的，意思就是我的程序给CPU加了这个锁那系统就不会休眠了，这样做的目的是为了全力配合我们程序的运行。有的情况如果不这么做就会出现一些问题，比如微信等及时通讯的心跳包会在熄屏不久后停止网络访问等问题。所以微信里面是有大量使用到了wake_lock锁。

• 使用jobScheduler2，集中处理一些网络请求，有些不用很及时的处理可以放在充电的时候处理，比如，图片的处理，APP下载更新等等；

• 计算优化，避开浮点运算等。

• 数据在网络上传输时，尽量压缩数据后再传输，建议用FlatBuffer序列化技术，这个比json效率高很多倍，不了解FlatBuffer，建议找资料学习一下。

ANR

一个进程发生了ANR后，系统会在 /data/anr目录下创建一个文件 traces.txt，通过分析该文件可定位出ANR的原因