Android App优化之提升App启动速度之理论基础

作者:anly_jun
链接:https://www.jianshu.com/p/98c1656a357a
声明:本文在原文基础上对内容和格式做了些许调整优化

一、欲善其事, 先利其器

论语有云:工欲善其事,必先利其器。要想提升App的启动速度,我们需要先找到拖后腿的点,要想找到这些点,我们就需要借助我们的工具了。

前文提到了很多工具, 今天我们使用Traceview来分析我们的启动过程。

1.1 Traceview介绍

Traceview是一个性能分析工具,主要是分析当前线程情况,各个方法执行时间等。如下:

traceview_main.jpg

1.2 Traceview指标

指标说明:

  • Incl(Inclusive) Cpu Time:方法本身和其调用的所有子方法占用CPU时间.
  • Excl(Exclusive) Cpu Time:方法本身占用CPU时间.
  • Incl Real Time:方法(包含子方法)开始到结束用时.
  • Excl Real Time:方法本身开始到结束用时.
  • Call + Recursion Calls/Total:方法被调用次数 + 方法被递归调用次数.
  • Cpu Time/Call:方法调用一次占用CPU时间.
  • Real Time/Call:方法调用一次实际执行时间.

一般来说, 我们使用Real Time/Call排序来找出耗时多的方法。

有必要解释下CPU Time和Real Time:
CPU Time 方法实际执行时间(不包括io等待时间)
Real Time 方法开始结束时间差(包括等待时间)
参考:http://stackoverflow.com/questions/15760447/what-is-the-meaning-of-incl-cpu-time-excl-cpu-time-incl-real-cpu-time-excl-re/17902682#17902682
start

1.3 Traceview使用

一般可以通过两种方式使用Traceview

1.3.1 通过DDMS

启动DDMS,如下:


start_traceview.jpg

点击开始时会弹出一个选择trace模式的框, 默认选中Sample based profiling即可:

traceview option.jpg

每项具体描述如下:

  • Sample based profiling(基于样本分析)
    根据采样时间间隔来规律的打断VM来记录方法调用栈(Call Stack), 开销和采样频率成比例.

  • Trace based profiling(基于完整trace数据分析)
    记录每个方法的出入口, 每个方法执行时都开启记录, 无论多小的方法, 因此开销很大.

1.3.2 通过代码

// 在自己想要开始调试的地方start
Debug.startMethodTracing("GithubApp");

// 在合适的地方stop
Debug.stopMethodTracing();

注: 以上方法开启trace的方式相当于"Trace based profiling",会记录每个方法的执行。Android 4.4及以上可以调用startMethodTracingSampling()来用代码开启"Sample based profiling"的trace方式。

二、App启动流程分析

要想优化App启动流程,必先了解其启动过程。
具体过程请参看这篇译文: Android Application启动流程分析

三、App启动方式

通常来说, 一个App启动会分如下三中不同的状态:冷启动 热启动 温启动

3.1 冷启动

App没有启动过或App进程被killed, 系统中不存在该App进程, 此时启动App即为冷启动。

冷启动的流程即为第2节所描述的App启动流程的全过程,需要创建App进程,加载相关资源,启动Main Thread,初始化首屏Activity等。

在这个过程中,屏幕会显示一个空白的窗口(颜色基于主题),直至首屏Activity完全启动。

下图展示了冷启动的时间线:


lengqidong.jpg

3.2 热启动

热启动意味着你的App进程只是处于后台, 系统只是将其从后台带到前台,展示给用户。

类同与冷启动, 在这个过程中,屏幕会显示一个空白的窗口(颜色基于主题), 直至activity渲染完毕。

3.3 温启动

介于冷启动和热启动之间, 一般来说在以下两种情况下发生:

  • 用户back退出了App, 然后又启动. App进程可能还在运行, 但是activity需要重建.
  • 用户退出App后, 系统可能由于内存原因将App杀死, 进程和activity都需要重启, 但是可以在onCreate中将被动杀死锁保存的状态(saved instance state)恢复.

通过三种启动状态的相关描述, 可以看出我们要做的启动优化其实就是针对冷启动. 热启动和温启动都相对较快。

四、App快速启动敌人

根据冷启动的时间图, 可以看出, 对于App来说, 我们可以控制的启动时间线的点无外乎:

  • Application的onCreate
  • 首屏Activity的渲染

而我们现在的App动不动集成了很多第三方服务, 启动时需要检查广告, 注册状态等等一系列接口都是在Application的onCreate或是首屏的onCreate中做的.

很多第三方平台的SDK文档也都是这么建议的。

五、结语

明白了App的启动原理, 也知道了App启动过程中哪些地方容易阻塞, 还知道了用什么工具来分析每个方法的执行时间, 那么接下来就很容易做了。

下一篇将完全以实例的方式来说明App启动优化该怎么分析, 怎么做。

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