前言 Android架构
Android性能优化介绍
文末有相关技术福利，需要的可以领取。
1. 缘由
Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，对UI进行渲染，如果每次渲染都成功，就能够达到流畅的画面所需要的60fps，为了能够实现60fps，这意味着程序的大多数操作都必须在16ms内完成，时间超出16ms越多，丢的帧就越多。
假设我们更新屏幕的背景图片，需要24ms来做这次运算。当系统在第一个16ms时刷新界面，然而我们的运算还没有结束，无法绘出图片。当系统隔16ms再发一次VSYNC信息重绘界面时，用户才会看到更新后的图片。也就是说用户是32ms后看到了这次刷新(注意，并不是24ms)，这就是丢帧。
大多数多用感知到卡顿等问题最主要的根源是渲染问题，而导致渲染问题的原因是性能问题，为了保证程序正常的使用，性能方面需要着重注意，本篇针对的性能优化是从一些平时常见的细节入手，
2. 性能优化
丢帧只是用户能感知到的表面现象，严重的会引起程序卡顿甚至ANR，深层次的原因是代码中有比较耗时的操作阻塞到了主线程，也就是性能问题。
2.1 过度绘制
过度绘制（Overdraw）是指屏幕上同一个像素点在同一帧时间内被绘制多次。在层级复杂的UI结构中，如果不可见的UI也被绘制，会导致某些像素区被绘制多次，浪费大量的CPU以及GPU资源。
在手机的开发者选项中，打开显示布局边界即可查看页面的绘制信息。
有四中颜色，蓝色，淡绿，淡红，深红分别代表着不同的绘制信息。蓝色代表一次绘制，淡绿代表两次绘制，淡红代表三次绘制，深红代表四及以上次绘制。
我们的目的是尽量减少红色的绘制信息，方法有两种。
简化页面UI结构，复杂的UI布局会导致大量View重叠，出现过度绘制的可能性比较大，要避免布局嵌套过多，例如一般情况下，优先使用LinearLayout布局。
复用背景色，例如如果父布局和子View背景色是相同的，只需要父布局设置背景色即可，子View不用设置。
2.2 布局优化
上面提到简化布局可以减少过度绘制的问题，布局优化可以从下面几方面入手。
*布局的选择，能满足需求的情况下优先选择LinearLayout，因为RelativeLayout在measure会比LinearLayout多出一次，
即使LinearLayout使用了weight后，性能依然会比RelativeLayout好
*边距的设置，RelativeLayout的measure过程中，如果出现子View和布局本身高度不同时候，还会触发measure过程，解决方法很简单，使用padding代替marigin
*复用布局，include
*延迟加载，ViewStub
*合并布局层级，merge
关于这块的具体详情，参考下面链接：
2.3 I/O操作（SharedPreferences）
这里I/O操作仅针对SharedPreferences，因为这个基本是在Android中使用最多的储存库了。
2.3.1 读操作
读操作一般不会阻塞到主线程，如果读取的数据比较大而且需要有大量的处理操作，直接开子线程，在子线程处理。
2.3.2 写操作
写操作比读操作复杂一些，向SharedPreferences写入数据时候，有commit和apply两个方法。
commit方法，直接将数据同步写入磁盘
apply方法，先将数据写入内存，再异步写入磁盘
commit和apply方法区别在于同步写入和异步写入，以及是否需要返回值。在不需要返回值的情况下，使用apply方法可以极大的提高性能。
在使用lint静态扫描代码时候，会建议使用apply去替代commit，说明官方也是支持使用apply方法的。
但是！！！
并不是是说apply不会阻塞到主线程，它也有可能会阻塞到主线程。详情请看这篇文章SharedPreferences调用导致的ANR分析。
长话短说。
使用apply方法时候，会向QueuedWork队列中添加一个等待写入操作完成的线程，只有当写入操作完成后，才会从QueuedWork将等待线程线程移除掉。
而主线程中，Service的启动和stop以及Activity的onPause()和onStop()生命周期都会等待其他异步线程完成，才会继续执行。
例如停止Service的时候代码如下（ActivityThread类中）：
private void handleStopService(IBinder token) {
···
QueuedWork.waitToFinish(); // 等待其他异步线程完成
···
}
可以看到，如果使用apply方法写入大量复杂数据，确实有可能会阻塞到主线程，甚至可能导致ANR。
优化方法：
*复杂数据
*即时性较弱（距离下次使用时间较长），新建子线程使用commit方法，防止阻塞到主线程
*即时性较强，可以考虑直接放在内存中
*简单数据，使用apply方法
2.4 序列化
大部分情况下，与后台交互使用的数据是gson格式。相信很多是直接使用google官方的Gson类来序列化和反序列化的。
我在项目中就遇见了有使用Gson反序列化复杂数据时候，造成的卡顿现象。
Gson序列化和反序列化是可以优化的。
stackoverflow，问题/答案，https://stackoverflow.com/questions/15509544/optimizing-gson-deserialization
序列化方法对比，https://github.com/eishay/jvm-serializers/wiki
Gson序列话优化，https://sites.google.com/site/gson/streaming
使用流配合Gson序列化，性能能提高25%
// 反序列化
public List readJsonStream(InputStream in) throws IOException {
JsonReader reader = new JsonReader(new InputStreamReader(in, "UTF-8"));
List messages = new ArrayList();
reader.beginArray();
while (reader.hasNext()) {
Message message = gson.fromJson(reader, Message.class);
messages.add(message);
}
reader.endArray();
reader.close();
return messages;
}
// 序列化
public void writeJsonStream(OutputStream out, List messages) throws IOException {
JsonWriter writer = new JsonWriter(new OutputStreamWriter(out, "UTF-8"));
writer.setIndent(" ");
writer.beginArray();
for (Message message : messages) {
gson.toJson(message, Message.class, writer);
}
writer.endArray();
writer.close();
}
2.5 反射
大部分框架或者SDK为了解耦，或多或少的会使用到反射，反射本身会性能就会比直接调用差很多。
有时候会大批量使用反射去实例化对象，所以不要在那些会被反射实例化的类的构造函数中做太多的事情。
建议在获取实例化对象后，再使用对象直接调用初始化方法。
2.6 异常
在代码中有时候可能会发生异常，所以一般使用try/catch来做保护，避免程序崩溃。
一旦有异常发生，系统会耗费资源去处理，本身对内存和CPU就会有消耗。
所以不能因为有了try/catch而不顾代码质量，要尽量保证没有大量的异常出现，我在项目中见过大量空指针异常出现，这种异常我们可以在代码层面就直接避免。
2.7 频繁GC
频繁的GC也会对性能造成影响，严重的会导致卡顿或者ANR。
频繁GC原因有两个
内存抖动，大量的对象被创建又在短时间内马上被释放
瞬间产生大量的对象会严重占用Young Generation的内存区域，当达到阀值，剩余空间不够的时候，也会触发GC。即使每次分配的对象占用了很少的内存，但是他们叠加在一起会增加 Heap的压力，从而触发更多其他类型的GC。
在项目中避免短时间内突然创建大量的对象。
2.8 设备&应用基本信息
获取设备&应用基本信息，比如说包名、IMEI信息等等，是比较耗时的操作，可以进行一些优化。
固定信息获取采用缓存策略，例如版本号、版本名称、手机mac地址、运营商信息等等，一次获取，缓存到内存，下次直接使用
不部分不固定信息，例如网络情况（2G/3G/4G/WIFI），可以采用监听网络变更方式，来即时更新网络情况
其他不固定信息，比如基站信息，只能每次获取
3. 总结
关于性能优化方面知识，官方也出过视频Android Performance Patterns，网上也有很多翻译的文章，写得都比较详细，这篇文章是自身从平时一些常见点入手做的一些总结，希望对大家有帮助。