iOS 性能优化

我们会从下面一个方面进行分析解释:

  • CPU和GPU
    在屏幕成像的过程中,CPU和GPU起着至关重要的作用,我们还需要了解屏幕的成像原理。

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

CPU和GPU

在iOS中是双缓冲机制,有前帧缓存、后帧缓存,两个缓存协调使用,这样的话效率会很高。

  • 屏幕成像原理

首先会发出一个垂直同步信号,可以理解成标记一下,让后再发出一个水平同步信号,一帧一帧的进行显示,当一个垂直同步信号,显示完以后,又会发出一个垂直同步信号进行下一次的显示。


屏幕成像原理

卡顿产生的原因:

CPU和GPU的操作时间过长,当一个垂直同步信号来的时候CPU和GPU的操作还没有完成,就出现了掉帧的情况发生。苹果设备屏幕刷新时间是一秒钟刷新60次,也就是在16.7秒内要有一个的计算、渲染和刷新操作,在这个16.7秒之内没有完成一个激计算和渲染的操作,这个时候又有下一次的计算和渲染任务的到来,上一次的就被舍弃,就出现的掉帧的感觉,从而卡顿。

  • 卡顿检测

1.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
2.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

  • 卡顿优化 - CPU

1.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
2.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
3.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
4.Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源
5.图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致
6.控制一下线程的最大并发数量
7.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)

  • 卡顿优化 - GPU

1.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
2.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
3.尽量减少视图数量和层次
4.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。简单来说一个内容暂时还不需要在屏幕上进行显示,却被计算和渲染了,占用的大量的CPU和GPU资源。

  • 哪些操作会触发离屏渲染?

光栅化,layer.shouldRasterize = YES
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
阴影,layer.shadowXXX
如果设置了layer.shadowPath就不会产生离屏渲染

耗电优化

  • 耗电的来源:

1.CPU处理,Processing
2.网络,Networking
3.定位,Location
4.图像,Graphics

耗电来源
  • 耗电优化
  • CPU、GPU优化
    1.尽可能降低CPU、GPU功耗
    2.少用定时器
    3.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
    4.数据量比较大的,建议使用数据库(比如SQLite、CoreData)
  • 网络优化
    1.减少、压缩网络数据
    2.如果多次请求的结果是相同的,尽量使用缓存
    3.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
    4.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
    5.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

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

  • 添加环境变量

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
(还有添加其他的环境变量,代表什么意思请参考我的另一篇文章https://www.jianshu.com/p/4719b3acd3ff)。

  • APP的冷启动可以概括为3大阶段

dyld
runtime
main

APP的冷启动

下面介绍每个阶段代表什么意思:

  • APP的启动 - dyld

1.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)
2.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

  • APP的启动 - runtime

1.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

  • APP的启动 - main

总结一下
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


image.png
  • 可借助第三方工具解析LinkMap文件: https://github.com/huanxsd/LinkMap 检查每个类占用大小

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