Android 专项性能分析总览

Posted 2022-12-16 初一十五啊

一、为什么要做性能优化

• 性能是功能的基础
• 性能直接和钱产生关系
• 衡量技术栈的强劲指标

二、android专项性能

2·1 构建性能检测、治理需要哪些技术栈

2.2 作为Android开发工程师在这个技术栈中发力的点在哪里？

我们作为和用户直接接触者，我们的侧重点应该放在指标上，而达成这些指标的作用力就是图中所描述的技能，这些技能掌握的越多，指标会完成的越好。

• 平台
• 交互类性能
• 资源类性能

三、什么是交互类&资源类性能

3.1 交互类

• 什么是交互类性能
  • 流畅度
  • 时延
• 它的本质是什么

例如流畅度问题

• 可以是内存的垃圾回收太频繁导致的，因为有些GC会STOP THE WORLD；
• 可以是CPU问题，decode图片开了过多的子线程，导致主线程的CPU资源被争抢；
• 可以是在主线程中读/写磁盘，磁盘读/写耗时抖一抖、界面也跟着卡一卡

3.2 资源类

• 什么是资源类性能
  • 磁盘
  • CPU
  • 内存
  • 环境密切相关的网络
  • 电池（耗电）

3.3 交互类性能和资源类性能

分析交互类性能后得知，它的本质就是资源类问题。

四、资源类问题

4.1 磁盘

• 扇区、块、页等概念

4.1.1 磁盘I/O 随机读写

• 我们对磁盘最多的操作就是读、写
  • 磁盘的读写性能目前是怎样的状态
  • 磁盘的读写有那几种方式
• 读写的方式有哪些
  • 顺序读写
  • 随机读写
  • 磁盘顺序读写的区别

• 暂时无法在飞书文档外展示此内容 - 首先需要明确一个问题，顺序读是对于顺序写而言的，只有顺序写的数据，才能顺序读 - 当设备使用时间长 存在删除操作等场景时，将出现不连续的内存空间，此时的写将变成随机写，自然也就变成了随机读 - ##### 4.1.2 随机读写的性能

• 根据腾讯的调查报告显示

• 顺序读/写比起以前的性能，那是大幅度提升，跟SSD的差距已经缩小了很多
• 随机读/写的性能依旧很差，见MOTO X、S7、iPhone 6S Plus

4.2 写入放大效应

4.2.1 什么是写入放大效应？

当数据第一次写入时，由于所有的颗粒都为已擦除状态，所以数据能够以页为最小单位直接写入进去。当有新的数据写入需要替换旧的数据时，主控制器将把新的数据写入到另外的空白闪存空间上（已擦除状态），然后更新逻辑LBA地址来指向到新的物理FTL地址。此时，旧的地址内容就变成了无效的数据，但主控制器并没执行擦除操作而是会标记对应的“页”为无效。当磁盘需要在上述无效区域进行再次写入的话，为了得到空闲空间，闪存必须先复制该“块”中所有的有效“页”到新的“块”里，并擦除旧“块”后，才能写入

例子：写入一个4KB的数据，最坏的情况就是，一个块里已经没有干净空间了，但是恰好有一个“页”的无效数据可以擦除，所以主控就把所有的数据读出来，擦除块，再加上这个4KB新数据写回去。回顾整个过程，其实只想写4KB的数据，结果造成了整个块（512KB）的写入操作。同时带来了原本只需要简单地写4KB的操作变成了“闪存读取（512KB）->缓存改（4KB）->闪存擦除（512KB）->闪存写入（512KB）”，这造成了延迟大大增加，速度慢是自然的。这就是所谓的“写入放大”（Write Amplification）问题

4.2.2 造成写入放大效应的原因

• 外因：手机长期使用，磁盘空间不足。
• 内因：应用触发大量随机写。
• 结果：磁盘I/O的耗时会产生剧烈的波动，导致应用卡顿

4.3 定位、分析、解决磁盘问题

我们避免不了手机长期使用磁盘不足的问题，所以App能做的只有一件事，即减少磁盘I/O的操作量，特别是主线程的操作量

4.3.1 常见的磁盘优化相关的工具

目前我们应用也接入了I/O Monitor 监控，它其实具备很多功能。

4.3.2 案例

问题类型： I/O效率低

Bitmap 解码优化

4.4 磁盘的专项标准（腾讯）

五、内存

5.1 重复下载的流量问题

可以缓存到存储中；缓存到存储要读出来，就变成磁盘I/O问题；为了避免磁盘I/O问题怎么办，用内存缓存起来。什么都用内存缓存起来，App的常驻内存就会很大，变成内存问题，甚至最后成为OOM的导火索

5.2 Android 应用的内存问题

• 虚拟机的堆内存最大值
  • 64MB、128MB
  • manifest里面设置LargeHeap为true
• low memory killer机制
  • 在内存资源稀缺的大背景下，为了保证在极端情况下，前台App和系统还能稳定运行，就只有靠low memory killer机制
  • App占用内存越多，被Low Memory Killer处理掉的机会就越大
• GC
• 内存泄漏

• 图片缓存

5.3 内存问题

后果会导致App Crash、闪退、后台被杀、卡顿，而且这是各种资源类性能问题积压的最后一环

• 常驻问题（主要是图片缓存）
• 泄漏问题（主要是Activity泄漏）
• GC问题（关键是GC For Alloc）

5.4 定位内存问题相关的工具

5.5 内存的专项标准

六、CPU 问题

一种是I/O密集型问题，另外一种就是CPU密集型的问题

6.1 CPU资源冗余使用

算法太糙，明明可以遍历一次的却遍历两次，主要出现在查找、排序、删除等环节；也可以是没有cache，明明解码过一次的图片还重复解码。还有，明明使用int就足够，偏偏要用long，导致CPU的运算压力多出4倍

6.2 CPU资源争抢

• 抢主线程的CPU资源 ， 最典型的就是Handler优化问题
• 抢音视频的CPU资源
  • 例子：音视频编解码

本身就消耗了大量的CPU资源，同时音视频编解码对于解码的速度是有硬要求的，达不到就会有产生播放流畅度的问题，很容易就达到了CPU满负载的状态

• 解决方式

• 首先不能让音视频卡顿

• 可以减负一些非核心的业务消耗

• CPU负载转换为GPU负载

• 大家平等，相互抢（前两种最起码都有主次之分，强弱之别）

6.3 CPU资源利用率低

CPU就是速度与负载的博弈，用得多会耗电、会卡顿，用得少也会有问题，像启动、界面切换、音视频编解码这些场景，为了保证其速度，不好好利用CPU，真对不起核心数的不断飙升。而导致无法充分利用CPU的因素，除了前面说的磁盘和网络I/O外，还有锁操作、sleep等。其中锁的优化，一般在锁的范围上，主要是尽可能地缩减范围。

6.4 使用工具

• Profiler
• TOP
• PS (adb)
• Systrace

6.5 专项标准（腾讯）

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后续如有新知识点，将会持续更新，尽请期待……