Android性能优化总结
Posted 王三的猫阿德
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Android性能优化总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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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。
图 1 - 布局渲染视图
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:
Android布局优化之ViewStub、include、merge使用与源码分析
Android中RelativeLayout和LinearLayout性能分析
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<Message> readJsonStream(InputStream in) throws IOException
JsonReader reader = new JsonReader(new InputStreamReader(in, "UTF-8"));
List<Message> messages = new ArrayList<Message>();
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<Message> 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
2.9 待续
目前自己遇见并优化过的都在以上列出来了,后续会慢慢积累。
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。
以上是关于Android性能优化总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章