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Android APP效能優化的一些思考

說到Android系統手機,大部分人的印象是用了一段時間就變得有點卡頓,有些程式在執行期間莫名其妙的出現崩潰,開啟系統資料夾一看,發現多了很多檔案,然後用手機管家 APP 不斷地進行清理優化 ,才感覺執行速度稍微提高了點,就算手機在各種效能跑分軟體面前分數遙遙領先,還是感覺無論有多大的記憶體空間都遠遠不夠用。相信每個使用Android系統的使用者都有過以上類似經歷,確實,Android系統在流暢性方面不如iOS系統,為何呢,明明在看手機硬體配置上時,Android裝置都不會輸於iOS裝置,甚至都強於它,關鍵是在於軟體上。造成這種現象的原因是多方面的,簡單羅列幾點如下:

  • 其實近年來,隨著Android版本不斷迭代,Google提供的Android系統已經越來越流暢,目前最新發布的版本是Android Oreo(8.0)。但是在國內大部分使用者用的Android手機系是各大廠商定製過的版本,往往不是最新的原生系統核心,可能絕大多數還停留在Android 5.0系統上,甚至 Android 6.0以上所佔比例還偏小,更新存在延遲性。

  • 由於Android系統原始碼是開放的,每個人只要遵從相應的協議,就可以對原始碼進行修改,那麼國內各個廠商就把基於Android原始碼改造成自己對外發布的系統,比如我們熟悉的小米手機MIUI系統、華為手機EMUI系統、Oppo手機ColorOS系統等。由於每個廠商都修改過Android原生系統原始碼,這裡面就會引發一個問題,那就是著名的Android碎片化問題,本質就是不同Android系統的應用相容性不同,達不到一致性。

  • 由於存在著各種Android碎片化和相容性問題,導致Android開發者在開發應用時需要對不同系統進行適配,同時每個Android開發者的開發水平參差不齊,寫出來的應用效能也都存在不同型別的問題,導致使用者在使用過程中使用者體驗感受不同,那麼有些問題使用者就會轉化為Android系統問題,進而影響對Android手機的評價。

效能優化

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今天想說的重點是Android APP效能優化,也就是在開發應用程式時應該注意的點有哪些,如何更好地提高使用者體驗。一個好的應用,除了要有吸引人的功能和互動之外,在效能上也應該有高的要求,即時應用非常具有特色,在產品前期可能吸引了部分使用者,但是使用者體驗不好的話,也會給產品帶來不好的口碑。那麼一個好的應用應該如何定義呢?主要有以下三方面:

  • 業務/功能

  • 符合邏輯的互動

  • 優秀的效能

眾所周知,Android系統作為以移動裝置為主的作業系統,硬體配置是有一定的限制的,雖然配置現在越來越高階,但仍然無法與PC相比,在CPU和記憶體上使用不合理或者耗費資源多時,就會碰到記憶體不足導致的穩定性問題、CPU 消耗太多導致的卡頓問題等。

面對問題時,大家想到的都是聯絡使用者,然後檢視日誌,但殊不知有關效能類問題的反饋,原因也非常難找,日誌大多用處不大,為何呢?因為效能問題大部分是非必現的問題,問題定位很難復現,而又沒有關鍵的日誌,當然就無法找到原因了。這些問題非常影響使用者體驗和功能使用,所以瞭解一些效能優化的一些解決方案就顯得很重要了,並在實際的專案中優化我們的應用,進而提高使用者體驗。

四個方面

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可以把使用者體驗的效能問題主要總結為4個類別:

  • 流暢

  • 穩定

  • 省電、省流量

  • 安裝包小

效能問題的主要原因是什麼,原因有相同的,也有不同的,但歸根到底,不外乎記憶體使用、程式碼效率、合適的策略邏輯、程式碼質量、安裝包體積這一類問題,整理歸類如下:

從圖中可以看到,打造一個高質量的應用應該以4個方向為目標:快、穩、省、小。

  • 快:使用時避免出現卡頓,響應速度快,減少使用者等待的時間,滿足使用者期望。

  • 穩:減低 crash 率和 ANR 率,不要在使用者使用過程中崩潰和無響應。

  • 省:節省流量和耗電,減少使用者使用成本,避免使用時導致手機發燙。

  • 小:安裝包小可以降低使用者的安裝成本。

要想達到這4個目標,具體實現是在右邊框裡的問題:卡頓、記憶體使用不合理、程式碼質量差、程式碼邏輯亂、安裝包過大,這些問題也是在開發過程中碰到最多的問題,在實現業務需求同時,也需要考慮到這點,多花時間去思考,如何避免功能完成後再來做優化,不然的話等功能實現後帶來的維護成本會增加。

卡頓優化

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Android 應用啟動慢,使用時經常卡頓,是非常影響使用者體驗的,應該儘量避免出現。卡頓的場景有很多,按場景可以分為4類:UI 繪製、應用啟動、頁面跳轉、事件響應,如圖:

這4種卡頓場景的根本原因可以分為兩大類:

  • 介面繪製。主要原因是繪製的層級深、頁面複雜、重新整理不合理,由於這些原因導致卡頓的場景更多出現在UI和啟動後的初始介面以及跳轉到頁面的繪製上。

  • 資料處理。導致這種卡頓場景的原因是資料處理量太大,一般分為三種情況,一是資料在處理UI執行緒,二是資料處理佔用CPU高,導致主執行緒拿不到時間片,三是記憶體增加導致GC頻繁,從而引起卡頓。

引起卡頓的原因很多,但不管怎麼樣的原因和場景,最終都是通過裝置螢幕上顯示來達到使用者,歸根到底就是顯示有問題,所以,要解決卡頓,就要先了解Android系統的顯示原理。

Android系統顯示原理

Android顯示過程可以簡單概括為:Android應用程式把經過測量、佈局、繪製後的Surface快取資料,通過SurfaceFlinger把資料渲染到顯示螢幕上, 通過Android的重新整理機制來重新整理資料。也就是說應用層負責繪製,系統層負責渲染,通過程序間通訊把應用層需要繪製的資料傳遞到系統層服務,系統層服務通過重新整理機制把資料更新到螢幕上。

我們都知道在Android的每個View繪製中有三個核心步驟:Measure、Layout、Draw。具體實現是從 ViewRootImp類的performTraversals() 方法開始執行,Measure和Layout都是通過遞迴來獲取View的大小和位置,並且以深度作為優先順序,可以看出層級越深、元素越多、耗時也就越長。

真正把需要顯示的資料渲染到螢幕上,是通過系統級程序中的SurfaceFlinger服務來實現的,那麼這個SurfaceFlinger服務主要做了哪些工作呢?如下:

  • 響應客戶端事件,建立Layer與客戶端的Surface建立連線。

  • 接收客戶端資料及屬性,修改Layer屬性,如尺寸、顏色、透明度等。

  • 將建立的Layer內容重新整理到螢幕上。

  • 維持Layer的序列,並對Layer最終輸出做出裁剪計算。

既然是兩個不同的程序,那麼肯定是需要一個跨程序的通訊機制來實現資料傳遞,在Android顯示系統中,使用了Android的匿名共享記憶體:SharedClient,每一個應用和SurfaceFlinger之間都會建立一個SharedClient ,然後在每個SharedClient中,最多可以建立31個 SharedBufferStack,每個Surface都對應一個SharedBufferStack,也就是一個Window。

一個SharedClient對應一個Android應用程式,而一個Android應用程式可能包含多個視窗,即Surface。也就是說SharedClient包含的是SharedBufferStack的集合,其中在顯示重新整理機制中用到了雙緩衝和三重緩衝技術。最後總結起來顯示整體流程分為三個模組:應用層繪製到快取區,SurfaceFlinger把快取區資料渲染到螢幕,由於是不同的程序,所以使用Android的匿名共享記憶體SharedClient快取需要顯示的資料來達到目的。

除此之外,我們還需要一個名詞:FPS。FPS表示每秒傳遞的幀數。在理想情況下,60FPS就感覺不到卡,這意味著每個繪製時長應該在16ms以內。但是 Android系統很有可能無法及時完成那些複雜的頁面渲染操作。Android系統每隔16ms發出VSYNC訊號,觸發對UI進行渲染,如果每次渲染都成功,這樣就能夠達到流暢的畫面所需的60FPS。如果某個操作花費的時間是24ms ,系統在得到VSYNC訊號時就無法正常進行正常渲染,這樣就發生了丟幀現象。那麼使用者在32ms內看到的會是同一幀畫面,這種現象在執行動畫或滑動列表比較常見,還有可能是你的Layout太過複雜,層疊太多的繪製單元,無法在16ms完成渲染,最終引起重新整理不及時。

卡頓根本原因

根據Android系統顯示原理可以看到,影響繪製的根本原因有以下兩個方面:

  • 繪製任務太重,繪製一幀內容耗時太長。

  • 主執行緒太忙,根據系統傳遞過來的VSYNC訊號來時還沒準備好資料導致丟幀。

繪製耗時太長,有一些工具可以幫助我們定位問題。主執行緒太忙則需要注意了,主執行緒關鍵職責是處理使用者互動,在螢幕上繪製畫素,並進行載入顯示相關的資料,所以特別需要避免任何主執行緒的事情,這樣應用程式才能保持對使用者操作的即時響應。總結起來,主執行緒主要做以下幾個方面工作:

  • UI生命週期控制

  • 系統事件處理

  • 訊息處理

  • 介面佈局

  • 介面繪製

  • 介面重新整理

除此之外,應該儘量避免將其他處理放在主執行緒中,特別複雜的資料計算和網路請求等。

效能分析工具

效能問題並不容易復現,也不好定位,但是真的碰到問題還是需要去解決的,那麼分析問題和確認問題是否解決,就需要藉助相應的的除錯工具,比如檢視Layout層次的Hierarchy View、Android系統上帶的GPU Profile工具和靜態程式碼檢查工具Lint等,這些工具對效能優化起到非常重要的作用,所以要熟悉,知道在什麼場景用什麼工具來分析。

1,Profile GPU Rendering

在手機開發者模式下,有一個卡頓檢測工具叫做:Profile GPU Rendering,如圖:

它的功能特點如下:

  • 一個圖形監測工具,能實時反應當前繪製的耗時

  • 橫軸表示時間,縱軸表示每一幀的耗時

  • 隨著時間推移,從左到右的重新整理呈現

  • 提供一個標準的耗時,如果高於標準耗時,就表示當前這一幀丟失

2,TraceView

TraceView是Android SDK自帶的工具,用來分析函式呼叫過程,可以對Android的應用程式以及Framework層的程式碼進行效能分析。它是一個圖形化的工具,最終會產生一個圖表,用於對效能分析進行說明,可以分析到每一個方法的執行時間,其中可以統計出該方法呼叫次數和遞迴次數,實際時長等引數維度,使用非常直觀,分析效能非常方便。

3,Systrace UI 效能分析

Systrace是Android 4.1及以上版本提供的效能資料取樣和分析工具,它是通過系統的角度來返回一些資訊。它可以幫助開發者收集Android關鍵子系統,如Surfaceflinger、WindowManagerService等Framework部分關鍵模組、服務、View系統等執行資訊,從而幫助開發者更直觀地分析系統瓶頸,改進效能。Systrace的功能包括跟蹤系統的I/O操作、核心工作佇列、CPU負載等,在UI顯示效能分析上提供很好的資料,特別是在動畫播放不流暢、渲染卡等問題上。

優化建議

1,佈局優化

佈局是否合理主要影響的是頁面測量時間的多少,我們知道一個頁面的顯示測量和繪製過程都是通過遞迴來完成的,多叉樹遍歷的時間與樹的高度h有關,其時間複雜度O(h),如果層級太深,每增加一層則會增加更多的頁面顯示時間,所以佈局的合理性就顯得很重要。

那佈局優化有哪些方法呢,主要通過減少層級、減少測量和繪製時間、提高複用性三個方面入手。總結如下:

  • 減少層級。合理使用RelativeLayout和LinerLayout,合理使用Merge。

  • 提高顯示速度。使用ViewStub,它是一個看不見的、不佔佈局位置、佔用資源非常小的檢視物件。

  • 佈局複用。可以通過標籤來提高複用。

  • 儘可能少用wrap_content。wrap_content 會增加布局measure時計算成本,在已知寬高為固定值時,不用wrap_content 。

  • 刪除控制元件中無用的屬性。

2,避免過度繪製

過度繪製是指在螢幕上的某個畫素在同一幀的時間內被繪製了多次。在多層次重疊的UI結構中,如果不可見的UI也在做繪製的操作,就會導致某些畫素區域被繪製了多次,從而浪費了多餘的CPU以及GPU源。

如何避免過度繪製呢,如下:

  • 佈局上的優化。移除XML中非必須的背景,移除Window預設的背景、按需顯示佔位背景圖片

  • 自定義View優化。使用 canvas.clipRect()來幫助系統識別那些可見的區域,只有在這個區域內才會被繪製。

3,啟動優化

通過對啟動速度的監控,發現影響啟動速度的問題所在,優化啟動邏輯,提高應用的啟動速度。啟動主要完成三件事:UI佈局、繪製和資料準備。因此啟動速度優化就是需要優化這三個過程:

  • UI佈局。應用一般都有閃屏頁,優化閃屏頁的UI佈局,可以通過Profile GPU Rendering檢測丟幀情況。

  • 啟動載入邏輯優化。可以採用分佈載入、非同步載入、延期載入策略來提高應用啟動速度。

  • 資料準備。資料初始化分析,載入資料可以考慮用執行緒初始化等策略。

4,合理的重新整理機制

在應用開發過程中,因為資料的變化,需要重新整理頁面來展示新的資料,但頻繁重新整理會增加資源開銷,並且可能導致卡頓發生,因此,需要一個合理的重新整理機制來提高整體的UI流暢度。合理的重新整理需要注意以下幾點:

  • 儘量減少重新整理次數。

  • 儘量避免後臺有高的CPU執行緒執行。

  • 縮小重新整理區域。

5,其他

在實現動畫效果時,需要根據不同場景選擇合適的動畫框架來實現。有些情況下,可以用硬體加速方式來提供流暢度。

記憶體優化

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在Android系統中有個垃圾記憶體回收機制,在虛擬機器層自動分配和釋放記憶體,因此不需要在程式碼中分配和釋放某一塊記憶體,從應用層面上不容易出現記憶體洩漏和記憶體溢位等問題,但是需要記憶體管理。Android系統在記憶體管理上有一個Generational Heap Memory模型,記憶體回收的大部分壓力不需要應用層關心,Generational Heap Memory有自己一套管理機制,當記憶體達到一個閾值時,系統會根據不同的規則自動釋放系統認為可以釋放的記憶體,也正是因為Android程式把記憶體控制的權力交給了Generational Heap Memory,一旦出現記憶體洩漏和溢位方面的問題,排查錯誤將會成為一項異常艱難的工作。除此之外,部分Android應用開發人員在開發過程中並沒有特別關注記憶體的合理使用,也沒有在記憶體方面做太多的優化,當應用程式同時執行越來越多的任務,加上越來越複雜的業務需求時,完全依賴Android的記憶體管理機制就會導致一系列效能問題逐漸呈現,對應用的穩定性和效能帶來不可忽視的影響,因此,解決記憶體問題和合理優化記憶體是非常有必要的。

Android記憶體管理機制

Android應用都是在 Android的虛擬機器上執行,應用 程式的記憶體分配與垃圾回收都是由虛擬機器完成的。在Android系統,虛擬機器有兩種執行模式:Dalvik和ART。

1,Java物件生命週期

一般Java物件在虛擬機器上有7個執行階段:

建立階段->應用階段->不可見階段->不可達階段->收集階段->終結階段->物件空間重新分配階段

2,記憶體分配

在Android系統中,記憶體分配實際上是對堆的分配和釋放。當一個Android程式啟動,應用程序都是從一個叫做Zygote的程序衍生出來,系統啟動 Zygote 程序後,為了啟動一個新的應用程式程序,系統會衍生Zygote程序生成一個新的程序,然後在新的程序中載入並執行應用程式的程式碼。其中,大多數的RAM pages被用來分配給Framework程式碼,同時促使RAM資源能夠在應用所有程序之間共享。

但是為了整個系統的記憶體控制需要,Android系統會為每一個應用程式都設定一個硬性的Dalvik Heap Size最大限制閾值,整個閾值在不同裝置上會因為RAM大小不同而有所差異。如果應用佔用記憶體空間已經接近整個閾值時,再嘗試分配記憶體的話,就很容易引起記憶體溢位的錯誤。

3,記憶體回收機制

我們需要知道的是,在Java中記憶體被分為三個區域:Young Generation(年輕代)、Old Generation(年老代)、Permanent Generation(持久代)。最近分配的物件會存放在Young Generation區域。物件在某個時機觸發GC回收垃圾,而沒有回收的就根據不同規則,有可能被移動到Old Generation,最後累積一定時間在移動到Permanent Generation 區域。系統會根據記憶體中不同的記憶體資料型別分別執行不同的GC操作。GC通過確定物件是否被活動物件引用來確定是否收集物件,進而動態回收無任何引用的物件佔據的記憶體空間。但需要注意的是頻繁的GC會增加應用的卡頓情況,影響應用的流暢性,因此需要儘量減少系統GC行為,以便提高應用的流暢度,減小卡頓發生的概率。

記憶體分析工具

做記憶體優化前,需要了解當前應用的記憶體使用現狀,通過現狀去分析哪些資料型別有問題,各種型別的分佈情況如何,以及在發現問題後如何發現是哪些具體物件導致的,這就需要相關工具來幫助我們。

1,Memory Monitor

Memory Monitor是一款使用非常簡單的圖形化工具,可以很好地監控系統或應用的記憶體使用情況,主要有以下功能:

  • 顯示可用和已用記憶體,並且以時間為維度實時反應記憶體分配和回收情況。

  • 快速判斷應用程式的執行緩慢是否由於過度的記憶體回收導致。

  • 快速判斷應用是否由於記憶體不足導致程式崩潰。

2,Heap Viewer

Heap Viewer的主要功能是檢視不同資料型別在記憶體中的使用情況,可以看到當前程序中的Heap Size的情況,分別有哪些型別的資料,以及各種型別資料佔比情況。通過分析這些資料來找到大的記憶體物件,再進一步分析這些大物件,進而通過優化減少記憶體開銷,也可以通過資料的變化發現記憶體洩漏。

3,Allocation Tracker

Memory Monitor和Heap Viewer都可以很直觀且實時地監控記憶體使用情況,還能發現記憶體問題,但發現記憶體問題後不能再進一步找到原因,或者發現一塊異常記憶體,但不能區別是否正常,同時在發現問題後,也不能定位到具體的類和方法。這時就需要使用另一個記憶體分析工具Allocation Tracker,進行更詳細的分析,Allocation Tracker可以分配跟蹤記錄應用程式的記憶體分配,並列出了它們的呼叫堆疊,可以檢視所有物件記憶體分配的週期。

4,Memory Analyzer Tool(MAT)

MAT是一個快速,功能豐富的Java Heap分析工具,通過分析Java程序的記憶體快照HPROF分析,從眾多的物件中分析,快速計算出在記憶體中物件佔用的大小,檢視哪些物件不能被垃圾收集器回收,並可以通過檢視直觀地檢視可能造成這種結果的物件。

常見記憶體洩漏場景