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作者：斜杠Allen
原文：http://www.jianshu.com/p/9755da0f4e8f
说到Android系统手机，大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿，有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃，打开系统文件夹一看，发现多了很多文件，然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ，才感觉运行速度稍微提高了点，就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先，还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。相信每个使用Android系统的用户都有过以上类似经历，确实，Android系统在流畅性方面不如iOS系统，为何呢，明明在看手机硬件配置上时，Android设备都不会输于iOS设备，甚至都强于它，关键是在于软件上。造成这种现象的原因是多方面的，简单罗列几点如下：
其实近年来，随着Android版本不断迭代，Google提供的Android系统已经越来越流畅，目前最新发布的版本是Android Oreo（8.0）。但是在国内大部分用户用的Android手机系是各大厂商定制过的版本，往往不是最新的原生系统内核，可能绝大多数还停留在Android 5.0系统上，甚至 Android 6.0以上所占比例还偏小，更新存在延迟性。
由于Android系统源码是开放的，每个人只要遵从相应的协议，就可以对源码进行修改，那么国内各个厂商就把基于Android源码改造成自己对外发布的系统，比如我们熟悉的小米手机MIUI系统、华为手机EMUI系统、Oppo手机ColorOS系统等。由于每个厂商都修改过Android原生系统源码，这里面就会引发一个问题，那就是著名的Android碎片化问题，本质就是不同Android系统的应用兼容性不同，达不到一致性。
由于存在着各种Android碎片化和兼容性问题，导致Android开发者在开发应用时需要对不同系统进行适配，同时每个Android开发者的开发水平参差不齐，写出来的应用性能也都存在不同类型的问题，导致用户在使用过程中用户体验感受不同，那么有些问题用户就会转化为Android系统问题，进而影响对Android手机的评价。
性能优化
今天想说的重点是Android APP性能优化，也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些，如何更好地提高用户体验。一个好的应用，除了要有吸引人的功能和交互之外，在性能上也应该有高的要求，即时应用非常具有特色，在产品前期可能吸引了部分用户，但是用户体验不好的话，也会给产品带来不好的口碑。那么一个好的应用应该如何定义呢？主要有以下三方面：
业务/功能
符合逻辑的交互
优秀的性能
众所周知，Android系统作为以移动设备为主的操作系统，硬件配置是有一定的限制的，虽然配置现在越来越高级，但仍然无法与PC相比，在CPU和内存上使用不合理或者耗费资源多时，就会碰到内存不足导致的稳定性问题、CPU 消耗太多导致的卡顿问题等。
面对问题时，大家想到的都是联系用户，然后查看日志，但殊不知有关性能类问题的反馈，原因也非常难找，日志大多用处不大，为何呢？因为性能问题大部分是非必现的问题，问题定位很难复现，而又没有关键的日志，当然就无法找到原因了。这些问题非常影响用户体验和功能使用，所以了解一些性能优化的一些解决方案就显得很重要了，并在实际的项目中优化我们的应用，进而提高用户体验。
四个方面
可以把用户体验的性能问题主要总结为4个类别：
流畅
稳定
省电、省流量
安装包小
性能问题的主要原因是什么，原因有相同的，也有不同的，但归根到底，不外乎内存使用、代码效率、合适的策略逻辑、代码质量、安装包体积这一类问题，整理归类如下：
从图中可以看到，打造一个高质量的应用应该以4个方向为目标：快、稳、省、小。
快：使用时避免出现卡顿，响应速度快，减少用户等待的时间，满足用户期望。
稳：减低 crash 率和 ANR 率，不要在用户使用过程中崩溃和无响应。
省：节省流量和耗电，减少用户使用成本，避免使用时导致手机发烫。
小：安装包小可以降低用户的安装成本。
要想达到这4个目标，具体实现是在右边框里的问题：卡顿、内存使用不合理、代码质量差、代码逻辑乱、安装包过大，这些问题也是在开发过程中碰到最多的问题，在实现业务需求同时，也需要考虑到这点，多花时间去思考，如何避免功能完成后再来做优化，不然的话等功能实现后带来的维护成本会增加。
卡顿优化
Android 应用启动慢，使用时经常卡顿，是非常影响用户体验的，应该尽量避免出现。卡顿的场景有很多，按场景可以分为4类：UI 绘制、应用启动、页面跳转、事件响应，如图：
这4种卡顿场景的根本原因可以分为两大类：
界面绘制。主要原因是绘制的层级深、页面复杂、刷新不合理，由于这些原因导致卡顿的场景更多出现在UI和启动后的初始界面以及跳转到页面的绘制上。
数据处理。导致这种卡顿场景的原因是数据处理量太大，一般分为三种情况，一是数据在处理UI线程，二是数据处理占用CPU高，导致主线程拿不到时间片，三是内存增加导致GC频繁，从而引起卡顿。
引起卡顿的原因很多，但不管怎么样的原因和场景，最终都是通过设备屏幕上显示来达到用户，归根到底就是显示有问题，所以，要解决卡顿，就要先了解Android系统的显示原理。
Android系统显示原理
Android显示过程可以简单概括为：Android应用程序把经过测量、布局、绘制后的Surface缓存数据，通过SurfaceFlinger把数据渲染到显示屏幕上， 通过Android的刷新机制来刷新数据。也就是说应用层负责绘制，系统层负责渲染，通过进程间通信把应用层需要绘制的数据传递到系统层服务，系统层服务通过刷新机制把数据更新到屏幕上。
我们都知道在Android的每个View绘制中有三个核心步骤：Measure、Layout、Draw。具体实现是从 ViewRootImp类的performTraversals() 方法开始执行，Measure和Layout都是通过递归来获取View的大小和位置，并且以深度作为优先级，可以看出层级越深、元素越多、耗时也就越长。
真正把需要显示的数据渲染到屏幕上，是通过系统级进程中的SurfaceFlinger服务来实现的，那么这个SurfaceFlinger服务主要做了哪些工作呢？如下：
响应客户端事件，创建Layer与客户端的Surface建立连接。
接收客户端数据及属性，修改Layer属性，如尺寸、颜色、透明度等。
将创建的Layer内容刷新到屏幕上。
维持Layer的序列，并对Layer最终输出做出裁剪计算。
既然是两个不同的进程，那么肯定是需要一个跨进程的通信机制来实现数据传递，在Android显示系统中，使用了Android的匿名共享内存：SharedClient，每一个应用和SurfaceFlinger之间都会创建一个SharedClient ，然后在每个SharedClient中，最多可以创建31个 SharedBufferStack，每个Surface都对应一个SharedBufferStack，也就是一个Window。
一个SharedClient对应一个Android应用程序，而一个Android应用程序可能包含多个窗口，即Surface。也就是说SharedClient包含的是SharedBufferStack的集合，其中在显示刷新机制中用到了双缓冲和三重缓冲技术。最后总结起来显示整体流程分为三个模块：应用层绘制到缓存区，SurfaceFlinger把缓存区数据渲染到屏幕，由于是不同的进程，所以使用Android的匿名共享内存SharedClient缓存需要显示的数据来达到目的。
除此之外，我们还需要一个名词：FPS。FPS表示每秒传递的帧数。在理想情况下，60FPS就感觉不到卡，这意味着每个绘制时长应该在16ms以内。但是 Android系统很有可能无法及时完成那些复杂的页面渲染操作。Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，触发对UI进行渲染，如果每次渲染都成功，这样就能够达到流畅的画面所需的60FPS。如果某个操作花费的时间是24ms ，系统在得到VSYNC信号时就无法正常进行正常渲染，这样就发生了丢帧现象。那么用户在32ms内看到的会是同一帧画面，这种现象在执行动画或滑动列表比较常见，还有可能是你的Layout太过复杂，层叠太多的绘制单元，无法在16ms完成渲染，最终引起刷新不及时。
卡顿根本原因
根据Android系统显示原理可以看到，影响绘制的根本原因有以下两个方面：
绘制任务太重，绘制一帧内容耗时太长。
主线程太忙，根据系统传递过来的VSYNC信号来时还没准备好数据导致丢帧。
绘制耗时太长，有一些工具可以帮助我们定位问题。主线程太忙则需要注意了，主线程关键职责是处理用户交互，在屏幕上绘制像素，并进行加载显示相关的数据，所以特别需要避免任何主线程的事情，这样应用程序才能保持对用户操作的即时响应。总结起来，主线程主要做以下几个方面工作：
UI生命周期控制
系统事件处理
消息处理
界面布局
界面绘制
界面刷新
除此之外，应该尽量避免将其他处理放在主线程中，特别复杂的数据计算和网络请求等。
性能分析工具
性能问题并不容易复现，也不好定位，但是真的碰到问题还是需要去解决的，那么分析问题和确认问题是否解决，就需要借助相应的的调试工具，比如查看Layout层次的Hierarchy View、Android系统上带的GPU Profile工具和静态代码检查工具Lint等，这些工具对性能优化起到非常重要的作用，所以要熟悉，知道在什么场景用什么工具来分析。
1，Profile GPU Rendering
在手机开发者模式下，有一个卡顿检测工具叫做：Profile GPU Rendering，如图：
它的功能特点如下：
一个图形监测工具，能实时反应当前绘制的耗时
横轴表示时间，纵轴表示每一帧的耗时
随着时间推移，从左到右的刷新呈现
提供一个标准的耗时，如果高于标准耗时，就表示当前这一帧丢失
2，TraceView
TraceView是Android SDK自带的工具，用来分析函数调用过程，可以对Android的应用程序以及Framework层的代码进行性能分析。它是一个图形化的工具，最终会产生一个图表，用于对性能分析进行说明，可以分析到每一个方法的执行时间，其中可以统计出该方法调用次数和递归次数，实际时长等参数维度，使用非常直观，分析性能非常方便。
3，Systrace UI 性能分析
Systrace是Android 4.1及以上版本提供的性能数据采样和分析工具，它是通过系统的角度来返回一些信息。它可以帮助开发者收集Android关键子系统，如Surfaceflinger、WindowManagerService等Framework部分关键模块、服务、View系统等运行信息，从而帮助开发者更直观地分析系统瓶颈，改进性能。Systrace的功能包括跟踪系统的I/O操作、内核工作队列、CPU负载等，在UI显示性能分析上提供很好的数据，特别是在动画播放不流畅、渲染卡等问题上。
优化建议
1，布局优化
布局是否合理主要影响的是页面测量时间的多少，我们知道一个页面的显示测量和绘制过程都是通过递归来完成的，多叉树遍历的时间与树的高度h有关，其时间复杂度O(h)，如果层级太深，每增加一层则会增加更多的页面显示时间，所以布局的合理性就显得很重要。
那布局优化有哪些方法呢，主要通过减少层级、减少测量和绘制时间、提高复用性三个方面入手。总结如下：
减少层级。合理使用RelativeLayout和LinerLayout，合理使用Merge。
提高显示速度。使用ViewStub，它是一个看不见的、不占布局位置、占用资源非常小的视图对象。
-
布局复用。可以通过
标签来提高复用。
尽可能少用wrap_content。wrap_content 会增加布局measure时计算成本，在已知宽高为固定值时，不用wrap_content 。
删除控件中无用的属性。
2，避免过度绘制
过度绘制是指在屏幕上的某个像素在同一帧的时间内被绘制了多次。在多层次重叠的UI结构中，如果不可见的UI也在做绘制的操作，就会导致某些像素区域被绘制了多次，从而浪费了多余的CPU以及GPU源。
如何避免过度绘制呢，如下：
布局上的优化。移除XML中非必须的背景，移除Window默认的背景、按需显示占位背景图片
自定义View优化。使用 canvas.clipRect()来帮助系统识别那些可见的区域，只有在这个区域内才会被绘制。
3，启动优化
通过对启动速度的监控，发现影响启动速度的问题所在，优化启动逻辑，提高应用的启动速度。启动主要完成三件事：UI布局、绘制和数据准备。因此启动速度优化就是需要优化这三个过程：
UI布局。应用一般都有闪屏页，优化闪屏页的UI布局，可以通过Profile GPU Rendering检测丢帧情况。
启动加载逻辑优化。可以采用分布加载、异步加载、延期加载策略来提高应用启动速度。
数据准备。数据初始化分析，加载数据可以考虑用线程初始化等策略。
4，合理的刷新机制
在应用开发过程中，因为数据的变化，需要刷新页面来展示新的数据，但频繁刷新会增加资源开销，并且可能导致卡顿发生，因此，需要一个合理的刷新机制来提高整体的UI流畅度。合理的刷新需要注意以下几点：
尽量减少刷新次数。
尽量避免后台有高的CPU线程运行。
缩小刷新区域。
5，其他
在实现动画效果时，需要根据不同场景选择合适的动画框架来实现。有些情况下，可以用硬件加速方式来提供流畅度。
内存优化
在Android系统中有个垃圾内存回收机制，在虚拟机层自动分配和释放内存，因此不需要在代码中分配和释放某一块内存，从应用层面上不容易出现内存泄漏和内存溢出等问题，但是需要内存管理。Android系统在内存管理上有一个Generational Heap Memory模型，内存回收的大部分压力不需要应用层关心，Generational Heap Memory有自己一套管理机制，当内存达到一个阈值时，系统会根据不同的规则自动释放系统认为可以释放的内存，也正是因为Android程序把内存控制的权力交给了Generational Heap Memory，一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题，排查错误将会成为一项异常艰难的工作。除此之外，部分Android应用开发人员在开发过程中并没有特别关注内存的合理使用，也没有在内存方面做太多的优化，当应用程序同时运行越来越多的任务，加上越来越复杂的业务需求时，完全依赖Android的内存管理机制就会导致一系列性能问题逐渐呈现，对应用的稳定性和性能带来不可忽视的影响，因此，解决内存问题和合理优化内存是非常有必要的。
Android内存管理机制
Android应用都是在 Android的虚拟机上运行，应用 程序的内存分配与垃圾回收都是由虚拟机完成的。在Android系统，虚拟机有两种运行模式：Dalvik和ART。
1，Java对象生命周期
一般Java对象在虚拟机上有7个运行阶段：
创建阶段->应用阶段->不可见阶段->不可达阶段->收集阶段->终结阶段->对象空间重新分配阶段
2，内存分配
在Android系统中，内存分配实际上是对堆的分配和释放。当一个Android程序启动，应用进程都是从一个叫做Zygote的进程衍生出来，系统启动 Zygote 进程后，为了启动一个新的应用程序进程，系统会衍生Zygote进程生成一个新的进程，然后在新的进程中加载并运行应用程序的代码。其中，大多数的RAM pages被用来分配给Framework代码，同时促使RAM资源能够在应用所有进程之间共享。
但是为了整个系统的内存控制需要，Android系统会为每一个应用程序都设置一个硬性的Dalvik Heap Size最大限制阈值，整个阈值在不同设备上会因为RAM大小不同而有所差异。如果应用占用内存空间已经接近整个阈值时，再尝试分配内存的话，就很容易引起内存溢出的错误。
3，内存回收机制
我们需要知道的是，在Java中内存被分为三个区域：Young Generation(年轻代)、Old Generation(年老代)、Permanent Generation(持久代)。最近分配的对象会存放在Young Generation区域。对象在某个时机触发GC回收垃圾，而没有回收的就根据不同规则，有可能被移动到Old Generation，最后累积一定时间在移动到Permanent Generation 区域。系统会根据内存中不同的内存数据类型分别执行不同的GC操作。GC通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集对象，进而动态回收无任何引用的对象占据的内存空间。但需要注意的是频繁的GC会增加应用的卡顿情况，影响应用的流畅性，因此需要尽量减少系统GC行为，以便提高应用的流畅度，减小卡顿发生的概率。
内存分析工具
做内存优化前，需要了解当前应用的内存使用现状，通过现状去分析哪些数据类型有问题，各种类型的分布情况如何，以及在发现问题后如何发现是哪些具体对象导致的，这就需要相关工具来帮助我们。
1，Memory Monitor
Memory Monitor是一款使用非常简单的图形化工具，可以很好地监控系统或应用的内存使用情况，主要有以下功能：
显示可用和已用内存，并且以时间为维度实时反应内存分配和回收情况。
快速判断应用程序的运行缓慢是否由于过度的内存回收导致。
快速判断应用是否由于内存不足导致程序崩溃。
2，Heap Viewer
Heap Viewer的主要功能是查看不同数据类型在内存中的使用情况，可以看到当前进程中的Heap Size的情况，分别有哪些类型的数据，以及各种类型数据占比情况。通过分析这些数据来找到大的内存对象，再进一步分析这些大对象，进而通过优化减少内存开销，也可以通过数据的变化发现内存泄漏。
3，Allocation Tracker
Memory Monitor和Heap Viewer都可以很直观且实时地监控内存使用情况，还能发现内存问题，但发现内存问题后不能再进一步找到原因，或者发现一块异常内存，但不能区别是否正常，同时在发现问题后，也不能定位到具体的类和方法。这时就需要使用另一个内存分析工具Allocation Tracker，进行更详细的分析，Allocation Tracker可以分配跟踪记录应用程序的内存分配，并列出了它们的调用堆栈，可以查看所有对象内存分配的周期。
4，Memory Analyzer Tool(MAT)
MAT是一个快速，功能丰富的Java Heap分析工具，通过分析Java进程的内存快照HPROF分析，从众多的对象中分析，快速计算出在内存中对象占用的大小，查看哪些对象不能被垃圾收集器回收，并可以通过视图直观地查看可能造成这种结果的对象。
常见内存泄漏场景
如果在内存泄漏发生后再去找原因并修复会增加开发的成本，最好在编写代码时就能够很好地考虑内存问题，写出更高质量的代码，这里列出一些常见的内存泄漏场景，在以后的开发过程中需要避免这类问题。
资源性对象未关闭。比如Cursor、File文件等，往往都用了一些缓冲，在不使用时，应该及时关闭它们。
注册对象未注销。比如事件注册后未注销，会导致观察者列表中维持着对象的引用。
类的静态变量持有大数据对象。
非静态内部类的静态实例。
Handler临时性内存泄漏。如果Handler是非静态的，容易导致Activity或Service不会被回收。
容器中的对象没清理造成的内存泄漏。
WebView。WebView存在着内存泄漏的问题，在应用中只要使用一次WebView，内存就不会被释放掉。
除此之外，内存泄漏可监控，常见的就是用LeakCanary第三方库，这是一个检测内存泄漏的开源库，使用非常简单，可以在发生内存泄漏时告警，并且生成leak tarce分析泄漏位置，同时可以提供Dump文件进行分析。
优化内存空间
没有内存泄漏，并不意味着内存就不需要优化，在移动设备上，由于物理设备的存储空间有限，Android 系统对每个应用进程也都分配了有限的堆内存，因此使用最小内存对象或者资源可以减小内存开销，同时让GC 能更高效地回收不再需要使用的对象，让应用堆内存保持充足的可用内存，使应用更稳定高效地运行。常见做法如下：
对象引用。强引用、软引用、弱引用、虚引用四种引用类型，根据业务需求合理使用不同，选择不同的引用类型。
减少不必要的内存开销。注意自动装箱，增加内存复用，比如有效利用系统自带的资源、视图复用、对象池、Bitmap对象的复用。
使用最优的数据类型。比如针对数据类容器结构，可以使用ArrayMap数据结构，避免使用枚举类型，使用缓存Lrucache等等。
图片内存优化。可以设置位图规格，根据采样因子做压缩，用一些图片缓存方式对图片进行管理等等。
稳定性优化
Android应用的稳定性定义很宽泛，影响稳定性的原因很多，比如内存使用不合理、代码异常场景考虑不周全、代码逻辑不合理等，都会对应用的稳定性造成影响。其中最常见的两个场景是：Crash和ANR，这两个错误将会使得程序无法使用，比较常用的解决方式如下：
提高代码质量。比如开发期间的代码审核，看些代码设计逻辑，业务合理性等。
代码静态扫描工具。常见工具有Android Lint、Findbugs、Checkstyle、PMD等等。
Crash监控。把一些崩溃的信息，异常信息及时地记录下来，以便后续分析解决。
Crash上传机制。在Crash后，尽量先保存日志到本地，然后等下一次网络正常时再上传日志信息。
耗电优化
在移动设备中，电池的重要性不言而喻，没有电什么都干不成。对于操作系统和设备开发商来说，耗电优化一致没有停止，去追求更长的待机时间，而对于一款应用来说，并不是可以忽略电量使用问题，特别是那些被归为“电池杀手”的应用，最终的结果是被卸载。因此，应用开发者在实现需求的同时，需要尽量减少电量的消耗。
在Android5.0以前，在应用中测试电量消耗比较麻烦，也不准确，5.0之后专门引入了一个获取设备上电量消耗信息的API:Battery Historian。Battery Historian是一款由Google提供的Android系统电量分析工具，和Systrace一样，是一款图形化数据分析工具，直观地展示出手机的电量消耗过程，通过输入电量分析文件，显示消耗情况，最后提供一些可供参考电量优化的方法。
除此之外，还有一些常用方案可提供：
计算优化，避开浮点运算等。
避免WaleLock使用不当。
使用Job Scheduler。
安装包大小优化
应用安装包大小对应用使用没有影响，但应用的安装包越大，用户下载的门槛越高，特别是在移动网络情况下，用户在下载应用时，对安装包大小的要求更高，因此，减小安装包大小可以让更多用户愿意下载和体验产品。
常用应用安装包的构成，如图所示：
从图中我们可以看到：
assets文件夹。存放一些配置文件、资源文件，assets不会自动生成对应的 ID，而是通过AssetManager类的接口获取。
res。res是resource的缩写，这个目录存放资源文件，会自动生成对应的ID并映射到 .R文件中，访问直接使用资源ID。
META-INF。保存应用的签名信息，签名信息可以验证APK文件的完整性。
AndroidManifest.xml。这个文件用来描述Android应用的配置信息，一些组件的注册信息、可使用权限等。
classes.dex。Dalvik字节码程序，让Dalvik虚拟机可执行，一般情况下，Android应用在打包时通过Android SDK中的dx工具将Java字节码转换为Dalvik字节码。
resources.arsc。记录着资源文件和资源ID之间的映射关系，用来根据资源ID寻找资源。
减少安装包大小的常用方案:
代码混淆。使用ProGuard代码混淆器工具，它包括压缩、优化、混淆等功能。
资源优化。比如使用Android Lint删除冗余资源，资源文件最少化等。
图片优化。比如利用AAPT工具对PNG格式的图片做压缩处理，降低图片色彩位数等。
避免重复功能的库，使用WebP图片格式等。
插件化。比如功能模块放在服务器上，按需下载，可以减少安装包大小。
小结
性能优化不是更新一两个版本就可以解决的，是持续性的需求，持续集成迭代反馈。在实际的项目中，在项目刚开始的时候，由于人力和项目完成时间限制，性能优化的优先级比较低，等进入项目投入使用阶段，就需要把优先级提高，但在项目初期，在设计架构方案时，性能优化的点也需要提早考虑进去，这就体现出一个程序员的技术功底了。
什么时候开始有性能优化的需求，往往都是从发现问题开始，然后分析问题原因及背景，进而寻找最优解决方案，最终解决问题，这也是日常工作中常会用到的处理方式。
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