性能优化实例

一、性能瓶颈点
整个页面主要由6个Page的ViewPager，每个Page为一个GridView，GridView一屏大概显示4*4的item信息(本文最后有附图)。由于网络数据获取较多且随时需要保持页面内app下载进度及状态，所以出现以下性能问题
a.  ViewPager左右滑动明显卡顿
b.  GridView上下滚动明显卡顿
c.  其他Activity返回ViewPager Activity较慢
d.  网络获取到展现速度较慢

二、性能调试及定位
主要使用Traceview、monkey、monkey runner调试，traceview类似java web调优的visualvm，使用方法如下：
在需要调优的activity onCreate函数中添加

 

1	android.os.debug.startMethodTracing("Entertainment");

onDestrory函数中添加

 

1	android.os.debug.stopMethodTracing();

程序退出后会在sd卡根目录下生成Entertainment.trace这个文件，cmd到android sdk的tools目录下运行traceview.bat Entertainment.trace即可，截图如下

从中可以看出各个函数的调用时间、调用次数、平均调用时间、时间占用百分比等从而定位到耗时的操作。monkey、monkey runner更详细的见后面博客介绍

三、性能调优点
主要包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行。
1. 同步改异步
这个就不用多讲了，耗时操作放在线程中执行防止占用主线程，一定程度上解决anr。
但需要注意线程和service结合（防止activity被回收后线程也被回收）以及线程的数量
线程池使用可见java的线程池

2. 缓存
java的对象创建需要分配资源较耗费时间，加上创建的对象越多会造成越频繁的gc影响系统响应。主要使用单例模式、缓存(图片缓存、线程池、View缓存、IO缓存、消息缓存、通知栏notification缓存)及其他方式减少对象创建。
(1). 单例模式
对于创建开销较大的类可使用此方法，保证全局一个实例，在程序运行过程中该类不会因新建额外对象产生开销。示例代码如下：

单例模式

 

Java

 

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publicclassSingleton{       privatestaticObject    obj      =newObject();     privatestaticSingleton instance=null;       privateSingleton(){     }       publicstaticSingleton getInstance(){         // if already inited, no need to get lock everytime         if(instance==null){             synchronized(obj){                 if(instance==null){                     instance=newSingleton();                 }             }         }           returninstance;     } }

(2). 缓存
程序中用到了图片缓存、线程池、View缓存、IO缓存、消息缓存、通知栏notification缓存等。
a. 图片缓存：见ImageCache和ImageSdCache

b. 线程池：使用Java的Executors类，通过newCachedThreadPool、newFixedThreadPool、newSingleThreadExecutor、newScheduledThreadPool提供四种不同类型的线程池

c. View缓存：

可见ListView缓存机制

listView的getView缓存

 

通过convertView是否为null减少layout inflate次数，通过静态的ViewHolder减少findViewById的次数，这两个函数尤其是inflate是相当费时间的

d. IO缓存：
使用具有缓存策略的输入流，BufferedInputStream替代InputStream，BufferedReader替代Reader，BufferedReader替代BufferedInputStream.对文件、网络IO皆适用。

e. 消息缓存：通过Handler的obtainMessage回收就的Message对象，减少Message对象的创建开销
handler.sendMessage(handler.obtainMessage(1));

f. 通知栏notification缓存：下载中需要不断改变通知栏进度条状态，如果不断新建Notification会导致通知栏很卡。这里我们可以使用最简单的缓存
Map<String, Notification> notificationMap = new HashMap<String, Notification>();如果notificationMap中不存在，则新建notification并且put into map.

(3). 其他
能创建基类解决问题就不用具体子类：除需要设置优先级的线程使用new Thread创建外，其余线程创建使用new Runnable。因为子类会有自己的属性创建需要更多开销。
控制最大并发数量：使用Java的Executors类，通过Executors.newFixedThreadPool(nThreads)控制线程池最大线程并发
对于http请求增加timeout

 

3. Layout优化
使用抽象布局标签(include, viewstub, merge)、去除不必要的嵌套和View节点、减少不必要的infalte及其他Layout方面可调优点，顺带提及布局调优相关工具(hierarchy viewer和lint)。具体可见性能优化之布局优化
TextView属性优化：TextView的android:ellipsize=”marquee”跑马灯效果极耗性能，具体原因还在深入源码中

 

4. 数据库优化
主要包括索引和事务及针对Sqlite的优化。具体可见性能优化之数据库优化

5. 算法优化
这个就是个博大精深的话题了，只介绍本应用中使用的。
使用hashMap代替arrayList，时间复杂度降低一个数量级

6. 延迟执行
对于很多耗时逻辑没必要立即执行，这时候我们可以将其延迟执行。
线程延迟执行 ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(10);
消息延迟发送 handler.sendMessageDelayed(handler.obtainMessage(0), 1000);

四、本程序性能调优结果
1. ViewPager左右滑动明显卡顿
2. GridView上下滚动明显卡顿
(1). 去掉TextView的android:ellipsize=”marquee”
(2). 修改图片缓存的最大线程数，增加http timeout
(3). 修改设置app是否已安装的状态，具体代码修改如下：

 

Java

 

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List<PackageInfo>installedPackageList=getPackageManager().getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES); List<App>installedAppList=function(installedAppList) for(App app:appList){     for(App installedApp:installedAppList){       } }

修改为

 

Java

 

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for(App app:appList){     Pair<Integer,String>versionInfo=INSTALLED_APP_MAP.get(app.getPackageName());     if(versionInfo!=null){       }else{       } }

从每次获取List<PackageInfo> installedAppList = getPackageManager().getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES);修改为只在有应用安装或卸载广播时获取应用列表，并且用hashMap代替installedAppList减少查询时间。

将平均执行时间从201ms降低到1ms。

3. 其他Activity返回ViewPager Activity较慢
定位：在onStart函数
解决：使用延迟策略，具体代码修改如下：

 

Java

 

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@Override publicvoidonStart(){     super.onStart();     appUpdateListAdapter.notifyDataSetChanged(); }

改为

优化后代码

 

4. 网络获取到展现速度较慢

定位：在HttpURLConnection.getInputStream()之后的处理
解决：使用BufferedReader替代BufferedInputStream获取时间从100ms降低到3ms，具体代码修改如下：

 

Java

 

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HttpURLConnection con=(HttpURLConnection)url.openConnection(); InputStream input=con.getInputStream(); while(input.read(buffer,0,1024)!=-1){   }

改为

 

Java

 

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HttpURLConnection con=(HttpURLConnection)url.openConnection(); BufferedReader input=newBufferedReader(newInputStreamReader(con.getInputStream())); Strings; while((s=input.readLine())!=null){   }