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  • Android性能调优

    本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点,包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行等。
    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. <font style="background-color:rgb(254, 253, 231)"><font face="Georgia,">android.os.debug.startMethodTracing("Entertainment");</font></font>
    复制代码
    onDestrory函数中添加
    1. <font style="background-color:rgb(254, 253, 231)"><font face="Georgia,">android.os.debug.stopMethodTracing();</font></font>
    复制代码
    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<ignore_js_op>

    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(后面优化介绍)
    PS:请使用java的线程池(后面介绍),少使用AsyncTask,因为AsyncTask存在性能问题(以后会单独博文介绍)
    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:
    1. class Singleton {
    2.     private static Singleton instance = null;
    3.     private Singleton() {
    4.         }
    5.     public static synchronized Singleton getInstance() {
    6.         if (instance == null) {
    7.             instance = new Singleton();
    8.         }
    9.         return instance;
    10.     }
    11. }
    复制代码
    (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:
    1. @Override
    2. public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
    3.         ViewHolder holder;
    4.         if (convertView == null) {
    5.                 convertView = inflater.inflate(R.layout.type_item, null);
    6.                 holder = new ViewHolder();
    7.                 holder.imageView = (ImageView)convertView.findViewById(R.id.app_icon);
    8.                 holder.textView = (TextView)convertView.findViewById(R.id.app_name);
    9.                 convertView.setTag(holder);
    10.         } else {
    11.                 holder = (ViewHolder)convertView.getTag();
    12.         }
    13.         holder.imageView.setImageResource(R.drawable.index_default_image);
    14.         holder.textView.setText("");
    15.         return convertView;
    16. }
    17. /**
    18. * ViewHolder
    19. */
    20. static class ViewHolder {
    21.         ImageView imageView;
    22.         TextView  textView;
    23. }
    复制代码
    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
    性能优化相关的一些标签 <viewStub/>,<merge/>和<include/> 可见:http://hexen.blog.51cto.com/1110171/820197
    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
    对于layout中的布局实际效果可使用hierarchyviewer查看
    对于layout中多余的view以及不正确的标签可使用android lint查看


    4. 数据库优化
    主要包括sql优化、建立索引、使用事务、读写表区分
    (1). sql优化
    可参考http://database.51cto.com/art/200904/118526.htm

    (2). 建立索引
    使用CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)语句在SQLiteOpenHelper子类的onCreate或onUpgrade函数创建索引,索引创建后对大数据量的查询性能提升效果较明显(3). 使用事务
    事务不仅能保证批量操作一起完成或回滚,而且在大量插入、更新、查询时减少程序和表的交互从而提高性能
    1. SQLiteDatabase db = dbHelper.getWritableDatabase();
    2. db.beginTransaction();
    3. try {
    4.         // add to do
    5.         db.setTransactionSuccessful();
    6. } catch (Exception e) {
    7.         Log.e(TAG, e.toString());
    8. } finally {
    9.         db.endTransaction();
    10. }
    复制代码
    (4). 读写表区分对于查询操作使用dbHelper.getReadableDatabase();读表代替写表。因为sqlite是表级锁,所以修改和插入等写操作的性能较差。
    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:
    1. List<PackageInfo> installedPackageList = getPackageManager().getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES);
    2. List<App> installedAppList = function(installedAppList)
    3. for (App app : appList) {
    4.         for (App installedApp : installedAppList) {
    5.         }
    6. }
    复制代码
    修改为
    1. for (App app : appList) {
    2.         Pair<Integer, String> versionInfo = INSTALLED_APP_MAP.get(app.getPackageName());
    3.         if (versionInfo != null) {
    4.         } else {
    5.         }
    6. }
    复制代码
    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:
    1. @Override
    2. public void onStart() {
    3.         super.onStart();
    4.         appUpdateListAdapter.notifyDataSetChanged();
    5. }
    复制代码
    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:
    1. HttpURLConnection con = (HttpURLConnection)url.openConnection();
    2. InputStream input = con.getInputStream();
    3. while (input.read(buffer, 0, 1024) != -1) {
    4. }
    复制代码
    改为
    1. HttpURLConnection con = (HttpURLConnection)url.openConnection();
    2. BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));
    3. String s;
    4. while ((s = input.readLine()) != null) {
    5. }
    复制代码
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zgz345/p/3259432.html
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