Android性能调优

简介:
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

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

android traceview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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public class Singleton {

private static Object obj = new Object();

private static Singleton instance = null;

private Singleton(){

}

public static Singleton getInstance() {

// if already inited, no need to get lock everytime

if (instance == null) {

synchronized (obj) {

if (instance == null) {

instance = new Singleton();

}

}

}

return instance;

}

}

(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:ImageCacheImageSdCache

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 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

public void onStart() {

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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6

HttpURLConnection con = (HttpURLConnection)url.openConnection();

BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));

String s;

while ((s = input.readLine()) != null) {

}

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