在工作隔三差五就会有优化方案。谈起这个宏大的命题，有人呵呵了，有人吐槽只想推翻一切重构，还有人是巴拉巴拉漫谈边际！最近读到一些工作感触的文章，感触颇深。。
如果单说优化，在我工作期间也有一段不知所措的时期，感觉胡子眉毛都一把抓了。然而它确实是你升职加薪的必备弹药，出彩的地方。特别是在大公司。
那么我们用理科特有逻辑性来走一遭。下面摘自原文 有些地方修改了点。
什么是优化
首先我们先破题，来谈谈“优化”这个事情。通常情况下，我们说到优化的时候，往往会伴随着对之前系统的吐槽。或是不好用，或是性能低，或是用起来很麻烦。巴拉巴拉。是的，当我们对原先的系统有槽点的时候，我们会谈到“优化”。而“优化”的前提也是，之前已经有过一个东西存在，而且真对目前的场景应景不再适合。这个是有需要对原有系统进行调整，以满足当前的场景与需求。那么所谓优化即是：对原有系统进行有目的的改造。
好吧，这听起来虽然说了什么，但其实什么都没说。因为这是一句大实话。
but，我们仔细分析一下，我们要进行优化必须能够：
对原有系统的问题有所了解
了解目前场景和需求
有目的性的改造原有系统
我们来说一个我们通常会遇到的例子，也是在面试的时候会遇到的问题–“UItableView的性能优化”。其实每次有人问我这个问题，我内心都有千万只“草泥马”奔腾而过。没有具体的问题场景，只单单跑出来这样一个问题。是可以和他扯什么图片内存缓存了，避免圆角的使用了，预渲染，预加载了之类的东西。但是这些东西，真的对于在解决他们TableView卡顿的问题有效吗，不见得。套用《安娜卡列尼娜》一句话：
流畅的UItableView都是相似的，不流畅的UItableView各有各的不幸。
好了，吐槽到此为止。吐槽的目的是为了说明一点，你要进行优化，必须有一个特定的场景。在一个受限的范围内进行优化，因为这样目的是可控的。漫无边际的优化，和别人基于方法论的建议之类的东西，不一定对当前的问题有帮助。
比如，之前我们在做的一个社交类的App中，首页使用了UItableView，老板说怎么用着这么卡顿。然后我们就开始了“优化”。
首先，我们知道我们要优化的是第一个tab的tableview的滑动效率的问题。那总得有个监控的指标吧。对于程序猿来说，感觉这个不卡了，或者感觉这个卡，这个东西太模糊了。无法衡量啊。所以一定要量化。对于界面来讲就是大家常说的FPS，每秒帧率。于是我们测量了一下帧率，平均下来是25FPS。ou my god！的确是有点卡。
然后我们知道对于ios来说如果能达到60FPS，那界面绝对不会有卡顿的感觉了。而很少有应用能达到这个水准。那么我们给自己设置了一个目标45FPS。btw,这个目标只是个阶段性目标。
好了下面的过程，就是朝着这个目标前进了。当然我们知道，造成FPS较低的原因，一般都是主线程做了太多的事情，导致帧率降低。这只是个大方向。而对我们来讲，我们需要精准的知道，主线程都做了些什么事情，导致帧率降低。
首先，我们发现的是，读取图片IO的过程发生在了主线程。IO过程一般是比较耗时的，于是我们像把该过程移到了后台线程中处理。发现帧率能够提高到33FPS，这还不够啊。革命尚未完成，同志仍需努力。
之后的过程中，我们把布局预处理，还有圆角，数据预加载之类的事情做上去之后，终于基本达到45。阶段性目标完成。
好了这是一个优化的例子：始于发现问题，止于目标达成。而重要的是其过程，描述问题！！！！
分析问题 (定性or定量)
其实，我一直比较坚信一句话：
当你能够准确的描述一个问题的时候，你到解决问题就没剩几步了。
比如刚才说的卡顿的问题，我们当时是这么描述的：图片读取发生了主线程，主线程中有一部分CPU片段用于文件读取和图片解码，造成主线程阻塞，从而导致帧率下降。当描述到这里的时候，解决方案就比较显而易见了，挪呗。搞到其他线程中之行。把主线程空出来。
而上面的这个描述还只是一个定性的描述分析。只是阐述了现象。虽然能够解决了一个问题，但是对整体问题的贡献有多大，也未可知。所以我们可以当时完全可以这样描述：我们图片缓存在文件系统的平均大小是1MB，其读取时间为10.7ms，图片格式为jpeg，解码一个1M的图片耗时是60ms，也就说当我们要去拿一个图片的时候是70.7ms，当快速滑动的时候，相对于直接从内存中拿图片来说，这个地方占用了大量CPU时间片来处理图片读与解码操作，从而造成了CPU阻塞，造成帧率没有达到60ms。（早期的sdwebimage容易出现此问题，后来都是自己优化其中的IO操作）
当我们使用定量的描述的时候，我们能够比较精确的知道，一个小问题，对于大问题来说到底意味着什么。而定量分析的方案中，当然包含了很多更多的细节信息，尤其是数据信息。这些也正是定量分析的优势所在。BUT，定量分析是一个非常耗时耗力的事情，你要拿到这么多的数据，你势必要付出很多时间，在采集这些数据上面。对于app开发来讲，除非公司给了足够的资源（尤其是时间），你才能像个研究者一样去采集这些数据，一般情况是，大概都会止步到定性分析这一步。其实这也是看具体问题而定了。
不过无论你是使用定性分析的方式还是定量分析的方式。我们的目标是为了找到能够准确表述问题的方式，并且定位问题，以求找到解决方案。而为了达到这个目的一般情况下我们可以使用两种方式：
你的编程功底和对iOS的了解程度都很深，那么完全可以从一些原理性的事情上去分析。我们称之为：逻辑分析法。
或许你的编程功底很深，或许很浅，或许你尝试分析而没有结果。那么可以使用改改代码试试的方法了。我们称之为：实验法。
逻辑分析法， 原理性分析
哈哈，套用马哲的一句话：事物是普遍联系的。既然是普遍联系的，不说必然存在因果，那么通过一定的逻辑分析。是可以找到他们之间的一些蛛丝马迹的关联的。这些关联或许可以解释一些什么。比如刚才卡顿的问题：原理就是主线程CPU被消耗过多，无法及时处理UI任务导致的。这只是一个例子。
我们进行逻辑分析的目的，是为了找到我们的某些代码和问题之间的因果性联系。就是说，我们能够明确知道造成UI卡顿的问题，就是因为IO的问题之类。这个话题说起来，比较深邃了。其中绝大部分实践的方法可以从《数理逻辑》这本书中找到。不过这是本讲数学的书，咱们得稍微换下脑子，把其中的定理，在编程中应用一下。因为我也只是意会了其中的某些东西，讲出来还没有那么功底。就只能麻烦各位自己去琢磨了。：）
实验法,Assume-Action-Response-Test-Assume
我称这个过称为AARTA。这是一个一直往复的过程，在分析的过程中，你得一次次的重复这个过程来找到真正问题的所在。其实，这个方法比较常应用在改BUG这个场景上。其实如果从广义上讲，按照上面咱们对技术优化的定义，改bug也算是一种优化。只不过这个场景比价特殊而已。当无法准确的分析原理，或者当前程序的复杂性过高（低内聚高耦合）已经超出人脑的计算能力范围的时候，那么就可以“猜”了。
（1）假设 assume
根据以往的经验来，设定一个和问题域相关的假设。比如UI卡顿的问题，你怀疑是不是因为图片的问题呢。那么现在就假设是图片的问题！
（2） 尝试进行修改 action
既然假设是图片的问题，那么就把UIImageView从Cell上删掉吧。
（3）看程序的反馈 Response
重新运行一遍程序，看一下程序运行的效果。FPS是否有所改善，而且改善的幅度有多大。
（4）Test
根据，程序的反馈和我们预先设定的目标来判断一下，当前改动是否满足了我们设计的目标。如果有，那么你大概就找到了问题的一个原因。如果没有那么进行下一步。
（5） 重新提出假设 Assume
既然不是图片的问题，那么会不会是其他事情上耗费了CPU呢。比如布局样式的计算。那么重新假设是局部样式的问题。在执行（2）过程。
所谓实验，即是大胆假设，小心取证，如此往复，以求终解。
监控
上面只是进行了一些方法论的探讨。但是有一件事情，是若要优化一定要做的。那就是“监控”。
监控是个非常重要的东西。
监控是个非常重要的东西。
监控是个非常重要的东西。
重要的事情说三遍。尤其是对于运行在生产环境的程序。这就像是一个体检，你得实时掌控程序的运行情况，知道问题出在了哪里，甚至有些时候知道：哎呀，出问题了。没有监控，程序一旦上线之后，就像脱缰的野马，跑到哪里，做了什么，你就是一头忙然了。突然有一天，老板说有人反馈咱们的app经常崩溃，当你没有crash监控，这个你都不知道从哪里查起。
而且，监控也是优化的数据来源。他能够通过数据的指标来非常直观的告诉你，程序哪里有问题，你优化之后，效果是怎样的。现在网上有很多这方面的服务提供出来，比如bugly之类的，甚至有些是APM（application performance manager)，直接监控到程序的运行状态和性能。google一下，能搜出不少来。可以酌情，应用在自己开发的app中。
总结
说了半天，总结一下。优化是在可控的范围内有目的性的对现有程序的修改。一般可以使用逻辑分析法和实验法来定位、分析、描述问题。或者定性或者定量。无论哪种，要想优化，你得先建立起对自己app运行的监控体系。
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