一 CPU和GPU
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在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用
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CPU（Central Processing Unit，中央处理器）
对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制（Core Graphics） -
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）
纹理的渲染
下图展示视图如何显示
image.png
在iOS中是双缓冲机制，有前帧缓存、后帧缓存
二 屏幕成像原理
image.png
三 卡顿原因，解决，监测
卡顿产生的原因：因为CPU或者GPU所花费的时间过长，导致垂直信号来的时候，CPU计算或者GPU渲染未完成，从而掉帧。
掉帧.png
- 卡顿解决的主要思路
(1) 尽可能减少CPU、GPU资源消耗
(2) 按照60FPS的刷帧率，每隔16ms就会有一次VSync信号
我们从CPU和GPU两方面入手进行卡顿优化
3.1 卡顿优化 - CPU
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尽量用轻量级的对象，比如用不到事件处理的地方，可以考虑使用CALayer取代UIView
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不要频繁地调用UIView的相关属性，比如frame、bounds、transform等属性，尽量减少不必要的修改
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尽量提前计算好布局，在有需要时一次性调整对应的属性，不要多次修改属性
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Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源
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图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致
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控制一下线程的最大并发数量
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尽量把耗时的操作放到子线程
- 文本处理（尺寸计算、绘制）
- 图片处理（解码、绘制）
3.2 卡顿优化 - GPU
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尽量避免短时间内大量图片的显示，尽可能将多张图片合成一张进行显示
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GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096，一旦超过这个尺寸，就会占用CPU资源进行处理，所以纹理尽量不要超过这个尺寸
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尽量减少视图数量和层次
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减少透明的视图（alpha<1），不透明的就设置opaque为YES
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尽量避免出现离屏渲染
3.3 离屏渲染
- 在OpenGL中，GPU有2种渲染方式
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On-Screen Rendering：当前屏幕渲染，在当前用于显示的屏幕缓冲区进行渲染操作 -
Off-Screen Rendering：离屏渲染，在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作
- 离屏渲染消耗性能的原因
- 需要创建新的缓冲区
- 离屏渲染的整个过程，需要多次切换上下文环境，先是从当前屏幕（On-Screen）切换到离屏（Off-Screen）；等到离屏渲染结束以后，将离屏缓冲区的渲染结果显示到屏幕上，又需要将上下文环境从离屏切换到当前屏幕
- 哪些操作会触发离屏渲染？
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光栅化，layer.shouldRasterize = YES -
遮罩，layer.mask -
圆角，同时设置layer.masksToBounds = YES、layer.cornerRadius大于0
解决思路：考虑通过CoreGraphics绘制裁剪圆角，或者叫美工提供圆角图片 -
阴影，layer.shadowXXX
解决思路：如果设置了layer.shadowPath就不会产生离屏渲染
- 卡顿检测
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平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作
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可以添加Observer到主线程RunLoop中，通过监听RunLoop状态切换的耗时，以达到监控卡顿的目的
项目连接地址 - LXDAppFluecyMonitor-master
四 耗电的主要来源
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CPU处理，
Processing -
网络，
Networking -
定位，
Location -
图像，
Graphics
4.1 耗电优化
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尽可能降低CPU、GPU功耗
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少用定时器
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优化I/O操作
- 尽量不要频繁写入小数据，最好批量一次性写入
- 读写大量重要数据时，考虑用dispatch_io，其提供了基于GCD的异步操作文件I/O的API。用dispatch_io系统会优化磁盘访问
- 数据量比较大的，建议使用数据库（比如SQLite、CoreData）
- 网络优化
- 减少、压缩网络数据
- 如果多次请求的结果是相同的，尽量使用缓存
- 使用断点续传，否则网络不稳定时可能多次传输相同的内容
- 网络不可用时，不要尝试执行网络请求
- 让用户可以取消长时间运行或者速度很慢的网络操作，设置合适的超时时间
- 批量传输，比如，下载视频流时，不要传输很小的数据包，直接下载整个文件或者一大块一大块地下载。如果下载广告，一次性多下载一些，然后再慢慢展示。如果下载电子邮件，一次下载多封，不要一封一封地下载
- 定位优化
- 如果只是需要快速确定用户位置，最好用CLLocationManager的requestLocation方法。定位完成后，会自动让定位硬件断电
- 如果不是导航应用，尽量不要实时更新位置，定位完毕就关掉定位服务
- 尽量降低定位精度，比如尽量不要使用精度最高的kCLLocationAccuracyBest
- 需要后台定位时，尽量设置pausesLocationUpdatesAutomatically为YES，如果用户不太可能移动的时候系统会自动暂停位置更新
- 尽量不要使用startMonitoringSignificantLocationChanges，优先考虑startMonitoringForRegion:
- 硬件检测优化
- 用户移动、摇晃、倾斜设备时，会产生动作(motion)事件，这些事件由加速度计、陀螺仪、磁力计等硬件检测。在不需要检测的场合，应该及时关闭这些硬件
五 APP的启动
- APP的启动可以分为2种
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冷启动（Cold Launch）：从零开始启动APP -
热启动（Warm Launch）：APP已经在内存中，在后台存活着，再次点击图标启动APP
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APP启动时间的优化，主要是针对冷启动进行优化
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通过添加环境变量可以打印出APP的启动时间分析
- (Edit scheme -> Run -> Arguments)
DYLD_PRINT_STATISTICS设置为1 - 如果需要更详细的信息，那就将
DYLD_PRINT_STATISTICS_DETAILS设置为1
image.png
运行结果
image.png
5.1 APP的启动
APP的冷启动可以概括为3大阶段
- dyld
- runtime
- main
image.png
5.2 APP的启动 - dyld
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dyld（dynamic link editor），Apple的动态链接器，可以用来装载Mach-O文件（可执行文件、动态库等） -
启动APP时，dyld所做的事情有
<1> 装载APP的可执行文件，同时会递归加载所有依赖的动态库
<2> 当dyld把可执行文件、动态库都装载完毕后，会通知Runtime进行下一步的处理
5.3 APP的启动 - runtime
- 启动APP时，runtime所做的事情有
- 调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理
- 在load_images中调用call_load_methods，调用所有Class和Category的+load方法
- 进行各种objc结构的初始化（注册Objc类 、初始化类对象等等）
- 调用C++静态初始化器和attribute((constructor))修饰的函数
- 到此为止，可执行文件和动态库中所有的符号(Class，Protocol，Selector，IMP，…)都已经按格式成功加载到内存中，被runtime 所管理
5.4 APP的启动 - main
总结一下
- APP的启动由dyld主导，将可执行文件加载到内存，顺便加载所有依赖的动态库
- 并由runtime负责加载成objc定义的结构
- 所有初始化工作结束后，dyld就会调用main函数
- 接下来就是UIApplicationMain函数，AppDelegate的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法
5.5 APP的启动优化
按照不同的阶段
dyld
- 减少动态库、合并一些动态库（定期清理不必要的动态库）
- 减少Objc类、分类的数量、减少Selector数量（定期清理不必要的类、分类）
- 减少C++虚函数数量
- Swift尽量使用struct
runtime
- 用+initialize方法和dispatch_once取代所有的attribute((constructor))、C++静态构造器、ObjC的+load
main
- 在不影响用户体验的前提下，尽可能将一些操作延迟，不要全部都放在finishLaunching方法中
- 按需加载
六 安装包瘦身
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安装包（IPA）主要由可执行文件、资源组成
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资源（图片、音频、视频等）
- 采取无损压缩
- 去除没有用到的资源： LSUnusedResources
- 可执行文件瘦身
- 编译器优化
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Strip Linked Product、Make Strings Read-Only、Symbols Hidden by Default等参数设置为YES - 去掉异常支持，
Enable C++ Exceptions、Enable Objective-C Exceptions设置为NO，Other C Flags添加-fno-exceptions - 利用 AppCode 检测未使用的代码：菜单栏 -> Code -> Inspect Code
- 编写LLVM插件检测出重复代码、未被调用的代码
七 LinkMap
- 生成LinkMap文件，可以查看可执行文件的具体组成
image.png
- 可借助第三方工具解析LinkMap文件： LinkMap
本文参考MJ底层原理教程，非常感谢
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