性能优化
卡顿解决的主要思路：尽可能减少CPU、GPU资源消耗
卡顿优化 - CPU
1、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，减少文本处理（尺寸计算、绘制）
2、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，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
3、Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源,确保图片颜色格式被GPU支持，避免劳烦CPU转换
4、图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致,不要在滑动时缩放图片，减少图片处理（解码、绘制）,图片的缩放需要占用时间
5、控制一下线程的最大并发数量，尽量把耗时的操作放到子线程
卡顿优化 - GPU
1、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
2、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
3、尽量减少视图数量和层次
4、减少透明的视图（alpha<1），不透明的就设置opaque为YES
5、尽量避免出现离屏渲染
离屏渲染
在OpenGL中，GPU有2种渲染方式
1、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
2、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,离屏渲染表示渲染发生在屏幕之外,离屏渲染意味着把渲染结果临时保存，等用到时再取出，因此相对于普通渲染更占用资源。
离屏渲染消耗性能的原因？
1、需要创建新的缓冲区
2、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？
1、光栅化，layer.shouldRasterize = YES, 光栅化是将一个layer预先渲染成位图(bitmap)，然后加入缓存中。如果对于阴影效果这样比较消耗资源的静态内容进行缓存，可以得到一定幅度的性能提升。
2、有mask或者是阴影(layer.masksToBounds, layer.shadow*)，模糊效果也是一种mask
3、圆角，同时设置layer.masksToBounds = YES、layer.cornerRadius大于0，考虑通过CoreGraphics绘制裁剪圆角，或者叫美工提供圆角图片
设置cornerRadius本身并不会导致离屏渲染，但很多时候它还需要配合layer.masksToBounds = true使用。根据之前的总结，设置masksToBounds会导致离屏渲染。解决方案是尽可能在滑动时避免设置圆角，如果必须设置圆角，可以使用光栅化技术将圆角缓存起来：
// 设置圆角
label.layer.masksToBounds = true
label.layer.cornerRadius = 8
label.layer.shouldRasterize = true
label.layer.rasterizationScale = layer.contentsScale
4、阴影，layer.shadowXXX，如果设置了layer.shadowPath就不会产生离屏渲染
5、重写drawRect方法
卡顿检测
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，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
耗电优化:尽可能降低CPU、GPU功耗
1、少用定时器
2、优化I/O操作
2.1、尽量不要频繁写入小数据，最好批量一次性写入
2.2、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
2.3、数据量比较大的，建议使用数据库（比如SQLite、CoreData）
3、网络优化
3.1、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
3.2、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
3.3、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
3.4、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
1、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
2、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
3、尽量降低定位精度，比如尽量不要使用精度最高的kCLLocationAccuracyBest
4、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
5、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
APP的启动可以分为2种
1、冷启动（Cold Launch）：从零开始启动APP
APP启动时间的优化，主要是针对冷启动进行优化，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
2、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
APP的冷启动可以概括为3大阶段
1.dyld
1.1、装载APP的可执行文件，同时会递归加载所有依赖的动态库
1.2、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
2、runtime
2.1、调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理
2.2、在load_images中调用call_load_methods，调用所有Class和Category的+load方法
2.3、进行各种objc结构的初始化（注册Objc类 、初始化类对象等等）
2.4、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
3、APP的启动优化:按照不同的阶段
3.1、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
3.2、runtime
用+initialize方法和dispatch_once取代所有的attribute((constructor))、C++静态构造器、ObjC的+load
3.3、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
安装包瘦身:安装包（IPA）主要由可执行文件、资源组成
1.1、可执行文件瘦身
编译器优化
Strip Linked Product、Make Strings Read-Only、Symbols Hidden by Default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
1.2、资源优化
图片、音频、视频等采取无损压缩
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