iOS性能优化技巧

作者: 逆流丶而上 | 来源:发表于2016-11-23 15:30 被阅读152次

    tableView流畅度优化

    • 异步渲染内容到图片
    • 按照滑动速度按需加载内容
    • 重写处理网络图片加载
      实际上做完前两点就可以很流畅了。

    预排版

    当获取到JSON数据后,把每个cell需要的数据都在后台线程计算,并封装成为一个布局对象cellLayout,cellLayout包含了cell内部每个控件的高度,cell的整体高度。每个cellLayout占用的内存并不多,所以当生成后,可以全部缓存到内存,以供稍后使用。这样tableView在请求各个高度函数时,不会消耗任何多余的计算量。当把cellLayout设置到cell内部时,cell内部也不用再计算布局了。

    预渲染

    对于TableView来说,cell内容的离屏渲染会带来较大的GPU消耗,在cell中用到了不少的layer的圆角属性,如果在低性能的设备(比如iPad3)上快速滑动tableView,能感受到虽然列表并没有较大的卡顿,但是整体的平均帧数降了下来,用Instument查看时能够看到GPU已经满负荷运转,而CPU却比较清闲,为了避免离屏渲染,应当尽量避免layer的border、corner、shadow、mask等技术,而尽量在后台线程预先绘制好对应的内容。

    异步绘制

    当tableView快速滑动时,会有大量的异步绘制任务提交到后台去执行,但有时候滑动速度过快时,绘制任务还没有完成就可能已经取消了,如果这时仍然继续绘制,就会造成大量的CPU资源浪费,甚至阻塞线程并造成后续的绘制任务迟迟无法完成。所以应当尽量快速、提前判断当前绘制任务是否已经被取消;在绘制每一行的文本前都判断当前任务是否被取消,取消的任务及时推出,不至于影响后续操作,
    目前有些第三方的微博客户端(VVebo、墨客),使用了一种方式来避免高速滑动时cell的绘制过程,相关实现:VVedoTableViewDemo.它的原理是,当滑动时,松开手指后,立刻计算出滑动停止时cell的位置,并预先绘制那个位置附近的几个cell,而忽略当前滑动中的cell,这个方法比较有技巧性,并且对于滑动性能来说提升也很大,唯一的缺点就是快速滑动中会出现大量的空白内容。

    全局并发控制

    大量的任务提交到后台队列时,某些任务会因为某些原因被锁住,导致线程休眠或者被阻塞,concurrent queue随后会创建新的线程来执行其他任务,当这种情况变多时,或者app中使用了大量concurrent queue来执行较多任务时,app在同一时刻就会存在几十个线程同时运行、创建、销毁。CPU是用时间轮转来实现线程并发的,尽管concurrent queue能控制线程的优先级,但当大量的线程同事创建运行销毁时,这些操作仍然会占掉主线程的CPU资源。
    使用concurrent queue时,可不避免会遇到这种问题,但使用serial queue又不能充分利用多核CPU的资源。有一个简单的工具 YYDispatchQueuePool,为不同优先级创建和CPU数量相同的serial queue,每次从pool中获取queue时,就会轮询返回其中一个。把App内所有的异步操作,包括图像解码、对象释放、异步绘制,都按优先级不同放入了全局的serial queue中执行,这样避免了过多的线程导致的性能问题。

    更加高效的异步图片加载

    SDWebImage 在这个demo里仍然会产生少量的性能问题,并且有些地方不能满足需求,比如在显示单张图片的时候,利用UIView.layer.contents就足够了,没必要使用UIImageView带来额外的消耗,可以在CALayer上添加setImageWithURL等方法。

    其他可以改进的地方

    • tableView中有不少视觉元素并不需要触摸事件,这些元素可以用ASDK的图层混合技术预先绘制为一张图。
    • 在进一步减少每个cell内图层的数量,用CALayer替换到UIView。
      每个cell类型都是相同的,但是显示的内容却各不一样,有的cell有图片,有的没有图片,可以把cell进一步划分,进一步减少cell不必要的视图对象操作。
    • 把需要放到主线程执行的任务划分为足够小的块,并通过RunLoop来进行调度,在每个Loop里判断下一次的VSync的时间(绘制完当前帧,重新绘制下一帧),并在下次VSync到来前,把当前未执行完的任务延迟到下一个Loop去。

    最后要提一下 “过早的优化是万恶之源”,在需求稳定,性能问题不明显时,没必要尝试做优化,而要尽量正确的实现功能,做性能优化时,也最好修改代码,这样一个流程,有限解决最值得优化的地方。

    如果需要一个明确的FPS指示器,可以尝试一下KMCGeigerCounter,对于GOU带来的卡顿,它用了一个1x1的SKView来进行监视,这个项目目前有两个小问题,SKView虽然能监视到GPU的卡顿,但引入SKVView本身就会对CPU/GPU带来额外的资源消耗,另外就是与新的系统的兼容问题。

    最后,用Instuments的GPU Driver预设,能够实时查看到CPU/GPU的资源消耗。在这个预设内,能够查看到几乎所有与显示有关的数据,比如texture数量、CA提交的频率、GPU消耗等,在定位界面卡顿问题时,这是最好的工具.









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