【值得收藏】Android 性能优化之启动优化解析

作者: 安安_660c | 来源:发表于2023-01-28 16:24 被阅读0次

应用启动分类：

冷启动：耗时最多、衡量标准。

ClickEvent->IPC->Process.start->ActivityThread->bindApplication->LifeCycle->ViewRootImpl
热启动:最快，后台->前台
温启动：较快

冷启动的相关任务

冷启动之前：

启动App -> 加载空白Window-> 创建进程
随后任务：

创建Application -> 启动主线程 -> 创建入口Acitivity -> 加载布局 -> 布置屏幕 -> 首帧绘制

优化方向:

Application和Activity生命周期

1.1 启动时间测量方式

1.1.1 adb命令

adb shell am start -W packagename/首屏Activity

image.png

Status：ok（启动无异常） LaunchState：COLD（冷启动） Activity：.SplashActivity（目标Activity）

TotalTime：所有Activity启动耗时 ThisTime：最后一个Activity启动耗时 WaitTime：AMS启动Activity的总耗时

当前为application->SplashActivity，中间无中转Activity，因此TotalTime与ThisTime一致。

线下使用，不能带到线上非严谨、精确时间

1.1.2 手动打点

启动时埋点，启动后结束埋点，二者差值即为启动时间。

从Application的attachBaseContext()为起点。

误区：以onWindowsFocusChanged为首帧时间，其实这个回调只是Activity的首帧时间，实际上并不代表已绘制至屏幕中。

正解：真实数据展示，Feed的第一条展示的时候作为结束时间。

public class StarTimeUtil {
    private static final String TAG = "StartUtil";
    static long startTime;
    static long time;

    public static void startRecord() {
        startTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public static void endRecord() {
        time = System.currentTimeMillis() - startTime;
        Log.d(TAG, "耗时：" + time + "ms");
    }
}

@Override
protected void attachBaseContext(Context base) {
    StarTimeUtil.startRecord();
    MultiDex.install(this);
}

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    setContentView(R.layout.activity_splash);
    findViewById(R.id.fl).getViewTreeObserver().addOnDrawListener(onDrawListener);
}

ViewTreeObserver.OnDrawListener onDrawListener =  new ViewTreeObserver.OnDrawListener() {
    @Override
    public void onDraw() {
        StarTimeUtil.endRecord();
        findViewById(R.id.fl).post(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                findViewById(R.id.fl).getViewTreeObserver().removeOnDrawListener(onDrawListener);
            }
        });
    }
};

image.png

精确，可带到线上，推荐使用。注意避开误区，采用Feed第一条展示。 addOnDrawListener 要求 API16，版本低于16可选择使用addOnPreDrawListener。

1.2 启动优化工具选择

1.2.1 traceView

图形化展示执行时间、调用栈等，信息全面，包含所有线程。

缺点：运行时开销严重，程序整体变慢，可能会带偏优化方向。

使用方式：

Debug.startMethodTracing("");

Debug.stoptMethodTracing();

生成文件在sd卡：Android/data/packagename/files

image.png

WallClockTime：代码执行的所需时间，包括阻塞耗时如等待锁时

ThreadTime：CPU执行时间，CPU确实在该线程工作的时间

CallChart: 由上至下即是调用者到被调用者,橙色为系统api的调用，绿色为应用自身api的调用，蓝色为第三方api的调用

FlameChart: 收集重复调用的函数之类的

TopDown: 很清晰的函数调用列表，可右键跳转到详细代码中

Total：函数执行总时间

self：函数自身代码执行时间

Children：函数内部所调用函数的执行时间

Total=self+Children

BottomUp: 也是函数调用列表，只不过与TopDown的展示相反

TraceView是Android平台一个很好的性能分析的工具，能够以图形的形式显示跟踪日志，但是已弃用。另外TraceView的性能消耗太大，得到的结果不真实。

1.2.2 systrace

结合Android内核的数据，生成Html报告。

需要API18以上，推荐使用TraceCompat向下兼容。

轻量级，开销小，直观反映CPU利用率。

使用方式:

python环境

python systrace.py -t 10 [other-options] [categories]

python .../Library/Android/sdk/platform-tools/systrace/systrace.py -t 5 -a com.xxx.xxx.xxx -o performance.html sched gfx view wm am app

image.png

1.2.3 Systrace + 函数插桩

Systrace 允许你收集和检查设备上运行的所有进程的计时信息。它包括AndroidKernel的一些数据（例如CPU调度程序，IO和App Thread），并且会生成HTML报告，方便用户查看分析trace内容。但是不支持应用程序代码的耗时分析，如果需要分析程序代码的执行时间，那就要结合函数插桩的方式，对细节进行分析。

1.2.4 CPU Profiler

代替Traceview的，便是CPU Profiler。

它可以检查通过使用Debug类对应用进行插桩检测而捕获的.trace 文件、记录新方法跟踪信息、保存.trace 文件以及检查应用进程的实时CPU使用情况。

具体使用方式，与Traceview大同小异。

1.3 优雅获取方法耗时

1.3.1 常规方式（手动埋点）

long time = System.currentTimeMills();

long cost =System.currentTimeMills()-time;

或者

// cpu真正所耗时间
SystemClock.currentThreadTimeMills();

long time = System.currentTimeMillis();
initThirdPart();
long cost = System.currentTimeMillis() - time;

time = System.currentTimeMillis();
initThirdPart();
cost = System.currentTimeMillis() - time;

time = System.currentTimeMillis();
initThirdPart();
cost = System.currentTimeMillis() - time;

这种常规获取方法耗时的方式就很不合理，侵入性强、工作量大。

1.3.2 AOP方式

Aspect Oriented Programing,面向切面编程。

应用场景：针对同一类问题的统一处理时。

优点：无侵入添加代码，修改简单。

使用AspectJ辅助实现

1.3.2.1 JoinPoints

程序运行时的执行点，可以作为切面的地方：

函数调用、执行，获取
设置变量
类初始化

1.3.2.2 PointCut

带条件的JoinPoints

1.3.2.3 Advice

一种Hook，要插入代码的位置。

Before:PointCut之前执行
After:PointCut之后执行
Around：PointCut之前、之后分别执行。
execution：处理JoinPoint的类型：call、execution

onActivityCalled:要插入的代码。

@Aspect
public class PerformanceAop {
    @Around("call(* debug.DemoApplication.**(..))")
    public void getTime(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
        Signature signature = joinPoint.getSignature();
        String name = signature.toShortString();
        long time = System.currentTimeMillis();
        try {
            joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }

//        LogUtils.i(name + " cost " + (System.currentTimeMillis() - time));
    }

    @Around("execution(* android.app.Activity.setContentView(..))")
    public void getSetContentViewTime(ProceedingJoinPoint joinPoint) {

        Signature signature = joinPoint.getSignature();
        String name = signature.toShortString();
        long time = System.currentTimeMillis();
        try {
            joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
        LogUtils.i(name + " cost " + (System.currentTimeMillis() - time));
    }
}

1.3 异步优化

核心思想：子线程分担主线程任务，并行减少时间.

需要注意：不符合异步优化的，需要在某阶段完成的，要区分CPU密集型和IO密集型任务。

常规初始化流程

public class DemoApplication extends BaseApplication {

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        initThirdPart();
        initBugly();
    }

    private void initBugly() {

    }

    /**
     * 模拟为在Application中的初始化操作的耗时行为
     */
    private void initThirdPart() {

        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            ToastUtils.showShortToast("第三方框架初始化耗时异常");
        }
    }
}

常规异步优化

public class DemoApplication extends BaseApplication {

    private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

    private static final int CORE_POOL_SIZE = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT - 1, 4));

    private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
    private CountDownLatch mCountDownLatch = new CountDownLatch(1);

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();

//      关于异步优化，一个初始化对应一条线程效果更好，而有的初始化并不适合在子线程中进行，
//      比如Handler，当然也可以改造成可以在子线程进行初始化，但是有的只能在主线程中初始化
//      异步优化无法保证初始化的完成时机,若依然还是需要在子线程进行初始化，可以借助CountDownLatch完成

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(CORE_POOL_SIZE);

        executorService.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                initThirdPart();
            }

        });

        executorService.submit(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                initBugly();
                mCountDownLatch.countDown();//初始化完成

            }
        });
        mCountDownLatch.await();//等待条件满足

    }

    private void initBugly() {

    }

    /**
     * 模拟为在Application中的初始化操作的耗时行为
     */
    private void initThirdPart() {
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            ToastUtils.showShortToast("第三方框架初始化耗时异常");
        }
    }
}

1.4 异步优化最优解

常规异步的缺点：代码不优雅，场景不好处理（有的初始化任务会存在依赖关系），维护成本高

启动器优化

核心思想：充分利用CPU多核，自动梳理任务顺序

启动器流程：

代码Task化，启动逻辑抽象为Task；
根据所有任务依赖关系排序生成一个有向无环图；
多线程按照排序后的优先级依次执行

image.png

主线程：相当于常规初始化

并发：相当于异步初始化

head task:主体task执行前的操作

tail task：主体task执行后的操作

ilde task：空闲时执行的操作

这三个task起到锦上添花的作用，可按需使用

        // 使用启动器的方式进行初始化优化
        TaskDispatcher.init(this);
        TaskDispatcher taskDispatcher = TaskDispatcher.createInstance();
        taskDispatcher.addTask(new InitBugly()).addTask(new InitThirdPartTask()).start();
        // 有的task需要等待完成
        taskDispatcher.await();

1.5 更优秀的延迟初始化

public interface OnFeedShowCallBack {
    void onFeedShow();
}

public class PerformanceOptimizationActivity extends BaseActivity implements OnFeedShowCallBack {
    ...
    ...
    ...

    @Override
    public void onFeedShow() {
        ...
        ...
        ...
        
        // 一系列操作 耗时十秒
        new DispatchRunnable(new DelayInitTaskA()).run();
        new DispatchRunnable(new DelayInitTaskB()).run();
    }

}

public void onBindViewHolder(@NonNull final ViewHolder holder, int position) {
    ...
    ...
    ...

    if (position == 0 && !mHasRecorded) {
        mHasRecorded = true;
        holder.layout.getViewTreeObserver()
                .addOnPreDrawListener(new ViewTreeObserver.OnPreDrawListener() {
                    @Override
                    public boolean onPreDraw() {
                        holder.layout.getViewTreeObserver().removeOnPreDrawListener(this);
                        LogUtils.i("FeedShow");
                        LaunchTimer.endRecord("FeedShow");
                        if (mCallBack != null) {
                            mCallBack.onFeedShow();
                        }
                        return true;
                    }
                });
    }
}

针对以上场景时：

常规方案：

new Handler().postDelayed,Feed展示后调用

时机不便控制导致Feed卡顿

更优方案

核心思想：对延迟任务进行分批初始化

利用IdleHandler特性，空闲执行

执行时机明确，缓解Feed卡顿

public class PerformanceOptimizationActivity extends BaseActivity implements OnFeedShowCallBack {
    
    ...
    ...
    ...

    @Override
    public void onFeedShow() {
        DelayInitDispatcher delayInitDispatcher = new DelayInitDispatcher();
        delayInitDispatcher.addTask(new DelayInitTaskA()).addTask(new DelayInitTaskB()).start();
    }

}

1.6 全民视觉优化

在用户点击手机桌面APP的时候，看到的黑屏或者白屏其实是界面渲染前的第一帧，解决这个问题非常轻松，无非就是将Theme里的windowBackground设置成我们想要让用户看到的画面就可以了，这里有2种做法：

1.将背景图设置成APP的Logo图，作为APP启动的引导，现在市面上大部分的APP也是这么做的。

<style name="AppWelcome" parent="AppTheme">
<item name="android:windowBackground">@mipmap/bg_welcome_start</item>
</style>

2.将背景颜色设置为透明色，这样当用户点击桌面APP图片的时候，并不会"立即"进入APP，而且在桌面上停留一会，其实这时候APP已经是启动的了，只是我们心机的把Theme里的windowBackground的颜色设置成透明的，强行把锅甩给了手机应用厂商。

<style name="Appwelcome" parent="android:Theme.Translucent.NoTitleBar.Fullscreen"/>

透明化这种做法需要注意的一点，如果直接把Theme引入Activity，在运行的时候可能会出现如下异常：

java.lang.IllegalStateException: You need to use a Theme.AppCompat theme (or descendant) with this activity.

这个是因为使用了不兼容的Theme，例如我这里的Activity继承了AppCompatActivity，解决方案很简单： 1、让其Activity集成Activity而不要集成兼容性的AppCompatActivity 2、在onCreate()方法里的super.onCreate(savedInstanceState)之前设置我们原来APP的Theme。

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
setTheme(R.style.AppTheme);
super.onCreate(savedInstanceState);
}
}

1.7 启动优化的其它方案

优化总方针：异步、延迟、懒加载，技术、业务相结合。

收敛启动代码的的修改权限：结合CI，修改启动代码需要Review或通知，防止维护好的启动启动代码被破坏。

提前加载SharedPreferences

SharedPreferences是IO操作，可在Multidex之前加载，利用此阶段的CPU，此时的CPU是肯定尚未跑满的。SharedPreferences是系统类，在这之前提前加载初始化SharedPreferences不会有异常，是少有的可以在Multidex之前加载优化的类。

覆写getApplicationContext()，返回this。
启动阶段不启动子进程

子进程会共享CPU资源。

注意启动顺序:App onCreate之前是ContentProvider。
类加载优化：提前异步类加载

Class.forName()只加载类本身及其静态变量引用类。

new 类实例，可以额外加载类成员变量的引用类。
启动阶段抑制GC
CPU锁频

2. 造火箭攻略

2.1 自问自答

你的启动优化是怎么做的？

是启动优化的负责人

分析现状、确认问题

比如启动速度的监听、竞品分析

针对性优化：思路从小到大

长期保持优化效果：启动器代码的封装；收敛启动代码的修改权限

是怎么异步的，异步遇到问题没有？

体现演进过程：线程池->启动器

详细介绍启动器

你做了启动优化，觉得有哪些容易忽略的注意点？

cpu time与wall time的区别，cpu time是优化方向

注意延迟初始化的优化：不用常规方式，用idleHandler

介绍下黑科技：类加载，抑制GC，CPU锁频

版本迭代导致的启动变慢，有好的解决方式吗？

启动器

结合CI

新加代码后，上线前就先及时测量启动速度，监控完善

2.2 Baseline Profiles

3. 拧螺丝攻略

3.1 启动优化预备知识

3.1.1 Wall Duration 与 CPU Duration

image.png

Wall Duration:代码执行时间 CPU Duration:代码消耗CUP的时间（重点指标，优化方向）

比如锁的冲突：线程执行的方法本身也许并不耗时，但是由于要等待锁的释放，而这便会加长代码的执行时间，等待锁处于阻塞的过程，CPU并不会在在该线程的方法上消耗时间。

3.1.2 adb命令

获取当前APP的包名类名： adb shell "dumpsys window | grep mCurrentFocus

adb启动指定activity： adb shell am start -W [包名]/[类名]

adb shell am start -S -R 5-W [包名]/[类名]

-S:表示每次启动前先强行停止

-R:表示重复测试次数

adb查看相关进程信息（模糊匹配）： adb shell "ps|grep [模糊匹配进程名]"

adb杀死进程： adb shell kill [PID]/adb shell am force-stop [包名]

链接：https://juejin.cn/post/7096013265179770910
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【值得收藏】Android 性能优化之启动优化解析

1.1 启动时间测量方式

1.1.1 adb命令

1.1.2 手动打点

1.2 启动优化工具选择

1.2.1 traceView

1.2.2 systrace

1.2.3 Systrace + 函数插桩

1.2.4 CPU Profiler

1.3 优雅获取方法耗时

1.3.1 常规方式（手动埋点）

1.3.2 AOP方式

1.3.2.1 JoinPoints

1.3.2.2 PointCut

1.3.2.3 Advice

1.3 异步优化

1.4 异步优化最优解

1.5 更优秀的延迟初始化

1.6 全民视觉优化

1.7 启动优化的其它方案

2. 造火箭攻略

2.1 自问自答

2.2 Baseline Profiles

3. 拧螺丝攻略

3.1 启动优化预备知识

3.1.1 Wall Duration 与 CPU Duration

3.1.2 adb命令

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