Part 2 App启动优化
一 App启动优化介绍
1、背景
用户的第一体验，八秒定律（70%用户放弃等待）
2、启动分类
App startup time官方教程（https://developer.android.google.cn/topic/performance/vitals/launch-time）
冷启动
耗时最多，衡量标准
ClickEvent(用户点击) -> IPC（触发ipc） -> Process.start（进程的创建） -> ActivityThread（单独进程app的入口类似main） -> bindApplication（通过反射创建Application） -> LifeCycle（我们的activity） -> ViewRootImpl（界面的绘制）
热启动
最快
后台 -> 前台
温启动
较快
LifeCycle（只重走activity的生命周期）
3、相关任务
冷启动之前
启动app、加载空白window、创建进程（这三个都是系统行为，无法多做干涉）
随后任务
创建Application、创建主线程、创建MainActivity、加载布局、布置屏幕、首帧绘制
4、优化方向
Application和Activity的生命周期（我们开发者能控制的）
二 启动时间测量方式
1、adb命令方式
adb shell am start -W packagename/首屏Activity
ThisTime：最后一个Activity的启动耗时
TotalTime：所有Activity的启动耗时
WaitTime：AMS启动Activity的总耗时
特点：线下使用方便，不能带到线上、非严谨精确时间
2、手动打点方式
启动时埋点，启动结束埋点，二者差值
工具类
public class LaunchTimer {
private static long sTime;
public static void startRecord() {
sTime = System.currentTimeMillis();
}
public static void endRecord() {
endRecord("");
}
public static void endRecord(String msg) {
long cost = System.currentTimeMillis() - sTime;
LogUtils.i(msg + "cost " + cost);
}
}
启动位置放置在Application的attachBaseContext中，结束位置放置在MainActivity中
特点：精确，可带到线上，推荐使用
误区：onWindowFocusChange只是首帧时间
正解：真实数据展示，Feed第一条数据展示
三 启动优化工具选择
1、traceview
图形形式展示执行时间、调用栈等，信息全面，包含所有线程
使用方式
第一种：使用Android studio的Android profiler点击cpu就可以查看
第二种：嵌入代码
Debug.startMethodTracing("文件名");//使用
Debug.stopMethodTracing();//结束
生成文件在sd卡：Android/data/packagename/files可以直接DeviceFileExplorer中找到
或者通过adb pull /mnt/sdcard/文件名.trace 指定文件目录中.将trace导出指定的文件夹中
参考文档：https://www.jianshu.com/p/7e9ca2c73c97 （Android性能优化—TraceView的使用）
总结：traceview运行时开销严重，整体都会变慢（会抓取所有线程所有函数的状态和时间），可能会带偏优化方向（影响某些函数），可在代码中埋点使用（使用方便）
2、systrace
结合Android内核的数据，生成Html报告。API18以上使用，推荐TraceCompat
使用方式
python systrace.py -t 10 [other-options][categories] python脚本
https://developer.android.google.cn/studio/command-line/systrace
python systrace.py -b 32768 -t 5 -a com.optimize.performance -o performance.html
参考文档：https://blog.csdn.net/itfootball/article/details/48915935 （Android性能专项测试之Systrace工具）
cputime与walltime的区别（cputime是优化的核心）
walltime：是代码执行的时间
cputime：是代码消耗cpu的时间（重点指标）
举例：锁冲突
总结：轻量级，开销小。直观反映cpu利用率。
四 优雅获取方法耗时讲解
1、常规方法
背景：需要知道启动阶段所有方法耗时
实现：手动埋点
开始 long time = System.currentTimeMillis();
结束 long cost = System.currentTimeMillis()-time;
总结：侵入性强，工作量大
2、AOP介绍
Aspect Oriented Programming 面向切片编程
针对同一类问题的同一处理
无侵入添加代码
AspectJ使用
classpath ‘com.hujiang.aspectjx:gradle-android-plugin-aspectjx:2.0.0’ (项目的build.gradle下的dependencies)
implementation ‘org.aspectj:aspectjrt:1.8.+’
apply plugin: ‘android-aspectjx’
Join Points
程序运行时的执行点，可以作为切面的地方
函数调用、执行
获取或者设置变量
类初始化
PointCut
带条件的JoinPoints
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
语法介绍
Before：Advice，具体插入位置
execution：处理Join Point的类型，call、execution
(* android.app.Activity.on**(…)) 匹配规则
onActivityCalled 要插入的代码
参考文档
https://www.jianshu.com/p/f577aec99e17 （关于android中使用AspectJ）
https://blog.csdn.net/qq_30682027/article/details/82493913 (AspectJ详解)
https://www.jianshu.com/p/27b997677149 (AspectJ基本用法)
3、AOP实战
实战
@Aspect
public class PerformanceAop {
@Around("call(* com.optimize.performance.PerformanceApp.**(..))")
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));
}
}
总结：
无侵入性，修改方便
优雅获取方法的耗时，AOP的理解及使用
五 异步优化详解
1、优化技巧
1、Theme切换：感觉上的快
2、异步优化
1、核心思想：子线程分担主线程任务，并行减少时间
简单示例
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(CORE_POOL_SIZE);
service.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//子线程中执行一个初始化的任务
}
});
这种使用会出现application走完了但是线程中初始化并没有完成而出现错误
解决办法：
private CountDownLatch mCountDownLatch = new CountDownLatch(1);//表示CountDownLatch需要被满足一次，具体多少次自己根据场景进行设置
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(CORE_POOL_SIZE);
service.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//子线程中执行一个初始化的任务
}
});
service.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//子线程中执行一个初始化的任务
initWeex();
//在需要等待初始化完成的任务中调用，满足一次
mCountDownLatch.countDown();
}
});
try {
//mCountDownLatch在onCreate中最后一步进行等待
mCountDownLatch.wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
异步优化注意
不符合异步要求（修改成符合异步要求，或者放弃）
需要在某阶段完成
区分cpu密集型和io密集型任务
六 异步初始化最优解-启动器
1、启动器介绍
1、核心思想：充分利用cpu多核，自动梳理任务顺序
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
[启动器代码](链接：https://pan.baidu.com/s/1Ih1WflOlhiFO7mX4SOibtA
提取码：znse )
2、启动器实战
接口说明
public interface ITask {
/**
* 优先级的范围，可根据Task重要程度及工作量指定；之后根据实际情况决定是否有必要放更大
*
* @return
*/
@IntRange(from = Process.THREAD_PRIORITY_FOREGROUND, to = Process.THREAD_PRIORITY_LOWEST)
int priority();
void run();
/**
* Task执行所在的线程池，可指定，一般默认
*
* @return
*/
Executor runOn();
/**
* 依赖关系
*
* @return
*/
List<Class<? extends Task>> dependsOn();
/**
* 异步线程执行的Task是否需要在被调用await的时候等待，默认不需要
*
* @return
*/
boolean needWait();
/**
* 是否在主线程执行
*
* @return
*/
boolean runOnMainThread();
/**
* 只是在主进程执行
*
* @return
*/
boolean onlyInMainProcess();
/**
* Task主任务执行完成之后需要执行的任务
*
* @return
*/
Runnable getTailRunnable();
void setTaskCallBack(TaskCallBack callBack);
boolean needCall();
}
实例代码
创建task
/**
* 主线程执行的task
*/
public class InitWeexTask extends MainTask {
@Override
public boolean needWait() {
return true;
}
@Override
public void run() {
InitConfig config = new InitConfig.Builder().build();
WXSDKEngine.initialize((Application) mContext, config);
}
}
/**
* 子线程执行
* 需要在getDeviceId之后执行
*/
public class InitJPushTask extends Task {
@Override
public List<Class<? extends Task>> dependsOn() {
List<Class<? extends Task>> task = new ArrayList<>();
task.add(GetDeviceIdTask.class);
return task;
}
@Override
public void run() {
JPushInterface.init(mContext);
PerformanceApp app = (PerformanceApp) mContext;
JPushInterface.setAlias(mContext, 0, app.getDeviceId());
}
}
/**
* Application中执行的代码
*
*/
TaskDispatcher.init(PerformanceApp.this);
TaskDispatcher dispatcher = TaskDispatcher.createInstance();
dispatcher.addTask(new InitAMapTask())
.addTask(new InitStethoTask())
.addTask(new InitWeexTask())
.addTask(new InitBuglyTask())
.addTask(new InitFrescoTask())
.addTask(new InitJPushTask())
.addTask(new InitUmengTask())
.addTask(new GetDeviceIdTask())
.start();
dispatcher.await();
七 更优秀的延迟初始化方案
1、常规方案
不需要再application中初始化的可以在Feed展示后调用，new Handler().postDelayed
@Override
public void onFeedShow() {
//如果一系列操作耗时会导致用户卡顿
new DispatchRunnable(new DelayInitTaskA()).run();
new DispatchRunnable(new DelayInitTaskB()).run();
使用postDelayed的话时间不好指定
}
总结：时机不便控制、导致界面卡顿
2、更优方案
核心思想：对延迟的任务分批初始化
利用IdleHandler的特性，空闲执行
//IdleHandler封装类
public class DelayInitDispatcher {
private Queue<Task> mDelayTasks = new LinkedList<>();
private MessageQueue.IdleHandler mIdleHandler = new MessageQueue.IdleHandler() {
@Override
public boolean queueIdle() {
if(mDelayTasks.size()>0){
Task task = mDelayTasks.poll();
new DispatchRunnable(task).run();
}
return !mDelayTasks.isEmpty();
}
};
public DelayInitDispatcher addTask(Task task){
mDelayTasks.add(task);
return this;
}
public void start(){
Looper.myQueue().addIdleHandler(mIdleHandler);
}
}
//使用方式
@Override
public void onFeedShow() {
DelayInitDispatcher delayInitDispatcher = new DelayInitDispatcher();
delayInitDispatcher.addTask(new DelayInitTaskA())
.addTask(new DelayInitTaskB())
.start();
}
总结：执行时机明确，解决界面卡顿
七 启动优化其它方案
1、优化总方针
异步、延迟、懒加载（如高德地图初始化只需要在使用的界面进行初始化即可）
技术、业务相结合
2、注意事项
walltime和cputime
cputime才是我们优化的方向
按照systrace及cputime跑满cpu
监控的完善
线上监控多阶段时间（App、Activity、生命周期间隔时间）
处理聚合看趋势
3、其他方案
提前加载SharePreferences(在Multidex之前加载，利用此阶段的cpu)
覆写getApplicationContext()返回this
@Override
public Context getApplicationContext() {
return this;
}
启动阶段不启动子进程
子进程会共享cpu资源，导致主进程cpu资源紧张
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的引用类
new 类实例 可以额外加载类成员变量的引用类
哪些类需要提前异步类加载呢？（替换系统的ClassLoader，自定义的ClassLoader中添加log打印出所有的类就是需要处理的）
黑科技系列
启动阶段抑制GC（NativeHook的方案）
CPU锁频（可能会引起其他问题）