本文已同步发表到我的技术微信公众号,扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索 “程序员驿站”即可关注,每天都会更新优质技术文章。同时,也欢迎加入QQ技术群(群号:650306310)一起交流学习!

这篇文章是继“Android电量优化全解析”、“Android内存优化全解析”、“Android渲染优化解析”之后关于Android性能优化的第四篇原创文章,主要讲解了Android计算优化相关知识点,希望对大家有所帮助。今天我讲述的内容按照下面的结构进行。

Android计算优化解析_第1张图片

低性能函数

让我们首先从一个非常熟悉的问题开始,也就是函数执行过慢的问题,这是性能概念方面的初级基础计算机科学知识。有时候,当你写完代码之后,你发现它的运行速度,比你预想的要慢,这种情况经常会无缘无故地出现,你专注于采用某种方法编写代码,来解决特定的问题,但是很快你发现代码的运行时间过长,远远超过你的预期。
代码运行时间过长的问题,在很大程度上可以归咎于编程语言,当然还有相关硬件执行代码的方式。例如,在一些老旧硬件上,执行浮点比较算法分支语句所花的时间,几乎是整数或布尔数值的四倍。其原因在于芯片架构,负责浮点计算的CPU部分在分支逻辑阶段之后开始工作。这意味着任何浮点比较都需要等待,直到循环管道结束,从而拖延其他运算,直到分支逻辑最终执行完成,但是请不要感到害怕。现代硬件通常不需要处理这种细微问题,但是这也说明了一个很重要的观点,即,你编写代码的方式会影响性能,具体视硬件上执行的编程语言而有所不同。这个问题甚至可以追溯到芯片架构。我想要说的是,为了优化你的代码,你需要理解系统如何运行代码。

Android计算优化解析_第2张图片

缓慢的函数执行通常是由于两方面的问题造成的,第一种是执行速度很慢的函数,这种函数很容易被发现。你的某些函数所花费的时间,超过你的预期2倍、10倍,甚至50倍,这种问题容易解决。只要找到那些运行很慢的函数,查看代码找到问题所在,然后想办法解决就可以了。更难发现的是第二种类型,想方设法也难以发现,尤其是当你有数以千计的函数时,每个函数所用的时间都额外增加一毫秒,从而导致整个程序执行速度变慢数百毫秒,这种类型的问题很难跟踪,而且更难以解决,因为通常你需要分析,每段执行代码才能发现这些小问题,这最终会影响你的产品发布,进而影响公司业绩。

要解决这些细小的问题,主要的方法是剖析(profiling),通过时间线分析方法,找到执行速度缓慢的代码部分,或者时间明显长于其它代码的部分,然后进行一些细小变更。然后再次进行时间线分析,找到执行很慢的函数之后,你需要对这些函数的代码行进行时间线分析,以及调用这些函数的所有其他函数。这项工作确实相当繁琐,除非你是这个领域的专家,但是不要害怕,Android SDK有一些很不错的工具,帮助你找到这些有问题的代码部分,让你能够立即解决它们,让我们来了解它们。

Traceview工具

将演示如何跟踪你的应用程序中的一些计算相关的性能问题。在这个演示中,我们将使用工具来跟踪Sunshine应用程序,这个工具是TraceView。我们载入它,打开DDMS视图选择我们要分析的应用,请你注意一下,工具栏上的一些图标,尤其是这个图标。看上去像是三面箭头,上面有红色的圆点,如果按这些按钮,会出现一些提示,说将开始进行方法分析。这是TraceView的启动方法,我们点击它。将出现一个弹出窗口,提示有两种方法来分析你的应用程序。你可以记录每个方法的输入和输出,他们对资源的要求很高,或者,你也利用示例进行一些分析。其含义是,默认情况下分析程序,将会每1000毫秒侦测一次你的应用程序,以发现和记录实际上在运行的功能,现在,让我们来使用这些默认设置。我点击一下OK,既然分析程序已经在继续,我们就与你的应用程序进行交互,看能否记录一些动作。因此跳转到这里与Sunshine应用程序进行交互,好极了,山景地区的天气。不幸的是,周末的天气却不太好,将会下雨。我们看看海岸区域,我们在南加州的朋友还好吗?奇怪,他们已经进入冬季,这在圣地亚哥是很少见的。我们回到Android Device Monitor,我们想要停止分析。我们还是应该点击这个图标,启动时也是点击它。在最上方有一个黑色图标或者黑色方块,点击它可以停止分析。现在,可能需要一点时间来载入跟踪记录,将会显示在窗口上方,选项卡的这个位置。请记住,实际所用的时间可能更长一点,具体取决于实际记录的内容。

Android计算优化解析_第3张图片

我们来看跟踪视图,跟踪视图有两个主要组成部分。上方窗格的名称是timeline面板,下方窗格内有很多的信息,称为profile面板。这个时间线能够很好的显示代码的执行情况,这里显示的每一行,实际上对应于一个线程。显示的每一个颜色,对应于一个正在运行的特定方法。例如,我们可以看到,主线程的所有活动,我们可以看到方法启动和停止时间点,更有用的是放大这里,找到特定的方法,了解他们是如何执行的。它们会以这种U型模式显示出来。这里的条形表示,方法的启动时间。右侧的条形表示,方法的停止时间。条形的宽度表示方法执行所用的时间。现在,我们选择一个特定的方法,我们跳转到跟踪视图窗口的底部,这里,我们看到一些分析数据显示出来。我们可以看到哪些方法调用了我们选定的方法。在这里,用他们的父级方法显示为蓝色,我们还可以看到一些信息,显示在这个方法内调用了哪些方法。也就是说,我们调用了一个发送输入事件方法。在选择之后,会显示一个本地条柱。对于我们选择的所有这些方法,都有大量的附加统计信息。例如,可以看到独占CPU时间,我们可以使用这些信息,找到具体方法的特定问题。非独占CPU时间是特定方法在其内部调用的所有方法所用的时间。这可以帮你在信息树内找到,选定方法的特定问题。另一个十分有用的信息是,方法被调用了多少次,或者递归调用本身多少次。如果我们滚动到右侧,我们可以找到这些信息,这里有一个列名为"calls and recursion",此列显示方法被调用多少次,或者它被递归调用多少次。在这个分析面板中,有大量的附加信息。另外,不要忘记这个搜索框,它可以帮助查找你所关心的功能。

  • 每个方法前面都有一个数字,按照Incl CPU Time时间的排序序号
  • 展开一个方法后可以看到有两部分
    1. Parent表示调用这个方法的方法,可以叫做父方法
    2. Children表示这个方法中调用的其他方法,可以叫做子方法
  • Profile面板中各列作用说明:
列名 作用
Name 该进程运行过程中所调用的函数名
Incl Cpu Time 函数占用的CPU时间,包含内部调用其它函数的CPU时间
Excl Cpu Time 函数占用的CPU时间,但不包含内部调用其它函数所占用的CPU时间
Incl Real Time 函数运行的真实时间(以毫秒为单位),内含调用其它函数所占用的真实时间
Excl Real Time 函数运行的真实时间(以毫秒为单位),不包含调用其它函数所占用的真实时间
Calls+Recur Calls/Total 函数被调用次数以及递归调用占总调用次数的百分比
Cpu Time/Call 函数调用CPU时间与调用次数的比(该函数平均执行时间)
Real Time/Call 同CPU Time/Call类似,只不过统计单位换成了真实时间

备注: CPU time就是CPU实际花了多少时间在运行函数,CPU在多进程环境下不会把所有时间用在一个进程上的

Android计算优化解析_第4张图片

批处理与缓存技术

我想向你们介绍我最喜欢的两个性能技术,批处理(batching)和缓存(caching)。前面我们已经说过一些函数和运算,需要非常大的资源开销,这也会影响计算性能。例如,在执行之前把数据载入特定的内存区域,或者,在搜索之前对数值集进行排序,在执行多次之后,而且次数确实是个很大的数字,资源开销将会严重影响应用程序的性能。批处理是可以帮助解决这种性能问题,它消除每个运算的独立执行开销,好像是所有人都开一辆车,而不是每个都开一辆,从而节省汽油。这种情况最常见于在执行运算之前,你需要准备数据。例如,在查找集合中的值时,最有效的方法是进行排序,然后进行二分法搜索等等。有一点必须弄清楚,这并不是最有效的方法。这只是举一个例子而已,最简单的方法是写一个函数,提供一个集合和一个值,对集合进行排序,然后查看值是否存在于集合之中。对于某些性能要求来说,这样做是可以的。但是,如果有10000个值,而且总共需要数百万组数据,排序所花费的时间,将会增加很多倍,答案很明确。对这组数据一次性完成排序,然后查找所有10000个值,并不是明智的方法。这时就需要用到批处理,我们找到重复的运算,找到之后,进行批处理。

缓存是与批处理相似的概念,这也是目前为止,你能理解的最重要的性能技术。这项技术全面地推动现代计算机科学的发展,以计算机为例,内存的作用是用来存储信息,让CPU能够更快的访问数据,其速度远快于访问硬盘数据。

Android计算优化解析_第5张图片

或者以网络为例,世界各地存在大型服务器仓库,它们被称为数据中心,它们的作用是存储火缓冲被频繁访问的内容。这样,你的计算机就不必每次都访问远在12000英里之外的服务器。你在埃及的朋友可能在这个服务器上发布了一张图片,当然,如果你在埃及,这样的缓冲服务器可能就没有什么意义,但是你已经明白其中的道理。以代码为例,最常见的缓存优化通常涉及多次计算,但是如果始终相同的数据,例如,在循环计算中,你计算一个4x4数列的导数,结算始终是相同的,每次重新计算循环迭代,实际是在浪费计算机资源。相反,在循环流程的外部存储导数的结果,并让你的内部循环语句引用缓存结果,可以极大地提升效率。我之所以喜爱缓存和批处理,是因为他们能够改善所有你能够想到的性能问题,包括我们在本专题中提到的问题,这是两个非常有效的技术。如果你想成为一名性能专家,你最好能够熟练掌握这两项强大的技术。

Android计算优化解析_第6张图片

使用批处理与缓存解决问题

目标: 在这个例子中,您将使用Traceview工具来查找并确定哪些是阻碍应用程序性能问题的代码。然后,您将应用批处理或缓存来优化性能不佳的代码。

1)观察: 首先,让我们看看我们能够用怎样一个给定的应用功能来观察一个问题。在设备上启动compute应用,然后启动Batching/CachingActivity。你会看到一个正在舞蹈的海盗动画。

Android计算优化解析_第7张图片

上面有一个写着"计算一些Fibonacci数"的按钮,点击它。你观察到了什么,为什么会这样?不难看出,我们的海盗朋友停止了摇摆。肯定是按下按钮之后才导致了这个现象,现在,你已经观察到了一个问题,我们来分析下。

2)Profile: 您刚刚了解了Traceview,让我们把它运用起来。点击按钮,观察程序的运行轨迹。

3)分析: 根据运行轨迹分析,找出导致问题的方法是谁?

在这里,我们要找的答案,实际上是computeFibonacci方法。让我们看看,我是怎么样找到它的。在下面的活动上运行TraceView,当我按下这个computeFibonacci函数,将会剖析这个函数。这是Traceview的输出,这是运行Traceview时看到的输出,你应该看到一些类似的内容,请注意这个大的粉色区域,这很糟,基本上,这表示有些函数在我们的主线程上占用大量的CPU时间。如果你按照独占CPU时间排序或者将鼠标悬停在这个粉色区域。你会发现computeFibonacci方法,它来自于我们的缓存活动,是占用CPU资源最多的函数,我们需要解决这个问题。

Android计算优化解析_第8张图片

解决斐波那契

有哪些好方法可以解决这个问题呢?请选择所有正确答案。我们不应该为主线程增加任何不必要的额外的工作,我们应该让线程仅处理用户输入和屏幕绘制.我们看看是否能够优化函数,使用共享技术提高运行速度和减少资源开销,让我们缓存这些中间值。

让我们来看看代码,看看发生了什么。我们在主线程收到一个onClick()事件计算斐波那契。看看方法:

Android计算优化解析_第9张图片

如果你熟悉算法理论,你可以看到,斐波那契数递归执行,从代码运行的角度来看,它是非常耗时的。解决这个问题的方法之一是通过计算和缓存中间结果。

主线程阻塞

为了确保应用程序的高性能,每项功能都应该尽可能高效地运行。但是这些功能的执行时间以及它们在代码中所处的位置也很重要,当你首次启动一个Android应用程序时,朱执行线程就已经创建了,主线程非常重要,因为它负责运行你的代码,并在合适的视图位置发送事件和执行绘图功能。这些前面我们已经讲过,基本上来说,主线程是应用程序所在的线程,有时候,主线程也称为UI线程。例如,如果你触摸屏幕上的按钮,UI线程将会发送一个触摸事件给视图,视图将按钮状态设定为已按下设定,然后向事件队列发送一个有效请求,然后UI线程处理此请求,并通知按钮将其本身绘制为已按下状态。如果你有任何触摸事件的处理代码块,将会在线程中执行,这些触摸处理所用的时间越长,线程的执行时间就会越长,在绘图功能执行完之前,视图将会更新显示状态,让用户能够看到其状态,这里需要记住的是,输入处理代码与渲染和更新代码,共享这个线程的处理周期时间。

Android计算优化解析_第10张图片

这意味着,在触摸事件处理,网络访问或数据库查询等计算周期时间,UI不会更新绘图,在简单的情况下,渲染周期可能会延误16毫秒左右,而让用户感到延迟。但是,如果你暂停UI线程渲染超过5秒,用户将会看到"应用程序未响应"对话框,并询问用户是否会想要关闭你的应用程序,这样可能导致用户停止使用。那你如何解决这个问题,你要找出不需要在主线程上执行的功能,也就是说,不需要等它们完成之后,才能执行绘图。你应该将这个功能转移到一个单独的独立线程,这个线程不会阻止UI线程。例如,如果你按一下提交按钮,以完成一个订单,然后编写和发送确认邮件,这可以在单独的线程上完成。Android有系列很好用的API,能够简化这些工作。

Android计算优化解析_第11张图片

使用Traceview工具明确问题所在

我将要演示如何操作traceview,这个程序,可以识别所有安装程序的帧速率,操作方法如下,安装后,点击show on click handler按键,各位会看到很眼熟的跳舞海盗,然后点选display an image按钮,现在大家会看到海盗不动了,但如果再这样做,海盗又继续跳舞了,同时Android图示也会出现在海盗下方。跟之前一样,只要点击这个按钮,海盗就不动了,下面要怎样操作,想必大家都知道了,就是要利用这些工具,现在演示怎样操作traceview。
在这里,查看下刚才追踪的数据,结果出现冗长的数据,这是什么意思呢?检查数据,找出哪两个方法调用得最频繁。辨别哪些程序,占用了大量的CPU资源?

我们来看一下Traceview输出,请注意这个大的活动区域,我们来探讨一些观察到的信息,你会发现,最上方的这个函数,在排序时占用的资源最多。还有其他一些函数,例如这个nativePullOnce,但是它们是系统调用,我们无法控制它们。如果我们更进一步,就会注意到这个nativeSetPixel和这个nativeGetPixel。让我们看看它们来自于哪里,我们展开它,看到了!!在繁忙的UI线程活动的某个位置,setPixel被调用,它来自于我们的应用代码,getPixel也是如此,似乎来自于繁忙的UI线程活动。现在,我们发现setPixel和getPixel,来自于繁忙的UI线程活动,让我们来更深入地探讨。

因此getPixel和setPixel并不是我们编写的代码,在这个代码中哪个父级方法调用getPixel和setPixel?父级方法实际上是sepiaAndDisplayImage,让我们来看Traceview,来了解其含义。我们回到跟踪视图,如果我们展开可收缩菜单,我们可以找到父级调用堆栈,看到setPixel实际上被sepiaAndDislayImage方法调用。它在我们繁忙的UI线程活动之内,让我们看看如何优化。

异步任务

对图像进行编码处理是一个相当大的任务,这也是我们不能轻易地优化掉的任务。特别是那些涉及网络接入,冗长的数据库调用和图像处理,那么一般规则是将它们从主线程移除。
让我们来使用异步任务:

Android计算优化解析_第12张图片

容器性能

前面我们讲过,一些类型的硬件可能会造成程序执行速度较慢,还记得那个浮点分支问题吗?对于今天的硬件来说,这已经不是问题。但是有一些问题还是需要引起注意,比如说,你所使用的编程语言的基本元素的效率,以排序等基本算法为例,现在,有很多的排序算法,对于不同的情况,它们各有优劣,例如,当元素数量少于一千或在大型已排序列表中寻找一个对象时,快速排序法通常比起冒泡排序法更快。一般情况下,最好的方法是二分查找算法,但是,当在未排数组中寻找对象时情况变得完全不同,不同于比较每一个对象以查找你想要的值。你可以使用一个哈希函数来立即找到它,这是现代计算机科学和数据结构方面的基本知识。

Android计算优化解析_第13张图片

幸运的是,现代编程语言像Java等,为你提供了这些容器和算法,因此你不再需要自己反复地编写Murmur3哈希函数和快速排序算法。但是你需要知道另外一些事情,在我多年的编程生涯中,一个经常会影响项目性能的问题,是由于这些语言提供的容器对象的性能所引起的。这听起来不可思议!Java提供一个矢量类的实现,你可以任意push、pop,添加和取消对象,为了获得这种灵活性,它在内部使用链式列表结构,这种结构具有一系列独特的性能特性,在你操作这种列表时,它的速度超级快,但是,当你在其他位置进行插入或删除时,它会消耗大量的时间。我要说的是,底层系统提供的这些容器并不会考虑,你的程序将会如何实际使用它们,James Sutherland发表了一系列的基准测试报告,他认为,我们需要注意性能与功能之间的一些差异。例如,他发现Hashtable比HashMap大约快22%,具体视你如何使用这些容器而有所不同,我们需要思考的是,你是否曾经分析过你在代码中使用的容器类。你是否坚信,你在代码中使用的容器的实际运行速度绝对是最快的。一个好消息是,你可以使用Android中的MPI来剖析这些容器的性能。

Android计算优化解析_第14张图片

数据结构

在这个例子中,你将会看到,创建应用时,容器中不恰当的数据结构所造成的性能问题,为此我们可以使用Android SDK中的工具,来识别不恰当数据结构带来的性能问题。存储与修改应用程序数据代码的性能问题,很容易被开发人员忽悠,所以让我们来探讨这个问题,并从性能角度来解决。对于这个示例,我们将重点关注方法的执行时间,这个方法生成一个数字列表,并按它们的受喜爱程度排名,为了便于演示,当我们按下这个按钮,也就是dump popular numbers to log按钮,将会调用这个方法,与前面的示例相似。这段代码会造成图像短暂停顿从而影响跳舞海盗图像的帧率。如果你看一下logcat,你会发现,它通过tag popularity dump运行,像这样。让我们看看底层发生了什么,并学习如何测量这段代码的运行速度,我们想要仔细弄清楚,当我们点击这个按钮时发生了什么,因此我们使用trace类beginsection和endsection方法来指定开始测量位置和结束位置。首先,让我们找到计算受喜爱程度的代码,我们将使用它计量代码效率和运行时间。

Android计算优化解析_第15张图片

问题: beginSection与endSection应该放在哪个地方?

Android计算优化解析_第16张图片

在这个例子中,你会看到我们是如何选择一个更有效的数据结构,提高了数据访问时间。

问题: 通过使用dumpPopularRandomNumbersByRank(),我们粗略招致排序操作的成本,再加上o通过双循环迭代来生成排名列表(N^ 2)成本。

改进注意事项:
总有一个项排序一次性成本(你会根据自己的数据集的大小挑选理想的排序项)。
通过使用一个HashMap中,我们通过获得直查询时间(为O(n))与二次时间为O(n^2)未优化的情况下,阵列的访问节省时间。我们节省的访问时间这一个订单,因为数据已经存储在键值对!

这显著事项当n(或样品尺寸)特别大,这可能是如果你用,比如工作,在世界上所有的职业足球运动员名单,想碰到一些属性显示它们的排名情况。

让我们花点时间确认的改善。来吧,在加回(如果你删除它)调用endSection和beginSection。然后,运行在优化代码systrace。

关注我的技术公众号"程序员驿站",每天都有优质技术文章推送,微信扫一扫下方二维码即可关注:
image

更多相关文章

  1. Android软件广告屏蔽方法及代码
  2. Android异步处理常用方法
  3. Android设置TextView显示指定个数字符,超过部分显示...(省略号)的
  4. Android使用自定义字体的方法
  5. Android 环信官方Demo3.3.2详细配置方法
  6. Android中经常用到的方法--SDcard下文件的操作

随机推荐

  1. LottieAnimationView 使用无法显示效果
  2. android单稿
  3. android 配置
  4. Maven uploadArchives命令报错:Could not
  5. Android 蓝牙开发常用UUID表
  6. android 布局 ListView中的列表 Relative
  7. android XML shape 使用
  8. Android BLE ERROR CODE
  9. Snackbar
  10. Drawer实现左右侧滑DrawerLayout