Android性能调优

http://www.trinea.cn/android/android%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98/

本文主要分享自己在娱乐精选（功能类似垂直类appstore）项目中的性能调优点，包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行等。
一、性能瓶颈点
整个页面主要由6个Page的ViewPager，每个Page为一个GridView，GridView一屏大概显示4*4的item信息(本文最后有附图)。由于网络数据获取较多且随时需要保持页面内app下载进度及状态，所以出现以下性能问题
a. ViewPager左右滑动明显卡顿
b. GridView上下滚动明显卡顿
c. 其他Activity返回ViewPager Activity较慢
d. 网络获取到展现速度较慢

二、性能调试及定位
主要使用traceview、monkey、monkey runner调试，traceview类似java web调优的visualvm，使用方法如下：
在需要调优的activity onCreate函数中添加

1	android . os . debug . startMethodTracing ( "Entertainment" ) ;

onDestrory函数中添加

1	android . os . debug . stopMethodTracing ( ) ;

程序退出后会在sd卡根目录下生成Entertainment.trace这个文件，cmd到android sdk的tools目录下运行traceview.bat Entertainment.trace即可，截图如下

从中可以看出各个函数的调用时间、调用次数、平均调用时间、时间占用百分比等从而定位到耗时的操作。traceview、monkey、monkey runner更详细的见后面博客介绍

三、性能调优点
主要包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行。
1. 同步改异步
这个就不用多讲了，耗时操作放在线程中执行防止占用主线程，一定程度上解决anr。
但需要注意线程和service结合（防止activity被回收后线程也被回收）以及线程的数量（后面优化介绍）
PS：请使用java的线程池（后面介绍），少使用AsyncTask，因为AsyncTask存在性能问题(以后会单独博文介绍)

2. 缓存
java的对象创建需要分配资源较耗费时间，加上创建的对象越多会造成越频繁的gc影响系统响应。主要使用单例模式、缓存(图片缓存、线程池、View缓存、IO缓存、消息缓存、通知栏notification缓存)及其他方式减少对象创建。
(1). 单例模式
对于创建开销较大的类可使用此方法，保证全局一个实例，在程序运行过程中该类不会因新建额外对象产生开销。示例代码如下：

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class Singleton { private static Singleton instance = null ; private Singleton ( ) { } public static Singleton getInstance ( ) { if ( instance == null ) { instance = new Singleton ( ) ; } return instance ; } }

(2). 缓存
程序中用到了图片缓存、线程池、View缓存、IO缓存、消息缓存、通知栏notification缓存等。
a. 图片缓存：见ImageCache和ImageSdCache

b. 线程池：使用Java的Executors类，通过newCachedThreadPool、newFixedThreadPool、newSingleThreadExecutor、newScheduledThreadPool提供四种不同类型的线程池

c. View缓存：

listView的getView缓存

通过convertView是否为null减少layout inflate次数，通过静态的ViewHolder减少findViewById的次数，这两个函数尤其是inflate是相当费时间的

d. IO缓存：
使用具有缓存策略的输入流，BufferedInputStream替代InputStream，BufferedReader替代Reader，BufferedReader替代BufferedInputStream.对文件、网络IO皆适用。

e. 消息缓存：通过Handler的obtainMessage回收就的Message对象，减少Message对象的创建开销
handler.sendMessage(handler.obtainMessage(1));

f. 通知栏notification缓存：下载中需要不断改变通知栏进度条状态，如果不断新建Notification会导致通知栏很卡。这里我们可以使用最简单的缓存
Map<String, Notification> notificationMap = new HashMap<String, Notification>();如果notificationMap中不存在，则新建notification并且put into map.

(3). 其他
能创建基类解决问题就不用具体子类：除需要设置优先级的线程使用new Thread创建外，其余线程创建使用new Runnable。因为子类会有自己的属性创建需要更多开销。
控制最大并发数量：使用Java的Executors类，通过Executors.newFixedThreadPool(nThreads)控制线程池最大线程并发
对于http请求增加timeout

3. Layout优化
性能优化相关的一些标签 <viewStub/>，<merge/>和<include/> 可见：http://hexen.blog.51cto.com/1110171/820197
TextView属性优化：TextView的android:ellipsize=”marquee”跑马灯效果极耗性能，具体原因还在深入源码中
对于layout中的布局实际效果可使用hierarchyviewer查看
对于layout中多余的view以及不正确的标签可使用android lint查看

4. 数据库优化
主要包括sql优化、建立索引、使用事务、读写表区分
(1). sql优化
可参考http://database.51cto.com/art/200904/118526.htm

(2). 建立索引
使用CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)语句在SQLiteOpenHelper子类的onCreate或onUpgrade函数创建索引，索引创建后对大数据量的查询性能提升效果较明显

(3). 使用事务
事务不仅能保证批量操作一起完成或回滚，而且在大量插入、更新、查询时减少程序和表的交互从而提高性能

事务示例

(4). 读写表区分
对于查询操作使用dbHelper.getReadableDatabase();读表代替写表。因为sqlite是表级锁，所以修改和插入等写操作的性能较差。

5. 算法优化
这个就是个博大精深的话题了，只介绍本应用中使用的。
使用hashMap代替arrayList，时间复杂度降低一个数量级

6. 延迟执行
对于很多耗时逻辑没必要立即执行，这时候我们可以将其延迟执行。
线程延迟执行ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(10);
消息延迟发送handler.sendMessageDelayed(handler.obtainMessage(0), 1000);

四、本程序性能调优结果
1. ViewPager左右滑动明显卡顿
2. GridView上下滚动明显卡顿
(1). 去掉TextView的android:ellipsize=”marquee”
(2). 修改图片缓存的最大线程数，增加http timeout
(3). 修改设置app是否已安装的状态，具体代码修改如下：

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List <PackageInfo> installedPackageList = getPackageManager ( ) . getInstalledPackages ( PackageManager . GET_UNINSTALLED_PACKAGES ) ; List <App> installedAppList = function ( installedAppList ) for ( App app : appList ) { for ( App installedApp : installedAppList ) { } }

修改为

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for ( App app : appList ) { Pair < Integer , String > versionInfo = INSTALLED_APP_MAP . get ( app . getPackageName ( ) ) ; if ( versionInfo != null ) { } else { } }

从每次获取List<PackageInfo> installedAppList = getPackageManager().getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES);修改为只在有应用安装或卸载广播时获取应用列表，并且用hashMap代替installedAppList减少查询时间。

将平均执行时间从201ms降低到1ms。

3. 其他Activity返回ViewPager Activity较慢
定位：在onStart函数
解决：使用延迟策略，具体代码修改如下：

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@Override public void onStart ( ) { super . onStart ( ) ; appUpdateListAdapter . notifyDataSetChanged ( ) ; }

改为

优化后代码

4. 网络获取到展现速度较慢

定位：在HttpURLConnection.getInputStream()之后的处理
解决：使用BufferedReader替代BufferedInputStream获取时间从100ms降低到3ms，具体代码修改如下：

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HttpURLConnection con = ( HttpURLConnection ) url . openConnection ( ) ; InputStream input = con . getInputStream ( ) ; while ( input . read ( buffer , 0 , 1024 ) != - 1 ) { }

改为

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HttpURLConnection con = ( HttpURLConnection ) url . openConnection ( ) ; BufferedReader input = new BufferedReader ( new InputStreamReader ( con . getInputStream ( ) ) ) ; String s ; while ( ( s = input . readLine ( ) ) != null ) { }

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