性能优化之Java(Android)代码优化

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本文为Android性能优化的第三篇——Java(Android)代码优化。主要介绍Java代码中性能优化方式及网络优化，包括缓存、异步、延迟、数据存储、算法、JNI、逻辑等优化方式。(时间仓促，后面还会继续完善^_*)

性能优化专题已完成五部分：

性能优化总纲——性能问题及性能调优方式
性能优化第三篇——Java(Android)代码优化
性能优化第二篇——布局优化
性能优化第一篇——数据库性能优化

性能优化实例

1、降低执行时间
这部分包括：缓存、数据存储优化、算法优化、JNI、逻辑优化、需求优化几种优化方式。
(1). 缓存
缓存主要包括对象缓存、IO缓存、网络缓存、DB缓存，对象缓存能减少内存的分配，IO缓存减少磁盘的读写次数，网络缓存减少网络传输，DB缓存较少Database的访问次数。
在内存、文件、数据库、网络的读写速度中，内存都是最优的，且速度数量级差别，所以尽量将需要频繁访问或访问一次消耗较大的数据存储在缓存中。

Android中常使用缓存:
a. 线程池
b. Android图片缓存，Android图片Sdcard缓存，数据预取缓存
c. 消息缓存
通过handler.obtainMessage复用之前的message，如下：

handler.sendMessage(handler.obtainMessage(0, object));

d.ListView缓存

e. 网络缓存
数据库缓存http response，根据http头信息中的Cache-Control域确定缓存过期时间。
f. 文件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。
g.layout缓存
h. 其他需要频繁访问或访问一次消耗较大的数据缓存

(2). 数据存储优化
包括数据类型、数据结构的选择。
a. 数据类型选择
字符串拼接用StringBuilder代替String，在非并发情况下用StringBuilder代替StringBuffer。
64位类型如long double的处理比32位如int慢
使用SoftReference、WeakReference相对正常的强应用来说更有利于系统垃圾回收
final类型存储在常量区中读取效率更高
LocalBroadcastManager代替普通BroadcastReceiver，效率和安全性都更高

b. 数据结构选择
常见的数据结构选择如：
ArrayList和LinkedList的选择，ArrayList根据index取值更快，LinkedList更占内存、随机插入删除更快速、扩容效率更高。一般推荐ArrayList。
ArrayList、HashMap、LinkedHashMap、HashSet的选择，hash系列数据结构查询速度更优，ArrayList存储有序元素，HashMap为键值对数据结构，LinkedHashMap可以记住加入次序的hashMap，HashSet不允许重复元素。
HashMap、WeakHashMap选择，WeakHashMap中元素可在适当时候被系统垃圾回收器自动回收，所以适合在内存紧张型中使用。
Collections.synchronizedMap和ConcurrentHashMap的选择，ConcurrentHashMap为细分锁，锁粒度更小，并发性能更优。Collections.synchronizedMap为对象锁，自己添加函数进行锁控制更方便。

Android也提供了一些性能更优的数据类型，如SparseArray、SparseBooleanArray、SparseIntArray、Pair。
Sparse系列的数据结构是为key为int情况的特殊处理，采用二分查找及简单的数组存储，加上不需要泛型转换的开销，相对Map来说性能更优。不过我不太明白为啥默认的容量大小是10，是做过数据统计吗，还是说现在的内存优化不需要考虑这些东西，写16会死吗，还是建议大家根据自己可能的容量设置初始值。

(3). 算法优化
这个主题比较大，需要具体问题具体分析，尽量不用O(n*n)时间复杂度以上的算法，必要时候可用空间换时间。
查询考虑hash和二分，尽量不用递归。可以从结构之法算法之道或微软、Google等面试题学习。

(4). JNI
Android应用程序大都通过Java开发，需要Dalvik的JIT编译器将Java字节码转换成本地代码运行，而本地代码可以直接由设备管理器直接执行，节省了中间步骤，所以执行速度更快。不过需要注意从Java空间切换到本地空间需要开销，同时JIT编译器也能生成优化的本地代码，所以糟糕的本地代码不一定性能更优。
这个优化点会在后面单独用一片博客介绍。

(5). 逻辑优化
这个不同于算法，主要是理清程序逻辑，减少不必要的操作。

(6). 需求优化
这个就不说了，对于sb的需求可能带来的性能问题，只能说做为一个合格的程序员不能只是执行者，要学会说NO。不过不能拿这种接口敷衍产品经理哦。

2、异步，利用多线程提高TPS
充分利用多核Cpu优势，利用线程解决密集型计算、IO、网络等操作。
关于多线程可参考：
在Android应用程序中由于系统ANR的限制，将可能造成主线程超时操作放入另外的工作线程中。在工作线程中可以通过handler和主线程交互。

3、提前或延迟操作，错开时间段提高TPS
(1) 延迟操作
不在Activity、Service、BroadcastReceiver的生命周期等对响应时间敏感函数中执行耗时操作，可适当delay。
Java中延迟操作可使用ScheduledExecutorService，不推荐使用Timer.schedule;
Android中除了支持ScheduledExecutorService之外，还有一些delay操作，如
handler.postDelayed，handler.postAtTime，handler.sendMessageDelayed，View.postDelayed，AlarmManager定时等。

(2) 提前操作
对于第一次调用较耗时操作，可统一放到初始化中，将耗时提前。如得到壁纸wallpaperManager.getDrawable();

4、网络优化
以下是网络优化中一些客户端和服务器端需要尽量遵守的准则：
a. 图片必须缓存，最好根据机型做图片做图片适配
b. 所有http请求必须添加httptimeout
c. api接口数据以json格式返回，而不是xml或html
d. 根据http头信息中的Cache-Control域确定是否缓存请求结果。
e. 减少网络请求次数，服务器端适当做请求合并。
f. 减少重定向次数
g. api接口服务器端响应时间不超过100ms
google正在做将移动端网页速度降至1秒的项目，关注中https://developers.google.com/speed/docs/insights/mobile

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