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Android性能优化方法
作为开发人员，性能优化是一个永远绕不过去的话题，我们相信在日常开发中都会接触到。Android的性能优化其实已经很成熟了，有成熟的套路，成熟的方法论，成熟的开源框架等等。
对于性能优化经验不多的开发者来说，可能很少有机会总结或学习这些成熟的例程、方法论或框架。所以，作为一个做了多年性能优化的开发者，本文总结了性能优化的方法论，供大家参考。
性能优化的本质
首先，我来介绍一下性能优化的本质。我对其本质的理解是:性能优化的本质是合理、充分地利用硬件资源，使程序性能更好，更好的程序性能的目的是从客户那里获得更多的利益，如留存、使用时间、信誉、利润等。
所以从本质上讲，性能优化最重要的两件事是:
并且合理地充分利用硬件资源。
让节目表现更好，盈利。
先说这两件事。
并且合理地充分利用硬件资源。
充足意味着可以充分利用硬件资源，但充足不一定合理。比如我们一次打几百个线程，cpu被充分利用了，但是并不合理。因此，可以合理地说，所利用的硬件资源可以对程序性能产生积极影响。
硬件资源包括:CPU、内存、硬盘、电、流量(不属于硬件资源，也是需要合理使用的资源之一)等等。
下面是一些合理充分利用硬件资源的例子:
cpu资源利用率高，但不超载，CPU资源主要用在当前场景，而不是被整个业务分散消耗。比如我们优化页面打开速度，这和cpu有很大关系，那么首先要保证cpu得到充分利用。我们可以使用多线程，在打开前预加载页面，充分利用手机的cpu。但在打开页面时，要合理保证cpu资源主要被与页面打开相关的逻辑使用，如组件创建、数据采集、页面渲染等。至于其他和当前页面打开场景联系不大的逻辑，比如周期性任务，监控，或者一些预加载等等。，都可以关闭或延迟，以减少无关任务的cpu消耗。
内存资源使用缓慢且充分，OOM等异常可以控制在合理的范围内。比如我们做内存优化的时候，内存优化越少越好。相反，更多的内存占用可能会让程序更快，但内存占用不能太高。因此，我们可以根据不同型号的OOM率，将内存占用控制在充分利用、合理的状态。在低端电脑上，可以通过函数降级等优化减少内存的使用，而在高端电脑上，可以适当增加内存占用，让程序性能更好。
……
让节目表现更好，盈利。
我们有很多直接的指标来衡量我的性能优化的收益，比如pss，java内存占用，原生内存占用等等。速度优化，可以用启动速度和页面打开速度；做卡顿优化，这个用帧率之类的。掌握这些指标非常重要，我们需要知道如何正确地、低成本地监控这些指标。
除了上面的直接指标，我们还需要知道性能优化的最终指标，用户留存率，使用时长，转化率，好评率等指标。有时候，这些指标是最终衡量我们性能优化结果的数据。比如我们做内存优化，pss减少了100 M，但仅仅因为内存使用量减少了100M，并没有太大的增益。如果这100 M体现在应用生存时间和转化率的提升上，那么这100M的优化是值得的，向上汇报我们的产出更容易得到认可。
如何优化性能
说完性能优化的本质，我再来说说怎么做好。我主要从以下三个方面来阐述。
知识储备
思考的角度和方式
形成一个完整的闭环。
知识储备
要想优化性能，尤其是原创，或者完善系统，或者有效优化，不是在网上看一些文章然后模仿就能做到的。我们需要扎实的知识储备，然后基于这些知识储备，通过深入思考，分析我们的应用，找到优化点。我还是举一些例子来说明硬件层面、系统层面、软件层面的知识可以帮助我们优化性能。
硬件级别
在硬件层面，我们需要知道处理器的架构和内存的层次结构。如果我们不知道cpu由多少个核心组成，哪些是大核心，哪些是小核心，我们就不会想到把核心线程绑定到大核心来提升性能的优化方案；如果不知道存储结构中寄存器、缓存和主存的设计，就无法针对这种特效提高性能。例如，将核心数据尽可能多地放在缓存中，可以提高很多与速度相关的性能。
系统级
对操作系统的熟悉和了解也是帮助我们优化性能不可或缺的知识。这里我列出了系统层面需要掌握的知识，但并不完整。Linux的知识包括管理和调度、内存管理、虚拟内存、锁、IPC通信等。Android系统知识包括虚拟机，核心服务如ams，wms等。、渲染，以及启动、活动开启、安装等一些核心流程。
如果不了解Linux系统的进程调度系统，就无法充分利用进程优先级来帮助我们提高性能。如果我们不熟悉Android的虚拟机，那么围绕这个虚拟机的一些相关优化，比如oom优化或者gc优化，就无法很好的进行。
软件级别
软件层面就是我们自己开发的App。在性能优化中，我们需要尽可能熟悉自己开发的应用程序。比如我们需要知道我们开发的App里有哪些线程，它们在做什么，这些线程的cpu消耗，占用了多少内存，占用了哪些业务，缓存命中率等等。我们需要了解我们开发了哪些业务，这些用途是做什么的，使用率是多少，资源的消耗等等。
除了上面提到的三个层次的知识，想要做好性能优化，还需要掌握更多的知识，比如汇编、编译器、编程语言、逆向等等。比如用c++写代码比用java写代码快。我们可以通过用c++替换一些服务来提高性能；比如编译时的内联优化和无用代码剔除，可以减少包的大小；反向在性能优化方面也非常有用。通过逆向，我们可以修改系统的逻辑，使程序执行得更好。
如你所见，要想做好性能优化，需要庞大的知识储备，所以性能优化更能体现开发者技术的深度和广度，这也是为什么你在面试时一定会问到性能优化的原因。这是一个不可能一下子形成的知识储备，需要我们慢慢学习和积累。
思考的角度和方式
说完了知识储备，再来说说思考的角度和方式。需要注意的是，它和知识储备没有关系，也不代表你要有足够的技术知识才能开始思考如何思考。思考的角度和方式体现在我们发展的所有生命周期中。即使是新手的开发，也可以训练自己从不同的角度和方式去思考。下面谈谈我对性能优化过程中的角度和思维方式的认知。为了让大家有更好的理解，我先从优化开始解释。
思维角度
在这里，我主要从应用层、系统字、硬件层三个角度介绍我对启动速度优化的思考。
应用层
在优化启动速度时，如果从应用层考虑，我会考虑利用率、必要性等。根据服务的维度对加载的服务进行排序，然后设置优先级，启动时只加载第一屏或者使用率高的服务。然后我可以设计一个启动框架来管理任务。启动框架要有一个好的优先级，可以统计这些初始化任务的使用率或者其他性能，比如这些任务初始化后被使用的概率，或者初始化后业务的性能提升在哪里，有多大帮助。
从应用层思考，主要是基于业务控制或者业务优化来提升性能。
系统层
以及系统层面考虑启动优化，也有很多点，比如线程和线程优先级维度，启动时如何控制线程数量，如何提高主线程优先级，启动时如何减少无关线程，比如gc线程等等。
硬件层
从硬件层面，可以从cpu利用率、缓存命中率等维度考虑启动优化。
除了上面提到的角度，我们可以有更多的角度。比如在这个设备之外思考，其他设备是否可以帮助我们加快启动速度。Google play也有类似的优化。gp会上传一些其他机器编译的机器码，然后同一个设备下载这个应用的时候，也会用它下载这些编译的机器码。还有一种很常见的服务器端渲染技术，就是让服务器端line渲染界面，然后直接临时静态化模块，提高页面打开速度；还是站在用户的角度去思考，思考什么样的优化对用户的感知有好处。比如有时候我们在做启动或者页面打开速度优化的时候，会给用户一个假的静态页面让用户感知到已经打开了，然后绑定真实的数据。
在做性能优化的时候，考虑的角度多一些，全面一些，可以帮助我们想出更多的优化方案。
思维方式
除了训练我们从不同角度思考，还可以训练自己的思维方式。这里有两种思考方式:自上而下和自下而上。
从上到下
我们在做启动优化的时候，自上而下的优化思路可能是直接从启动开始，然后分析启动过程中的环节，然后找到耗时的函数，把耗时的函数放在子线程或者懒加载中，但是这种方式会导致优化不彻底。举个例子，如果把耗时的任务都放到子线程上，我们高端电脑的速度确实会变快，但是在低端电脑上，启动速度可能会降低，因为低端电脑的cpu很差，线程很多，导致cpu满负荷，主线程反而拿不到运行时间。其次，如果从上层来看，一个函数执行时间长，可能不是这个函数的问题，也可能是因为函数长时间没有获取cpu时间。
自上而下的思维很容易让我们忽略本质，导致优化的效果不明显或者不完整。
从下
自下而上的思维就是从底层开始，或者以创业优化为例。自下而上的思考，就是不直接分析启动环节，寻找慢的功能，而是直接思考在启动过程中如何合理充分的利用cpu资源。这个时候，我们有很多计划。比如我们可能会认为不同型号的cpu能力不同，所以会分别针对高端机和低端机进行优化。在高端机上，我们尽量让cpu利用率更高，在低端机上尽量避免cpu过载，用慢函数、线程、锁等知识进行优化。，以便我们能制定一套系统和完整的启动优化方案。
完全闭环
以上都是关于如何优化的。优化很重要，但不是全部。在实际的性能优化中，我们需要做监控、优化、抗降级、数据收入收集等工作。这些部分都要做好，才能形成一个完整的闭环。我来逐一说说这几个部分:
监控:完全监控应用程序中的性能指标是不够的。我们还需要尽可能地监控归因。比如内存监控，我们不仅要监控自己应用的内存指标，还要监控各种业务、大收藏、大图片、大对象等归属项的内存使用率。我们的监控也应该基于性能考虑来设计。完整的监控可以帮助我们更有效地发现和解决异常。
优化:优化就是前面提到的，合理充分的利用硬件资源，使程序性能更好。
防变质:可以做很多事情来防止变质，包括建立完善的离线性能测试，在线监测报警等。比如内存，我们可以每天通过monkey offline运行内存泄漏并提前管理，这是防降级的。
数据收入收集。学会利用好A/B测试，关注核心价值观的指标。比如我们在做内存优化的时候，一味的追求应用内存使用量的减少并不是最优的。过多的内存使用可能会使我们的程序运行得更快，用户体验更好。所以我们需要结合崩溃率、留存率等核心价值指标来确定内存是否要继续优化或者优化多少。
总结
以上是我在多年的性能优化经验中总结出来的认知和方法论。只有了解这些方法论，我们才能放心地进行性能优化。