iOS性能优化

面试中常常问道性能优化的问题，其中有几个主要的

• 你在项目中是怎么优化内存的？

• 优化你是从哪几方面着手？

• 列表卡顿的原因可能有哪些？你平时是怎么优化的？

• 遇到tableView卡顿嘛？会造成卡顿的原因大致有哪些？

CPU和GPU

在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用

• CPU（Central Processing Unit，中央处理器）

• 对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制（Core Graphics）

• GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）

• 纹理的渲染

  

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• 在iOS中是双缓冲机制，有前帧缓存、后帧缓存

  

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卡顿解决的主要思路

• 尽可能减少CPU、GPU资源消耗

• 按照60FPS的刷帧率，每隔16ms就会有一次VSync信号

• 尽量用轻量级的对象，比如用不到事件处理的地方，可以考虑使用CALayer取代UIView

• 不要频繁地调用UIView的相关属性，比如frame、bounds、transform等属性，尽量减少不必要的修改

• 尽量提前计算好布局，在有需要时一次性调整对应的属性，不要多次修改属性

• Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源

• 图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致

• 控制一下线程的最大并发数量

• 尽量把耗时的操作放到子线程

• 文本处理（尺寸计算、绘制）

• 图片处理（解码、绘制）

• 尽量避免短时间内大量图片的显示，尽可能将多张图片合成一张进行显示

• GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096，一旦超过这个尺寸，就会占用CPU资源进行处理，所以纹理尽量不要超过这个尺寸

• 尽量减少视图数量和层次

• 减少透明的视图（alpha<1），不透明的就设置opaque为YES

• 尽量避免出现离屏渲染

离屏渲染

在OpenGL中，GPU有2种渲染方式：

• On-Screen Rendering：当前屏幕渲染，在当前用于显示的屏幕缓冲区进行渲染操作

• Off-Screen Rendering：离屏渲染，在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作

离屏渲染消耗性能的原因

• 需要创建新的缓冲区

• 离屏渲染的整个过程，需要多次切换上下文环境，先是从当前屏幕（On-Screen）切换到离屏（Off-Screen）；等到离屏渲染结束以后，将离屏缓冲区的渲染结果显示到屏幕上，又需要将上下文环境从离屏切换到当前屏幕

  #######哪些操作会触发离屏渲染？

• 光栅化，layer.shouldRasterize = YES

• 遮罩，layer.mask

• 圆角，同时设置layer.masksToBounds = YES、layer.cornerRadius大于0

• 考虑通过CoreGraphics绘制裁剪圆角，或者叫美工提供圆角图片

• 阴影，layer.shadowXXX

• 如果设置了layer.shadowPath就不会产生离屏渲染

卡顿检测

• 平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作

• 可以添加Observer到主线程RunLoop中，通过监听RunLoop状态切换的耗时，以达到监控卡顿的目的

耗电的主要来源

• CPU处理，Processing

• 网络，Networking

• 定位，Location

• 图像，Graphics

耗电优化

• 尽可能降低CPU、GPU功耗

• 少用定时器

• 优化I/O操作

• 尽量不要频繁写入小数据，最好批量一次性写入

• 读写大量重要数据时，考虑用dispatch_io，其提供了基于GCD的异步操作文件I/O的API。用dispatch_io系统会优化磁盘访问

• 数据量比较大的，建议使用数据库（比如SQLite、CoreData）

网络优化

• 减少、压缩网络数据

• 如果多次请求的结果是相同的，尽量使用缓存

• 使用断点续传，否则网络不稳定时可能多次传输相同的内容

• 网络不可用时，不要尝试执行网络请求

• 让用户可以取消长时间运行或者速度很慢的网络操作，设置合适的超时时间

• 批量传输，比如，下载视频流时，不要传输很小的数据包，直接下载整个文件或者一大块一大块地下载。如果下载广告，一次性多下载一些，然后再慢慢展示。如果下载电子邮件，一次下载多封，不要一封一封地下载

定位优化

• 如果只是需要快速确定用户位置，最好用CLLocationManager的requestLocation方法。定位完成后，会自动让定位硬件断电

• 如果不是导航应用，尽量不要实时更新位置，定位完毕就关掉定位服务

• 尽量降低定位精度，比如尽量不要使用精度最高的kCLLocationAccuracyBest

• 需要后台定位时，尽量设置pausesLocationUpdatesAutomatically为YES，如果用户不太可能移动的时候系统会自动暂停位置更新

• 尽量不要使用startMonitoringSignificantLocationChanges，优先考虑startMonitoringForRegion:

硬件检测优化

用户移动、摇晃、倾斜设备时，会产生动作(motion)事件，这些事件由加速度计、陀螺仪、磁力计等硬件检测。在不需要检测的场合，应该及时关闭这些硬件

APP的启动

• APP的启动可以分为2种

• 冷启动（Cold Launch）：从零开始启动APP

• 热启动（Warm Launch）：APP已经在内存中，在后台存活着，再次点击图标启动APP

APP启动时间的优化，主要是针对冷启动进行优化

通过添加环境变量可以打印出APP的启动时间分析（Edit scheme -> Run -> Arguments）

DYLD_PRINT_STATISTICS设置为1

如果需要更详细的信息，那就将DYLD_PRINT_STATISTICS_DETAILS设置为1

• APP的冷启动可以概括为3大阶段

• dyld

• runtime

• main

  

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APP的启动 - dyld

dyld（dynamic link editor），Apple的动态链接器，可以用来装载Mach-O文件（可执行文件、动态库等）

• 启动APP时，dyld所做的事情有

• 装载APP的可执行文件，同时会递归加载所有依赖的动态库

• 当dyld把可执行文件、动态库都装载完毕后，会通知Runtime进行下一步的处理

APP的启动 - runtime

• 启动APP时，runtime所做的事情有

• 调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理

• 在load_images中调用call_load_methods，调用所有Class和Category的+load方法

• 进行各种objc结构的初始化（注册Objc类 、初始化类对象等等）

• 调用C++静态初始化器和 attribute ((constructor))修饰的函数

• 到此为止，可执行文件和动态库中所有的符号(Class，Protocol，Selector，IMP，…)都已经按格式成功加载到内存中，被runtime 所管理

总结一下

• APP的启动由dyld主导，将可执行文件加载到内存，顺便加载所有依赖的动态库

• 并由runtime负责加载成objc定义的结构

• 所有初始化工作结束后，dyld就会调用main函数

• 接下来就是UIApplicationMain函数，AppDelegate的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法

APP的启动优化

• 按照不同的阶段

• dyld

• 减少动态库、合并一些动态库（定期清理不必要的动态库）

• 减少Objc类、分类的数量、减少Selector数量（定期清理不必要的类、分类）

• 减少C++虚函数数量

• Swift尽量使用struct

• runtime

• 用+initialize方法和dispatch_once取代所有的 attribute ((constructor))、C++静态构造器、ObjC的+load

• main

• 在不影响用户体验的前提下，尽可能将一些操作延迟，不要全部都放在finishLaunching方法中

• 按需加载

安装包瘦身

• 安装包（IPA）主要由可执行文件、资源组成

• 资源（图片、音频、视频等）

• 采取无损压缩

• 去除没有用到的资源： https://github.com/tinymind/LSUnusedResources

• 可执行文件瘦身

• 编译器优化

• Strip Linked Product、Make Strings Read-Only、Symbols Hidden by Default设置为YES

• 去掉异常支持，Enable C++ Exceptions、Enable Objective-C Exceptions设置为NO， Other C Flags添加-fno-exceptions

• 利用AppCode（ https://www.jetbrains.com/objc/ ）检测未使用的代码：菜单栏 -> Code -> Inspect Code

• 编写LLVM插件检测出重复代码、未被调用的代码

LinkMap

• 生成LinkMap文件，可以查看可执行文件的具体组成

  

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• 可借助第三方工具解析LinkMap文件： https://github.com/huanxsd/LinkMap