Android性能优化典范（二）

Android性能优化典范（二） – Android开发中文站

5) Why 60fps?

我们通常都会提到60fps与16ms，可是知道为何会是以程序是否达到60fps来作为App性能的衡量标准吗？这是因为人眼与大脑之间的协作无法感知超过60fps的画面更新。

12fps大概类似手动快速翻动书籍的帧率，这明显是可以感知到不够顺滑的。24fps使得人眼感知的是连续线性的运动，这其实是归功于运动模糊的效果。24fps是电影胶圈通常使用的帧率，因为这个帧率已经足够支撑大部分电影画面需要表达的内容，同时能够最大的减少费用支出。但是低于30fps是无法顺畅表现绚丽的画面内容的，此时就需要用到60fps来达到想要的效果，当然超过60fps是没有必要的。

开发app的性能目标就是保持60fps，这意味着每一帧你只有16ms=1000/60的时间来处理所有的任务。

6) Android, UI and the GPU

了解Android是如何利用GPU进行画面渲染有助于我们更好的理解性能问题。那么一个最实际的问题是：activity的画面是如何绘制到屏幕上的？那些复杂的XML布局文件又是如何能够被识别并绘制出来的？

Resterization栅格化是绘制那些Button，Shape，Path，String，Bitmap等组件最基础的操作。它把那些组件拆分到不同的像素上进行显示。这是一个很费时的操作，GPU的引入就是为了加快栅格化的操作。

CPU负责把UI组件计算成Polygons，Texture纹理，然后交给GPU进行栅格化渲染。

然而每次从CPU转移到GPU是一件很麻烦的事情，所幸的是OpenGL ES可以把那些需要渲染的纹理Hold在GPU Memory里面，在下次需要渲染的时候直接进行操作。所以如果你更新了GPU所hold住的纹理内容，那么之前保存的状态就丢失了。

在Android里面那些由主题所提供的资源，例如Bitmaps，Drawables都是一起打包到统一的Texture纹理当中，然后再传递到GPU里面，这意味着每次你需要使用这些资源的时候，都是直接从纹理里面进行获取渲染的。当然随着UI组件的越来越丰富，有了更多演变的形态。例如显示图片的时候，需要先经过CPU的计算加载到内存中，然后传递给GPU进行渲染。文字的显示更加复杂，需要先经过CPU换算成纹理，然后再交给GPU进行渲染，回到CPU绘制单个字符的时候，再重新引用经过GPU渲染的内容。动画则是一个更加复杂的操作流程。

为了能够使得App流畅，我们需要在每一帧16ms以内处理完所有的CPU与GPU计算，绘制，渲染等等操作。

7) Invalidations, Layouts, and Performance

顺滑精妙的动画是app设计里面最重要的元素之一，这些动画能够显著提升用户体验。下面会讲解Android系统是如何处理UI组件的更新操作的。

通常来说，Android需要把XML布局文件转换成GPU能够识别并绘制的对象。这个操作是在DisplayList的帮助下完成的。DisplayList持有所有将要交给GPU绘制到屏幕上的数据信息。

在某个View第一次需要被渲染时，DisplayList会因此而被创建，当这个View要显示到屏幕上时，我们会执行GPU的绘制指令来进行渲染。如果你在后续有执行类似移动这个View的位置等操作而需要再次渲染这个View时，我们就仅仅需要额外操作一次渲染指令就够了。然而如果你修改了View中的某些可见组件，那么之前的DisplayList就无法继续使用了，我们需要回头重新创建一个DisplayList并且重新执行渲染指令并更新到屏幕上。

需要注意的是：任何时候View中的绘制内容发生变化时，都会重新执行创建DisplayList，渲染DisplayList，更新到屏幕上等一系列操作。这个流程的表现性能取决于你的View的复杂程度，View的状态变化以及渲染管道的执行性能。举个例子，假设某个Button的大小需要增大到目前的两倍，在增大Button大小之前，需要通过父View重新计算并摆放其他子View的位置。修改View的大小会触发整个HierarcyView的重新计算大小的操作。如果是修改View的位置则会触发HierarchView重新计算其他View的位置。如果布局很复杂，这就会很容易导致严重的性能问题。我们需要尽量减少Overdraw。

我们可以通过前面介绍的Monitor GPU Rendering来查看渲染的表现性能如何，另外也可以通过开发者选项里面的Show GPU view updates来查看视图更新的操作，最后我们还可以通过HierarchyViewer这个工具来查看布局，使得布局尽量扁平化，移除非必需的UI组件，这些操作能够减少Measure，Layout的计算时间。

8) Overdraw, Cliprect, QuickReject

引起性能问题的一个很重要的方面是因为过多复杂的绘制操作。我们可以通过工具来检测并修复标准UI组件的Overdraw问题，但是针对高度自定义的UI组件则显得有些力不从心。

有一个窍门是我们可以通过执行几个APIs方法来显著提升绘制操作的性能。前面有提到过，非可见的UI组件进行绘制更新会导致Overdraw。例如Nav Drawer从前置可见的Activity滑出之后，如果还继续绘制那些在Nav Drawer里面不可见的UI组件，这就导致了Overdraw。为了解决这个问题，Android系统会通过避免绘制那些完全不可见的组件来尽量减少Overdraw。那些Nav Drawer里面不可见的View就不会被执行浪费资源。

但是不幸的是，对于那些过于复杂的自定义的View(重写了onDraw方法)，Android系统无法检测具体在onDraw里面会执行什么操作，系统无法监控并自动优化，也就无法避免Overdraw了。但是我们可以通过canvas.clipRect()来帮助系统识别那些可见的区域。这个方法可以指定一块矩形区域，只有在这个区域内才会被绘制，其他的区域会被忽视。这个API可以很好的帮助那些有多组重叠组件的自定义View来控制显示的区域。同时clipRect方法还可以帮助节约CPU与GPU资源，在clipRect区域之外的绘制指令都不会被执行，那些部分内容在矩形区域内的组件，仍然会得到绘制。

除了clipRect方法之外，我们还可以使用canvas.quickreject()来判断是否没和某个矩形相交，从而跳过那些非矩形区域内的绘制操作。做了那些优化之后，我们可以通过上面介绍的Show GPU Overdraw来查看效果。

9) Memory Churn and performance

虽然Android有自动管理内存的机制，但是对内存的不恰当使用仍然容易引起严重的性能问题。在同一帧里面创建过多的对象是件需要特别引起注意的事情。

Android系统里面有一个Generational Heap Memory的模型，系统会根据内存中不同的内存数据类型分别执行不同的GC操作。例如，最近刚分配的对象会放在Young Generation区域，这个区域的对象通常都是会快速被创建并且很快被销毁回收的，同时这个区域的GC操作速度也是比Old Generation区域的GC操作速度更快的。

除了速度差异之外，执行GC操作的时候，任何线程的任何操作都会需要暂停，等待GC操作完成之后，其他操作才能够继续运行。

通常来说，单个的GC并不会占用太多时间，但是大量不停的GC操作则会显著占用帧间隔时间(16ms)。如果在帧间隔时间里面做了过多的GC操作，那么自然其他类似计算，渲染等操作的可用时间就变得少了。

导致GC频繁执行有两个原因：

• Memory Churn内存抖动，内存抖动是因为大量的对象被创建又在短时间内马上被释放。
• 瞬间产生大量的对象会严重占用Young Generation的内存区域，当达到阀值，剩余空间不够的时候，也会触发GC。即使每次分配的对象占用了很少的内存，但是他们叠加在一起会增加Heap的压力，从而触发更多其他类型的GC。这个操作有可能会影响到帧率，并使得用户感知到性能问题。

解决上面的问题有简洁直观方法，如果你在Memory Monitor里面查看到短时间发生了多次内存的涨跌，这意味着很有可能发生了内存抖动。

同时我们还可以通过Allocation Tracker来查看在短时间内，同一个栈中不断进出的相同对象。这是内存抖动的典型信号之一。

当你大致定位问题之后，接下去的问题修复也就显得相对直接简单了。例如，你需要避免在for循环里面分配对象占用内存，需要尝试把对象的创建移到循环体之外，自定义View中的onDraw方法也需要引起注意，每次屏幕发生绘制以及动画执行过程中，onDraw方法都会被调用到，避免在onDraw方法里面执行复杂的操作，避免创建对象。对于那些无法避免需要创建对象的情况，我们可以考虑对象池模型，通过对象池来解决频繁创建与销毁的问题，但是这里需要注意结束使用之后，需要手动释放对象池中的对象。

10) Garbage Collection in Android

JVM的回收机制给开发人员带来很大的好处，不用时刻处理对象的分配与回收，可以更加专注于更加高级的代码实现。相比起Java，C与C++等语言具备更高的执行效率，他们需要开发人员自己关注对象的分配与回收，但是在一个庞大的系统当中，还是免不了经常发生部分对象忘记回收的情况，这就是内存泄漏。

原始JVM中的GC机制在Android中得到了很大程度上的优化。Android里面是一个三级Generation的内存模型，最近分配的对象会存放在Young Generation区域，当这个对象在这个区域停留的时间达到一定程度，它会被移动到Old Generation，最后到Permanent Generation区域。

每一个级别的内存区域都有固定的大小，此后不断有新的对象被分配到此区域，当这些对象总的大小快达到这一级别内存区域的阀值时，会触发GC的操作，以便腾出空间来存放其他新的对象。

前面提到过每次GC发生的时候，所有的线程都是暂停状态的。GC所占用的时间和它是哪一个Generation也有关系，Young Generation的每次GC操作时间是最短的，Old Generation其次，Permanent Generation最长。执行时间的长短也和当前Generation中的对象数量有关，遍历查找20000个对象比起遍历50个对象自然是要慢很多的。

虽然Google的工程师在尽量缩短每次GC所花费的时间，但是特别注意GC引起的性能问题还是很有必要。如果不小心在最小的for循环单元里面执行了创建对象的操作，这将很容易引起GC并导致性能问题。通过Memory Monitor我们可以查看到内存的占用情况，每一次瞬间的内存降低都是因为此时发生了GC操作，如果在短时间内发生大量的内存上涨与降低的事件，这说明很有可能这里有性能问题。我们还可以通过Heap and Allocation Tracker工具来查看此时内存中分配的到底有哪些对象。

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