【学习打卡】第6天 App 卡顿优化

课程名称：Top团队大牛带你玩转Android性能分析与优化
课程章节：App性能概览与平台化实践
主讲老师：随风绽放

课程内容

1.卡顿介绍及优化工具选择

App 卡顿是非常容易被用户直观感受到的，也是非常影响用户体验的。但是对于开发者来说，卡顿问题有非常难定位，那么卡顿问题有哪些难点呢？

• 首先产生卡顿问题的原因错从复杂，跟设备（比如内存大小）、跟代码质量都有关系；
• 其次用户反馈的卡顿问题不容易复现，这跟用户当时的使用状态有很大的关系（比如磁盘空间不足导致 IO 的性能下降），所有最理想的情况是能记录发生卡顿时用户的使用场景。

常用的卡顿优化工具又有哪些呢？
1. CPU Profiler，可以用图形化的形式展示执行时间、调用栈等信息。展示的信息非常全面，甚至可以包括所有的线程信息。缺点是运行时开销严重，导致 App 整体都会变慢。

CPU Profiler 的使用方式是：

Debug.startMethodTracing("");
Debug.stopMethodTracing("");

生成的文件保存在目录：Android/data/packagename/files

2.Systrace，通过 systrace 命令调用 Systrace 工具，可以监控和跟踪 API 的调用、线程的运行情况，生成 Html 报告。要求在 API 18 以上，为了获得更好的兼容性可以使用 TraceCompat。

Systrace 的使用方式是：

python systrace.py -t 10 [other-options] [categories]

Systrace 的特点是轻量级、开销小，能直观反应 CPU 的利用率。

3.StrictMode，是 Android2.3 引入的工具类，是 Android 提供的一种运行时检测机制，能够帮助开发者检测代码中的一些不规范的问题。这些问题包含线程策略和虚拟机策略等。其中线程策略包括：自定义的耗时调用，磁盘的读取操作和网络操作等。虚拟机策略包括：Activity 的泄露，Sqlite 对象泄露和检测实例数量等。

2.自动化卡顿检测方案及优化

前面介绍的三个工具只适合线下实际问题的分析，在线上和测试环节需要自动化检测方案来帮助开发者定位卡顿，记录发生卡顿时的场景。

自动化卡顿检测方案的原理，Android 的消息处理机制是，一个线程不管有多少Handler 都只会有一个 Looper 对象存在，主线程中执行的任何代码都会通过Looper.loop() 方法执行，loop() 函数中有一个 mLogging 对象，
mLogging 对象在每个 message 处理前后都会被调用。
主线程如果发生卡顿，则一定是在 dispatchMessage 方法中执行了耗时操作，然后我们可以通过 mLogging 对象对 dispatchMessage 执行的时间进行监控。