最近一段时间经常遇到关于iOS性能优化、卡顿优化的问题，今天在这里总结一下。
一般困扰我们的性能优化的问题一般是
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？
具体分析：
1：CPU和GPU
2：卡顿优化 - CPU
3：卡顿优化 - GPU
3.1：离屏渲染
4：耗电的主要来源
4.1：耗电优化
5：APP的启动
5.1：APP的启动 - dyld
5.2：APP的启动 - runtime
5.3：APP的启动 - main
5.4：APP的启动优化
6：安装包瘦身
6.1：LinkMap
1：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
在iOS中是双缓冲机制，有前帧缓存、后帧缓存
一帧画面 一页画面 会发出垂直同步信号
屏幕成像原理
如果要显示一帧画面的话：首先会发出垂直同步信号，就表示 即将显示一页的数据、一帧的数据。首先会发出水平同步信号，就是一行一行的数据搞定，也就是一屏幕的一行的数据都显示完了，也就是刚开始发出垂直同步信号，就意味着要显示新的一帧数据，当最后一行水平同步信号发完，就会又发出一个新的垂直同步信号，显示下一帧数据，如果每一帧都连起来，就像动画一样了。
有时候我们在拖拽scrowview和tableview的时候，也会产生卡顿。
卡顿产生的原因
1：一开始由cpu先往右边走，随着时间推移，cpu做好之后交给gpu进行渲染，接着来了一个垂直同步信号，就会将刚才cpu计算好，gpu渲染好的数据显示到屏幕上，完成刚才这一帧的显示，（一旦来了一个垂直同步信号，会立马将gpu渲染的数据显示到屏幕上，并且马上开始下一帧的操作），
2：下一帧又要开始cpu的计算，和gpu的渲染，这次操作可能比上次快，时间也可能不一定，对应上面第二块，还留有一段时间来等待垂直同步信号的到来之后，就会将刚才的数据显示出来，
3：接着走第三段，可能这端时间花费太长，gpu花费时间比较长，发现渲染到中间的时候，垂直同步信号来了，但是渲染还没有结束，这个时候只能将上一次的数据也就是第二段，显示出来，也就是当前正在计算的这一帧数据丢失了，也就是掉帧，就会产生卡顿。
4：等到下一次同步信号，也就是第四端的时候，会将上一段也就是第三段的数据显示出来。这一帧就来的比较晚，导致中间掉帧，卡顿了。
掉帧原因：会卡 ：是因为cpu和Gpu花的时间太长了，垂直同步信号来的时候还没有结束，就掉帧。
卡顿解决的主要思路：尽可能减少CPU、GPU资源消耗
（1秒钟刷新60帧）按照60FPS的刷帧率，每隔16ms就会有一次VSync信号 1秒是1000毫秒
2：卡顿优化 - CPU
a：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对象的创建和销毁都是cpu来处理的，CALayer是UIView里面的一个成员，CALayer：专门用来显示内容的。UIView：监听点击事件的，一个UIView之所以能显示东西，是因为里面有一个CALayer。
b：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每次调整，都是重新计算啊、渲染啊，耗性能更多。
c：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
d：Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源
e：图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致
f：控制一下线程的最大并发数量
g：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）
imageView.image = [UIImage imageNamed:@"timg"];
这个图片通过imageNamed去加载，加载完毕后，不能直接显示到屏幕上的，加载进来是经过压缩的图片的二进制数据，如果想渲染到屏幕上，还需要一个解码，解码成屏幕所需要的格式，当这个图片真正需要显示在屏幕上的时候，才会解码，这个解码会在主线程进行操作。如果图片比较多，比较大的话，也会产生卡顿。一般来说那就需要提前对图片进行解码。
来看代码
- (void)image
{
UIImageView *imageView = [[UIImageView alloc] init];
imageView.frame = CGRectMake(100, 100, 100, 56);
[self.view addSubview:imageView];
self.imageView = imageView;
// 子线程做的
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
// 获取CGImage
// [UIImage imageWithData:[NSData dataWithContentsOfURL:@""]]; 通过网络下载
CGImageRef cgImage = [UIImage imageNamed:@"timg"].CGImage;
// alphaInfo
CGImageAlphaInfo alphaInfo = CGImageGetAlphaInfo(cgImage) & kCGBitmapAlphaInfoMask;
BOOL hasAlpha = NO;
if (alphaInfo == kCGImageAlphaPremultipliedLast ||
alphaInfo == kCGImageAlphaPremultipliedFirst ||
alphaInfo == kCGImageAlphaLast ||
alphaInfo == kCGImageAlphaFirst) {
hasAlpha = YES;
}
// bitmapInfo
CGBitmapInfo bitmapInfo = kCGBitmapByteOrder32Host;
bitmapInfo |= hasAlpha ? kCGImageAlphaPremultipliedFirst : kCGImageAlphaNoneSkipFirst;
// size
size_t width = CGImageGetWidth(cgImage);
size_t height = CGImageGetHeight(cgImage);
// context：创建图形上下文
CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(NULL, width, height, 8, 0, CGColorSpaceCreateDeviceRGB(), bitmapInfo);
// draw：将图片画到图形上下文中
CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, width, height), cgImage);
// get CGImage ：得到画出来的图片
cgImage = CGBitmapContextCreateImage(context);
// into UIImage
UIImage *newImage = [UIImage imageWithCGImage:cgImage];
// release
CGContextRelease(context);
CGImageRelease(cgImage);
// back to the main thread
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
self.imageView.image = newImage;
});
});
}
3：卡顿优化 - GPU
a：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
b：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
c：尽量减少视图数量和层次
d：减少透明的视图（alpha<1），不透明的就设置opaque为YES
如果有透明的，就需要计算，（透明的混合的就需要计算）
e：尽量避免出现离屏渲染
3.1：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(重点)，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
3.2：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
可以搜索LXDAppFluecyMonitor。
4：耗电的主要来源
CPU处理，Processing
网络，Networking
定位，Location
图像，Graphics
4.1：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 （原来用xml 体积比较大; json体积比较小; 也有用：protocol buffer：服务器也是这个）
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
5：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（减少了冷启动过程）
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
一般在400毫秒之内都是比较正常的。
APP的冷启动可以概括为3大阶段
dyld
runtime
main
5.1：APP的启动 - dyld
在点击icon的时候，一开始dyld装载我们的可执行文件。
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（有一个exec的文件，这个里面包含了我们项目的所有代码，真正的动态库文件不在这里面，而只是有依赖信息。）
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
5.2：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
5.3：APP的启动 - main
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
5.4：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：需要用到什么就加载什么
6：安装包瘦身
我们开发的项目，编译-》打包-》上传appstore，打包，最终生成的是ipa文件，里面有一个.app的包，整个项目的所有的代码和资源都在这个.app包中。将来会把这个包压缩成一个ipa文件，传到appstore，提供给用户下载。项目变大，下载变大，上传变慢。so：瘦身
安装包（IPA）主要由可执行文件（源代码文件最终编译变成的文件）、资源组成（加的视频、图片、音频、sb等）
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：对源代码
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
6.1：LinkMap
生成LinkMap文件，可以查看可执行文件的具体组成
可借助第三方工具解析LinkMap文件： （https://github.com/huanxsd/LinkMap）
