iOS- 性能优化(启动、电量、包体等)

随着我们移动互联网的兴起到火爆,成千上万款app营运而生,电商、出行、音视频、教育等等,五花八门,那么每一款APP都会有对应的人群去下载使用,那么用户对一款app的钟爱程度除了这款app很受喜爱和直接用途之外,受大家喜爱并且留存在手机上长久不卸载的一个重要原因,便是我们的app的性能,包括:启动速度、启动后的流畅度、app的安装包体积、app运行对手机的电量消耗、app是否有闪退等,这几个条件,决定了一款app是否优秀。
下面我针对这几个方面做下项目性能优化的经验和知识点分享

目录

  • 项目启动
  • 项目运行
  • 安装包体积
  • app的电量消耗

1.项目启动

项目启动环节,我们大致分为2种启动:即冷启动(Cold Launch
热启动(Warm Launch),针对优化,我们主要针对冷启动

知识点:打印启动时间

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

冷启动大概又分为三个阶段

1.dyld
2.Runtime
3.main函数

launch.png

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

具体关于dyld的讲解,我推荐一篇文章dyld专题讲解,写的不错,后续我也会对dyld写篇自己的理解的博客

Runtime

这里说的Runtime并不是要对Runtime进行底层讲解,是针对程序的启动流程的Runtime阶段进行分析,推荐一篇关于Runtime的底层讲解iOS底层原理总结 - 探寻Runtime本质(一)
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

Main函数

main函数的调用,便是我们熟知的项目中Main入口和AppDelegate类里面的那一系列的调用了

总结一下优化方案,按照阶段:

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函数

  • 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,例如三方注册、启动图等
  • 按需加载

2.项目运行

其实项目运行优化,就涉及到我们的代码优化了,最常见也是影响最大的,就是

卡顿现象

针对卡顿现象的原因和优化我在这里大概列举一下,我会在另一篇关于CPU和GPU,以及离屏渲染等方向进行讲解

CPU优化策略:

1.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
2.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
3.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
4.Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源
5.图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致
6.控制一下线程的最大并发数量
7.尽量把耗时的操作放到子线程
8.文本处理(尺寸计算、绘制)
9.图片处理(解码、绘制)

GPU优化策略:

1.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
2.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3.CPU资源进行处理,所以纹理尽量不要超过这个尺寸
4.尽量减少视图数量和层次
5.减少透明的视图(alpha<1),不透明的就设置opaque为YES
6.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:
1.需要创建新的缓冲区
2.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

我们平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作

如何检测?

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
当然网上还有更多的别的方案,后续我会针对这一块进行讲解,读者可以留言别的方式交流

3.安装包体积瘦身

首先我们要知道安装包的组成成分

  • 可执行文件
  • 资源(图片、音频、视频等)
资源瘦身方案:
可执行文件瘦身方案:
  • 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

4.App的电量消耗优化

首先我们要知道App好点的几个主要来源


energy.png
  • CPU
  • 网络请求任务
  • 定位
  • 图片处理

我们大概从以下入手进行优化,(视自己项目情况而定):

1.尽可能降低CPU、GPU功耗
2.尽可能少用定时器
3.优化I/O操作

1.尽量不要频繁写入小数据,最好批量一次性写入
2.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
3.数据量比较大的,建议使用数据库(比如SQLite、CoreData)

4.网络优化

1.减少、压缩网络数据
2.如果多次请求的结果是相同的,尽量使用缓存
3.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
4.网络不可用时,不要尝试执行网络请求
5.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

5.定位优化

1.如果只是需要快速确定用户位置,最好用CLLocationManagerrequestLocation方法。定位完成后,会自动让定位硬件断电
2.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
3.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
4.尽量不要使用startMonitoringSignificantLocationChanges,优先考虑startMonitoringForRegion:

6.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

结尾

到这里,对app的优化就基本说完了,大家可以留言交流更好的优化方案,文章如有错误或者理解不到位之处,希望大家指点,有帮助的老铁们,点个喜欢,谢谢
Github: https://github.com/shLuckySeven

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