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Google 发布 Android 性能优化典范

2015-3-4 16:36| 发布者: joejoe0332| 查看: 4596| 评论: 0|原作者: hukai.me|来自: hukai.me

摘要: 2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题,一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App。课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何 ...


8)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。


9)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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  • 快毕业了,没工作经验,
    找份工作好难啊?
    赶紧去人才芯片公司磨练吧!!

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