[TOC] ## 啟動時長統計 ### TraceView和SysTrace工具 ### 手工打點 ActionS: 進程不存在的情況下，點擊icon啟動執行到SplashActivity#onDrawComplete的耗時 ActionR: 進程不存在的情況下，點擊icon啟動執行到SplashActivity#onDrawComplete后，到消息同步完畢的耗時 ### 無痕跡打點 ASM編譯插樁 ## 啟動優化手段 ### 顯示優化 #### 1.將啟動頁主題背景設置成閃屏頁圖片 這么做的目的主要是為了消除啟動時的黑白屏，給用戶一種秒響應的感覺，但是并不會真正減少用戶啟動時間，僅屬于視覺優化。 #### 2.主頁面布局優化 1）通過減少冗余或者嵌套布局來降低視圖層次結構 2）用 ViewStub 替代在啟動過程中不需要顯示的 UI 控件 ## 黑科技優化 ### redex 重排列 class 文件 通過文件重排列的目的，就是將啟動階段需要用到的文件在 APK 文件中排布在一起，盡可能的利用 Linux 文件系統的 pagecache 機制，用最少的磁盤 IO 次數，讀取盡可能多的啟動階段需要的文件，減少 IO 開銷，從而達到提升啟動性能的目的。 ### 在類加載的過程中通過 Hook 去掉類驗證的過程 ### 低端機，MultipDex #### ClassLoader 加載類原理： > ClassLoader.loadClass -> DexPathList.loadClass -> 遍歷dexElements數組 ->DexFile.loadClassBinaryName 通俗點說就是：ClassLoader加載類的時候是通過遍歷dex數組，從dex文件里面去加載一個類，加載成功就返回，加載失敗則拋出Class Not Found 異常。 #### MultiDex原理： > 在明白ClassLoader加載類原理之后，我們可以通過反射dexElements數組，將新增的dex添加到數組后面，這樣就保證ClassLoader加載類的時候可以從新增的dex中加載到目標類，經過分析后最終MultipDex原理圖如下： >  #### MultiDex優化 install過程為什么耗時，因為涉及到解壓apk取出dex、壓縮dex、將dex文件通過反射轉換成DexFile對象、反射替換數組。 1. 在Application 的attachBaseContext 方法里，啟動另一個進程的LoadDexActivity去異步執行MultiDex邏輯，顯示Loading。 2. 然后主進程Application進入while循環，不斷檢測MultiDex操作是否完成 3. MultiDex執行完之后主進程Application繼續走，ContentProvider初始化和Application onCreate方法，也就是執行主進程正常的邏輯。 ## 業務優化 ### 減少啟動過程中的 GC 優化/IO讀取 ### 第三方庫懶加載 很多第三方開源庫都說在Application中進行初始化，十幾個開源庫都放在Application中，肯定對冷啟動會有影響，所以可以考慮按需初始化，例如Glide，可以放在自己封裝的圖片加載類中，調用到再初始化，其它庫也是同理，讓Application變得更輕。 ### 線程優化 線程是程序運行的基本單位，線程的頻繁創建是耗性能的，所以大家應該都會用線程池。單個cpu情況下，即使是開多個線程，同時也只有一個線程可以工作，所以線程池的大小要根據cpu個數來確定。 ## 異步加載 異步加載。將耗時任務放到子線程加載，等到所有加載任務加載完成之后，再進入首頁。 多線程異步加載方案確實是 ok 的。但如果遇到前后依賴的關系呢。比如任務2 依賴于任務 1，這時候要怎么解決呢。 有向無環圖。它可以完美解決先后依賴關系。 ### 有向無環圖 **有向無環圖**（Directed Acyclic Graph, DAG）是有向圖的一種，字面意思的理解就是圖中沒有環。常常被用來表示事件之間的驅動依賴關系，管理任務之間的調度。  **頂點**：圖中的一個點，比如頂點 1，頂點 2。 **邊**：連接兩個頂點的線段叫做邊，edge。 **入度**：代表當前有多少邊指向它。 在上圖中，頂掉 1 的入度是 0，因為沒有任何邊指向它。頂掉 2 的入度是 1， 因為 頂掉 1 指向 頂掉 2. 同理可得出 5 的入度是 2，因為頂掉 4 和頂點 3 指向它。 **拓撲排序**：拓撲排序是對一個有向圖構造拓撲序列的過程。它具有如下特點。 * 每個頂點出現且只出現一次。 * 若存在一條從頂點 A 到頂點 B 的路徑，那么在序列中頂點 A 出現在頂點 B 的前面 由于有這個特點，因此常常用有向無環圖的數據結構用來解決依賴關系。 上圖中，拓撲排序之后，任務2肯定排在任務1之后，因為任務2依賴 任務1， 任務3肯定在任務2之后，因為任務3依賴任務2。 拓撲排序一般有兩種算法，第一種是入度表法，第二種是 DFS 方法。下面，讓我們一起來看一下怎么實現它。 ### 入度表法 入度表法是根據頂點的入度來判斷是否有依賴關系的。若頂點的入度不為 0，則表示它有前置依賴。它也常常被稱作**BFS 算法**。 #### 算法思想 * 建立入度表，入度為 0 的節點先入隊。 * 當隊列不為空，進行循環判斷。 * 節點出隊，添加到結果 list 當中。 * 將該節點的鄰居入度減 1。 * 若鄰居節點入度為 0，加入隊列。 * 若結果 list 與所有節點數量相等，則證明不存在環。否則，存在環。