Android应用性能优化

A. 【Android性能优化】：ProGuard，混淆，R8优化

使用Java编写的源代码编译后生成了标准的class文件，面临反编译风险，需要进行代码混淆以保护应用安全。ProGuard作为常用的混淆工具，具备压缩、优化、混淆功能。其工作流程包括shrink（缩减）、optimize（优化）、obfuscate（混淆）和preverigy（预验证）四个步骤。通过ProGuard，可以实现代码缩减，移除未使用的类、字段、方法和属性，优化代码结构。

在Android构建中，R8编译器取代了ProGuard进行代码优化与混淆。R8通过检测代码中未使用的部分，并移除它们来实现代码缩减。例如，若项目依赖多个库，但仅使用其中一部分，R8会检测应用代码入口（如启动的第一个Activity），构建访问图，并移除未访问的代码。

在R8配置中，通过proguard-rules.pro文件决定保留哪部分代码。R8支持来自不同来源的配置文件，如自定义配置、AGP生成的规则、AAR或JAR库中包含的规则，以及AAPT2生成的保留规则。通过minifyEnabled属性设置为true，可启用R8的代码缩减功能。需要注意的是，R8对反射调用和JNI调用的检测不足，可能需要在配置中进行额外处理以避免移除必要的代码。

R8在代码缩减后进行资源缩减，以去除不使用的资源文件。开启代码缩减并使用shrinkResources属性即可进行资源缩减。同时，可以使用tools:keep或tools:discard对特定资源文件进行保留或删除。

代码混淆通过替换类名、方法名和属性名，使反编译变得困难。混淆规则和模板的添加有助于保护应用安全。

R8进一步优化代码，通过深度分析移除更多未使用的代码，或重写代码以简化结构。优化点可参考Jake Wharton的R8优化博文。

总结，R8编译器通过代码缩减、资源缩减、代码混淆和代码优化等操作，全面提升了APK文件的性能。为了深入了解性能优化，可获取相关核心笔记，内容涵盖启动优化、内存优化、UI优化、网络优化、Bitmap优化与图片压缩、多线程并发优化、数据传输效率优化、体积包优化，以及性能监控框架和框架学习手册。这些资源将帮助开发者全面掌握性能优化技术。

B. Android 性能优化方案之：电量优化、UI优化、内存优化……

本文将深入探讨Android性能优化的关键领域：电量优化、UI优化和内存优化。通过有效的策略和技术，我们可以显着提高应用的性能和用户体验。

在UI优化方面，我们主要关注过度绘制（Overdraw）的问题。过度绘制指的是在单个帧内对同一个像素进行多次绘制，这不仅消耗CPU资源，还会导致性能下降和卡顿现象。要减少过度绘制，我们应避免在重叠的不可见元素上重复绘制。具体措施包括：合理选择布局容器，如LinearLayout与RelativeLayout；去掉window的默认背景；去掉不必要的背景；使用自定义View的clipRect方法来控制显示区域；使用ViewStub作为高效占位符；制作draw9patch以优化背景透明区域；以及利用Merge标签减少不必要的嵌套。

内存性能优化涉及内存分配与回收、内存测试插件（如LeakCanary）的使用，以及针对不同设备内存阈值的缓存设计。开发者应谨慎使用large heap，避免不必要的内存占用。通过综合考虑设备内存阈值与其他因素，设计合适的缓存大小。在资源文件存放方面，应选择合适的文件夹以避免因缩放导致的内存消耗。使用try-catch机制处理可能的内存分配错误，如尝试在捕获到OOM异常时降级内存分配。避免使用静态对象，特别注意单例对象中的不当持有。谨慎管理Service资源，使用IntentService以避免内存泄漏。应用ProGuard进行代码优化和混淆，减少内存消耗。选择更轻量级的数据结构，如ArrayMap/SparseArray，避免使用Enum。优化Bitmap对象的内存占用，使用更小的图片，并避免在内存敏感方法中创建新对象。重复利用对象和系统资源，及时关闭Cursor，避免在onDraw等方法中创建新对象。利用StringBuilder减少字符串拼接操作，避免Activity泄漏，尤其是通过Handler管理的泄漏。最后，考虑使用Application Context以避免无意的Activity泄露。

电量优化同样重要，尽管通常被开发者视为最后考虑的因素。然而，确保应用不会成为电量消耗的罪魁祸首至关重要。优化策略可能包括减少网络使用、关闭不必要的服务、优化启动性能和降低后台运行需求。虽然本文未能详述所有优化领域，但我们提供了一个性能优化知识的概述，以帮助开发者深入挖掘并提升应用性能。对于更深入的优化内容，我们已整理成PDF文档，欢迎感兴趣的朋友通过下方链接或私信获取。

C. Android性能优化原理：APP运行时的内存模型

为了深入了解Android App运行时的内存模型并掌握内存优化的原理，我们分三个部分进行探讨：内存描述指标、内存数据获取方法，以及内存模型的全面解析。

### 内存描述指标

在进行内存优化前，我们需要熟悉内存描述指标，这些指标能够帮助我们量化App的内存使用情况，并在优化过程中直观地展示效果。常用的内存描述指标包括但不限于共享库按比例分担的Pss、进程在RAM中的实际保存总内存RSS、独占物理内存的Private Clean和Private Dirty、Swap Pss Dirty以及Heap Alloc和空闲的虚拟内存Heap Free。获取这些指标通常有两种方法：线下通过adb命令获取，线上则通过代码实现。

### 内存数据获取

了解了描述指标后，接下来是获取内存数据的方法。主要分为两种：一是通过adb命令进行线下调试，二是在线上通过代码收集数据。尽管获取方式不同，原理相同，它们都依赖于调用android_os_Debug对象中的android_os_Debug_getDirtyPagesPid接口。此外，获取内存数据的原理和实现逻辑较为复杂，涉及到接口调用、文件解析等技术细节。

### 内存模型详解

深入探讨App运行时的内存模型，以系统设置为例，通过adb命令获取的内存数据分为A区域和B区域。A区域的数据主要通过android_os_Debug_getMemInfo接口获得，而B区域则是对A区域数据的汇总处理。A区域的数据又可以进一步细分为由maps文件数据、与graphic相关的数据以及Alloc内存组成。

- **maps文件数据**：maps文件是分析内存的关键文件，其中详细记录了进程内存中的数据类型和格式，通过解析maps文件，我们能了解Dalvik Heap、Native Heap等数据的构成，这对于在线上异常监控时定位和排查内存问题非常有帮助。

- **graphic相关数据**：这部分数据由两部分组成，一部分通过load_maps函数解析获取，另一部分通过read_memtrack_memory函数读取。这些数据是GPU驱动写入的，通过解析这些数据，可以深入了解App的图形内存使用情况。

- **Alloc内存**：这部分数据是通过malloc、mmap、calloc等内存申请函数累积而来，获取这些数据的效率最高，性能消耗最小，适合在代码中进行监控。

B区域的数据是对A区域数据的汇总，主要用于方便查看，内容相对简单。

### 小结

掌握App运行时的内存模型，对于进行有效的内存优化至关重要。了解内存描述指标、内存数据获取方法，以及深入解析内存模型，是实现内存优化的基础。在此基础上，结合《Android性能优化核心笔记》中的详细知识和实践指南，可以更系统地学习和应用Android性能优化的策略和技巧。通过这些资源和方法，不仅能够优化内存使用，还能提升整体应用性能，实现更流畅、高效的应用体验。