Android高效进阶：从数据到AI【1.8】-CSDN博客

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第 3 章 Android 下的效能进阶

App 产品很重要的一点就是效能，若其在效能上更加自动化、智能化，那么这也将会成为这个产品很重要的竞争力。本章将从自动化 App 性能监测、 App 真机检测以及 APK 信息一站式修改等方面来说明 Android 下的效能进阶。

3.1 App 性能监测实现

App 性能监测犹如 App 的一个技术体检，核心功能涵盖启动速度、内存监测、页面卡顿等，一个好的 App，其性能必然也是比较优秀的。

3.1.1 App 性能监测背景

App UI 流畅程度如何量化和监控的问题，一直以来都是 App 性能监测的痛点。业内比较流行的流畅度监测产品要属 BlockCanary 开源项目，其原理是利用 Looper 队列在处理主线程消息之前和之后提供的日志打印接口，通过截取日志的方式进行分析。该方案的优点是可以很好地定位对流畅度影响粒度大的卡顿点，并输出调用堆栈信息；缺点是该方案粒度不够细，不能

很好地反映帧绘制丢帧的情况。该方案一般只能监测到非常卡顿的情况，而对于因帧丢失引起的流畅度变差不能进行很好的量化。

3.1.2 App 性能监测总体设计

App 性能监测核心功能包括基础性能、布局性能、页面启动速度、卡顿监测和内存泄漏监测等，其总体设计如图 3-1 所示。

3.1.3 启动速度框架

启动速度作为 App 性能监测最核心的部分，也是接触用户的门面，下面就以 Activity 启动速度监测和 Fragment 启动速度监测为例来进行说明。

1． Activity 启动速度监测

原理：在 Application 中通过 registerActivityLifecycleCallbacks 方法注册 ActivityLifecycleCallbacks 对 Activity 生命周期进行监控，当 Activity onActivityCreated 时记录，然后在onActivityResumed 时减去之前记录的时间，这样就可以计算 Activity 的启动速度。

2． Fragment 启动速度监测

原理：通过 Google 新推出的 Lifecycle 架构对 Fragment 的生命周期进行监控。

3.1.4 内存监测系统

内存监测系统的原理：在 Activity 和 Fragment onDestroy 的时候，将对象用 WeakReference引用起来，监听对象是否发生内存泄漏，通过 WeakReference 和 ReferenceQueue<Object>配合使用，如果弱引用引用的对象被 GC（垃圾回收），则 Java 虚拟机就会把这个弱引用加入与之关联的引用队列，然后主动执行 GC，触发 WeakReference 被 GC，同时检测 GC 前后ReferenceQueue 是否包含被监听对象，如果不包含，则说明该对象没有被 GC，一定存在到GC Roots 的强引用链，也就是发生了内存泄漏。

主要流程如图 3-2 所示。