首图

封面4

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本文的重点在于如何定量的排查冷启动过程中的耗时操作，并提供对应的优化思路和实践方法总结。同时本文涉及到的冷启动优化主要涵盖两个方面：Application 的性能优化和 Launcher Activity 的性能优化。

一、背景

中国大学 MOOC 是网易与高教社携手推出的在线教育平台，目前，经过长期的产品打磨和专研，在课程数量、质量以及影响力，中国大学 MOOC 已成为全球领先的中文慕课平台。同时经过此次优化，冷启动速度整体提升27%。

在我们日常开发中，随着 app 整体迭代次数增多，由于长久以来的迭代需求，android app 本身也集成了较多的第三方组件和 SDK，同时在日常迭代中，也是以业务迭代需求实现为主要目的，导致现在 app 本身，或多或少存在一些性能可优化空间。所以有必要进行性能优化，提升用户体验

此次优化，主要侧重于两个方面：

  • Application 的性能优化
  • app 启动页性能优化

该文档重点不在于代码规范和业务代码逻辑导致的性能问题，而是在假设代码无明显、严重性能漏洞，并且不改变原有业务逻辑，量化性能监测数据和问题，并针对其进行优化修改。

二、冷启动速度优化

2.1 相关知识点

2.1.1 冷启动耗时统计

代码1

上述 adb 命令中，几个关键参数说明：

  • -S：表示启动该 app 前先彻底关闭当前 app 进程
  • -W：启动并输出相关耗时数据
  • packageName：app 的 applicationID
  • activityName：app 启动需要拉起的 Activity，如果用于统计冷启动耗时，那么该参数即为应用的第一个启动的 Activity（intent-filter 为 LAUNCHER 的 Activity）

再执行上诉 adb 后，会成功唤起 APP，并在控制台输出三个比较关键的参数：

图1

  • LaunchState：启动模式，上诉启动模式为冷启动
  • WaitTime：系统启动应用耗时= TotalTime +系统资源启动时间（单位 ms ）
  • TotalTime：应用自身启动耗时=该 Activity 启动时间+应用 application 等资源启动时间（单位 ms ）

对于应用层面得冷启动性能优化，我们关注的时间 TotalTime，该时间大致可以概括为：Application 构造方法→该 Activity 的 onWindowFocusChange 方法时间总和。而这个过程也可以粗略认知为，用户点击桌面图标到 app 第一个 Activity 获取焦点，业务代码执行的总时间（针对业务代码的优化，我们暂时不关心 Zygote 进程、Launcher 进程、AMS 进程的交互）。

2.1.2 冷启动耗时堆栈观察方法：

在 Android API>=26 的系统版本中，建议使用 CPU Profile 或者 Debug.startMethodTracing 进行监控并导出 trace 文件进行分析。不管哪种方式，采集堆栈信息都有两种模式：采样模式和追踪模式。追踪模式会一直抓取数据，对设备性能要求较高。

（1）CPU Profile

图2

（2）Debug.startMethodTracing

由于冷启动涉及到业务应用层面的时间是：该 Activity 启动时间+应用 application 等资源启动时间，所以我们在 Application 构造方法中开始采集，在第一个 Activity 的 onWindowFocusChange 中停止采集，并输出 trace文件。

代码2

代码3 同时，由于该操作涉及到文件读写权限，需要手动授予 APP 该权限

2.1.3 .trace 日志文件阅读：

在导出获取到 .trace 文件后，把 .trace 拖动至 androidStudio 编 辑区；或者直接浏览 CPU Profile 视图，便可对程序运行的堆栈进行分析：

图3

上图就是 trace 文件打开后的效果，展示的是基于 CPU 使用和线程运行状况，针对启动速度的优化，需要关注的上图标注的几个点：

（1）CPU 运行时间轴：横向拖动可以选择查看的时间范围

（4）当前设备 CPU 轮转的线程：点击可以选择需要查看的线程，我们重点关注主线程

（2）当前选择线程，跟随时间轴，各个方法栈的调用情况和其耗时状况。其不同颜色分别代表

  • 黄色：android 系统方法（FrameWork 层代码，如果需要最终更底层的方法，需要最终 C/C++ 方法调用栈）
  • 蓝色：Java JDK 方法
  • 绿色：属于当前 app 进程执行的方法，包括一些类加载器和我们的业务代码（启动速度优化主要针对这一部分）

（3）各个方法栈的调用顺序和耗时情况，可以选择不用的排序方式和视图。

所以一般排查耗时方法时，建议先通过（2）视图直观检测到耗时较为严重的方法，锁定后，在（3）视图中查看具体的方法调用顺序。

2.2 优化步骤

由于在冷启动过程中，业务代码耗时主要集中在 Application 和 launcher Activity 中，所以优化过程也是分别针对这两块进行优化。

2.2.1 优化成果

使用2.1.1的方式，在优化前后，分别做了10次冷启动耗时统计，结果如下：

表格2

启动速度整体提升 27%。

2.2.2 Application 优化

图4

通过 trace 文件，可以直观的发现，在 application 中，耗时最长的方法是其生命周期中的 onCreate 方法，其中在 onCreate 方法中，耗时比较长的方法有：initMudleFactory、initURS、Unicorn.init、initUmeng。

图5

在 Top Down 视图中，可以更加直观的看出，此次采样，也正是这四个方法耗时最多。

通过源码排查，这是个方法，均是第三方 SDK 的初始化，同时在这几个 SDK 内部，都含有较多的 IO 操作，并且内部实现了线程管理以保证线程安全，所以可以将这几个 SDK 的初始化，放在子线程中完成。这里以友盟 SDK 为例：

/**
* 友盟SDK中有涉及到线程不安全的地方，都自己维护了线程，保证线程安全
**/
try {
    var6 = getClass("com.umeng.umzid.ZIDManager");
    if (var6 == null) {
        Log.e("UMConfigure", "--->>> SDK 初始化失败，请检查是否集成umeng-asms-1.2.x.aar库。<<<--- ");
        (new Thread() {
            public void run() {
                try {
                    Looper.prepare();
                    Toast.makeText(var5, "SDK 初始化失败，请检查是否集成umeng-asms-1.2.X.aar库。", 1).show();
                    Looper.loop();
                } catch (Throwable var2) {
                }

            }
        }).start();
        return;
    }
} catch (Throwable var27) {
}

/**
* 在友盟SDK内部中有很多IO操作的地方，和加锁操作，所以可以将SDK初始化操作，放在子线程中
**/
if (!TextUtils.isEmpty(var1)) {
    sAppkey = var1;
    sChannel = var2;
    UMGlobalContext.getInstance(var3);
    k.a(var3);
    if (!needSendZcfgEnv(var3)) {
        FieldManager var4 = FieldManager.a();
        var4.a(var3);
    }

    synchronized(PreInitLock) {
        preInitComplete = true;
    }
}

最终，我们可以把上面提到的几个 SDK 初始化工作放入在子线程中：

private void initSDKAsyn(){
    new Thread(() -> {
        if (Util.inMainProcess()){
            // 登录
            initURS();

            if (BuildConfig.ENTERPRISE) {
                Unicorn.init(BaseApplication.this, "", QiyuOptionConfig.options(), new QiyuImageLoader());
                initModuleRegister();
            } else {
                Unicorn.init(BaseApplication.this, "", QiyuOptionConfig.options(), new QiyuImageLoader());
            }

            // 初始化下载服务
            try {
                initDownload();
            } catch (Exception e) {
                NTLog.f(TAG, e.toString());
            }
        }
        initModuleFactory();
        initUmeng();
    }).start();
}

对于一些必须在主线程中初始化完成的 SDK，可以考虑使用 IdleHandler，在主线程空闲时，完成初始化（关于 IdleHandler 会在下面讲到）。

2.2.3 Launcher Activity 优化

auncher Activity 是 WelcomeActivity，在对 Application 优化结束后，再对 WelcomeActivity 进行优化，还是和上路的思路一样，先通过 trace 文件追踪：

图6

可以看到，在 WelcomeActivity 的 onCreate 方法中，耗时较多的三个地方，分别是：initActionBar、EventBus.register、setContentView，下面针对这三块内容，分别进行对应的优化操作：

图7

（1）initActionBar

在上图中，可以看到，initActionBar 中最耗时的操作是 getSupportActionBar，通过研究代码发现，在WelcomeActivity中，并不需要操作 actionBar，所以直接复写父类方法，去掉 super 调用即可。

（2）EventBus.register

EventBus 注册时，性能较差，是因为在改过程中涉及到大量的反射操作，所以对性能损耗较大。通过查看官方文档，该问题在 EventBus3.0 中得到了很好的处理，主要是通过 apt 技术增加索引，提升效率。（当前项目未升级版本，待后期优化）

（3）setContentView

setContentView 是 Activity 渲染布局时的必要方法，其耗时的点在于，解析 xml 布局文件时，使用了反射，所以如果 xml 布局文件非常复查的时候，可以使用androidx.asynclayoutinflater:asynclayoutinflater进行异步加载 xml 文件，使用方式如下：

代码6

三、优化总体方法汇总

上面针对冷启动优化是基于当前项目本身做的步骤，这里汇总一些冷启动通用的优化思路：

（1）合理的使用异步初始化、延迟初始化和懒加载机制：主要针对 Application 中各种 SDK 的初始化

（2）在主线程中应当避免很耗时的操作，比如 IO 操作、数据库读写操作

（3）简化 launcher Activity 的布局结构，如果非常复杂的布局，可以有以下两种方式进行优化：

  • 建议使用约束布局（ConstraintLayout）来减少布局嵌套避免过度渲染。
  • 使用 androidx.asynclayoutinflater:asynclayoutinflater 进行异步加载 xml 文件。

（4）合理使用 IdleHandler 进行延迟初始化，使用方式如下：

代码7

（5）开始严苛模式（StrictMode）

该模式并不能帮我们自动优化性能，而是可以帮助我们检测出我们可能无意中或者一些第三方 SDK 中做的会阻塞 Main 线程的事情（比如磁盘操作、网络操作），并将它们提醒出来，以便在开发阶段进行修复。其检测策略有线程检测策略和虚拟机检测策略，我们可以设置需要检测的操作，当代码操作违规时，可以通过 Logcat 或者直接崩溃的形式提醒我们，具体使用方式如下：

/**
 * 开启严苛模式，当代码有违规操作时，可以通过Logcat或崩溃的方式提醒我们
 */
private void startStrictMode() {
    if (BuildConfig.DEBUG) { //一定要在Debug模式下使用，避免在生产环境中发生不必要的奔溃和日志输出

        //线程检测策略
        StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder()
                .detectDiskReads()  //检测主线程磁盘读取操作
                .detectDiskWrites() //检测主线程磁盘写入操作
                .detectNetwork() //检测主线程网络请求操作
                .penaltyLog() //违规操作以log形式输出
                .build());

        //虚拟机检测策略
        StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder()
                .detectLeakedSqlLiteObjects() //检测SqlLite泄漏
                .detectLeakedClosableObjects() //检测未关闭的closable对象泄漏
                .penaltyDeath() //发生违规操作时，直接奔溃
                .build());
    }
}
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