iOS性能优化

一、app启动优化

1.app的启动可以分为2种

• 冷启动(cold launch):从零开始启动app
• 热启动(warm launch):app已经在内存中，在后台存活着，再次点击图标启动app
  • app启动时间的优化，主要是针对冷启动进行优化
  • 通过添加环境变量可以打印出app的启动时间分析(edit scheme -> run -> arguments) dyld_print_statistics设置为 1
  • 如果需要更详细的信息，那就将dyld_print_statistics_details设置为1

2.app 冷启动分为四大阶段

• dyld 加载可执行文件，动态库(递归加载)
• runtime
• main() 函数执行后
• 首屏渲染完成后

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2.1关于dyld

 

 

 

• 在mac 、ios中，是使用了/usr/lib/dyld程序来加载动态库

• dynamic link editor，动态链接编辑器

• dynamic loader，动态加载器

• dyld 的源码 https://opensource.apple.com/tarballs/dyld/

  • initializemainexecutable 方法开始的.dyld会优先初始化动态库，然后初始化app的可执行文件。
    

 

 

 

用machoview (https://github.com/gdbinit/machoview)查看加载过程如上图

（ 备注1: 如果设置了 dyld_print_libraries，或者选中run/diagnostics 下面的 dynamic library loads 那么 dyld将会打印出什么库被加载了

​ 备注2：dyld_print_statistics_details 打印启动时间

​ 备注3：dyly还可以抽取苹果原生库 方法： 1： launch-cache/dsc_extractor.cpp文件中 把#if(0) 以及之前的都删除，#endif也删除 2：编译clang++ -o dsc_extractor dsc_extractor.cpp 生成可执行文件 3：./dsc_extractor dyld_shared_cache_armv7s armv7s 进行抽取 ）

2.2 runtime

​ 源码： https://opensource.apple.com/source/objc4/ 源码分析可参考：

​ 启动app时，runtime所做的事情有

• 调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理
• 在load_images中调用call_load_methods，调用所有class和category的+load方法 进行各种objc结构的初始化(注册objc类 、初始化类对象等等)
• 调用c++静态初始化器和attribute((constructor))修饰的函数
• 到此为止，可执行文件和动态库中所有的符号(class，protocol，selector，imp，…)都已经按格式成功加载到内存中，被 runtime 所管理

关于load和initialize 可参考ios中load和initialize一文详细分析

2.3main函数执行后

​ main() 函数执行后的阶段，指的是从 main() 函数执行开始，到 appdelegate 的 didfinishlaunchingwithoptions 方法里首屏渲染相关方法执行完成。

• 首屏初始化所需配置文件的读写操作
• 首屏列表大数据的读取
• 首屏渲染的大量计算等

总结：

app的启动由dyld主导，将可执行文件加载到内存，顺便加载所有依赖的动态库, 并由runtime负责加载成objc定义的结构,所有初始化工作结束后，dyld就会调用main函数, 接下来就是uiapplicationmain函数，appdelegate的application:didfinishlaunchingwithoptions:方法

3.app启动优化

​ 按照不同的阶段

• dyld

  • 减少动态库、合并一些动态库(定期清理不必要的动态库)。减少动态库加载。每个库本身都有依赖关系，苹果公司建议使用更少的动态库，苹果最多支持6个非系统的动态库合并为一个。
  • 减少objc类、分类的数量、减少selector数量(定期清理不必要的类、分类)
  • 减少c++虚函数数量， 减少c++全局变量的数量
  • swift尽量使用struct
  • runtime
  • 用+initialize方法和dispatch_once取代所有的attribute((constructor))、c++静态构造器、objc的+load，因为在一个+load()方法里，运行时进行方法替换操作会带来4毫秒的损耗。
  • main() 函数执行后
  • 功能级别的优化：main()函数开始执行后到首屏渲染完成前，只处理首屏相关的业务，其他的非首屏业务的初始化，监听注册，配置文件读取放在首屏渲染完成后去做
  • reactivecocoa创建一个信号6毫秒，+load()执行一次，4毫秒
  • 检测app耗时
  • 抓取主线程的方法调用堆栈，计算一段时间各个方法的耗时，xcode自带的time profiler
  • 对objc_msgsend方法进行hook来掌握所有方法的执行耗时 objc_msgsend源码 https://opensource.apple.com/source/objc4/objc4-723/runtime/messengers.subproj/
  • fackbook开源了fishhook的代码https://github.com/facebook/fishhook 其大致思路为：通过重新绑定符号，实现对c方法的hook。dyld是通过更新mach-o二进制的_data segment特定的部分中的指针来绑定lazy和non-lazy符号，通过确认传递给rebind_symbol里每个符号更新的位置，就可以找出替换来重新绑定这些符号。
  • 在不影响用户体验的前提下，尽可能将一些操作延迟，不要全部都放在finishlaunching方法中 按需加载
  • 不使用xib，直接视用代码加载首页视图
  • nsuserdefaults实际上是在library文件夹下会生产一个plist文件，如果文件太大的话一次能读取到内存中可能很耗时，这个影响需要评估，如果耗时很大的话需要拆分(需考虑老版本覆盖安装兼容问题)
  • 每次用nslog方式打印会隐式的创建一个calendar，因此需要删减启动时各业务方打的log，或者仅仅针对内测版输出log
  • 梳理应用启动时发送的所有网络请求，是否可以统一在异步线程请求

  二、安装包瘦身

1、安装包(ipa)主要由可执行文件、资源组成

• 资源(图片、音频、视频等)
• 采取无损压缩
• 去除没有用到的资源: https://github.com/tinymind/lsunusedresources

2、 可执行文件瘦身

.1 编译器优化

• strip linked product、make strings read-only、symbols hidden by default设置为yes

• 去掉异常支持，enable c++ exceptions、enable objective-c exceptions设置为no， other c flags添加-fno-exceptions

2.2利用appcode

https://www.jetbrains.com/objc/)检测未使用的代码:菜单栏 -> code -> inspect code

2. 3编写llvm插件检测出重复代码、未被调用的代码

2.4 生成linkmap文件，可以查看可执行文件的具体组成

 

 

 

2.5 可借助第三方工具解析linkmap文件: https://github.com/huanxsd/linkmap

三、卡顿问题

3.1、cpu 和gpu

• cpu (central processing unit，*处理器)

  对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制(core graphics)

• gpu (graphics processing unit，图形处理器)

  纹理的渲染

• 在ios中是双缓冲机制，有前帧缓存、后帧缓存

3.2优化方向

• 尽可能减少cpu、gpu资源消耗
• 尽量用轻量级的对象，比如用不到事件处理的地方，可以考虑使用calayer取代uiview
• 不要频繁地调用uiview的相关属性，比如frame、bounds、transform等属性，尽量减少不必要的修改
• 尽量提前计算好布局，在有需要时一次性调整对应的属性，不要多次修改属性
• autolayout会比直接设置frame消耗更多的cpu资源
• 图片的size最好刚好跟uiimageview的size保持一致
• 控制一下线程的最大并发数量
• 尽量避免短时间内大量图片的显示，尽可能将多张图片合成一张进行显示
• gpu能处理的最大纹理尺寸是4096x4096，一旦超过这个尺寸，就会占用cpu资源进行处理，所以纹理尽量不要超过这个尺寸
• 尽量减少视图数量和层次
• 减少透明的视图(alpha<1)，不透明的就设置opaque为yes
• 尽量把耗时的操作放到子线程
  • 文本处理(尺寸计算、绘制) p
  • 图片处理(解码、绘制)

)3.3、离屏渲染

• 尽量避免出现离屏渲染
• 在opengl中，gpu有2种渲染方式
  • on-screen rendering:当前屏幕渲染，在当前用于显示的屏幕缓冲区进行渲染操作
  • off-screen rendering:离屏渲染，在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作
• 离屏渲染消耗性能的原因
  • 需要创建新的缓冲区
  • 离屏渲染的整个过程，需要多次切换上下文环境，先是从当前屏幕(on-screen)切换到离屏(off-screen);等到离屏渲染结束以后，将离屏缓冲区的渲染结果显示到屏幕上，又需要将上下文环境从离屏切换到当前屏幕
• 哪些操作会触发离屏渲染?
  • 光栅化，layer.shouldrasterize = yes
  • 遮罩，layer.mask
  • 圆角，同时设置layer.maskstobounds = yes、layer.cornerradius大于0（考虑通过coregraphics绘制裁剪圆角，或者叫ui提供圆角图片）
  • 阴影，layer.shadowxxx (如果设置了layer.shadowpath就不会产生离屏渲染)

内存泄露

一、查找泄漏点 (两种工具)

​

• 1 > analyze

- 学 名:  静态分析工具- 查 找:  可以通过 product ->analyze 菜单项启动- 快捷键:  cmd+shift +b.- analyze主要分析以下四种问题:
  1) 逻辑错误：访问空指针或未初始化的变量等；
  2) 内存管理错误：如内存泄漏等；
  3) 声明错误：从未使用过的变量；
  4) api调用错误：未包含使用的库和框架。

• 2 >instruments

- 学 名:   动态分析工具- 查 找:   product ->profile 菜单项启动- 快捷键:  cmd + i.
简 介:它有很多跟踪模块可以动态分析和跟踪内存, cpu 和文件系统.

四、耗电优化

• 尽可能降低cpu、gpu功耗

• 少用定时器

• 优化i/o操作

  • 尽量不要频繁写入小数据，最好批量一次性写入
  • 读写大量重要数据时，考虑用dispatch_io，其提供了基于gcd的异步操作文件i/o的api。用dispatch_io系统会优化磁盘访问
  • 数据量比较大的，建议使用数据库(比如sqlite、coredata)

• 网络优化

  • 减少、压缩网络数据
  • 如果多次请求的结果是相同的，尽量使用缓存
  • 使用断点续传，否则网络不稳定时可能多次传输相同的内容
  • 网络不可用时，不要尝试执行网络请求
  • 让用户可以取消长时间运行或者速度很慢的网络操作，设置合适的超时时间
  • 批量传输，比如，下载视频流时，不要传输很小的数据包，直接下载整个文件或者一大块一大块地下载。如果下载广告，一 次性多下载一些，然后再慢慢展示。如果下载电子邮件，一次下载多封，不要一封一封地下载

• 定位优化

  • 如果只是需要快速确定用户位置，最好用cllocationmanager的requestlocation方法。定位完成后，会自动让定位硬件断电
  • 如果不是导航应用，尽量不要实时更新位置，定位完毕就关掉定位服务
  • 尽量降低定位精度，比如尽量不要使用精度最高的kcllocationaccuracybest
  • 需要后台定位时，尽量设置pauseslocationupdatesautomatically为yes，如果用户不太可能移动的时候系统会自动暂停位置更新
  • 尽量不要使用startmonitoringsignificantlocationchanges，优先考虑startmonitoringforregion:

• 用户移动、摇晃、倾斜设备时，会产生动作(motion)事件，这些事件由加速度计、陀螺仪、磁力计等硬件检测。在不需要检测的场合，应该及时关闭这些硬件

另外，如果你想一起进阶，不妨添加一下交流群1012951431，选择加入一起交流，一起学习。期待你的加入！