【学习打卡】第2天 App 性能优化方案的演进

课程名称：Top团队大牛带你玩转Android性能分析与优化
课程章节：App性能概览与平台化实践
主讲老师：随风绽放

课程内容

1. 从项目发展的角度了解 App 性能优化方案的演进

1. 项目初期，在这个阶段，部门更多的资源是投入在业务逻辑的实现上，只关心崩溃率，不采集性能数据，没有性能检测和优化方案，没有排查问题的手段。
2. 项目壮大期，在这个阶段，部门资源倾向于业务逻辑的实现和数据统计的指标上，对性能相关指标采集，不够全面深入，这时会接入成熟 APM（Appliation Performance Management），但排查手段单一，线下的检测和优化方案不成型。
3. 项目成熟期，在这个阶段，部门资源开始关注用户体验，重点关注性能问题，采集的数据变得丰富，优化的手段也多样化，线上、线下有一整套完善解决方案，会为了满足业务需要自建 APM，这样新产品可以快速接入。

对 App 的性能优化一直有这样的误区，由于对真实用户使用场景的模糊，往往投入的关注程度不够。对线上和线下的问题应该采取不同的应对策略，线下问题注重预防，线上问题注重监控，线上和线下对待性能优化问题可采用的方案也不同，对待线上问题的解决方案要考虑兼容性，不能引入新的问题，对待线下问题可以使用一些更加激进的方案，比如 hook 等。

为什么会考虑自建 APM？
成熟的 APM 虽然通用，但通常不能满足项目的个性化需要，外部的 APM 很难与内部的系统打通，即使能够打通带来的时间成本也要高于自建 APM，而且随着项目的发展，一些关键性的、核心的数据必须要掌握在自己手中。

2.业界常用的优秀平台

• Crash 收集平台：常用的有 Bugly，数据采集、上报成功率高，包含 Java、Native 崩溃。
• APM 平台，听云为代表，通用的性能解决方案，数据采集完善，方便接入，在项目的发展期考虑接入，不能满足一些个性化的定制需求，因为数据是保存在三方平台，也存在一些安全隐患。

课程收获

清晰地对比了业界常用的平台，在项目在不同的开发阶段所发挥的作用。同时将 App 性能优化这个大的课题进行拆分，在实际工作中也找到了抓手，课程将 App 性能优化拆分为：

• 启动优化，首先要使用精准地度量，让优化变得可以量化。常用的启动优化包括异步初始化和延迟初始化，普通的异步初始化对 cpu 的利用率并不充分，普通的延迟初始化会导致滑动卡顿。
• 内存优化，通过对内存抖动和内存泄露的分析，结合使用 aop 和 hook 等手段，检测所有内存使用不合理的地方，重点关注图片的使用。
• 卡顿优化，结合源码学习自动化卡顿检测及优化，无侵入获取界面的秒开率，找到卡顿监测的盲区，实现对卡顿监测的全面覆盖。
• 稳定性，交付给用户的 app 尽量做到不崩溃，用户在极端的场景下仍然可以操作 app，介绍多种方式来保证稳定性，实现移动端容灾的具体方案，设计一个稳定性保障平台。
• 专项治理，比如存储优化、列表页卡顿优化， webview 白屏检测等问题的处理。
• 单点问题的追查，线上用户反馈的问题往往与具体场景关联，线下很难复现。如何设计性能埋点，尽可能保存问题发生的现场，通过日志回捞采集用户的具体行为日志和问题发生的场景，通过远程命令来采集一些具体的信息。