1, 欲善其事, 先利其器
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论语有云: 工欲善其事,必先利其器. 要想提升app的启动速度, 我们需要先找到拖后腿的点, 要想找到这些点, 我们就需要借助我们的工具了。
前文提到了很多工具, 今天我们使用Traceview来分析我们的启动过程。
1.1 Traceview介绍
Traceview是一个性能分析工具, 主要是分析当前线程情况, 各个方法执行时间等。如下:
指标说明:
Incl(Inclusive) Cpu Time
方法本身和其调用的所有子方法占用CPU时间.
Excl(Exclusive) Cpu Time
方法本身占用CPU时间。
Incl Real Time
方法(包含子方法)开始到结束用时。
Excl Real Time
方法本身开始到结束用时。
Call + Recursion Calls/Total
方法被调用次数 + 方法被递归调用次数。
Cpu Time/Call
方法调用一次占用CPU时间。
Real Time/Call
方法调用一次实际执行时间。
一般来说, 我们使用Real Time/Call排序来找出耗时多的方法
有必要解释下CPU Time和Real Time:
参考:http://stackoverflow.com/questions/15760447/what-is-the-meaning-of-incl-cpu-time-excl-cpu-time-incl-real-cpu-time-excl-re/17902682#17902682
1.2 Traceview使用
有两种方式来使用Traceview:
a, 通过DDMS:
点击开始时会弹出一个选择trace模式的框, 默认选中”Sample based profiling”即可:
Sample based profiling(基于样本分析)
根据采样时间间隔来规律的打断VM来记录方法调用栈(Call Stack), 开销和采样频率成比例。
Trace based profiling(基于完整trace数据分析)
记录每个方法的出入口, 每个方法执行时都开启记录, 无论多小的方法, 因此开销很大。
b, 使用代码:
- // 在自己想要开始调试的地方start
- Debug.startMethodTracing("GithubApp");
- // 在合适的地方stop
- Debug.stopMethodTracing();
注: 以上方法开启trace的方式相当于”Trace based profiling”, 会记录每个方法的执行. Android 4.4及以上可以调用startMethodTracingSampling()来用代码开启”Sample based profiling”的trace方式。
2, App启动流程分析
3, App启动方式
通常来说, 一个App启动也会分如下三中不同的状态:
冷启动
下图展示了冷启动的时间线:
热启动
温启动
介于冷启动和热启动之间, 一般来说在以下两种情况下发生:
通过三种启动状态的相关描述, 可以看出我们要做的启动优化其实就是针对冷启动. 热启动和温启动都相对较快。
4, 哪些地方是App快速启动的敌人
根据冷启动的时间图, 可以看出, 对于App来说, 我们可以控制的启动时间线的点无外乎:
而我们现在的App动不动集成了很多第三方服务, 启动时需要检查广告, 注册状态等等一系列接口都是在Application的onCreate或是首屏的onCreate中做的。
5, 结语
明白了App的启动原理, 也知道了App启动过程中哪些地方容易阻塞, 还知道了用什么工具来分析每个方法的执行时间, 那么接下来就很容易做了。
网站名称:提升你的App启动速度的那些理论基础
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