性能优化
CPU和GPU
在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用
- CPU（Central Processing Unit，中央处理器）
- 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
屏幕成像原理
首先从过去的 CRT 显示器原理说起。CRT 的电子枪按照上面方式，从上到下一行行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面，随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步，显示器（或者其他硬件）会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换到新的一行，准备进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。尽管现在的设备大都是液晶显示屏了，但原理仍然没有变。
通常来说，计算机系统中 CPU、GPU、显示器是以上面这种方式协同工作的。CPU 计算好显示内容提交到 GPU，GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区，随后视频控制器会按照 VSync 信号逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示。
在最简单的情况下，帧缓冲区只有一个，这时帧缓冲区的读取和刷新都都会有比较大的效率问题。为了解决效率问题，显示系统通常会引入两个缓冲区，即双缓冲机制。在这种情况下，GPU 会预先渲染好一帧放入一个缓冲区内，让视频控制器读取，当下一帧渲染好后，GPU 会直接把视频控制器的指针指向第二个缓冲器。如此一来效率会有很大的提升。
双缓冲虽然能解决效率问题，但会引入一个新的问题。当视频控制器还未读取完成时，即屏幕内容刚显示一半时，GPU 将新的一帧内容提交到帧缓冲区并把两个缓冲区进行交换后，视频控制器就会把新的一帧数据的下半段显示到屏幕上，造成画面撕裂现象，如下图：
为了解决这个问题，GPU 通常有一个机制叫做垂直同步（简写也是 V-Sync），当开启垂直同步后，GPU 会等待显示器的 VSync 信号发出后，才进行新的一帧渲染和缓冲区更新。这样能解决画面撕裂现象，也增加了画面流畅度，但需要消费更多的计算资源，也会带来部分延迟。
iOS 设备会始终使用双缓存，并开启垂直同步。
卡顿产生的原因
在 VSync 信号到来后，系统图形服务会通过 CADisplayLink 等机制通知 App，App 主线程开始在 CPU 中计算显示内容，比如视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制等。随后 CPU 会将计算好的内容提交到 GPU 去，由 GPU 进行变换、合成、渲染。随后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去，等待下一次 VSync 信号到来时显示到屏幕上。由于垂直同步的机制，如果在一个 VSync 时间内，CPU 或者 GPU 没有完成内容提交，则那一帧就会被丢弃，等待下一次机会再显示，而这时显示屏会保留之前的内容不变。这就是界面卡顿的原因。
从上面的图中可以看到，CPU 和 GPU 不论哪个阻碍了显示流程，都会造成掉帧现象。所以开发时，也需要分别对 CPU 和 GPU 压力进行评估和优化。
CPU资源消耗原因和解决方案
资源消耗原因
- 对象的创建、调整、销毁
- 布局计算、Autolayout
- 文本计算、文本渲染
- 图片的解码及绘制
解决方案
-
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
-
尽量把耗时的操作放到子线程
- 文本处理（尺寸计算、绘制）
- 图片处理（解码、绘制）
GPU资源消耗原因和解决方案
资源销毁原因
相对于 CPU 来说，GPU 能干的事情比较单一：接收提交的纹理（Texture）和顶点描述（三角形），应用变换（transform）、混合并渲染，然后输出到屏幕上。通常你所能看到的内容，主要也就是纹理（图片）和形状（三角模拟的矢量图形）两类。
纹理的渲染
所有的 Bitmap，包括图片、文本、栅格化的内容，最终都要由内存提交到显存，绑定为 GPU Texture。不论是提交到显存的过程，还是 GPU 调整和渲染 Texture 的过程，都要消耗不少 GPU 资源。当在较短时间显示大量图片时（比如 TableView 存在非常多的图片并且快速滑动时），CPU 占用率很低，GPU 占用非常高，界面仍然会掉帧。避免这种情况的方法只能是尽量减少在短时间内大量图片的显示，尽可能将多张图片合成为一张进行显示。
当图片过大，超过 GPU 的最大纹理尺寸时，图片需要先由 CPU 进行预处理，这对 CPU 和 GPU 都会带来额外的资源消耗。目前来说，iPhone 4S 以上机型，纹理尺寸上限都是 4096×4096，更详细的资料可以看这里：iosres.com。所以，尽量不要让图片和视图的大小超过这个值。
视图的混合 (Composing)
当多个视图（或者说 CALayer）重叠在一起显示时，GPU 会首先把他们混合到一起。如果视图结构过于复杂，混合的过程也会消耗很多 GPU 资源。为了减轻这种情况的 GPU 消耗，应用应当尽量减少视图数量和层次，并在不透明的视图里标明 opaque 属性以避免无用的 Alpha 通道合成。当然，这也可以用上面的方法，把多个视图预先渲染为一张图片来显示。
图形的生成。
CALayer 的 border、圆角、阴影、遮罩（mask），CASharpLayer 的矢量图形显示，通常会触发离屏渲染（offscreen rendering），而离屏渲染通常发生在 GPU 中。当一个列表视图中出现大量圆角的 CALayer，并且快速滑动时，可以观察到 GPU 资源已经占满，而 CPU 资源消耗很少。这时界面仍然能正常滑动，但平均帧数会降到很低。为了避免这种情况，可以尝试开启 CALayer.shouldRasterize 属性，但这会把原本离屏渲染的操作转嫁到 CPU 上去。对于只需要圆角的某些场合，也可以用一张已经绘制好的圆角图片覆盖到原本视图上面来模拟相同的视觉效果。最彻底的解决办法，就是把需要显示的图形在后台线程绘制为图片，避免使用圆角、阴影、遮罩等属性。
解决方案
- 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
- 尽量避免出现离屏渲染
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，或者叫美工提供圆角图片
-
阴影，
layer.shadowXXX- 如果设置了
layer.shadowPath就不会产生离屏渲染
- 如果设置了
卡顿检测
-
平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作
-
可以添加 Observer 到主线程 RunLoop 中，通过监听 RunLoop 状态切换的耗时，以达到监控卡顿的目的
卡顿检测工具类：LXDAppFluecyMonitor
#import "LXDAppFluecyMonitor.h"
#import "LXDBacktraceLogger.h"
#define LXD_DEPRECATED_POLLUTE_MAIN_QUEUE
#define SHAREDMONITOR [LXDAppFluecyMonitor sharedMonitor]
@interface LXDAppFluecyMonitor ()
@property (nonatomic, assign) int timeOut;
@property (nonatomic, assign) BOOL isMonitoring;
@property (nonatomic, assign) CFRunLoopObserverRef observer;
@property (nonatomic, assign) CFRunLoopActivity currentActivity;
@property (nonatomic, strong) dispatch_semaphore_t semphore;
@property (nonatomic, strong) dispatch_semaphore_t eventSemphore;
@end
#define LXD_SEMPHORE_SUCCESS 0
static NSTimeInterval lxd_restore_interval = 5;
static NSTimeInterval lxd_time_out_interval = 1;
static int64_t lxd_wait_interval = 200 * NSEC_PER_MSEC;
/*!
* @brief 监听runloop状态为before waiting状态下是否卡顿
*/
static inline dispatch_queue_t lxd_event_monitor_queue() {
static dispatch_queue_t lxd_event_monitor_queue;
static dispatch_once_t once;
dispatch_once(&once, ^{
lxd_event_monitor_queue = dispatch_queue_create("com.sindrilin.lxd_event_monitor_queue", NULL);
});
return lxd_event_monitor_queue;
}
/*!
* @brief 监听runloop状态在after waiting和before sources之间
*/
static inline dispatch_queue_t lxd_fluecy_monitor_queue() {
static dispatch_queue_t lxd_fluecy_monitor_queue;
static dispatch_once_t once;
dispatch_once(&once, ^{
lxd_fluecy_monitor_queue = dispatch_queue_create("com.sindrilin.lxd_monitor_queue", NULL);
});
return lxd_fluecy_monitor_queue;
}
#define LOG_RUNLOOP_ACTIVITY 0
static void lxdRunLoopObserverCallback(CFRunLoopObserverRef observer, CFRunLoopActivity activity, void * info) {
SHAREDMONITOR.currentActivity = activity;
dispatch_semaphore_signal(SHAREDMONITOR.semphore);
#if LOG_RUNLOOP_ACTIVITY
switch (activity) {
case kCFRunLoopEntry:
NSLog(@"runloop entry");
break;
case kCFRunLoopExit:
NSLog(@"runloop exit");
break;
case kCFRunLoopAfterWaiting:
NSLog(@"runloop after waiting");
break;
case kCFRunLoopBeforeTimers:
NSLog(@"runloop before timers");
break;
case kCFRunLoopBeforeSources:
NSLog(@"runloop before sources");
break;
case kCFRunLoopBeforeWaiting:
NSLog(@"runloop before waiting");
break;
default:
break;
}
#endif
};
@implementation LXDAppFluecyMonitor
#pragma mark - Singleton override
+ (instancetype)sharedMonitor {
static LXDAppFluecyMonitor * sharedMonitor;
static dispatch_once_t once;
dispatch_once(&once, ^{
sharedMonitor = [[super allocWithZone: NSDefaultMallocZone()] init];
[sharedMonitor commonInit];
});
return sharedMonitor;
}
+ (instancetype)allocWithZone: (struct _NSZone *)zone {
return [self sharedMonitor];
}
- (void)dealloc {
[self stopMonitoring];
}
- (void)commonInit {
self.semphore = dispatch_semaphore_create(0);
self.eventSemphore = dispatch_semaphore_create(0);
}
#pragma mark - Public
- (void)startMonitoring {
if (_isMonitoring) { return; }
_isMonitoring = YES;
CFRunLoopObserverContext context = {
0,
(__bridge void *)self,
NULL,
NULL
};
_observer = CFRunLoopObserverCreate(kCFAllocatorDefault, kCFRunLoopAllActivities, YES, 0, &lxdRunLoopObserverCallback, &context);
CFRunLoopAddObserver(CFRunLoopGetMain(), _observer, kCFRunLoopCommonModes);
dispatch_async(lxd_event_monitor_queue(), ^{
while (SHAREDMONITOR.isMonitoring) {
if (SHAREDMONITOR.currentActivity == kCFRunLoopBeforeWaiting) {
__block BOOL timeOut = YES;
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
timeOut = NO;
dispatch_semaphore_signal(SHAREDMONITOR.eventSemphore);
});
[NSThread sleepForTimeInterval: lxd_time_out_interval];
if (timeOut) {
[LXDBacktraceLogger lxd_logMain];
}
dispatch_wait(SHAREDMONITOR.eventSemphore, DISPATCH_TIME_FOREVER);
}
}
});
dispatch_async(lxd_fluecy_monitor_queue(), ^{
while (SHAREDMONITOR.isMonitoring) {
long waitTime = dispatch_semaphore_wait(self.semphore, dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, lxd_wait_interval));
if (waitTime != LXD_SEMPHORE_SUCCESS) {
if (!SHAREDMONITOR.observer) {
SHAREDMONITOR.timeOut = 0;
[SHAREDMONITOR stopMonitoring];
continue;
}
if (SHAREDMONITOR.currentActivity == kCFRunLoopBeforeSources || SHAREDMONITOR.currentActivity == kCFRunLoopAfterWaiting) {
if (++SHAREDMONITOR.timeOut < 5) {
continue;
}
[LXDBacktraceLogger lxd_logMain];
[NSThread sleepForTimeInterval: lxd_restore_interval];
}
}
SHAREDMONITOR.timeOut = 0;
}
});
}
- (void)stopMonitoring {
if (!_isMonitoring) { return; }
_isMonitoring = NO;
CFRunLoopRemoveObserver(CFRunLoopGetMain(), _observer, kCFRunLoopCommonModes);
CFRelease(_observer);
_observer = nil;
}
@end
耗电优化
耗电的主要来源：
-
CPU处理，Processing
-
网络，Networking
-
定位，Location
-
图像，Graphics
耗电优化：
-
尽可能降低CPU、GPU功耗
-
尽可能少用定时器
-
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:
-
硬件检测优化
- 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
App的启动
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
dyld
dyld（dynamic link editor），Apple的动态链接器，可以用来装载Mach-O文件（可执行文件、动态库等）
启动APP时，dyld所做的事情有
- 装载APP的可执行文件，同时会递归加载所有依赖的动态库
- 当dyld把可执行文件、动态库都装载完毕后，会通知 Runtime 进行下一步的处理
Runtime
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。
Main
总结一下
- 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
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
- 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
- 用
-
main
- 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
安装包瘦身
-
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： github.com/tinymind/LS…
-
可执行文件瘦身
- 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
- 利用 AppCode检测未使用的代码：菜单栏 -> Code -> Inspect Code
- 编写LLVM插件检测出重复代码、未被调用的代码
- 编译器优化
LinkMap
生成 LinkMap 文件，可以查看可执行文件的具体组成
可借助第三方工具解析 LinkMap 文件： github.com/huanxsd/Lin…
面试题
-
你在项目中是怎么优化内存的？
-
优化你是从哪几方面着手？
-
列表卡顿的原因可能有哪些？你平时是怎么优化的？
-
遇到tableView卡顿嘛？会造成卡顿的原因大致有哪些？
