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优化手段之页面优化、合理状态管理、日志优化、工具使用
一、页面性能内存优化
页面性能优化，主要在少嵌套，减少动态渲染的频率。在进行页面布局开发时，应该去除冗余的布局嵌套；扁平化减少中间嵌套的层级；另外还需要结合开发场景使用一些高性能的高级组件构建复杂布局，例如Flex、Grid、WaterFlow、RelativeContainer、绝对布局、自定义布局等，达到优化页面性能，减少页面内存，提高页面性能的效果。
1、精简节点数：
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移除冗余节点，
- 比如有些效果，使用一个节点可以实现的，不要用多个节点
- 例如：一断文字，有间隔，完全可以使用一个Text，中间添加一些空格
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扁平化减少中间的嵌套层级，使总的组件节点数减少。
- 使用更高级的布局使得页面变得更加扁平化
- 例如：RelativeContainer通过相对布局实现扁平化，不用Row嵌套Column，多层嵌套
2、使用一些高性能的组件构建复杂布局
- 使用row/column+layoutweight代替flex容器使用，由于Flex本身会带来的二次布局而影响性能。
- scroll嵌套list/grid容器时，要设置容器的宽高。
- 数组数据渲染尽量使用lazyforeach渲染item
- 组件的显隐设置，要使用if语句来判断，避免使用visibility
- list/grid容器要根据具体场景来使用cachecount，避免卡顿
- 补充：什么是LazyForeach(懒加载)? LazyForEach懒加载从提供的数据源中按需迭代数据，并在每次迭代过程中创建相应的组件。当LazyForEach在滚动容器中使用时，框架会根据滚动容器可视区域按需创建组件，当组件划出可视区域外时，框架会进行组件销毁回收以降低内存占用。LazyForEach提供列表数据按需加载能力，解决一次性加载长列表数据耗时长、占用过多资源的问题，可以提升页面响应速度。
二、合理管理状态变量
应该合理地使用状态变量，精准控制组件的更新范围，控制状态变量关联组件数量上限，控制对象级状态变量的成员变量关联组件数，减少系统的组件渲染负载，提升应用流畅度。
1、 精准控制组件的更新范围
在复杂页面开发的场景下，精准控制组件更新的范围对提高应用运行性能尤为重要。我们应该避免状态变量的滥用引起的容器组件的刷新，进而影响帧率。
- 使用Stack包裹条件渲染组件，减小更新范围
用条件渲染的方式控制组件的显示，在条件发生变化时会引起父组件的重新渲染。如果在同个父组件下存在复杂组件，在高频操作场景会产生性能问题。因此，对于该场景，我们应该用父容器组件包裹可能会频繁条件变化的组件
- 减少不必要的参数层次传递
@State+@Prop、@State+@Link、@State+@Observed+@ObjectLink三种方案的实现方式是逐级向下传递状态，当共享状态的组件间层级相差较大时，会出现状态层层传递的现象。对于没有使用该状态的中间组件而言，这是“额外的消耗”。因此，对于跨越多层的状态变量传递，使用@Provide+@Consume方案更为合理。
- 避免滥用@Provide+@Consume
在父子组件关联的场景下，@Provide+@Consume开销要大于@State+@Prop/@Link，因此在该场景下推荐使用@State+@Prop/@Link的组合。
2、精准控制状态变量关联组件数量
应该控制状态变量关联的组件数量，如果一个状态关联过多的组件，当这个变量更新时会引起过多的组件重新绘制渲染，建议关联数量限制在20个以内。
- 控制状态变量关联组件数量
- 控制对象级状态变量成员数量
应该控制对象级状态变量的成员变量关联的组件数量。开发者封装一个数据结构类用于进行状态变量关联时，应该避免过多的成员变量关联大量ArkUI组件，这种情况下，当这个大对象的一个成员变量更新时，会导致所有关联这个大对象的组件都同时进行刷新，造成不必要的性能损耗，从而影响帧率。
3、 避免不必要的创建和读取状态变量
避免不必要的创建和读取状态变量，减少性能损耗。
- 1、删除冗余的状态变量标记
状态变量的管理有一定的开销，应在合理场景使用，普通的变量用状态变量标记可能会导致性能劣化
- 2、避免在For/while等循环函数中重复读取状态变量
状态变量的读取耗时远大于普通变量的读取耗时，因此要避免重复读取状态变量，而是应该放在循环外面读取，例如在打印For/while循环中打印状态变量的日志信息
二、合理使用系统的高频回调接口，删除不必要的Trace和日志打印，避免冗余操作，减少系统开销
1、避免在系统高频回调用进行冗余和耗时操作
应该避免在onScroll、onAreaChange等系统高频的回调接口中进行冗余和耗时操作，这些接口在系统的每一帧绘制中都会执行回调操作，因此在这些接口中进行冗余和耗时操作会大量消耗系统资源，影响应用运行性能。
- 避免在系统高频回调用打印Trace
Trace的打印是会额外消耗系统性能的，因此应该避免在这些系统高频回调接口中打印Trace，
- 避免在系统高频回调用打印日志
日志的打印是会额外消耗系统性能的，特别是有些日志还读取了状态变量的信息，会加剧资源开销，因此应该避免在这些系统高频回调接口中打印日志
2、删除冗余Trace和日志打印
Trace和日志打印会比较消耗系统性能，因此我们应该避免冗余的Trace和日志打印。推荐在Release版本中，尽量删除所有Trace信息，删除Debug日志，减少额外的系统开销。
- 在Release版本中删除Trace
Trace会比较消耗系统性能，建议在Release版本删除Trace打印。
- 在Release版本中删除Debug日志
虽然在Release版本中不会打印debug级别日志，但是如果在日志的入参中进行了参数拼接，字符串拼接的逻辑还是会执行，会有冗余开销，因此建议在Release版本删除Debug日志打印
3、避免设置冗余系统回调监听
冗余的系统回调监听，会额外消耗系统开销去做计算和函数回调消耗。比如设置了onAreaChange，就算回调中没有任何逻辑，系统也会在C++侧去计算该组件的大小和位置变化情况，并且把结果回调到TS侧，额外消耗了系统开销。
三、使用性能工具分析和定位问题
学会合理使用工具进行问题分析和定位，提升问题解决效率。
1、学会使用IDE的Profier性能分析工具
通过使用Profier工具，定位应用开发过程中的各种性能问题，详细的使用方法可以参考下列文章：性能分析工具CPU Profiler、页面布局检查器ArkUI Inspector、内存分析器Allocation Profiler、 帧率分析工具 Frame Profiler、 启动分析工具Launch Profiler、内存快照Snapshot Profiler、耗时分析器Time Profiler。
2、 使用SmartPerf-Host分析应用性能
SmartPerf-Host是一款深入挖掘数据、细粒度展示数据的性能功耗调优工具，可采集CPU调度、频点、进程线程时间片、堆内存、帧率等数据，采集的数据通过泳道图清晰地呈现给开发者，同时通过GUI以可视化的方式进行分析。工具当前为开发者提供了五个分析模板，分别是帧率分析、CPU/线程调度分析、应用启动分析、TaskPool分析、动效分析。
3、使用HiDumper命令行工具优化性能
HiDumper是系统为开发、测试人员、IDE工具提供的系统信息获取工具，帮助开发者分析、定位问题。在应用开发过程中，开发者可以使用Hidumper命令行工具获取UI界面组件树信息，配合ArkUI Inspector等图形化工具定位布局性能问题；还可以使用该命令行工具获取如内存和CPU使用情况等各项系统数据，对应用性能进行评估。
4、使用状态变量组件定位工具分析状态变量关联信息
开发者可以使用状态变量组件定位工具获取状态管理相关信息，例如自定义组件拥有的状态变量、状态变量的同步对象和关联组件等，了解状态变量影响UI的范围，写出高性能应用代码。
5、 使用常用trace使用指导协助定位性能问题
HarmonyOS的DFX子系统提供了为应用框架以及系统底座核心模块的性能打点能力，每一处打点即是一个Trace，其上附带了记录执行时间、运行时格式化数据、进程或线程信息等。开发者可以使用SmartPerf-Host调试工具对Trace进行解析，在其绘制的泳道图中，对应用运行过程中的性能热点进行分析，得出优化方案。
