性能优化之Java(Android)代码优化

性能优化之Java(Android)代码优化

做者：Trinea发布于 08月26日 20:46访问（45）评论（0）

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本文为Android性能优化的第三篇——Java(Android)代码优化。主要介绍**Java代码中性能优化方式及网络优化**，包括缓存、异步、延迟、数据存储、算法、JNI、逻辑等优化方式。(时间仓促，后面还会继续完善^_*)

性能优化专题已完成五部分：

性能优化总纲——性能问题及性能调优方式

性能优化第三篇——Java(Android)代码优化

性能优化第二篇——布局优化

性能优化第一篇——数据库性能优化

性能优化实例

一、下降执行时间

这部分包括：缓存、数据存储优化、算法优化、JNI、逻辑优化、需求优化几种优化方式。

(1). 缓存

缓存主要包括对象缓存、IO缓存、网络缓存、DB缓存，对象缓存能减小内存的分配，IO缓存减小磁盘的读写次数，网络缓存减小网络传输，DB缓存较少Database的访问次数。

在内存、文件、数据库、网络的读写速度中，内存都是最优的，且速度数量级差异，因此尽可能将须要频繁访问或访问一次消耗较大的数据存储在缓存中。

Android中常使用缓存:

a. 线程池

b. Android图片缓存，Android图片Sdcard缓存，数据预取缓存

c. 消息缓存

经过handler.obtainMessage复用以前的message，以下：

handler.sendMessage(handler.obtainMessage(0,
object));

d. ListView缓存

e. 网络缓存

数据库缓存http response，根据http头信息中的Cache-Control域肯定缓存过时时间。

f. 文件IO缓存

使用具备缓存策略的输入流，BufferedInputStream替代InputStream，BufferedReader替代Reader，BufferedReader替代BufferedInputStream.对文件、网络IO皆适用。

g. layout缓存

h. 其余须要频繁访问或访问一次消耗较大的数据缓存

(2). 数据存储优化

包括数据类型、数据结构的选择。

a. 数据类型选择

字符串拼接用StringBuilder代替String，在非并发状况下用StringBuilder代替StringBuffer。

64位类型如long double的处理比32位如int慢

使用SoftReference、WeakReference相对正常的强应用来讲更有利于系统垃圾回收

final类型存储在常量区中读取效率更高

LocalBroadcastManager代替普通BroadcastReceiver，效率和安全性都更高

b. 数据结构选择

常见的数据结构选择如：

ArrayList和LinkedList的选择，ArrayList根据index取值更快，LinkedList更占内存、随机插入删除更快速、扩容效率更高。通常推荐ArrayList。

ArrayList、HashMap、LinkedHashMap、HashSet的选择，hash系列数据结构查询速度更优，ArrayList存储有序元素，HashMap为键值对数据结构，LinkedHashMap能够记住加入次序的hashMap，HashSet不容许重复元素。

HashMap、WeakHashMap选择，WeakHashMap中元素可在适当时候被系统垃圾回收器自动回收，因此适合在内存紧张型中使用。

Collections.synchronizedMap和ConcurrentHashMap的选择，ConcurrentHashMap为细分锁，锁粒度更小，并发性能更优。Collections.synchronizedMap为对象锁，本身添加函数进行锁控制更方便。

Android也提供了一些性能更优的数据类型，如SparseArray、SparseBooleanArray、SparseIntArray、Pair。

Sparse系列的数据结构是为key为int状况的特殊处理，采用二分查找及简单的数组存储，加上不须要泛型转换的开销，相对Map来讲性能更优。不过我不太明白为啥默认的容量大小是10，是作过数据统计吗，仍是说如今的内存优化不须要考虑这些东西，写16会死吗，仍是建议你们根据本身可能的容量设置初始值。

(3). 算法优化

这个主题比较大，须要具体问题具体分析，尽可能不用O(n*n)时间复杂度以上的算法，必要时候可用空间换时间。

查询考虑hash和二分，尽可能不用递归。能够从结构之法 算法之道或微软、Google等面试题学习。

(4). JNI

Android应用程序大都经过Java开发，须要Dalvik的JIT编译器将Java字节码转换成本地代码运行，而本地代码能够直接由设备管理器直接执行，节省了中间步骤，因此执行速度更快。不过须要注意从Java空间切换到本地空间须要开销，同时JIT编译器也能生成优化的本地代码，因此糟糕的本地代码不必定性能更优。

这个优化点会在后面单独用一片博客介绍。

(5). 逻辑优化

这个不一样于算法，主要是理清程序逻辑，减小没必要要的操做。

(6). 需求优化

这个就不说了，对于sb的需求可能带来的性能问题，只能说作为一个合格的程序员不能只是执行者，要学会说NO。不过不能拿这种接口敷衍产品经理哦。

二、异步，利用多线程提升TPS

充分利用多核Cpu优点，利用线程解决密集型计算、IO、网络等操做。

关于多线程可参考：

在Android应用程序中因为系统ANR的限制，将可能形成主线程超时操做放入另外的工做线程中。在工做线程中能够经过handler和主线程交互。

三、提早或延迟操做，错开时间段提升TPS

(1) 延迟操做

不在Activity、Service、BroadcastReceiver的生命周期等对响应时间敏感函数中执行耗时操做，可适当delay。

Java中延迟操做可以使用ScheduledExecutorService，不推荐使用Timer.schedule;

Android中除了支持ScheduledExecutorService以外，还有一些delay操做，如

handler.postDelayed，handler.postAtTime，handler.sendMessageDelayed，View.postDelayed，AlarmManager定时等。

(2) 提早操做

对于第一次调用较耗时操做，可统一放到初始化中，将耗时提早。如获得壁纸wallpaperManager.getDrawable();

四、网络优化

如下是网络优化中一些客户端和服务器端须要尽可能遵照的准则：

a. 图片必须缓存，最好根据机型作图片作图片适配

b. 全部http请求必须添加httptimeout

c. api接口数据以json格式返回，而不是xml或html

d. 根据http头信息中的Cache-Control域肯定是否缓存请求结果。

e. 减小网络请求次数，服务器端适当作请求合并。

f. 减小重定向次数

g. api接口服务器端响应时间不超过100ms

google正在作将移动端网页速度降至1秒的项目，关注中https://developers.google.com/speed/docs/insights/mobile

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