Android面试之性能优化

最新推荐文章于 2025-04-12 20:18:25 发布

A_thousand_miles

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文章标签：面试

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A_thousand_miles/article/details/83661476

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本文概述了Android面试中常见的性能优化问题，包括ANR、内存溢出、内存抖动、内存泄漏、UI卡顿的分析和解决策略，以及内存优化、冷启动优化和性能优化工具的使用。ANR主要是主线程阻塞导致，解决方案有使用子线程和异步任务。内存溢出主要由大图片引起，可以通过Bitmap的合理管理和缓存策略来缓解。内存泄漏常见于单例、内部类和Handler，需使用弱引用或适当生命周期管理。UI卡顿原因包括布局复杂、过度绘制和频繁GC，可通过布局优化和避免不必要的计算来改善。冷启动优化则需减少Application和MainActivity的初始化负担。Android Studio的Android Monitor等工具能帮助检测和优化性能。

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前言

本文是为了面试而写的性能优化。目的不是为了具体的深入而是对于要面试的同学在面试的时候能和面试官说出的性能优化的方面。在面试的时候基本现在每个面试官都会问一些关于性能优化方法的问题。那么该怎么回答呢？面试不同于我们学习新的知识点，要完全学会，要学精，对于面试官这个问题，可以从下面几个方面来回答，ANR,内存溢出，内存抖动，内存泄漏，UI卡顿，冷启动优化等方面来回答。

ANR

ANR(Applicatino not responding)是指程序无响应，主要原因为：

主线程被io操作阻塞（4.0后网络io不允许主线程中）。
主线程做了耗时任务超过 5秒。
Service做了耗时操作超过20秒，这是由于service默认执行在主线程，可以使用IntentService 。
BroadcastReceiver的onReciver做了耗时操作超过10秒。

解决方式：

开一个子线程，使用Handler来处理。
使用AsyncTask来处理耗时任务。

内存溢出

内存溢出主要是由于加载大的图片引起的。解决方式：

及时释放bitmap，调用.recycler（Bitmap会占用java内存和c(native)内存，java内存会自动释放，c内存需要手动释放）。
使用lru 最近最少使用
LruCache来存储对象put(key,value),使用的使用LinkHashMap()。
计算inSampleSize
官方提供的方法，使用BitmapFactory.Options来计算inSampleSize(图片的缩略比)
缩略图
使用Options的inJustDecodeBounds属性来处理加载缩略图
三级缓存
内存，本地，网络。

内存抖动

内存抖动是指内存在短时间内频繁地分配和回收，而频繁的gc会导致卡顿，严重时和内存泄漏一样会导致OOM。

常见的内存抖动场景：

循环中创建大量临时对象；
onDraw中创建Paint或Bitmap对象等；

内存抖动的原因：
瞬间产生大量的对象会严重占用新生代的内存区域，当达到阀值，剩余空间不够的时候，就会触发GC。系统花费在GC上的时间越多，进行界面绘制或流音频处理的时间就越短。即使每次分配的对象占用了很少的内存，但是他们叠加在一起会增加Heap的压力，从而触发更多其他类型的GC。这个操作有可能会影响到帧率，并使得用户感知到性能问题。