MultiDex 相关问题解决记录

本文详细记录了在Android开发中遇到的MultiDex问题,包括65536方法数限制、主Dex列表过多、Gradle版本不兼容、NoClassDefFoundError等问题,以及对应的解决方案。通过自定义脚本和使用DexKnifePlugin插件,成功实现了主Dex的方法数优化,解决了ANR问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题1:65536 ,So easy!

原因:Dalvik 的 invoke-kind 指令集中,method reference index 只留了 16 bits,最多能引用 65535 个方法。
参考=>由 Android 65K 方法数限制引发的思考.

解决:

dependencies { 
    compile 'com.android.support:MultiDex:1.0.1'
}

继承 Application ,重写 attachBaseContext(Context)

@Override 
protected void attachBaseContext(Context base) {
    super.attachBaseContext(base);
    MultiDex.install(this);
}

问题2:Too many classes in –main-dex-list ,what?

原因:通过上面的官方分包,已经把原 Dex 分为 1 主 Dex 加多从 Dex。主 Dex 包含所有 4 大组件,Application,Annotation,multidex 等及其必要的直接依赖。由于我们方法数已达到 16W 之巨,上百个 Activity 全部塞进主 Dex,又成功的把主 Dex 撑爆了。

解决: gradle

afterEvaluate { 
  tasks.matching { 
    it.name.startsWith('dex') 
  }.each { dx -> 
    if (dx.additionalParameters == null) { 
      dx.additionalParameters = []
    }  
    dx.additionalParameters += '--set-max-idx-number=48000' 
  } 
}

参考=>Android Dex 分包之旅

问题3:gradle 1.5.0 之后不支持这种写法 ,what the fuck?

原因:官方解释 Gralde1.5.0以上已经将(jacoco, progard, multi-dex)统一移到Transform API里,然而 Transform API 并没有想象的那么简单好用,翻遍 Google 终于找到一个兼容 Gradle 1.5.0以上的分包插件

<think>好的,我现在需要帮用户解决Android中通知跳转到Activity启动时间慢的问题。首先,用户提到了性能优化、通知栏、跳转Activity、启动时间这些关键词,所以我得围绕这几个点来分析可能的原因和排查方法。 首先想到的是冷启动和温启动的区别。如果应用进程已经被杀死,从通知跳转时可能触发冷启动,这自然会比温启动慢。根据引用[1]提到的,保活可以减少Application创建和初始化的时间,所以进程存活情况可能是一个因素。需要检查应用进程是否存活,如果被杀,冷启动时间就会长。这时候可以通过查看日志或者使用adb命令来确认进程状态。 接下来,Application和Activity的初始化时间过长也是一个常见原因。如果Application的onCreate方法里做了太多初始化操作,或者目标Activity的onCreate加载了过多资源,比如布局复杂、主线程执行耗时操作等,都会导致启动延迟。这时候需要用工具来测量各部分耗时,比如Android Profiler的CPU记录,或者手动打点记录时间戳。 然后是主线程阻塞的问题。如果在启动过程中,主线程有IO操作、数据库查询、网络请求等,会直接导致界面卡顿。需要检查代码中是否有在主线程执行这些操作的情况,特别是第三方库的初始化是否放在了主线程。使用StrictMode可以帮助检测这类问题。 另外,布局复杂度和过度绘制也可能影响启动时间。如果目标Activity的布局层次太深,或者有太多View,测量和布局的时间就会增加。用Layout Inspector检查布局结构,简化层次,使用merge或ViewStub可能有帮助。同时,GPU过度绘制分析可以查看是否有不必要的绘制操作。 系统资源竞争也是一个可能性。当系统资源紧张时,比如内存不足或CPU被其他进程占用,跳转可能会变慢。需要观察跳转时系统的资源使用情况,看是否有异常的内存占用或后台进程消耗资源。 针对这些可能的原因,可以采取的排查步骤包括: 1. 使用工具测量启动时间,比如adb命令或者手动打点,确定耗时阶段。 2. 分析Application和Activity的生命周期方法,找出耗时操作。 3. 检查主线程是否有阻塞,使用StrictMode和CPU Profiler。 4. 优化布局,减少层级和过度绘制。 5. 监控系统资源,排除外部因素影响。 最后,引用中的内容提到保活对启动速度有帮助,但高版本Android保活变难,所以可能需要优化启动过程本身,而不是依赖保活。同时,引用[3]提到性能优化要针对必需的部分,避免得不偿失,所以需要优先解决主要瓶颈。</think>### Android通知跳转Activity启动耗时长问题排查指南 #### 一、核心原因分析 1. **冷启动耗时** 当应用进程被系统回收后,从通知跳转会触发完整的冷启动流程,包含$Application$初始化、$Activity$创建等阶段。根据引用[1]的说明,冷启动需要完成资源加载、类初始化等操作,耗时通常比温启动多2-5倍[^1]。 2. **主线程阻塞** 常见于以下场景: - 目标$Activity$的$onCreate()$中执行数据库操作 - 解析复杂布局文件时触发过度测量/布局 - 同步执行网络请求或文件IO 3. **复杂布局渲染** 当目标$Activity$包含嵌套层级超过10层的布局时,测量阶段可能消耗超过16ms(即丢失1帧),导致跳转卡顿。 #### 二、专业排查方法 **1. 启动时间测量** ```shell # 使用adb命令测量冷启动时间 adb shell am start-activity -W -n com.example/.TargetActivity ``` 输出关键指标: ``` TotalTime: 系统创建进程到完成onResume()的总时间 WaitTime: 从startActivity到完成第一帧绘制的时间 ``` **2. 性能分析工具组合** - **Android Profiler** 通过CPU记录检查主线程阻塞点: $$ \text{主线程耗时} = T_{onCreate} + T_{onStart} + T_{onResume} $$ - **Systrace** 重点关注以下阶段: ```python # 示例事件轨迹 atrace.py -b 32768 -t 5 app am res sched view ``` ![示意图:Activity启动阶段的CPU调度情况] - **Layout Inspector** 分析目标Activity的布局复杂度,建议遵循: $$ \text{View层级} \leq 5,\quad \text{Measure次数} \leq 2 $$ **3. 代码级优化检测** ```java public class TargetActivity extends AppCompatActivity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder() .detectDiskReads().detectDiskWrites().penaltyLog().build()); // 检测主线程IO super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.complex_layout); // 布局复杂度检测点 } } ``` #### 三、优化实施路径 1. **启动模式优化** - 对通知跳转Activity使用$singleTop$启动模式 ```xml <activity android:name=".TargetActivity" android:launchMode="singleTop"/> ``` 2. **延迟初始化策略** ```java // 使用Jetpack Startup库进行初始化优化 AppInitializer.getInstance(context) .initializeComponent(HeavyLibraryComponent.class); ``` 3. **布局预加载技巧** 通过异步Inflate实现布局预加载: ```java ViewStub stub = findViewById(R.id.stub); stub.setLayoutResource(R.layout.heavy_layout); stub.inflateAsync(); ``` #### 四、进阶优化建议 - **类加载优化**:采用MultiDex分包加载策略 - **资源压缩**:使用WebP格式替代PNG,可减少30%解码时间 - **渲染优化**:对复杂列表使用RecyclerView的预取机制 $$ \text{预取量} = \frac{\text{屏幕高度}}{\text{Item高度}} + 2 $$
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值