StrictMode带来的思考-StrictMode原理(5)

本文探讨了StrictMode在Android开发中的应用,它是静态插桩的一种形式,用于检测潜在的问题。同时介绍了动态插桩,如ASM框架,用于自动插入代码以监控函数执行时间。以LeakCanary为例,解释了动态代理和Hook技术如何实现内存泄漏检测。通过替换ActivityThread的回调函数,监听STOP_SERVICE消息,从而分析内存状态。

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5. StrictMode带来的思考

StrictMode总的来说,是一个插桩思想的体现,也是AOP常用到的技术,在系统的各个可能产生问题的函数埋上桩子,等问题发生,将问题暴露到StrictMode。同种思想可以运用到计算函数执行时间,超过某个数值即进行暴露

常用的代码插桩方式有两种,分别是类似StrictMode这种的静态插桩,另一种这是在编译时,通过ASM等框架,自动插桩的。

5.1 自动插桩

ASM动态插桩,可以避免开发者自己每个函数都进行插桩,还是举计算函数时间的例子,我们完全可以写好两个静态函数,之后再函数开始前与结束来插入。

fun sum(){
    CalculateTime.start()
    for loop(0 .. 100)
    CalculateTime.start()  
 }

类似此种,对于一些不需要统计的函数,则可以卸载配置文件的黑名单里面,进行过滤,当然实际使用到时,细节会更多,但是大体如此

5.2 动态插桩

动态插桩,可以理解为动态代理,也可以理解为Hook技术,我们以分析内存的LeakCanary为例,分析Service泄漏时,其实就运用到了动态代理,当发生泄漏,桩子就起作用了,我们稍微来看一下源代码

//获取一个ActivityThread对象
private val activityThreadClass by lazy { Class.forName("android.app.ActivityThread") }

//执行ActivityThread的currentActivityThread方法
private val activityThreadInstance by lazy {
    activityThreadClass.getDeclaredMethod("currentActivityThread").invoke(null)!!
}

//函数变量,存储卸载uninstallActivityThreadHandlerCallback函数
private var uninstallActivityThreadHandlerCallback: (() -> Unit)? = null
//函数变量,存储uninstallActivityManager函数
private var uninstallActivityManager: (() -> Unit)? = null
//替换callback
 swapActivityThreadHandlerCallback { 
   mCallback -> //调用处返回的mCallback
         //赋值uninstallActivityThreadHandlerCallback这个函数变量,用来做uninstall
        uninstallActivityThreadHandlerCallback = {
          swapActivityThreadHandlerCallback {
            mCallback
          }
        }
         //将Handler.Callback作为swap的返回值,传递给swapActivityThreadHandlerCallback       
         //kotlin的隐式返回,最后一个语句
        Handler.Callback { msg ->
          if (msg.what == STOP_SERVICE) {
            val key = msg.obj as IBinder
            activityThreadServices[key]?.let {
              onServicePreDestroy(key, it)
            }
          }
          mCallback?.handleMessage(msg) ?: false
        }
      }





其实这里面的代码主要是,将自己的CallBack替换ActivityThread里面的CallBack从而达到监听ActivityThread里面监听STOP_SERVICEd的消息,之后在进行内存泄漏的一个分析

好了,StrictMode整个系列就分析完了。希望您能有所收获

<think>我们正在讨论Android开发的高级主题,特别是多线程和性能优化。以下是我的思考过程: 用户明确要求了解高级主题,包括多线程和性能优化方法。根据提供的引用,我们可以从以下几个方面展开: 1. 多线程并发优化(引用[2]提到Android性能之多线程并发优化) 2. IO优化(引用[4]提到IO优化,包括NIO和多线程阻塞IO) 3. 性能监控框架(引用[5]提到Matrix性能监控框架) 4. 鸿蒙系统的线程调度优化(引用[1]虽然讲鸿蒙,但部分原理相通,可参考) 由于引用[1]是关于鸿蒙系统的,而用户问的是Android,因此我们主要参考其他引用,但可以借鉴其多线程优化的思想(如线程优先级管理、任务队列优化等)。 我将组织以下内容: 一、多线程处理 - Android多线程基础(Handler, Looper, MessageQueue) - 线程池优化(引用[2]提到的多线程并发优化) - 高级并发工具(如AsyncTask的替代方案) 二、性能优化方法 - IO优化(引用[4]的内容,包括三种IO方式,Okio的使用) - 内存优化 - 使用性能监控工具(引用[5]的Matrix框架) 最后,生成相关问题。 注意:引用标识要自然添加在相关内容末尾。</think>### Android开发高级主题:多线程处理与性能优化方法 以下从**多线程架构**、**性能优化策略**和**监控工具**三个维度展开,结合引用资料和实际开发场景详解: --- #### 一、多线程处理与并发优化 1. **线程模型与调度机制** - **基础框架**:Android基于Linux内核的线程模型,通过`Handler`+`Looper`+`MessageQueue`实现主线程消息循环[^2]。 - **优先级管理**: - 使用`Process.setThreadPriority()`调整线程优先级(如后台任务设为`THREAD_PRIORITY_BACKGROUND`)[^1]。 - 避免高优先级线程长时间阻塞主线程(如网络请求)。 - **线程池优化**(引用[2][4]): ```kotlin val ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(4) // I/O密集型任务 val cpuExecutor = Executors.newWorkStealingPool() // CPU密集型任务 ``` 2. **锁机制选择** | 锁类型 | 适用场景 | 性能影响 | |-----------------|------------------------------|------------------| | `synchronized` | 简单同步块 | 高竞争时性能下降 | | `ReentrantLock` | 需超时或公平锁的复杂场景 | 更灵活可控 | | `ReadWriteLock` | 读多写少的数据访问 | 减少写阻塞 | 3. **非阻塞I/O优化**(引用[4]) - **NIO(New I/O)**:通过`FileChannel`和`ByteBuffer`减少线程阻塞,提升CPU利用率。 - **Okio库**:优化I/O缓冲与超时控制,支持同步/异步操作: ```kotlin val source = Okio.buffer(Okio.source(File("data.txt"))) val data = source.readByteString() // 非阻塞读取 ``` --- #### 二、性能优化核心方法 1. **I/O优化** - **小文件系统**:合并零散文件,减少随机读写(如使用`SQLite`替代SharedPreferences存储结构化数据)[^4]。 - **缓冲策略**:采用`BufferedInputStream`/`BufferedOutputStream`减少磁盘访问次数。 2. **内存优化** - **对象复用**:通过`ObjectPool`复用对象(如`RecyclerView`的ViewHolder)。 - **内存泄漏预防**: - 避免`Activity`上下文被长生命周期对象持有。 - 使用`WeakReference`引用临时资源。 3. **渲染性能优化** - **过度绘制检测**:开启开发者选项中的**GPU过度绘制**调试,控制层级(目标:蓝色/绿色区域占比>90%)。 - **异步布局**:对复杂界面使用`AsyncLayoutInflater`。 --- #### 三、监控与调试工具 1. **性能分析工具**(引用[3][5]) - **Android Profiler**:实时监控CPU、内存、网络使用情况。 - **Matrix框架**(微信开源):自动化检测卡顿、内存泄漏等异常[^5]。 - **Systrace**:分析系统级线程调度和渲染耗时。 2. **多线程调试技巧** - **StrictMode**:检测主线程中的磁盘/网络操作: ```kotlin StrictMode.setThreadPolicy(ThreadPolicy.Builder() .detectDiskReads().detectNetwork().penaltyLog().build()) ``` - **Traceview**:定位线程阻塞点(如锁竞争或I/O等待)。 --- #### 四、最佳实践示例 **场景:图片异步加载优化** 1. 线程池管理: ```kotlin private val imageLoaderExecutor = ThreadPoolExecutor( corePoolSize = 2, maxPoolSize = 4, keepAliveTime = 30L, TimeUnit.SECONDS, workQueue = LinkedBlockingQueue<Runnable>(10) ) ``` 2. 内存缓存+磁盘缓存: ```kotlin val memoryCache = LruCache<String, Bitmap>(maxMemory / 8) val diskCache = DiskLruCache.open(cacheDir, 1, 1, 10 * 1024 * 1024) ``` 3. 使用Okio处理I/O: ```kotlin fun decodeFile(file: File): Bitmap { val source = Okio.buffer(Okio.source(file)) val bytes = source.readByteArray() return BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.size) } ``` ---
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