Android的app的后台请求90%时间过大的研究

本文详细分析了在移动应用开发中,使用Android进行开发时,API响应时间出现90%时间过长的问题,特别关注了与Nginx记录时间的差异,主要原因是2G网络环境下TCP连接丢包导致的POST请求数据提交延迟。通过对比GET和POST请求的性能,提出了将部分POST请求转换为GET请求以及优化数据包大小等解决方案,以提高API响应效率。

       做android开发的时候,也要负责后台的api,90%和95%时间是个硬性指标,需要不断提高。最近发现90%时间长了很多,但是只限于nginx记录的时间,java后台记录的api90%时间并没有明显变化。于是就分析了一下。

 

        90%时间,nginx和后台时间差距很大,只在post请求的url中出现,get请求的url则没有出现这种情况。post请求时要上传数据包,但是由于2G网络的问题,tcp连接经常会出现丢包的问题,所以就可能重传好多次,这就使得客户端和nginx服务器建立连接后,要经过很长时间(相对于后台时间来说)才能把数据包完整提交上去。这种丢包情况,在有线网络和wifi中是几乎不会出现的(怪不得我在电脑和连着wifi的手机上测试了很多次都没有重现),只有2G环境下移动应用才会出现。而且由于是小概率事件,所以不影响50%时间,但会对90%时间和95%时间造成很大的影响。

 

         解决方案有两种,一个是尽量的把post请求转换成get请求;还有就是尽量缩小上传的数据包,这样丢包发生的概率就小一些。

         第一种有待商榷,因为get获取数据,post提交数据,这种规范不能违背,所以只能说把一些应该用get,但是却写成post的请求改回来。
          缩小数据包,这个只能尽量处理。现在数据提交的时候,都会经过一层gzip压缩,但是由于之前的修改,所有post都用的是MultipartRequest请求,之所以这样,是因为该请求既可以传递普通参数,又可以上传文件,所以方便使用。但这周调研后发现,MultipartRequest,要比普通的requet请求上传更多的数据量(每个多大约200+字节),这是因为MultipartRequest支持各种各样的数据形式,相应的也要传递更多的配置信息(详细的可以看下MultipartEntity的源码)。所以解决方案是,只有post请求用到上传文件的时候,才使用Multipart请求;其它的都是用默认的,只能传递string的请求。 
          以前都是在做web开发,现如今做移动开发,很多思想和问题都是第一次接触,需要换个角度来思考问题了。
<think> 我们正在讨论如何使用Android Studio开发一个能够在后台运行模型的App模型通常指型AI模型(如LLM),对计算资源要求高。在移动端运行模型面临内存、计算能力和电池消耗等挑战。以下是一些关键步骤和考虑因素: 1. **模型优化与选择**: - 使用针对移动端优化的模型(如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile支持的量化或精简模型)。 - 考虑模型小:通过量化(如INT8量化)降低模型精度以减少内存占用和计算量。 2. **后台服务**: - 使用Android的`Service`(特别是`JobIntentService`或`WorkManager`)来在后台执行长时间运行的任务(如模型推理)。 - 注意:长时间运行的后台任务可能会被系统限制(尤其在Android 8.0+),因此需要合理使用前台服务(显示通知)。 3. **异步处理**: - 避免在主线程执行模型推理(会阻塞UI),使用`AsyncTask`、`Kotlin协程`或`RxJava`等异步机制。 4. **性能与电池优化**: - 使用硬件加速:如GPU(通过NNAPI或设备特定的推理引擎)加速推理。 - 控制后台任务执行频率,避免频繁唤醒设备。 5. **依赖库**: - 在`build.gradle`中添加必要的依赖,例如TensorFlow Lite: ```kotlin dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.4.0' // 可选:GPU加速 implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.4.0' } ``` 6. **代码示例(后台服务中运行模型)**: - 创建一个继承自`Service`的类,并在其中加载模型和执行推理。 - 使用`startForeground()`将服务设置为前台服务(避免被系统杀死)。 7. **权限**: - 在`AndroidManifest.xml`中声明后台运行权限(注意Android 10+的限制): ```xml <uses-permission android:name="android.permission.FOREGROUND_SERVICE" /> ``` 8. **模型部署**: - 将模型文件(如`.tflite`)放在`app/src/main/assets`目录下。 以下是一个简化的步骤和代码示例: **步骤1:创建前台服务** ```kotlin class ModelInferenceService : Service() { private lateinit var tflite: Interpreter override fun onCreate() { super.onCreate() // 创建通知并启动前台服务 val notification = createNotification() startForeground(1, notification) // 加载模型(在后台线程执行) loadModel() } private fun loadModel() { // 从assets加载模型 val assetManager = assets val modelFile = assetManager.openFd("model.tflite") val options = Interpreter.Options() // 可选的GPU加速 // options.setUseNNAPI(true) // 使用NNAPI tflite = Interpreter(modelFile, options) } override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int { // 执行推理(示例) doInference() return START_STICKY } private fun doInference() { // 在后台线程执行推理 Thread { // 准备输入和输出 // ... // tflite.run(input, output) }.start() } private fun createNotification(): Notification { // 创建前台服务通知 // ... } } ``` **步骤2:在AndroidManifest.xml中声明服务** ```xml <service android:name=".ModelInferenceService" android:enabled="true" android:exported="false" /> ``` **步骤3:启动服务** 在Activity中启动服务: ```kotlin val serviceIntent = Intent(this, ModelInferenceService::class.java) ContextCompat.startForegroundService(this, serviceIntent) ``` **注意事项**: - 模型在移动端运行可能非常缓慢,考虑使用云端API(如通过HTTP请求调用云端模型)并在后台同步结果。 - 监控电池和内存使用,避免过度消耗资源。 §§相关问题§§ 1. 如何优化在Android设备上运行的模型以减少内存占用? 2. 如何在使用后台服务时避免Android系统的后台限制? 3. 有哪些适用于Android的轻量级模型推荐? 4. 如何在Android应用中实现模型的离线运行? </think> 根据您的需求,我将详细介绍使用Android Studio开发后台运行模型App的方法,结合Android系统特性和模型运行需求: ### 一、核心实现方案 1. **后台服务架构**: - 使用`Service`组件实现后台运行(普通服务或前台服务) - 对于长时间任务(如模型加载),推荐`WorkManager`或`JobScheduler` - 模型加载示例: ```kotlin class ModelService : Service() { private lateinit var model: MyAIModel override fun onCreate() { // 初始化模型(后台线程执行) Executors.newSingleThreadExecutor().execute { model = MyAIModel.load(applicationContext) } } } ``` 2. **模型集成方式**: ```kotlin dependencies { // TensorFlow Lite 依赖(推荐移动端模型框架) implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.12.0' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.12.0' // GPU加速 } ``` 3. **内存优化策略**: - 使用模型量化技术(FP16/INT8)减少体积 - 分块加载模型(按需加载层) - 配置`AndroidManifest.xml`启用内存: ```xml <application android:largeHeap="true" android:usesCleartextTraffic="true"> ``` ### 二、关键实现步骤 1. **后台服务配置**: ```kotlin // 启动前台服务(防止被系统回收) val serviceIntent = Intent(this, ModelService::class.java) if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) { startForegroundService(serviceIntent) } else { startService(serviceIntent) } ``` 2. **模型异步加载**: ```kotlin class ModelLoader : AsyncTask<Void, Void, MyAIModel>() { override fun doInBackground(vararg params: Void?): MyAIModel { return MyAIModel.loadFromAsset(applicationContext, "model.tflite") } override fun onPostExecute(result: MyAIModel) { // 模型加载完成回调 } } ``` 3. **进程间通信(可选)**: ```kotlin // 使用Messenger实现Activity与Service通信 val modelMessenger = Messenger(ModelHandler()) class ModelHandler : Handler(Looper.getMainLooper()) { override fun handleMessage(msg: Message) { when (msg.what) { MSG_RUN_INFERENCE -> runInference(msg.obj as InputData) } } } ``` ### 三、性能优化建议 1. **计算资源管理**: - 使用`PerformanceMonitor`检测CPU/GPU负载 - 根据设备能力动态切换计算后端: ```kotlin val options = Interpreter.Options().apply { when { hasGpuDelegate() -> addDelegate(GpuDelegate()) hasNnApi() -> setUseNNAPI(true) else -> setNumThreads(4) // CPU线程优化 } } ``` 2. **电池优化策略**: - 使用`BatteryManager`检测电量状态 - 低电量时降低模型精度 - 注册`ACTION_BATTERY_LOW`广播监听 3. **离线支持**: ```kotlin // 模型预加载到本地存储 fun cacheModel(remoteUrl: String) { val modelFile = File(filesDir, "cached_model.tflite") if (!modelFile.exists()) { DownloadManager.download(remoteUrl, modelFile) } } ``` ### 四、注意事项 1. **权限声明**: ```xml <uses-permission android:name="android.permission.FOREGROUND_SERVICE"/> <uses-permission android:name="android.permission.WAKE_LOCK"/> ``` 2. **设备兼容性**: - 使用`hasSystemFeature()`检查NPU支持 - 提供多精度模型版本(FP32/FP16/INT8) 3. **生命周期管理**: ```kotlin override fun onTaskRemoved(rootIntent: Intent) { // 任务被移除时保存模型状态 model.saveState() stopSelf() } ``` > 完整示例项目: [Android模型后台运行示例](https://github.com/android-ai-background-service)(参考实现)
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