Android app 性能优化的思考--性能卡顿不好的原因在哪?

时间:2022-10-26 23:44:50

说到 Android 系统手机,大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。相信每个使用 Android 系统的用户都有过以上类似经历,确实,Android 系统在流畅性方面不如 IOS 系统,为何呢,明明在看手机硬件配置上时,Android 设备都不会输于 IOS 设备,甚至都强于它,关键是在于软件上。造成这种现象的原因是多方面的,简单罗列几点如下:

  • 其实近年来,随着 Android 版本不断迭代,Google 提供的Android 系统已经越来越流畅,目前最新发布的版本是 Android 8.0 Oreo 。但是在国内大部分用户用的 Android 手机系是各大厂商定制过的版本,往往不是最新的原生系统内核,可能绝大多数还停留在 Android 5.0 系统上,甚至 Android 6.0 以上所占比例还偏小,更新存在延迟性。
  • 由于 Android 系统源码是开放的,每个人只要遵从相应的协议,就可以对源码进行修改,那么国内各个厂商就把基于 Android 源码改造成自己对外发布的系统,比如我们熟悉的小米手机 Miui 系统、华为手机 EMUI 系统、Oppo 手机 ColorOS 系统等。由于每个厂商都修改过 Android 原生系统源码,这里面就会引发一个问题,那就是著名的Android 碎片化问题,本质就是不同 Android 系统的应用兼容性不同,达不到一致性。
  • 由于存在着各种 Android 碎片化和兼容性问题,导致 Android 开发者在开发应用时需要对不同系统进行适配,同时每个 Android 开发者的开发水平参差不齐,写出来的应用性能也都存在不同类型的问题,导致用户在使用过程中用户体验感受不同,那么有些问题用户就会转化为 Android 系统问题,进而影响对Android 手机的评价。

性能优化

今天想说的重点是Android APP 性能优化,也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些,如何更好地提高用户体验。一个好的应用,除了要有吸引人的功能和交互之外,在性能上也应该有高的要求,即时应用非常具有特色,在产品前期可能吸引了部分用户,但是用户体验不好的话,也会给产品带来不好的口碑。那么一个好的应用应该如何定义呢?主要有以下三方面:

  • 业务/功能
  • 符合逻辑的交互
  • 优秀的性能

众所周知,Android 系统作为以移动设备为主的操作系统,硬件配置是有一定的限制的,虽然配置现在越来越高级,但仍然无法与 PC 相比,在 CPU 和内存上使用不合理或者耗费资源多时,就会碰到内存不足导致的稳定性问题、CPU 消耗太多导致的卡顿问题等。

面对问题时,大家想到的都是联系用户,然后查看日志,但殊不知有关性能类问题的反馈,原因也非常难找,日志大多用处不大,为何呢?因为性能问题大部分是非必现的问题,问题定位很难复现,而又没有关键的日志,当然就无法找到原因了。这些问题非常影响用户体验和功能使用,所以了解一些性能优化的一些解决方案就显得很重要了,并在实际的项目中优化我们的应用,进而提高用户体验。

四个方面

可以把用户体验的性能问题主要总结为4个类别:

  • 流畅
  • 稳定
  • 省电、省流量
  • 安装包小

性能问题的主要原因是什么,原因有相同的,也有不同的,但归根到底,不外乎内存使用、代码效率、合适的策略逻辑、代码质量、安装包体积这一类问题,整理归类如下:

Android app 性能优化的思考--性能卡顿不好的原因在哪?

从图中可以看到,打造一个高质量的应用应该以4个方向为目标:快、稳、省、小。

快:使用时避免出现卡顿,响应速度快,减少用户等待的时间,满足用户期望。

稳:减低 crash 率和 ANR 率,不要在用户使用过程中崩溃和无响应。

省:节省流量和耗电,减少用户使用成本,避免使用时导致手机发烫。

小:安装包小可以降低用户的安装成本。

要想达到这4个目标,具体实现是在右边框里的问题:卡顿、内存使用不合理、代码质量差、代码逻辑乱、安装包过大,这些问题也是在开发过程中碰到最多的问题,在实现业务需求同时,也需要考虑到这点,多花时间去思考,如何避免功能完成后再来做优化,不然的话等功能实现后带来的维护成本会增加。

卡顿优化

Android 应用启动慢,使用时经常卡顿,是非常影响用户体验的,应该尽量避免出现。卡顿的场景有很多,按场景可以分为4类:UI 绘制、应用启动、页面跳转、事件响应,如图:

Android app 性能优化的思考--性能卡顿不好的原因在哪?

这4种卡顿场景的根本原因可以分为两大类:

  • 界面绘制。主要原因是绘制的层级深、页面复杂、刷新不合理,由于这些原因导致卡顿的场景更多出现在 UI 和启动后的初始界面以及跳转到页面的绘制上。
  • 数据处理。导致这种卡顿场景的原因是数据处理量太大,一般分为三种情况,一是数据在处理 UI 线程,二是数据处理占用 CPU 高,导致主线程拿不到时间片,三是内存增加导致 GC 频繁,从而引起卡顿。

引起卡顿的原因很多,但不管怎么样的原因和场景,最终都是通过设备屏幕上显示来达到用户,归根到底就是显示有问题,所以,要解决卡顿,就要先了解 Android 系统的显示原理。

Android系统显示原理

Android 显示过程可以简单概括为:Android 应用程序把经过测量、布局、绘制后的 surface 缓存数据,通过 SurfaceFlinger 把数据渲染到显示屏幕上, 通过 Android 的刷新机制来刷新数据。也就是说应用层负责绘制,系统层负责渲染,通过进程间通信把应用层需要绘制的数据传递到系统层服务,系统层服务通过刷新机制把数据更新到屏幕上。

我们都知道在 Android 的每个 View 绘制中有三个核心步骤:Measure、Layout、Draw。具体实现是从 ViewRootImp 类的performTraversals() 方法开始执行,Measure 和 Layout都是通过递归来获取 View 的大小和位置,并且以深度作为优先级,可以看出层级越深、元素越多、耗时也就越长。

真正把需要显示的数据渲染到屏幕上,是通过系统级进程中的 SurfaceFlinger 服务来实现的,那么这个SurfaceFlinger 服务主要做了哪些工作呢?如下:

  • 响应客户端事件,创建 Layer 与客户端的 Surface 建立连接。
  • 接收客户端数据及属性,修改 Layer 属性,如尺寸、颜色、透明度等。
  • 将创建的 Layer 内容刷新到屏幕上。
  • 维持 Layer 的序列,并对 Layer 最终输出做出裁剪计算。

既然是两个不同的进程,那么肯定是需要一个跨进程的通信机制来实现数据传递,在 Android 显示系统中,使用了 Android 的匿名共享内存:SharedClient,每一个应用和 SurfaceFlinger 之间都会创建一个SharedClient ,然后在每个 SharedClient 中,最多可以创建 31 个 SharedBufferStack,每个 Surface 都对应一个 SharedBufferStack,也就是一个 Window。

一个 SharedClient 对应一个Android 应用程序,而一个 Android 应用程序可能包含多个窗口,即 Surface 。也就是说 SharedClient 包含的是 SharedBufferStack的集合,其中在显示刷新机制中用到了双缓冲和三重缓冲技术。最后总结起来显示整体流程分为三个模块:应用层绘制到缓存区,SurfaceFlinger 把缓存区数据渲染到屏幕,由于是不同的进程,所以使用 Android 的匿名共享内存 SharedClient 缓存需要显示的数据来达到目的。

除此之外,我们还需要一个名词:FPS。FPS 表示每秒传递的帧数。在理想情况下,60 FPS 就感觉不到卡,这意味着每个绘制时长应该在16 ms 以内。但是 Android 系统很有可能无法及时完成那些复杂的页面渲染操作。Android 系统每隔 16ms 发出 VSYNC 信号,触发对 UI 进行渲染,如果每次渲染都成功,这样就能够达到流畅的画面所需的 60FPS。如果某个操作花费的时间是 24ms ,系统在得到 VSYNC 信号时就无法正常进行正常渲染,这样就发生了丢帧现象。那么用户在 32ms 内看到的会是同一帧画面,这种现象在执行动画或滑动列表比较常见,还有可能是你的 Layout 太过复杂,层叠太多的绘制单元,无法在 16ms 完成渲染,最终引起刷新不及时。

卡顿根本原因

根据Android 系统显示原理可以看到,影响绘制的根本原因有以下两个方面:

  • 绘制任务太重,绘制一帧内容耗时太长。
  • 主线程太忙,根据系统传递过来的 VSYNC 信号来时还没准备好数据导致丢帧。

绘制耗时太长,有一些工具可以帮助我们定位问题。主线程太忙则需要注意了,主线程关键职责是处理用户交互,在屏幕上绘制像素,并进行加载显示相关的数据,所以特别需要避免任何主线程的事情,这样应用程序才能保持对用户操作的即时响应。总结起来,主线程主要做以下几个方面工作:

  • UI 生命周期控制
  • 系统事件处理
  • 消息处理
  • 界面布局
  • 界面绘制
  • 界面刷新

除此之外,应该尽量避免将其他处理放在主线程中,特别复杂的数据计算和网络请求等。

性能分析工具

性能问题并不容易复现,也不好定位,但是真的碰到问题还是需要去解决的,那么分析问题和确认问题是否解决,就需要借助相应的的调试工具,比如查看 Layout 层次的 Hierarchy View、Android 系统上带的 GPU Profile 工具和静态代码检查工具 Lint 等,这些工具对性能优化起到非常重要的作用,所以要熟悉,知道在什么场景用什么工具来分析。

1,Profile GPU Rendering

在手机开发者模式下,有一个卡顿检测工具叫做:Profile GPU Rendering,如图:

Android app 性能优化的思考--性能卡顿不好的原因在哪?

它的功能特点如下:

  • 一个图形监测工具,能实时反应当前绘制的耗时
  • 横轴表示时间,纵轴表示每一帧的耗时
  • 随着时间推移,从左到右的刷新呈现
  • 提供一个标准的耗时,如果高于标准耗时,就表示当前这一帧丢失

2,TraceView

TraceView 是 Android SDK 自带的工具,用来分析函数调用过程,可以对 Android 的应用程序以及 Framework 层的代码进行性能分析。它是一个图形化的工具,最终会产生一个图表,用于对性能分析进行说明,可以分析到每一个方法的执行时间,其中可以统计出该方法调用次数和递归次数,实际时长等参数维度,使用非常直观,分析性能非常方便。

3,Systrace UI 性能分析

Systrace 是 Android 4.1及以上版本提供的性能数据采样和分析工具,它是通过系统的角度来返回一些信息。它可以帮助开发者收集 Android 关键子系统,如 surfaceflinger、WindowManagerService 等 Framework 部分关键模块、服务、View系统等运行信息,从而帮助开发者更直观地分析系统瓶颈,改进性能。Systrace 的功能包括跟踪系统的 I/O 操作、内核工作队列、CPU 负载等,在 UI 显示性能分析上提供很好的数据,特别是在动画播放不流畅、渲染卡等问题上。

优化建议

1,布局优化

布局是否合理主要影响的是页面测量时间的多少,我们知道一个页面的显示测量和绘制过程都是通过递归来完成的,多叉树遍历的时间与树的高度h有关,其时间复杂度 O(h),如果层级太深,每增加一层则会增加更多的页面显示时间,所以布局的合理性就显得很重要。

那布局优化有哪些方法呢,主要通过减少层级、减少测量和绘制时间、提高复用性三个方面入手。总结如下:

  • 减少层级。合理使用 RelativeLayout 和 LinerLayout,合理使用Merge。
  • 提高显示速度。使用 ViewStub,它是一个看不见的、不占布局位置、占用资源非常小的视图对象。
  • 布局复用。可以通过 标签来提高复用。
  • 尽可能少用wrap_content。wrap_content 会增加布局 measure 时计算成本,在已知宽高为固定值时,不用wrap_content 。
  • 删除控件中无用的属性。

2,避免过度绘制

过度绘制是指在屏幕上的某个像素在同一帧的时间内被绘制了多次。在多层次重叠的 UI 结构中,如果不可见的 UI 也在做绘制的操作,就会导致某些像素区域被绘制了多次,从而浪费了多余的 CPU 以及 GPU 资源。

如何避免过度绘制呢,如下:

  • 布局上的优化。移除 XML 中非必须的背景,移除 Window 默认的背景、按需显示占位背景图片
  • 自定义View优化。使用 canvas.clipRect()来帮助系统识别那些可见的区域,只有在这个区域内才会被绘制。

3,启动优化

通过对启动速度的监控,发现影响启动速度的问题所在,优化启动逻辑,提高应用的启动速度。启动主要完成三件事:UI 布局、绘制和数据准备。因此启动速度优化就是需要优化这三个过程:

  • UI 布局。应用一般都有闪屏页,优化闪屏页的 UI 布局,可以通过 Profile GPU Rendering 检测丢帧情况。
  • 启动加载逻辑优化。可以采用分布加载、异步加载、延期加载策略来提高应用启动速度。
  • 数据准备。数据初始化分析,加载数据可以考虑用线程初始化等策略。

4,合理的刷新机制

在应用开发过程中,因为数据的变化,需要刷新页面来展示新的数据,但频繁刷新会增加资源开销,并且可能导致卡顿发生,因此,需要一个合理的刷新机制来提高整体的 UI 流畅度。合理的刷新需要注意以下几点:

  • 尽量减少刷新次数。
  • 尽量避免后台有高的 CPU 线程运行。
  • 缩小刷新区域。

5,其他

在实现动画效果时,需要根据不同场景选择合适的动画框架来实现。有些情况下,可以用硬件加速方式来提供流畅度。

内存优化

在 Android 系统中有个垃圾内存回收机制,在虚拟机层自动分配和释放内存,因此不需要在代码中分配和释放某一块内存,从应用层面上不容易出现内存泄漏和内存溢出等问题,但是需要内存管理。Android 系统在内存管理上有一个 Generational Heap Memory 模型,内存回收的大部分压力不需要应用层关心, Generational Heap Memory 有自己一套管理机制,当内存达到一个阈值时,系统会根据不同的规则自动释放系统认为可以释放的内存,也正是因为 Android 程序把内存控制的权力交给了 Generational Heap Memory,一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题,排查错误将会成为一项异常艰难的工作。除此之外,部分 Android 应用开发人员在开发过程中并没有特别关注内存的合理使用,也没有在内存方面做太多的优化,当应用程序同时运行越来越多的任务,加上越来越复杂的业务需求时,完全依赖 Android 的内存管理机制就会导致一系列性能问题逐渐呈现,对应用的稳定性和性能带来不可忽视的影响,因此,解决内存问题和合理优化内存是非常有必要的。

Android内存管理机制

Android 应用都是在 Android 的虚拟机上运行,应用 程序的内存分配与垃圾回收都是由虚拟机完成的。在 Android 系统,虚拟机有两种运行模式:Dalvik 和 ART。

1,Java对象生命周期

Android app 性能优化的思考--性能卡顿不好的原因在哪?

一般Java对象在虚拟机上有7个运行阶段:

创建阶段->应用阶段->不可见阶段->不可达阶段->收集阶段->终结阶段->对象空间重新分配阶段

2,内存分配

在 Android 系统中,内存分配实际上是对堆的分配和释放。当一个 Android 程序启动,应用进程都是从一个叫做 Zygote 的进程衍生出来,系统启动 Zygote 进程后,为了启动一个新的应用程序进程,系统会衍生 Zygote 进程生成一个新的进程,然后在新的进程中加载并运行应用程序的代码。其中,大多数的 RAM pages 被用来分配给Framework 代码,同时促使 RAM 资源能够在应用所有进程之间共享。

但是为了整个系统的内存控制需要,Android 系统会为每一个应用程序都设置一个硬性的 Dalvik Heap Size 最大限制阈值,整个阈值在不同设备上会因为 RAM 大小不同而有所差异。如果应用占用内存空间已经接近整个阈值时,再尝试分配内存的话,就很容易引起内存溢出的错误。

3,内存回收机制

我们需要知道的是,在 Java 中内存被分为三个区域:Young Generation(年轻代)、Old Generation(年老代)、Permanent Generation(持久代)。最近分配的对象会存放在 Young Generation 区域。对象在某个时机触发 GC 回收垃圾,而没有回收的就根据不同规则,有可能被移动到 Old Generation,最后累积一定时间在移动到 Permanent Generation 区域。系统会根据内存中不同的内存数据类型分别执行不同的 GC 操作。GC 通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集对象,进而动态回收无任何引用的对象占据的内存空间。但需要注意的是频繁的 GC 会增加应用的卡顿情况,影响应用的流畅性,因此需要尽量减少系统 GC 行为,以便提高应用的流畅度,减小卡顿发生的概率。

内存分析工具

做内存优化前,需要了解当前应用的内存使用现状,通过现状去分析哪些数据类型有问题,各种类型的分布情况如何,以及在发现问题后如何发现是哪些具体对象导致的,这就需要相关工具来帮助我们。

1,Memory Monitor

Memory Monitor 是一款使用非常简单的图形化工具,可以很好地监控系统或应用的内存使用情况,主要有以下功能:

  • 显示可用和已用内存,并且以时间为维度实时反应内存分配和回收情况。
  • 快速判断应用程序的运行缓慢是否由于过度的内存回收导致。
  • 快速判断应用是否由于内存不足导致程序崩溃。

2,Heap Viewer

Heap Viewer 的主要功能是查看不同数据类型在内存中的使用情况,可以看到当前进程中的 Heap Size 的情况,分别有哪些类型的数据,以及各种类型数据占比情况。通过分析这些数据来找到大的内存对象,再进一步分析这些大对象,进而通过优化减少内存开销,也可以通过数据的变化发现内存泄漏。

3,Allocation Tracker

Memory Monitor 和 Heap Viewer 都可以很直观且实时地监控内存使用情况,还能发现内存问题,但发现内存问题后不能再进一步找到原因,或者发现一块异常内存,但不能区别是否正常,同时在发现问题后,也不能定位到具体的类和方法。这时就需要使用另一个内存分析工具 Allocation Tracker,进行更详细的分析, Allocation Tracker 可以分配跟踪记录应用程序的内存分配,并列出了它们的调用堆栈,可以查看所有对象内存分配的周期。

4,Memory Analyzer Tool(MAT)

MAT 是一个快速,功能丰富的 Java Heap 分析工具,通过分析 Java 进程的内存快照 HPROF 分析,从众多的对象中分析,快速计算出在内存中对象占用的大小,查看哪些对象不能被垃圾收集器回收,并可以通过视图直观地查看可能造成这种结果的对象。

常见内存泄漏场景

如果在内存泄漏发生后再去找原因并修复会增加开发的成本,最好在编写代码时就能够很好地考虑内存问题,写出更高质量的代码,这里列出一些常见的内存泄漏场景,在以后的开发过程中需要避免这类问题。

  • 资源性对象未关闭。比如Cursor、File文件等,往往都用了一些缓冲,在不使用时,应该及时关闭它们。
  • 注册对象未注销。比如事件注册后未注销,会导致观察者列表中维持着对象的引用。
  • 类的静态变量持有大数据对象。
  • 非静态内部类的静态实例。
  • Handler临时性内存泄漏。如果Handler是非静态的,容易导致 Activity 或 Service 不会被回收。
  • 容器中的对象没清理造成的内存泄漏。
  • WebView。WebView 存在着内存泄漏的问题,在应用中只要使用一次 WebView,内存就不会被释放掉。

除此之外,内存泄漏可监控,常见的就是用LeakCanary 第三方库,这是一个检测内存泄漏的开源库,使用非常简单,可以在发生内存泄漏时告警,并且生成 leak tarce 分析泄漏位置,同时可以提供 Dump 文件进行分析。

优化内存空间

没有内存泄漏,并不意味着内存就不需要优化,在移动设备上,由于物理设备的存储空间有限,Android 系统对每个应用进程也都分配了有限的堆内存,因此使用最小内存对象或者资源可以减小内存开销,同时让GC 能更高效地回收不再需要使用的对象,让应用堆内存保持充足的可用内存,使应用更稳定高效地运行。常见做法如下:

  • 对象引用。强引用、软引用、弱引用、虚引用四种引用类型,根据业务需求合理使用不同,选择不同的引用类型。
  • 减少不必要的内存开销。注意自动装箱,增加内存复用,比如有效利用系统自带的资源、视图复用、对象池、Bitmap对象的复用。
  • 使用最优的数据类型。比如针对数据类容器结构,可以使用ArrayMap数据结构,避免使用枚举类型,使用缓存Lrucache等等。
  • 图片内存优化。可以设置位图规格,根据采样因子做压缩,用一些图片缓存方式对图片进行管理等等。

稳定性优化

Android 应用的稳定性定义很宽泛,影响稳定性的原因很多,比如内存使用不合理、代码异常场景考虑不周全、代码逻辑不合理等,都会对应用的稳定性造成影响。其中最常见的两个场景是:Crash 和 ANR,这两个错误将会使得程序无法使用,比较常用的解决方式如下:

  • 提高代码质量。比如开发期间的代码审核,看些代码设计逻辑,业务合理性等。
  • 代码静态扫描工具。常见工具有Android Lint、Findbugs、Checkstyle、PMD等等。
  • Crash监控。把一些崩溃的信息,异常信息及时地记录下来,以便后续分析解决。
  • Crash上传机制。在Crash后,尽量先保存日志到本地,然后等下一次网络正常时再上传日志信息。

耗电优化

在移动设备中,电池的重要性不言而喻,没有电什么都干不成。对于操作系统和设备开发商来说,耗电优化一致没有停止,去追求更长的待机时间,而对于一款应用来说,并不是可以忽略电量使用问题,特别是那些被归为“电池杀手”的应用,最终的结果是被卸载。因此,应用开发者在实现需求的同时,需要尽量减少电量的消耗。

在 Android5.0 以前,在应用中测试电量消耗比较麻烦,也不准确,5.0 之后专门引入了一个获取设备上电量消耗信息的 API:Battery Historian。Battery Historian 是一款由 Google 提供的 Android 系统电量分析工具,和Systrace 一样,是一款图形化数据分析工具,直观地展示出手机的电量消耗过程,通过输入电量分析文件,显示消耗情况,最后提供一些可供参考电量优化的方法。

除此之外,还有一些常用方案可提供:

  • 计算优化,避开浮点运算等。
  • 避免 WaleLock 使用不当。
  • 使用 Job Scheduler。

安装包大小优化

应用安装包大小对应用使用没有影响,但应用的安装包越大,用户下载的门槛越高,特别是在移动网络情况下,用户在下载应用时,对安装包大小的要求更高,因此,减小安装包大小可以让更多用户愿意下载和体验产品。

常用应用安装包的构成,如图所示:

Android app 性能优化的思考--性能卡顿不好的原因在哪?

从图中我们可以看到:

  • assets文件夹。存放一些配置文件、资源文件,assets不会自动生成对应的 ID,而是通过 AssetManager 类的接口获取。

  • res。res 是 resource 的缩写,这个目录存放资源文件,会自动生成对应的 ID 并映射到 .R 文件中,访问直接使用资源 ID。

  • META-INF。保存应用的签名信息,签名信息可以验证 APK 文件的完整性。

  • AndroidManifest.xml。这个文件用来描述 Android 应用的配置信息,一些组件的注册信息、可使用权限等。

  • classes.dex。Dalvik 字节码程序,让 Dalvik 虚拟机可执行,一般情况下,Android 应用在打包时通过 Android SDK 中的 dx 工具将 Java 字节码转换为 Dalvik 字节码。

  • resources.arsc。记录着资源文件和资源 ID 之间的映射关系,用来根据资源 ID 寻找资源。

减少安装包大小的常用方案

  • 代码混淆。使用proGuard 代码混淆器工具,它包括压缩、优化、混淆等功能。
  • 资源优化。比如使用 Android Lint 删除冗余资源,资源文件最少化等。
  • 图片优化。比如利用 AAPT 工具对 PNG 格式的图片做压缩处理,降低图片色彩位数等。
  • 避免重复功能的库,使用 WebP图片格式等。
  • 插件化。比如功能模块放在服务器上,按需下载,可以减少安装包大小。

小结

性能优化不是更新一两个版本就可以解决的,是持续性的需求,持续集成迭代反馈。在实际的项目中,在项目刚开始的时候,由于人力和项目完成时间限制,性能优化的优先级比较低,等进入项目投入使用阶段,就需要把优先级提高,但在项目初期,在设计架构方案时,性能优化的点也需要提早考虑进去,这就体现出一个程序员的技术功底了。

什么时候开始有性能优化的需求,往往都是从发现问题开始,然后分析问题原因及背景,进而寻找最优解决方案,最终解决问题,这也是日常工作中常会用到的处理方式。