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CPU和GPU

在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用
- CPU（Central Processing Unit，中央处理器）
  - 对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制（Core Graphics）
- GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）
  - 纹理的渲染

在iOS中是双缓冲机制，有前帧缓存、后帧缓存

屏幕成像原理

卡顿产生的原因

卡顿解决的主要思路
- 尽可能减少CPU、GPU资源消耗
按照60FPS的刷帧率，每隔16ms就会有一次VSync信号

卡顿优化 - CPU

尽量用轻量级的对象，比如用不到事件处理的地方，可以考虑使用CALayer取代UIView
不要频繁地调用UIView的相关属性，比如frame、bounds、transform等属性，尽量减少不必要的修改
尽量提前计算好布局，在有需要时一次性调整对应的属性，不要多次修改属性
Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源
图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致
控制一下线程的最大并发数量
尽量把耗时的操作放到子线程
- 文本处理（尺寸计算、绘制）
- 图片处理（解码、绘制）
尽量避免短时间内大量图片的显示，尽可能将多张图片合成一张进行显示
GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096，一旦超过这个尺寸，就会占用CPU资源进行处理，所以纹理尽量不要超过这个尺寸
尽量减少视图数量和层次
减少透明的视图（alpha<1），不透明的就设置opaque为YES
尽量避免出现离屏渲染

离屏渲染

在OpenGL中，GPU有2种渲染方式
- On-Screen Rendering：当前屏幕渲染，在当前用于显示的屏幕缓冲区进行渲染操作
- Off-Screen Rendering：离屏渲染，在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作
离屏渲染消耗性能的原因
- 需要创建新的缓冲区
- 离屏渲染的整个过程，需要多次切换上下文环境，先是从当前屏幕（On-Screen）切换到离屏（Off-Screen）；等到离屏渲染结束以后，将离屏缓冲区的渲染结果显示到屏幕上，又需要将上下文环境从离屏切换到当前屏幕
哪些操作会触发离屏渲染？
- 光栅化，layer.shouldRasterize = YES
- 遮罩，layer.mask
- 圆角，同时设置layer.masksToBounds = YES、layer.cornerRadius大于0
  - 考虑通过CoreGraphics绘制裁剪圆角，或者叫美工提供圆角图片
- 阴影，layer.shadowXXX
  - 如果设置了layer.shadowPath就不会产生离屏渲染

卡顿检测

平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作
可以添加Observer到主线程RunLoop中，通过监听RunLoop状态切换的耗时，以达到监控卡顿的目的

耗电的主要来源

CPU处理，Processing
网络，Networking
定位，Location
图像，Graphics

耗电优化

尽可能降低CPU、GPU功耗
少用定时器
优化I/O操作
- 尽量不要频繁写入小数据，最好批量一次性写入
- 读写大量重要数据时，考虑用dispatch_io，其提供了基于GCD的异步操作文件I/O的API。用dispatch_io系统会优化磁盘访问
- 数据量比较大的，建议使用数据库（比如SQLite、CoreData）
网络优化
- 减少、压缩网络数据
- 如果多次请求的结果是相同的，尽量使用缓存
- 使用断点续传，否则网络不稳定时可能多次传输相同的内容
- 网络不可用时，不要尝试执行网络请求
- 让用户可以取消长时间运行或者速度很慢的网络操作，设置合适的超时时间
- 批量传输，比如，下载视频流时，不要传输很小的数据包，直接下载整个文件或者一大块一大块地下载。如果下载广告，一次性多下载一些，然后再慢慢展示。如果下载电子邮件，一次下载多封，不要一封一封地下载
定位优化
- 如果只是需要快速确定用户位置，最好用CLLocationManager的requestLocation方法。定位完成后，会自动让定位硬件断电
- 如果不是导航应用，尽量不要实时更新位置，定位完毕就关掉定位服务
- 尽量降低定位精度，比如尽量不要使用精度最高的kCLLocationAccuracyBest
- 需要后台定位时，尽量设置pausesLocationUpdatesAutomatically为YES，如果用户不太可能移动的时候系统会自动暂停位置更新
- 尽量不要使用startMonitoringSignificantLocationChanges，优先考虑startMonitoringForRegion:
硬件检测优化
- 用户移动、摇晃、倾斜设备时，会产生动作(motion)事件，这些事件由加速度计、陀螺仪、磁力计等硬件检测。在不需要检测的场合，应该及时关闭这些硬件

APP的启动

APP的启动可以分为2种
- 冷启动（Cold Launch）：从零开始启动APP
- 热启动（Warm Launch）：APP已经在内存中，在后台存活着，再次点击图标启动APP
APP启动时间的优化，主要是针对冷启动进行优化
通过添加环境变量可以打印出APP的启动时间分析（Edit scheme -> Run -> Arguments）
- DYLD_PRINT_STATISTICS设置为1
- 如果需要更详细的信息，那就将DYLD_PRINT_STATISTICS_DETAILS设置为1

如图显示
- pre-main time : 调用main函数之前调用的时间
- dylib loading time ：动态库加载
- rebase/binding time ：
- objC setup time: 结构体准备时间
- initializer time ：初始化耗时
- slowest intializers : 加载比较忙的库
  - libsystem.dylib
  - libMainThreadChecker.dylib
更加详细的打印

少于400毫秒都是可以接受的

APP的冷启动可以概括为3大阶段
- dyld
- runtime
- main

APP的启动 - dyld

dyld（dynamic link editor），Apple的动态链接器，可以用来装载Mach-O文件（可执行文件、动态库等）
启动APP时，dyld所做的事情有
- 装载APP的可执行文件Mach-o文件，同时会递归加载所有依赖的动态库
- 当dyld把可执行文件、动态库都装载完毕后，会通知Runtime进行下一步的处理

APP的启动 - runtime

启动APP时，runtime所做的事情有
- 调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理
- 在load_images中调用call_load_methods，调用所有Class和Category的+load方法
- 进行各种objc结构的初始化（注册Objc类、初始化类对象等等）
- 调用C++静态初始化器和__attribute__((constructor))修饰的函数
到此为止，可执行文件和动态库中所有的符号(Class，Protocol，Selector，IMP，…)都已经按格式成功加载到内存中，被runtime 所管理

APP的启动 - main

总结一下
- APP的启动由dyld主导，将可执行文件加载到内存，顺便加载所有依赖的动态库
- 并由runtime负责加载成objc定义的结构
- 所有初始化工作结束后，dyld就会调用main函数
- 接下来就是UIApplicationMain函数，AppDelegate的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法

APP的启动优化

按照不同的阶段
- dyld
  - 减少动态库、合并一些动态库（定期清理不必要的动态库）
  - 减少Objc类、分类的数量、减少Selector数量（定期清理不必要的类、分类）
  - 减少C++虚函数数量
  - Swift尽量使用struct
- runtime
  - 用+initialize方法和dispatch_once取代所有的__attribute__((constructor))、C++静态构造器、ObjC的+load
- main
  - 在不影响用户体验的前提下，尽可能将一些操作延迟，不要全部都放在finishLaunching方法中
  - 按需加载

安装包瘦身

安装包（IPA）主要由可执行文件、资源组成
资源（图片、音频、视频等）
- 采取无损压缩
- 去除没有用到的资源： github.com/tinymind/LS…
可执行文件瘦身
- 编译器优化
  - Strip Linked Product、Make Strings Read-Only、Symbols Hidden by Default设置为YES
  - 去掉异常支持，Enable C++ Exceptions、Enable Objective-C Exceptions设置为NO， Other C Flags添加-fno-exceptions
- 利用AppCode（www.jetbrains.com/objc/）检测未使用… -> Code -> Inspect Code
- 编写LLVM插件检测出重复代码、未被调用的代码

LinkMap

生成LinkMap文件，可以查看可执行文件的具体组成

可借助第三方工具解析LinkMap文件： github.com/huanxsd/Lin…