扮豬吃老虎的大佬

去年金三銀四幫公司面試的時候認識了一個挺有意思的朋友，他是專科學歷，非專業出身的Android程式員，

進公司后，這個小伙子上手很快，來的第三個月，他對我們公司的那堆祖傳代碼做了一些小小的優化，讓公司的APP穩定性提高一半，大幅提升了用戶體驗，一鳴驚人，得到了領導的表揚還有我們技術組的一致好評，直接免考核轉正了，

平時不聲不響的，原來擱這兒憋大招呢，就說牛不牛掰！！！同批進來的其他人自然不服，覺得這就是靠運氣，他上他也行，

性能優化的地位

Android和iOS都用過的朋友應該體驗比較明顯：相比于iOS，Android用的時間越長就會越卡，

在這個網路都追求5G的時代，“卡”這個體驗顯然成為了一個極其拉低印象分的問題，

所以，在 Android開發中，性能優化策略十分重要，他決定了應用程式的開發質量，包括可用性、流暢性、穩定性等，是提高用戶留存率的關鍵，

所以，不只是阿里，還有騰訊、位元組跳動、愛奇藝等，都非常重視這個問題，在面試中，如果這個方向表現優異，你將會很值錢，這也是那個小伙子得以免考核轉正的主要原因，

其實我司的產品上線前不是沒有經過測驗，我們也會使用業界的主流工具，比如 Android Studio Profiler、LeakCanary、Memory Analyzer (MAT)、Systrace等工具進行檢測，但是這些工具會存在以下問題：

線下場景能跑到的場景有限，很難把所有用戶場景窮盡，但是應用上線后常因為線下無法復現、用戶提供線索不足等原因不了了之；
Android 端的記憶體快照HPORF 的獲取依賴原生的 Debug.dumpHporf，dump 程序會掛起主執行緒導致明顯卡頓，線下使用體驗較差，影響采樣資料，
無論是Systrace還是LeakCanary 在使用時，都會導致程式“變卡”，分析程序也會影響行程記憶體占用，導致分析資料出現偏差，甚至影響其他的性能指標；
記憶體分析工具分析結果較為單一，僅僅只能分析出 Fragment、Activity 記憶體泄露，像大物件、過多小物件問題導致的記憶體 OOM 無法分析，

性能問題如何治理？

正是由于上述一些弊端，使用這些線下工具只能解決一些明顯的、常見的問題，然而應用上線之后的環境是無比復雜的，

首先，搞客戶端開發的同學應該都知道，解決卡頓的程序往往是曲折的，有些并沒有我們想的那樣簡單、淺表，很多時候，大部分卡頓是很難及時發現的，不可重現的卡頓，經常出現在線上用戶的真實使用程序中，這種卡頓往往跟機器性能，手機環境，甚至是操作偏好等因素息息相關，

我們平時從用戶反饋的“好卡呀”這種描述中很難直接洞察到卡頓的根源，甚至有些連卡頓的場景都不知道，很難準確重現，所以這種卡頓容易讓人摸不著頭腦，

而記憶體作為計算機程式運行最重要的資源之一，需要運行程序中做到合理的資源分配與回收，不合理的記憶體占用輕則使得用戶應用程式運行卡頓、ANR、黑屏，重則導致用戶應用程式發生 OOM（out of memory）崩潰，

我們需要在各種機器資源上保持優秀的流暢性和穩定性，記憶體優化是必須要重視的環節，但是我們即使有接入如Bugly的線上例外采集平臺，也不能夠保證通過例外日志找到OOM的原因，絕大多數的OOM，例外日志顯示的只是壓倒駱駝的最后一根稻草，而不是直接的原因，

如下圖：

錯誤發生在 b.xf 第五行，導致OOM的原因，到底是此處申請了太大的記憶體，還是其他地方申請了太多記憶體導致可用記憶體不足亦或者程式存在記憶體抖動問題，導致連續記憶體不足，我們不得而知，

這時候APM（Application Performance Monitor ，應用性能監控）的重要性就體現出來了，如果我們能夠對應用上線后的各項性能進行監控，在出現問題時能提取監控資料，從而定位到存在性能問題的地方快速解決，這不香嗎？

如何進行線上性能監控，有效進行性能優化？

本文針對“性能優化”這個要點，獻上一份 Android性能優化的詳細攻略，從各個方面對目標產品進行全方位的“優化”，讓產品的性能從各個方面得到提升，希望大家喜歡，

希望想補習線上性能監控提高APP調優內功，跳槽進大廠的朋友好好學習，抓緊時間提升！

我相信，只要大家認真鉆研完這份資料，跟著走一遍，你就有勇氣在簡歷上寫下熟悉Android線上性能監控，精通APP性能調優與專案實戰這些點，從此吊打所有向你提問線上性能監控的面試官，成為一個名副其實的面霸！

App性能優化要點大綱

這份《超全App性能優化知識技能手冊》一共有721頁，4個大點，25個小章節，不僅僅有詳細的底層原理的決議，還有專門的實踐案例

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（另外還有一個系列配套的性能優化專題的講解視頻需要的可以一起打包）

第一章設計思想與代碼質量優化

六大原則
單一職責原則
里氏替換原則
依賴倒轉原則
介面隔離原則
……
設計模式：結構型模式
橋接模式
配接器模式
裝飾器模式
代理模式
門面（外觀）模式
……
創建型模式
建造者模式
單例模式
抽象工廠模式
工廠方法模式
……
資料結構
陣列
堆疊
佇列
鏈表
樹
……
演算法
排序演算法
查找演算法
……

第二章程式性能優化

啟動速度與執行效率優化
冷啟動和熱啟動決議
APP 啟動黑白屏解決辦法
APP 卡頓問題分析及解決方案
啟動速度與執行效率優化之 StrictMode
……
布局檢測與優化
布局層級優化
過度渲染
……
記憶體優化
記憶體抖動和記憶體泄漏
記憶體大戶
Bitmap 記憶體優化
Profile 記憶體監測工具
Mat 大物件與泄漏檢測
耗電優化
網路傳輸與資料存盤優化網路傳輸與資料存盤優化
APK 大小優化
螢屏適配
……
耗電優化
Doze&Standby
Battery Historian
JobScheduler
WorkManage
網路傳輸與資料存盤優化
google 序列化工具 protobuf
7z 極限壓縮
……
APK 大小優化
APK 瘦身
微信資源混淆原理
……
螢屏適配
進行適配的原理
螢屏解析度限定符與 smallestWidth 限定符適配原理
為什么選擇 smallestWidth 限定符適配
怎么適配其他 module
常見問題處理
……
OOM 問題原理決議
adj 記憶體管理機制
JVM 記憶體回識訓制與 GC 演算法決議
生命周期相關問題總結
Bitmap 壓縮方案總結
……
ANR 問題決議
AMS 系統時間調節原理
程式等待原理分析
ANR 問題解決方案
……
Crash 監控方案
Java 層監控方案
Nativie 層監控方案
……

第三章開發效率優化

分布式版本控制系統 Git
企業高效持續集成平臺場景介紹
GIT 分布式版本控制系統
GIT 分支管理
……）
自動化構建系統 Gradle：
Gradle 與 Android 插件
gradle 與 android gradle 插件的關系
Gradle Transform API 的基本使用
……
Gradle Transform API 的基本使用
什么是 Transform
Transform 的使用場景
Transform API 學習
輸入的型別
……
自定義插件開發
Gradle 插件簡介
開始準備
實踐
自定義 Gradle 插件
buildSrc 模塊方式
……
插件實戰
多渠道打包
發版自動釘釘
……

第四章 APP 性能優化實踐

啟動速度
應用啟動的一般流程
冷啟動和熱啟動
啟動速度的測量
啟動視窗優化
執行緒優化
系統調度優化
GC 優化
IO 優化
資源重排
主頁布局優化
類加載優化
選擇合適的啟動框架
減少 Activity 的跳轉層次
廠商優化
后臺保活
……
流暢度
性能問題分析的一些工具和套路
通過性能資料資料分析
Android 平臺性能導致的性能案例
Android App 自身導致的性能問題
低記憶體的資料特征和行為特征
應用寶
訊飛輸入法無障礙服務導致的整機卡頓分析
位元組跳動：今日頭條圖文詳情頁秒開實踐
……
抖音在 APK 包大小資源優化的實踐
圖片壓縮
webp 無侵入式兼容
多 DPI 優化
重復資源合并
shrinkResource 嚴格模式
資源混淆(兼容 aab 模式)
ARSC 瘦身
……
優酷回應式布局技術全決議
優酷APP回應式布局技術概述
優酷APP回應式布局Android落地
在分發場景的落地
在消費場景的落地
優酷APP回應式布局之測驗方案
……
網路優化
手機淘寶在網路的鏈路優化
百度 APP 在網路深度優化的實踐
……
手機淘寶雙十一性能優化專案揭秘
一秒法則的實作
啟動時間和頁面幀率提升 20%
Android 手機記憶體節省50%
……
高德 APP 全鏈路原始碼依賴分析
高德 APP 平臺架構
基礎實作原理
專案架構
應用場景及實作原理
……
徹底干掉OOM的實戰經驗分享
排查記憶體泄漏
兜底策略
記憶體峰值太高
特大圖排查優化
……
微信 Android終端記憶體優化實踐
Activity 泄露檢測
Bitmap 分配及回收追蹤
Native 記憶體泄漏檢測
執行緒監控
記憶體監控
……