性能优化小Tips
Performance Tips
这篇文章主要是介绍了一些小细节的优化技巧,当这些小技巧综合使用起来的时候,对于整个App的性能提升还是有作用的,只是不能较大幅度的提升性能而已。选择合适的算法与数据结构才应该是你首要考虑的因素,在这篇文章中不会涉及这方面。你应该使用这篇文章中的小技巧作为平时写代码的习惯,这样能够提升代码的效率。
通常来说,高效的代码需要满足下面两个规则:
- 不要做冗余的动作
- 如果能避免,尽量不要分配内存
代码的执行效果会受到设备CPU,设备内存,系统版本等诸多因素的影响。为了确保代码能够在不同设备上都运行良好,需要最大化代码的效率。
避免创建不必要的对象
虽然GC可以回收不用的对象,可是为这些对象分配内存,并回收它们同样是需要耗费资源的。
因此请尽量避免创建不必要的对象,有下面一些例子来说明这个问题:
- 如果你需要返回一个String对象,并且你知道它最终会需要连接到一个StringBuffer,请修改你的实现方式,避免直接进行连接操作,应该采用创建一个临时对象来做这个操作.
- 当从输入的数据集中抽取出Strings的时候,尝试返回原数据的substring对象,而不是创建一个重复的对象。
一个稍微激进点的做法是把所有多维的数据分解成1维的数组:
- 一组int数据要比一组Integer对象要好很多。可以得知,两组1维数组要比一个2维数组更加的有效率。同样的,这个道理可以推广至其他原始数据类型。
- 如果你需要实现一个数组用来存放(Foo,Bar)的对象,尝试分解为Foo[]与Bar[]要比(Foo,Bar)好很多。(当然,为了某些好的API的设计,可以适当做一些妥协。但是在自己的代码内部,你应该多多使用分解后的容易。
通常来说,需要避免创建更多的对象。更少的对象意味者更少的GC动作,GC会对用户体验有比较直接的影响。
选择Static而不是Virtual
如果你不需要访问一个对象的值域,请保证这个方法是static类型的,这样方法调用将快15%-20%。这是一个好的习惯,因为你可以从方法声明中得知调用无法改变这个对象的状态。
常量声明为Static Final
先看下面这种声明的方式
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编译器会使用方法来初始化上面的值,之后访问的时候会需要先到它那里查找,然后才返回数据。我们可以使用static final来提升性能:
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这时再也不需要上面的那个方法来做多余的查找动作了。
所以,请尽可能的为常量声明为static final类型的。
避免内部的Getters/Setters
像C++等native language,通常使用getters(i = getCount())而不是直接访问变量(i = mCount).这是编写C++的一种优秀习惯,而且通常也被其他面向对象的语言所采用,例如C#与Java,因为编译器通常会做inline访问,而且你需要限制或者调试变量,你可以在任何时候在getter/setter里面添加代码。
然而,在Android上,这是一个糟糕的写法。Virtual method的调用比起直接访问变量要耗费更多。那么合理的做法是:在面向对象的设计当中应该使用getter/setter,但是在类的内部你应该直接访问变量.
没有JIT(Just In Time Compiler)时,直接访问变量的速度是调用getter的3倍。有JIT时,直接访问变量的速度是通过getter访问的7倍。
请注意,如果你使用ProGuard, 你可以获得同样的效果,因为ProGuard可以为你inline accessors.
使用增强的For循环
请比较下面三种循环的方法:
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- zero()是最慢的,因为JIT没有办法对它进行优化。
- one()稍微快些。
- two() 在没有做JIT时是最快的,可是如果经过JIT之后,与方法one()是差不多一样快的。它使用了增强的循环方法for-each。
所以请尽量使用for-each的方法,但是对于ArrayList,请使用方法one()。
使用包级访问而不是内部类的私有访问
参考下面一段代码
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Foo$Inner里面有访问外部类的一个变量。这样的做法会给系统造成额外的麻烦,请尽量避免。
避免使用float类型
Android系统中float类型的数据存取速度是int类型的一半,尽量优先采用int类型。
使用库函数
尽量使用System.arraycopy()等一些封装好的库函数,它的效率是手动编写copy实现的9倍多。
Tip: Also see Josh Bloch’s Effective Java, item 47.
谨慎使用native函数
当你需要把已经存在的native code迁移到Android,请谨慎使用JNI。如果你要使用JNI,请学习JNI Tips
关于性能的误区
在没有做JIT之前,使用一种确切的数据类型确实要比抽象的数据类型速度要更有效率。(例如,使用HashMap要比Map效率更高。) 有误传效率要高一倍,实际上只是6%左右。而且,在JIT之后,他们直接并没有大多差异。
关于测量
上面文档中出现的数据是Android的实际运行效果。我们可以用Traceview 来测量,但是测量的数据是没有经过JIT优化的,所以实际的效果应该是要比测量的数据稍微好些。
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