1.有效的处理较大的位图 图像有各种不同的形状和大小.在许多情况下,它们往往比一个典型应用程序的用户界面(UI)所需要的资源更大. 读取一个位图的尺寸和类型: 为了从多种资源来创建一个位图,BitmapFactory类提供了几个解码的方法(decodeByteArray(),decodeFile(),decodeResource()等等),根据你的图像数据资源选择最合适的解码方法.这些方法试图请求分配内存来构造位图,因此很容易导致OutOfMemory异常.每种类型的解码方式都有额外的特征可以让…

来源:http://hukai.me/android-performance-patterns/#jtss-tsina 0)Render Performance 大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源都是因为渲染性能.从设计师的角度,他们希望App能够有更多的动画,图片等时尚元素来实现流畅的用户体验.但是Android系统很有可能无法及时完成那些复杂的界面渲染操作.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要的60…

2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题,一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App.课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何通过工具来找出性能问题以及提升性能的建议. 主要从三个方面展开,Android的渲染机制,内存与GC,电量优化.下面是对这些问题和建议的总结梳理.  0)Render Performance 大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源都是因为渲染性能.从设计…

2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题,一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App.课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何通过工具来找出性能问题以及提升性能的建议.主要从三个方面展开,Android的渲染机制,内存与GC,电量优化.下面是对这些问题和建议的总结梳理. 0)Render Performance 大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源都是因为渲染性能.从设计师的…

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阅读目录 0)Render Performance 1)Understanding Overdraw 2)Understanding VSYNC 3)Tool:Profile GPU Rendering 4)Why 60fps? 5)Android, UI and the GPU 6)Invalidations, Layouts, and Performance 7)Overdraw, Cliprect, QuickReject 8)Memory Churn and performance 9)…

一．形象的感官一下流畅度概念 1. 这是官方给出的概念:Android流畅运行,需要运行60帧/秒, 则需要每帧的处理时间不超过16ms. 2. 每秒帧数,实际上就是指动画或视频每秒放映的画面数.因此“帧”的概念就是指“画面”,1幅画就叫做“1帧”,每秒帧数指的就是“每秒播放的画面数”.帧数就是在1秒钟时间里传输的图片的量,也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次,通常用fps(Frames Per Second)表示.每一帧都是静止的图象,快速连续地显示帧便形成了运动的假象.高的帧率可以得到更…

转载自oschina. 2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题, 一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App.课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何通过工具来找出性能问题以及提升性能的建议.主要从三个 方面展开,Android的渲染机制,内存与GC,电量优化.下面是对这些问题和建议的总结梳理. 0)Render Performance 大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源…

Google前几天刚发布了Android性能优化典范第2季的课程,一共20个短视频,包括的内容大致有:电量优化,网络优化,Wear上如何做优化,使用对象池来提高效率,LRU Cache,Bitmap的缩放,缓存,重用,PNG压缩,自定义View的性能,提升设置alpha之后View的渲染性能,以及Lint,StictMode等等工具的使用技巧. 下面是对这些课程的总结摘要,认知有限,理解偏差的地方请多多指教! 1)Battery Drain and Networking 对于手机程序,网络操作相…

内存管理优化 Redis Hash是value内部为一个HashMap,如果该Map的成员数比较少,则会采用类似一维线性的紧凑格式来存储该Map, 即省去了大量指针的内存开销,这个参数控制对应在redis.conf配置文件中下面2项: hash-max-zipmap-entries 64 hash-max-zipmap-value 512 当value这个Map内部不超过多少个成员时会采用线性紧凑格式存储,默认是64,即value内部有64个以下的成员就是使用线性紧凑存储,超过该值自动转成真正的…