应用使用操作系统提供的IPC（Inter-Process Communication，进程间通信）机制进行跨进程通信是通用场景，当前系统基于Binder驱动封装了一套IPC机制，提供了应用和系统服务间的跨进程通信能力。

IPC机制方便了进程之间的交互和通信，但是，不合理的使用IPC通信会对应用性能造成影响。

在应用主线程中进行IPC通信，消息的发送和接收需要等待对方进程的响应，这会对应用主线程造成阻塞。如果操作耗时较长或者频率较高，产生的时延会引起页面卡顿、丢帧。

进行IPC通信时需要进程上下文切换，从一个进程或线程切换到另一个进程或线程，会造成CPU时间片的浪费，从而降低应用性能。

为了保持数据的一致性和正确性，需要使用进程同步和互斥机制，在进程之间进行协调。每个进程在对资源操作前都尝试加锁，操作结束解锁，产生了锁的获取和释放等额外开销。

所以，在一些对性能要求高的场景：多人在线游戏、视频编辑、实时通信和视频等，IPC通信是一个重要优化点。

优化思路

在应用开发过程中，合理使用IPC通信是确保应用性能和用户体验的关键因素。然而，不合理的IPC通信可能会导致性能问题。因此，可以从以下几个方面进行优化。

本地缓存数据：合理使用本地缓存，将常用的数据存储在本地，而不是每次都通过IPC请求。这可以减少不必要的通信次数。确保缓存数据的有效期和更新策略是合理的，以防止缓存数据过期或不一致。

批处理请求：将多个IPC请求合并成一个批处理请求，从而减少通信的次数。这对于频繁的小数据请求尤其有用。例如，在获取多个设置项时，可以一次性请求所有设置项而不是分别请求每个设置项。

异步处理：对于不需要立即响应的IPC请求，可以将它们设置为异步处理，以免阻塞主线程。例如，后台数据同步可以在后台线程中进行，而不会影响用户界面的响应。

减少不必要的数据传输：确保只传输应用所需的数据，避免传输不必要的信息。

场景示例 1

当前应用程序模块需要进行耗时计算，由应用程序进程和执行计算任务进程间进行IPC通信。

问题：前台发送计算任务请求后，一直处于获取计算结果状态，界面卡死无法进行其他操作。

分析：通过耗时分析工具Time Profiler观察到，在页面跳转过程中，ArkTS Callstack泳道存在大量的函数调用栈，总耗时达3.4s，阻塞了UI绘制渲染。

提出方案

1.可以先读取应用中的缓存数据，如果已经存在相同任务的计算结果，那么就不依赖于IPC通信进行获取数据。

2.单次大数据耗时IPC通信，改为多次小数据异步IPC通信。

方案实施：

通过读取缓存目录下的缓存数据，进行数据对比

typescript 复制代码

// 获取缓存数据
getCacheData(key: string) {
 try {
  let context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;
  let cacheFilePath = context.cacheDir + '/ComputeResult.txt'; // 应用沙箱缓存目录
  let computeResult = JSON.parse(fs.readTextSync(cacheFilePath));
  // 是否存在已有耗时任务
  if (computeResult[key] === undefined) {
   return undefined
  }
  return computeResult[key]
 } catch (e) {
  console.error('getCacheData failed' + JSON.parse(e));
 }
}

通过获取到缓存数据结果，决定是否发送IPC通信请求

kotlin 复制代码

if (this.getCacheData(this.taskId)) {
 // 获取缓存数据
 this.result = this.getCacheData(this.taskId);
} else {
 // 写入数据
 data.writeStringArray(sendData);
 // 发送IPC通信请求
 await ReceivedData.sendMessageRequest(REQUEST_CODE, data, reply, option);
}

大数据IPC通信改为小数据批量IPC通信

ini 复制代码

if (this.getCacheData(this.taskId)) {
 this.result = this.getCacheData(this.taskId);
} else {
 let chunkSize = 10;
 for (let i = 0;i < sendData.length; i += chunkSize) {
  let chunk = sendData.slice(i, i + chunkSize);
  // 写入数据
  data.writeStringArray(chunk);
  await ReceivedData.sendMessageRequest(REQUEST_CODE, data, reply, option);
 }
}

运行效果：

应用读取缓存后，运行时效果如下泳道图所示：

在ArkTS Callstack泳道中，可以看出当前的进程中没有大量的computed耗时任务，而是直接调用getCacheData获取缓存数据，减少了应用IPC通信次数。

拆分大数据后，运行时效果如下泳道图所示：

在ArkTS Callstack泳道中，当前应用进程的computed耗时任务由3.4s变为227ms，性能优化明显。

场景示例 2

问题应用包含Page： A和Page B两个页面，Page B的主体视图是Tabs组件，Tabs组件内包含首页、WiFi列表页等数个页签，默认展示首页页签。从Page A跳转到Page B时，页面加载时间较长。

分析：通过耗时分析工具Time Profiler对页面跳转过程进行录制并分析，观察ArkTS Callstack泳道发现该过程频繁调用getScanInfoList方法，产生阻塞。

提出方案 ：通过查阅接口文档，getScanInfoList功能为获取当前扫描到的热点列表，是同步接口，会阻塞主线程。考虑到Page B的首页页签并不展示热点列表，只有在用户切换到WiFi页签时才需要展示，该扫描操作在页面跳转过程中是不必要的。因此，将该功能放在切换WiFi列表页签的处理逻辑中。

方案实施：

将Page B中aboutToAppear生命周期函数中获取热点列表的方法ipcTask移除。在Page B的Tabs组件WiFi页签中自定义组件WiFiItem，用于展示WiFi列表，将该ipcTask移动到WiFiItem组件的aboutToAppear生命周期函数中。

ini 复制代码

aboutToAppear() {
 this.ipcTask();
}

ipcTask() {
 let count = 0;
 while (count < 100) {
  let data = wifiManager.getScanInfoList();
  count++;
 }
}

调整位置后，Page A到Page B的跳转过程耗时明显缩短，提升了用户体验。

总结

合理使用IPC通信对于优化应用程序性能至关重要。通过场景分析、逻辑优化和合理的权衡，可以确保IPC通信不成为应用性能的瓶颈，从而提供更出色的用户体验。

参考资料

· [1] @ohos.rpc (RPC通信) (openharmony.cn)

· [2] IPC与RPC通信概述 (openharmony.cn)

· [3] 性能分析工具CPU Profiler (openharmony.cn)

· [4] @ohos.wifiManager (WLAN)(推荐) (openharmony.cn)