App性能优化，总是谈了又谈。

内存优化（内存泄露优化）
列表优化
Bitmap优化
线程优化
布局优化
绘制优化
响应速度优化
耗电优化
数据库优化
包体大小优化
混淆优化
网络优化

1. 内存优化（内存泄露优化）

场景与实践：在Activity与长生命周期的对象（如单例、线程）交互时容易发生内存泄露。例如，传递Activity的Context给一个单例，这会阻止Activity在不再需要时被垃圾收集器回收。

java 复制代码

public class MySingleton {
    private static MySingleton instance;
    private Context context;

    private MySingleton(Context context) {
        // 错误示例：长生命周期的Singleton引用短生命周期的Activity Context
        this.context = context;
    }

    public static synchronized MySingleton getInstance(Context context) {
        if (instance == null) {
            instance = new MySingleton(context);
        }
        return instance;
    }
}

优化策略：使用应用上下文（ApplicationContext）代替Activity的Context。

2. 列表优化

场景与实践：在展示长列表或复杂RecyclerView时，性能优化尤为关键。使用ViewHolder模式减少视图的创建和绑定成本是关键。

java 复制代码

public class MyAdapter extends RecyclerView.Adapter<MyAdapter.MyViewHolder> {
    // ...

    @Override
    public void onBindViewHolder(MyViewHolder holder, int position) {
        // 绑定数据到ViewHolder，重用视图
    }

    // ViewHolder类，减少findViewById调用
    class MyViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder {
        // 视图元素
        public MyViewHolder(View itemView) {
            super(itemView);
            // 初始化视图元素
        }
    }
}

优化策略：重用视图和巧妙地管理数据加载（如分页加载）。

3. Bitmap优化

场景与实践：处理大量或大尺寸图片时，如在图库应用中。使用压缩和缓存机制以减少内存使用。

java 复制代码

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);
int imageHeight = options.outHeight;
int imageWidth = options.outWidth;

// 根据需要调整解码的图片大小
options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
options.inJustDecodeBounds = false;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);

优化策略：智能加载合适尺寸的图片，使用LRUCache进行内存级别的缓存。

4. 线程优化

场景与实践：在数据加载或计算密集型任务中，避免阻塞主线程是关键。如在网络请求或数据库操作中使用AsyncTask或ExecutorService。

less 复制代码

javaCopy code
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
executor.execute(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // 执行后台任务
    }
});

优化策略：合理使用后台线程处理耗时任务，避免ANR（应用无响应）。

5. 布局优化

场景与实践：在UI设计中，过度的布局嵌套会导致渲染性能下降。优化布局，例如使用ConstraintLayout减少层级。

java 复制代码

<androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent">
    <!-- 优化的布局元素 -->
</androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>

优化策略：简化布局，避免不必要的视图层级嵌套。

6. 绘制优化

场景与实践 ：自定义视图时，过度绘制会严重影响性能。通过onDraw()方法合理控制视图的绘制。

typescript 复制代码

javaCopy code
@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
    // 绘制操作，避免不必要的重绘
}

优化策略：避免不必要的视图重绘和屏幕外绘制。

7. 响应速度优化

场景与实践：例如，在应用启动或复杂UI交互中，优化响应速度至关重要。可通过预加载数据、优化数据库查询等减少等待时间。

java 复制代码

new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // 在后台线程预加载数据
        final Data data = loadData();
        runOnUiThread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                // 在主线程更新UI
                updateUI(data);
            }
        });
    }
}).start();

优化策略：预加载、异步处理、优化计算逻辑以减少响应时间。

8. 耗电优化

场景与实践：例如，在后台服务中，过多地使用唤醒锁（WakeLocks）或频繁的网络请求会加剧电池消耗。优化包括合理调度网络请求，减少对唤醒锁的使用。

java 复制代码

// 使用AlarmManager进行时间间隔管理，而不是持续唤醒
AlarmManager am = (AlarmManager) getSystemService(Context.ALARM_SERVICE);
am.setInexactRepeating(AlarmManager.RTC_WAKEUP, triggerAtMillis, intervalMillis, pendingIntent);

优化策略：优化后台操作，合理使用系统唤醒锁和定时器。

9. 数据库优化

场景与实践：例如，批量数据操作时，每个操作都作为独立事务处理会很低效。使用事务来包装批量操作能显著提高效率。

java 复制代码

db.beginTransaction();
try {
    for (Data data : dataList) {
        db.insertOrThrow(TABLE_NAME, null, data.toContentValues());
    }
    db.setTransactionSuccessful();
} finally {
    db.endTransaction();
}

优化策略：合理使用事务，优化查询和索引。

10. 包体大小优化

场景与实践 ：在构建发布版本时，减少APK大小可以减少下载时间，提升用户体验。可以移除未使用的资源和代码，使用ProGuard或R8进行代码混淆和压缩。 优化策略：压缩资源，移除无用代码和资源，使用新的打包方式如App Bundle。

11. 混淆优化

场景与实践：代码混淆不仅帮助减少包体积，还增强了应用的安全性。但不当的混淆设置可能导致应用崩溃或功能异常。

java 复制代码

-keep class com.example.MyClass { *; }
-keepclassmembers class * {
    @com.example.annotations.KeepMethod *;
}

优化策略：合理配置ProGuard或R8规则，确保关键功能和第三方库不被误混淆。

12. 网络优化

场景与实践 ：如在使用RESTful API或数据同步中。可采用压缩数据传输、缓存策略、优化数据格式（如JSON替换XML）等方式减少数据传输量和提高效率。 优化策略：合理使用网络缓存，选择高效的数据传输格式，优化API设计。