ANDROID应用UI性能瓶颈分析与优化

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Android移动应用程序在人们的日常生活和工作中起着越来越重要的作用。由于应用的交互性和移动设备运算能力的局限性,拥有良好的性能对Android应用程序至关重要。而在所有的性能问题中,UI性能瓶颈影响用户操作的响应时间,因而直接关乎用户体验。目前,对Android应用的UI性能的研究仍较为初步,主要集中在UI性能瓶颈的检测。然而如何发现导致应用UI性能瓶颈的根本原因并对其进行自动优化仍然是悬而未决的难题。由于UI性能问题往往十分复杂且分布在应用程序在多个位置,发现性能瓶颈的原因并进行修复需要开发人员投入大量的时间。因此,移动开发领域对UI性能分析和优化工具具有急切需求。本文从发现实际应用中引发UI性能问题的常见原因出发、提出对应的自动优化方案并开发出了具有实用价值的性能优化工具。本文的创新性有:1.本文对11.5万实际应用进行了分析,结果表明图片相关API误用在实际应用中普遍存在,并会引发严重的性能问题;2.基于以上发现,本文提出了基于二进制重写的图片加载自动优化方案AppSwift,AppSwift通过自动给应用增加全局的图片缓存的方法有效解决了图片加载的性能瓶颈问题;3.本文开发了一套二进制重写工具来实现提出的优化方案,该工具同时也具有很好的可扩展性和易用性,可以被应用到其他优化方案中。为了测试优化方案的效果,本文选取了30款实际应用进行了用户操作模拟对比测试。测试结果表明AppSwift优化能够使实际应用中的图片加载时间和IO平均分别减少37.4%和48.9%。此外,AppSwift以增大11%平均最大内存使用为代价有效减少了17%的GC停顿时间,大大改善了应用整体响应时间。本文也通过对流行成熟应用的样例分析来证明AppSwift的实用性。样例分析结果表明,AppSwift对于已经使用了图片缓存的应用仍然有很大的优化效果,同时也表明AppSwift对于有一定经验的开发人员也有很大帮助。因此,AppSwift具有广泛的应用前景。
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