Android 性能优化实例分享-内存优化 兼顾效率与性能

2024-03-27 14:12

本文主要是介绍Android 性能优化实例分享-内存优化 兼顾效率与性能,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

背景

        项目上线一段时间后,回顾重要页面 保证更好用户体验及生产效率,做了内存优化和下载导出优化,具体效果如最后的一节的表格所示。

下面针对拍摄流程的两个页面 预览页 导出页优化实例进行介绍:

一.拍摄前预览页面优化

预览效果问题 存在内存回收不及时情况

问题描述

在预览页面两分钟的情况时: 内存回收不及时 会持续上涨到阈值 才会触发回收情况

对比图

处理前 AddCaptureActivity

处理后 AddCaptureActivity

原因

预览图未及时清除 到达阈值的时候才会回收

解决方案

对临时预览图不光置空 还要对其标记回收

效果

减少40%常驻值

后续提升

针对低性能设备可以降低预览视频 帧率及分辨率

二.拍摄保存页面

目标

业务目标:在减少导出时间 减少预览加载时间

技术目标:兼顾效率的情况下内存优化

现状

进入页面会加载预览图(全屏可滑动的全景图 ),点击下方保存按钮会下载图片。

需要导出的图片规格 6720x3360

预览组件

在compose下用个webview实现 下载好了图片转为base64通过js桥传到web中 web中负责渲染

组件布局
加载的具体实现

下载组件

通过网络请求对数据下载 默认重试时间10s 失败有toast提示 成功返回房源编辑页面

内存情况

内存常驻值为628 峰值780

内存情况

现状总结

现状情况总结:预览组件和下载导出是独立的组件

优点:独立进行加载 保证了两个业务相互独立 可以在没有预览的情况下 仍能够正常导出

缺点:导出时间长 且没有及时反馈,10s重试、占用内存峰值高

整改

第一步 打通两个组件的加载逻辑 实现缓存共用

打通两个组件的加载逻辑 实现缓存共用 实现以空间换时间实现速度提升,就是将预览组件的缓存 在导出的时候使用。

措施

通过图片缓存框架进行通过控制图片加载、缓存机制,减少无用开销、提升图片复用情况。

效果

导出速度显著提升,但是内存波动大、处在此页面时内存一直处于高位。

第二步 针对内存情况进行优化

分析

经过分析:

内存高位: 导出后bitmap在内存中并没有及时回收、缓存数据缓存了原始数据及对应UI组件大小的缩放资源

内存波动大:导出时io操作 读取bitmap 且本身io操作就会占用一定量的内存

措施
  1. 导出时 将从glide中读取bitmap保存文件后临时变量标记回收,改为获取flie形式直接copy到指定目录中。
  2. 不再缓存解码后的数据、避免浪费资源。
    diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.DATA)
  3. 减少预览渲染的图片大小 不展示原始图片、降低分辨率。、
  4. 在compose中及时销毁webview
    DisposableEffect(webView) { onDispose { webView?.destroy() // 销毁WebView } }
glide 磁盘缓存描述

总体流程改造后的效果

拍摄数量大于40张+,

时期

内存

效果

导出时间

优化前

内存常驻值为628 峰值780

z1 3s

SC2 弱信号下导出23.36s 正常导出 5s内

优化中

导出速度显著提升,但是内存波动大、处在此页面时内存一直处于高位。

7ms

优化后

房源编辑页常驻值为530~550

拍摄预览页为550~560

拍摄保存页内存为588~600

峰值670

7ms

这篇关于Android 性能优化实例分享-内存优化 兼顾效率与性能的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/852372

相关文章

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集(如UTF-8)的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1:计算字符串

Linux系统性能检测命令详解

《Linux系统性能检测命令详解》本文介绍了Linux系统常用的监控命令(如top、vmstat、iostat、htop等)及其参数功能,涵盖进程状态、内存使用、磁盘I/O、系统负载等多维度资源监控,... 目录toppsuptimevmstatIOStatiotopslabtophtopdstatnmon

Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

《Androidkotlin中Channel和Flow的区别和选择使用场景分析》Kotlin协程中,Flow是冷数据流,按需触发,适合响应式数据处理;Channel是热数据流,持续发送,支持... 目录一、基本概念界定FlowChannel二、核心特性对比数据生产触发条件生产与消费的关系背压处理机制生命周期

Android ClassLoader加载机制详解

《AndroidClassLoader加载机制详解》Android的ClassLoader负责加载.dex文件,基于双亲委派模型,支持热修复和插件化,需注意类冲突、内存泄漏和兼容性问题,本文给大家介... 目录一、ClassLoader概述1.1 类加载的基本概念1.2 android与Java Class

PowerShell中15个提升运维效率关键命令实战指南

《PowerShell中15个提升运维效率关键命令实战指南》作为网络安全专业人员的必备技能,PowerShell在系统管理、日志分析、威胁检测和自动化响应方面展现出强大能力,下面我们就来看看15个提升... 目录一、PowerShell在网络安全中的战略价值二、网络安全关键场景命令实战1. 系统安全基线核查

Python中你不知道的gzip高级用法分享

《Python中你不知道的gzip高级用法分享》在当今大数据时代,数据存储和传输成本已成为每个开发者必须考虑的问题,Python内置的gzip模块提供了一种简单高效的解决方案,下面小编就来和大家详细讲... 目录前言:为什么数据压缩如此重要1. gzip 模块基础介绍2. 基本压缩与解压缩操作2.1 压缩文

怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题

《怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题》:本文主要介绍怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、GC 日志基础配置1. 启用详细 GC 日志2. 不同收集器的日志格式二、关键指标与分析维度1.

Java内存分配与JVM参数详解(推荐)

《Java内存分配与JVM参数详解(推荐)》本文详解JVM内存结构与参数调整,涵盖堆分代、元空间、GC选择及优化策略,帮助开发者提升性能、避免内存泄漏,本文给大家介绍Java内存分配与JVM参数详解,... 目录引言JVM内存结构JVM参数概述堆内存分配年轻代与老年代调整堆内存大小调整年轻代与老年代比例元空

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查