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0)Render Performance大多數(shù)用戶感知到的卡頓等性能問題的最主要根源都是因為渲染性能。從設(shè)計師的角度，他們希望App能夠有更多的動畫，圖片等時尚元素來實現(xiàn)流暢的用戶體驗。但是Android系統(tǒng)很有可能無法及時完成那些復(fù)雜的界面渲染操作。Android系統(tǒng)每隔16ms發(fā)出VSYNC信號，觸發(fā)對UI進(jìn)行渲染，如果每次渲染都成功，這樣就能夠達(dá)到流暢的畫面所需要的60fps，為了能夠?qū)崿F(xiàn)60fps，這意味著程序的大多數(shù)操作都必須在16ms內(nèi)完成。
如果你的某個操作花費時間是24ms，系統(tǒng)在得到VSYNC信號的時候就無法進(jìn)行正常渲染，這樣就發(fā)生了丟幀現(xiàn)象。那么用戶在32ms內(nèi)看到的會是同一幀畫面。
用戶容易在UI執(zhí)行動畫或者滑動ListView的時候感知到卡頓不流暢，是因為這里的操作相對復(fù)雜，容易發(fā)生丟幀的現(xiàn)象，從而感覺卡頓。有很多原因可以導(dǎo)致丟幀，也許是因為你的layout太過復(fù)雜，無法在16ms內(nèi)完成渲染，有可能是因為你的UI上有層疊太多的繪制單元，還有可能是因為動畫執(zhí)行的次數(shù)過多。這些都會導(dǎo)致CPU或者GPU負(fù)載過重。 我們可以通過一些工具來定位問題，比如可以使用HierarchyViewer來查找Activity中的布局是否過于復(fù)雜，也可以使用手機設(shè)置里面的開發(fā)者選項，打開Show GPU Overdraw等選項進(jìn)行觀察。你還可以使用TraceView來觀察CPU的執(zhí)行情況，更加快捷的找到性能瓶頸。 1)Understanding OverdrawOverdraw(過度繪制)描述的是屏幕上的某個像素在同一幀的時間內(nèi)被繪制了多次。在多層次的UI結(jié)構(gòu)里面，如果不可見的UI也在做繪制的操作，這就會導(dǎo)致某些像素區(qū)域被繪制了多次。這就浪費大量的CPU以及GPU資源。
當(dāng)設(shè)計上追求更華麗的視覺效果的時候，我們就容易陷入采用越來越多的層疊組件來實現(xiàn)這種視覺效果的怪圈。這很容易導(dǎo)致大量的性能問題，為了獲得最佳的性能，我們必須盡量減少Overdraw的情況發(fā)生。 幸運的是，我們可以通過手機設(shè)置里面的開發(fā)者選項，打開Show GPU Overdraw的選項，可以觀察UI上的Overdraw情況。
藍(lán)色，淡綠，淡紅，深紅代表了4種不同程度的Overdraw情況，我們的目標(biāo)就是盡量減少紅色Overdraw，看到更多的藍(lán)色區(qū)域。 Overdraw有時候是因為你的UI布局存在大量重疊的部分，還有的時候是因為非必須的重疊背景。例如某個Activity有一個背景，然后里面的Layout又有自己的背景，同時子View又分別有自己的背景。僅僅是通過移除非必須的背景圖片，這就能夠減少大量的紅色Overdraw區(qū)域，增加藍(lán)色區(qū)域的占比。這一措施能夠顯著提升程序性能。 2)Understanding VSYNC為了理解App是如何進(jìn)行渲染的，我們必須了解手機硬件是如何工作，那么就必須理解什么是VSYNC。 在講解VSYNC之前，我們需要了解兩個相關(guān)的概念：
GPU會獲取圖形數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染，然后硬件負(fù)責(zé)把渲染后的內(nèi)容呈現(xiàn)到屏幕上，他們兩者不停的進(jìn)行協(xié)作。
不幸的是，刷新頻率和幀率并不是總能夠保持相同的節(jié)奏。如果發(fā)生幀率與刷新頻率不一致的情況，就會容易出現(xiàn)Tearing的現(xiàn)象(畫面上下兩部分顯示內(nèi)容發(fā)生斷裂，來自不同的兩幀數(shù)據(jù)發(fā)生重疊)。
理解圖像渲染里面的雙重與三重緩存機制，這個概念比較復(fù)雜，請移步查看這里：http://source./devices/graphics/index.html，還有這里http://article./view/37503/304664。 通常來說，幀率超過刷新頻率只是一種理想的狀況，在超過60fps的情況下，GPU所產(chǎn)生的幀數(shù)據(jù)會因為等待VSYNC的刷新信息而被Hold住，這樣能夠保持每次刷新都有實際的新的數(shù)據(jù)可以顯示。但是我們遇到更多的情況是幀率小于刷新頻率。
在這種情況下，某些幀顯示的畫面內(nèi)容就會與上一幀的畫面相同。糟糕的事情是，幀率從超過60fps突然掉到60fps以下，這樣就會發(fā)生LAG，JANK，HITCHING等卡頓掉幀的不順滑的情況。這也是用戶感受不好的原因所在。 3)Tool:Profile GPU Rendering性能問題如此的麻煩，幸好我們可以有工具來進(jìn)行調(diào)試。打開手機里面的開發(fā)者選項，選擇Profile GPU Rendering，選中On screen as bars的選項。
選擇了這樣以后，我們可以在手機畫面上看到豐富的GPU繪制圖形信息，分別關(guān)于StatusBar，NavBar，激活的程序Activity區(qū)域的GPU Rending信息。
隨著界面的刷新，界面上會滾動顯示垂直的柱狀圖來表示每幀畫面所需要渲染的時間，柱狀圖越高表示花費的渲染時間越長。
中間有一根綠色的橫線，代表16ms，我們需要確保每一幀花費的總時間都低于這條橫線，這樣才能夠避免出現(xiàn)卡頓的問題。
每一條柱狀線都包含三部分，藍(lán)色代表測量繪制Display List的時間，紅色代表OpenGL渲染Display List所需要的時間，黃色代表CPU等待GPU處理的時間。 4)Why 60fps?我們通常都會提到60fps與16ms，可是知道為何會是以程序是否達(dá)到60fps來作為App性能的衡量標(biāo)準(zhǔn)嗎？這是因為人眼與大腦之間的協(xié)作無法感知超過60fps的畫面更新。 12fps大概類似手動快速翻動書籍的幀率，這明顯是可以感知到不夠順滑的。24fps使得人眼感知的是連續(xù)線性的運動，這其實是歸功于運動模糊的效果。24fps是電影膠圈通常使用的幀率，因為這個幀率已經(jīng)足夠支撐大部分電影畫面需要表達(dá)的內(nèi)容，同時能夠最大的減少費用支出。但是低于30fps是無法順暢表現(xiàn)絢麗的畫面內(nèi)容的，此時就需要用到60fps來達(dá)到想要的效果，當(dāng)然超過60fps是沒有必要的。 開發(fā)app的性能目標(biāo)就是保持60fps，這意味著每一幀你只有16ms=1000/60的時間來處理所有的任務(wù)。 5)Android, UI and the GPU了解Android是如何利用GPU進(jìn)行畫面渲染有助于我們更好的理解性能問題。那么一個最實際的問題是：activity的畫面是如何繪制到屏幕上的？那些復(fù)雜的XML布局文件又是如何能夠被識別并繪制出來的？
Resterization柵格化是繪制那些Button，Shape，Path，String，Bitmap等組件最基礎(chǔ)的操作。它把那些組件拆分到不同的像素上進(jìn)行顯示。這是一個很費時的操作，GPU的引入就是為了加快柵格化的操作。 CPU負(fù)責(zé)把UI組件計算成Polygons，Texture紋理，然后交給GPU進(jìn)行柵格化渲染。
然而每次從CPU轉(zhuǎn)移到GPU是一件很麻煩的事情，所幸的是OpenGL ES可以把那些需要渲染的紋理Hold在GPU Memory里面，在下次需要渲染的時候直接進(jìn)行操作。所以如果你更新了GPU所hold住的紋理內(nèi)容，那么之前保存的狀態(tài)就丟失了。 在Android里面那些由主題所提供的資源，例如Bitmaps，Drawables都是一起打包到統(tǒng)一的Texture紋理當(dāng)中，然后再傳遞到GPU里面，這意味著每次你需要使用這些資源的時候，都是直接從紋理里面進(jìn)行獲取渲染的。當(dāng)然隨著UI組件的越來越豐富，有了更多演變的形態(tài)。例如顯示圖片的時候，需要先經(jīng)過CPU的計算加載到內(nèi)存中，然后傳遞給GPU進(jìn)行渲染。文字的顯示更加復(fù)雜，需要先經(jīng)過CPU換算成紋理，然后再交給GPU進(jìn)行渲染，回到CPU繪制單個字符的時候，再重新引用經(jīng)過GPU渲染的內(nèi)容。動畫則是一個更加復(fù)雜的操作流程。 為了能夠使得App流暢，我們需要在每一幀16ms以內(nèi)處理完所有的CPU與GPU計算，繪制，渲染等等操作。 6)Invalidations, Layouts, and Performance順滑精妙的動畫是app設(shè)計里面最重要的元素之一，這些動畫能夠顯著提升用戶體驗。下面會講解Android系統(tǒng)是如何處理UI組件的更新操作的。 通常來說，Android需要把XML布局文件轉(zhuǎn)換成GPU能夠識別并繪制的對象。這個操作是在DisplayList的幫助下完成的。DisplayList持有所有將要交給GPU繪制到屏幕上的數(shù)據(jù)信息。 在某個View第一次需要被渲染時，DisplayList會因此而被創(chuàng)建，當(dāng)這個View要顯示到屏幕上時，我們會執(zhí)行GPU的繪制指令來進(jìn)行渲染。如果你在后續(xù)有執(zhí)行類似移動這個View的位置等操作而需要再次渲染這個View時，我們就僅僅需要額外操作一次渲染指令就夠了。然而如果你修改了View中的某些可見組件，那么之前的DisplayList就無法繼續(xù)使用了，我們需要回頭重新創(chuàng)建一個DisplayList并且重新執(zhí)行渲染指令并更新到屏幕上。 需要注意的是：任何時候View中的繪制內(nèi)容發(fā)生變化時，都會重新執(zhí)行創(chuàng)建DisplayList，渲染DisplayList，更新到屏幕上等一系列操作。這個流程的表現(xiàn)性能取決于你的View的復(fù)雜程度，View的狀態(tài)變化以及渲染管道的執(zhí)行性能。舉個例子，假設(shè)某個Button的大小需要增大到目前的兩倍，在增大Button大小之前，需要通過父View重新計算并擺放其他子View的位置。修改View的大小會觸發(fā)整個HierarcyView的重新計算大小的操作。如果是修改View的位置則會觸發(fā)HierarchView重新計算其他View的位置。如果布局很復(fù)雜，這就會很容易導(dǎo)致嚴(yán)重的性能問題。我們需要盡量減少Overdraw。
我們可以通過前面介紹的Monitor GPU Rendering來查看渲染的表現(xiàn)性能如何，另外也可以通過開發(fā)者選項里面的Show GPU view updates來查看視圖更新的操作，最后我們還可以通過HierarchyViewer這個工具來查看布局，使得布局盡量扁平化，移除非必需的UI組件，這些操作能夠減少Measure，Layout的計算時間。 7)Overdraw, Cliprect, QuickReject引起性能問題的一個很重要的方面是因為過多復(fù)雜的繪制操作。我們可以通過工具來檢測并修復(fù)標(biāo)準(zhǔn)UI組件的Overdraw問題，但是針對高度自定義的UI組件則顯得有些力不從心。 有一個竅門是我們可以通過執(zhí)行幾個APIs方法來顯著提升繪制操作的性能。前面有提到過，非可見的UI組件進(jìn)行繪制更新會導(dǎo)致Overdraw。例如Nav Drawer從前置可見的Activity滑出之后，如果還繼續(xù)繪制那些在Nav Drawer里面不可見的UI組件，這就導(dǎo)致了Overdraw。為了解決這個問題，Android系統(tǒng)會通過避免繪制那些完全不可見的組件來盡量減少Overdraw。那些Nav Drawer里面不可見的View就不會被執(zhí)行浪費資源。
但是不幸的是，對于那些過于復(fù)雜的自定義的View(重寫了onDraw方法)，Android系統(tǒng)無法檢測具體在onDraw里面會執(zhí)行什么操作，系統(tǒng)無法監(jiān)控并自動優(yōu)化，也就無法避免Overdraw了。但是我們可以通過canvas.clipRect()來幫助系統(tǒng)識別那些可見的區(qū)域。這個方法可以指定一塊矩形區(qū)域，只有在這個區(qū)域內(nèi)才會被繪制，其他的區(qū)域會被忽視。這個API可以很好的幫助那些有多組重疊組件的自定義View來控制顯示的區(qū)域。同時clipRect方法還可以幫助節(jié)約CPU與GPU資源，在clipRect區(qū)域之外的繪制指令都不會被執(zhí)行，那些部分內(nèi)容在矩形區(qū)域內(nèi)的組件，仍然會得到繪制。
除了clipRect方法之外，我們還可以使用canvas.quickreject()來判斷是否沒和某個矩形相交，從而跳過那些非矩形區(qū)域內(nèi)的繪制操作。做了那些優(yōu)化之后，我們可以通過上面介紹的Show GPU Overdraw來查看效果。 8)Memory Churn and performance雖然Android有自動管理內(nèi)存的機制，但是對內(nèi)存的不恰當(dāng)使用仍然容易引起嚴(yán)重的性能問題。在同一幀里面創(chuàng)建過多的對象是件需要特別引起注意的事情。 Android系統(tǒng)里面有一個Generational Heap Memory的模型，系統(tǒng)會根據(jù)內(nèi)存中不同的內(nèi)存數(shù)據(jù)類型分別執(zhí)行不同的GC操作。例如，最近剛分配的對象會放在Young Generation區(qū)域，這個區(qū)域的對象通常都是會快速被創(chuàng)建并且很快被銷毀回收的，同時這個區(qū)域的GC操作速度也是比Old Generation區(qū)域的GC操作速度更快的。
除了速度差異之外，執(zhí)行GC操作的時候，任何線程的任何操作都會需要暫停，等待GC操作完成之后，其他操作才能夠繼續(xù)運行。
通常來說，單個的GC并不會占用太多時間，但是大量不停的GC操作則會顯著占用幀間隔時間(16ms)。如果在幀間隔時間里面做了過多的GC操作，那么自然其他類似計算，渲染等操作的可用時間就變得少了。 導(dǎo)致GC頻繁執(zhí)行有兩個原因：
解決上面的問題有簡潔直觀方法，如果你在Memory Monitor里面查看到短時間發(fā)生了多次內(nèi)存的漲跌，這意味著很有可能發(fā)生了內(nèi)存抖動。
同時我們還可以通過Allocation Tracker來查看在短時間內(nèi)，同一個棧中不斷進(jìn)出的相同對象。這是內(nèi)存抖動的典型信號之一。 當(dāng)你大致定位問題之后，接下去的問題修復(fù)也就顯得相對直接簡單了。例如，你需要避免在for循環(huán)里面分配對象占用內(nèi)存，需要嘗試把對象的創(chuàng)建移到循環(huán)體之外，自定義View中的onDraw方法也需要引起注意，每次屏幕發(fā)生繪制以及動畫執(zhí)行過程中，onDraw方法都會被調(diào)用到，避免在onDraw方法里面執(zhí)行復(fù)雜的操作，避免創(chuàng)建對象。對于那些無法避免需要創(chuàng)建對象的情況，我們可以考慮對象池模型，通過對象池來解決頻繁創(chuàng)建與銷毀的問題，但是這里需要注意結(jié)束使用之后，需要手動釋放對象池中的對象。 9)Garbage Collection in AndroidJVM的回收機制給開發(fā)人員帶來很大的好處，不用時刻處理對象的分配與回收，可以更加專注于更加高級的代碼實現(xiàn)。相比起Java，C與C++等語言具備更高的執(zhí)行效率，他們需要開發(fā)人員自己關(guān)注對象的分配與回收，但是在一個龐大的系統(tǒng)當(dāng)中，還是免不了經(jīng)常發(fā)生部分對象忘記回收的情況，這就是內(nèi)存泄漏。 原始JVM中的GC機制在Android中得到了很大程度上的優(yōu)化。Android里面是一個三級Generation的內(nèi)存模型，最近分配的對象會存放在Young Generation區(qū)域，當(dāng)這個對象在這個區(qū)域停留的時間達(dá)到一定程度，它會被移動到Old Generation，最后到Permanent Generation區(qū)域。
每一個級別的內(nèi)存區(qū)域都有固定的大小，此后不斷有新的對象被分配到此區(qū)域，當(dāng)這些對象總的大小快達(dá)到這一級別內(nèi)存區(qū)域的閥值時，會觸發(fā)GC的操作，以便騰出空間來存放其他新的對象。
前面提到過每次GC發(fā)生的時候，所有的線程都是暫停狀態(tài)的。GC所占用的時間和它是哪一個Generation也有關(guān)系，Young Generation的每次GC操作時間是最短的，Old Generation其次，Permanent Generation最長。執(zhí)行時間的長短也和當(dāng)前Generation中的對象數(shù)量有關(guān)，遍歷查找20000個對象比起遍歷50個對象自然是要慢很多的。 雖然Google的工程師在盡量縮短每次GC所花費的時間，但是特別注意GC引起的性能問題還是很有必要。如果不小心在最小的for循環(huán)單元里面執(zhí)行了創(chuàng)建對象的操作，這將很容易引起GC并導(dǎo)致性能問題。通過Memory Monitor我們可以查看到內(nèi)存的占用情況，每一次瞬間的內(nèi)存降低都是因為此時發(fā)生了GC操作，如果在短時間內(nèi)發(fā)生大量的內(nèi)存上漲與降低的事件，這說明很有可能這里有性能問題。我們還可以通過Heap and Allocation Tracker工具來查看此時內(nèi)存中分配的到底有哪些對象。 10)Performance Cost of Memory Leaks雖然Java有自動回收的機制，可是這不意味著Java中不存在內(nèi)存泄漏的問題，而內(nèi)存泄漏會很容易導(dǎo)致嚴(yán)重的性能問題。 內(nèi)存泄漏指的是那些程序不再使用的對象無法被GC識別，這樣就導(dǎo)致這個對象一直留在內(nèi)存當(dāng)中，占用了寶貴的內(nèi)存空間。顯然，這還使得每級Generation的內(nèi)存區(qū)域可用空間變小，GC就會更容易被觸發(fā)，從而引起性能問題。 尋找內(nèi)存泄漏并修復(fù)這個漏洞是件很棘手的事情，你需要對執(zhí)行的代碼很熟悉，清楚的知道在特定環(huán)境下是如何運行的，然后仔細(xì)排查。例如，你想知道程序中的某個activity退出的時候，它之前所占用的內(nèi)存是否有完整的釋放干凈了？首先你需要在activity處于前臺的時候使用Heap Tool獲取一份當(dāng)前狀態(tài)的內(nèi)存快照，然后你需要創(chuàng)建一個幾乎不這么占用內(nèi)存的空白activity用來給前一個Activity進(jìn)行跳轉(zhuǎn)，其次在跳轉(zhuǎn)到這個空白的activity的時候主動調(diào)用System.gc()方法來確保觸發(fā)一個GC操作。最后，如果前面這個activity的內(nèi)存都有全部正確釋放，那么在空白activity被啟動之后的內(nèi)存快照中應(yīng)該不會有前面那個activity中的任何對象了。
如果你發(fā)現(xiàn)在空白activity的內(nèi)存快照中有一些可疑的沒有被釋放的對象存在，那么接下去就應(yīng)該使用Alocation Track Tool來仔細(xì)查找具體的可疑對象。我們可以從空白activity開始監(jiān)聽，啟動到觀察activity，然后再回到空白activity結(jié)束監(jiān)聽。這樣操作以后，我們可以仔細(xì)觀察那些對象，找出內(nèi)存泄漏的真兇。
11)Memory Performance通常來說，Android對GC做了大量的優(yōu)化操作，雖然執(zhí)行GC操作的時候會暫停其他任務(wù)，可是大多數(shù)情況下，GC操作還是相對很安靜并且高效的。但是如果我們對內(nèi)存的使用不恰當(dāng)，導(dǎo)致GC頻繁執(zhí)行，這樣就會引起不小的性能問題。 為了尋找內(nèi)存的性能問題，Android Studio提供了工具來幫助開發(fā)者。
12)Tool - Memory MonitorAndroid Studio中的Memory Monitor可以很好的幫組我們查看程序的內(nèi)存使用情況。
13)Battery Performance電量其實是目前手持設(shè)備最寶貴的資源之一，大多數(shù)設(shè)備都需要不斷的充電來維持繼續(xù)使用。不幸的是，對于開發(fā)者來說，電量優(yōu)化是他們最后才會考慮的的事情。但是可以確定的是，千萬不能讓你的應(yīng)用成為消耗電量的大戶。 Purdue University研究了最受歡迎的一些應(yīng)用的電量消耗，平均只有30%左右的電量是被程序最核心的方法例如繪制圖片，擺放布局等等所使用掉的，剩下的70%左右的電量是被上報數(shù)據(jù)，檢查位置信息，定時檢索后臺廣告信息所使用掉的。如何平衡這兩者的電量消耗，就顯得非常重要了。 有下面一些措施能夠顯著減少電量的消耗：
我們可以通過手機設(shè)置選項找到對應(yīng)App的電量消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)。我們還可以通過Battery Historian Tool來查看詳細(xì)的電量消耗。
如果發(fā)現(xiàn)我們的App有電量消耗過多的問題，我們可以使用JobScheduler API來對一些任務(wù)進(jìn)行定時處理，例如我們可以把那些任務(wù)重的操作等到手機處于充電狀態(tài)，或者是連接到WiFi的時候來處理。 14)Understanding Battery Drain on Android電量消耗的計算與統(tǒng)計是一件麻煩而且矛盾的事情，記錄電量消耗本身也是一個費電量的事情。唯一可行的方案是使用第三方監(jiān)測電量的設(shè)備，這樣才能夠獲取到真實的電量消耗。 當(dāng)設(shè)備處于待機狀態(tài)時消耗的電量是極少的，以N5為例，打開飛行模式，可以待機接近1個月?？墒屈c亮屏幕，硬件各個模塊就需要開始工作，這會需要消耗很多電量。 使用WakeLock或者JobScheduler喚醒設(shè)備處理定時的任務(wù)之后，一定要及時讓設(shè)備回到初始狀態(tài)。每次喚醒無線信號進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，都會消耗很多電量，它比WiFi等操作更加的耗電，詳情請關(guān)注http:///android-training-course-in-chinese/connectivity/efficient-downloads/efficient-network-access.html
修復(fù)電量的消耗是另外一個很大的課題，這里就不展開繼續(xù)了。 15)Battery Drain and WakeLocks高效的保留更多的電量與不斷促使用戶使用你的App來消耗電量，這是矛盾的選擇題。不過我們可以使用一些更好的辦法來平衡兩者。 假設(shè)你的手機里面裝了大量的社交類應(yīng)用，即使手機處于待機狀態(tài)，也會經(jīng)常被這些應(yīng)用喚醒用來檢查同步新的數(shù)據(jù)信息。Android會不斷關(guān)閉各種硬件來延長手機的待機時間，首先屏幕會逐漸變暗直至關(guān)閉，然后CPU進(jìn)入睡眠，這一切操作都是為了節(jié)約寶貴的電量資源。但是即使在這種睡眠狀態(tài)下，大多數(shù)應(yīng)用還是會嘗試進(jìn)行工作，他們將不斷的喚醒手機。一個最簡單的喚醒手機的方法是使用PowerManager.WakeLock的API來保持CPU工作并防止屏幕變暗關(guān)閉。這使得手機可以被喚醒，執(zhí)行工作，然后回到睡眠狀態(tài)。知道如何獲取WakeLock是簡單的，可是及時釋放WakeLock也是非常重要的，不恰當(dāng)?shù)氖褂肳akeLock會導(dǎo)致嚴(yán)重錯誤。例如網(wǎng)絡(luò)請求的數(shù)據(jù)返回時間不確定，導(dǎo)致本來只需要10s的事情一直等待了1個小時，這樣會使得電量白白浪費了。這也是為何使用帶超時參數(shù)的wakelock.acquice()方法是很關(guān)鍵的。但是僅僅設(shè)置超時并不足夠解決問題，例如設(shè)置多長的超時比較合適？什么時候進(jìn)行重試等等？ 解決上面的問題，正確的方式可能是使用非精準(zhǔn)定時器。通常情況下，我們會設(shè)定一個時間進(jìn)行某個操作，但是動態(tài)修改這個時間也許會更好。例如，如果有另外一個程序需要比你設(shè)定的時間晚5分鐘喚醒，最好能夠等到那個時候，兩個任務(wù)捆綁一起同時進(jìn)行，這就是非精確定時器的核心工作原理。我們可以定制計劃的任務(wù)，可是系統(tǒng)如果檢測到一個更好的時間，它可以推遲你的任務(wù)，以節(jié)省電量消耗。
這正是JobScheduler API所做的事情。它會根據(jù)當(dāng)前的情況與任務(wù)，組合出理想的喚醒時間，例如等到正在充電或者連接到WiFi的時候，或者集中任務(wù)一起執(zhí)行。我們可以通過這個API實現(xiàn)很多免費的調(diào)度算法。 從Android 5.0開始發(fā)布了Battery History Tool，它可以查看程序被喚醒的頻率，又誰喚醒的，持續(xù)了多長的時間，這些信息都可以獲取到。 請關(guān)注程序的電量消耗，用戶可以通過手機的設(shè)置選項觀察到那些耗電量大戶，并可能決定卸載他們。所以盡量減少程序的電量消耗是非常有必要的。 |
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來自： 老匹夫 > 《performance》
