在超市排队结账，扫码支付启动十几秒都还没完成，只能换一个工具支付？

想买本书充实一下，页面刷出来时候十几秒都不能操作，那就换一个应用购买？

用户如果想打开一个应用，就一定要经过“启动”这个步骤。启动时间的长短，不只是用户体验的问题，对于淘宝、京东这些应用来说，会直接影响留存和转化等核心数据。对研发人员来说，启动速度是我们的“门面”，它清清楚楚可以被所有人看到，我们都希望自己应用的启动速度可以秒杀所有竞争对手。

那启动过程究竟会出现哪些问题？我们应该怎么去优化和监控应用的启动速度呢？今天我们一起来看看这些问题该如何解决。

启动分析

在真正动手开始优化之前，我们应该先搞清楚从用户点击图标开始，整个启动过程经过哪几个关键阶段，又会给用户带来哪些体验问题。

1. 启动过程分析

我以微信为例，用户从桌面点击图标开始，会经过4个关键阶段。

2. 启动问题分析

从启动流程的4个关键阶段，我们可以推测出用户启动过程会遇到的3个问题。这3个问题其实也是大多数应用在启动时可能会遇到的。

如果我们禁用了预览窗口或者指定了透明的皮肤，那用户点击了图标之后，需要T2时间才能真正看到应用闪屏。对于用户体验来说，点击了图标，过了几秒还是停留在桌面，看起来就像没有点击成功，这在中低端机中更加明显。

现在应用启动流程越来越复杂，闪屏广告、热修复框架、插件化框架、大前端框架，所有准备工作都需要集中在启动阶段完成。上面说的T3首页显示时间对于中低端机来说简直就是噩梦，经常会达到十几秒的时间。

既然首页显示那么慢，那我能不能把尽量多的工作都通过异步化延后执行呢？很多应用的确就是这么做的，但这会造成两种后果：要么首页会出现白屏，要么首页出来后用户根本无法操作。

很多应用把启动结束时间的统计放到首页刚出现的时候，这对用户是不负责任的。看到一个首页，但是停住十几秒都不能滑动，这对用户来说完全没有意义。启动优化不能过于KPI化，要从用户的真实体验出发，要着眼从点击图标到用户可操作的整个过程。

启动优化

启动速度优化的方法和卡顿优化基本相同，不过因为启动实在是太重要了，我们会更加“精打细算”。我们希望启动期间加载的每个功能和业务都是必须的，它们的实现都是经过“千锤百炼”的，特别是在中低端机上面的表现。

1. 优化工具

“工欲善其事必先利其器”，我们需要先找到一款适合做启动优化分析的工具。

你可以先回忆一下“卡顿优化”提到的几种工具。Traceview性能损耗太大，得出的结果并不真实；Nanoscope非常真实，不过暂时只支持Nexus 6P和x86模拟器，无法针对中低端机做测试；Simpleperf的火焰图并不适合做启动流程分析；systrace可以很方便地追踪关键系统调用的耗时情况，但是不支持应用程序代码的耗时分析。

综合来看，在卡顿优化中提到“systrace + 函数插桩”似乎是比较理想的方案，而且它还可以看到系统的一些关键事件，例如GC、System Server、CPU调度等。

我们可以通过下面的命令，可以查看手机支持哪些systrace类型。不同的系统支持的类型有所差别，其中Dalvik、sched、ss、app都是我们比较关心的。

python systrace.py --list-categories

通过插桩，我们可以看到应用主线程和其他线程的函数调用流程。它的实现原理非常简单，就是将下面的两个函数分别插入到每个方法的入口和出口。

class Trace {
  public static void i(String tag) {
    Trace.beginSection(name);
  }


  public static void o() {
      Trace.endSection();
  }
}

当然这里面有非常多的细节需要考虑，比如怎么样降低插桩对性能的影响、哪些函数需要被排除掉。最终改良版的systrace性能损耗在一倍以内，基本可以反映真实的启动流程。函数插桩后的效果如下，你也可以参考课后练习的Sample。

class Test {
  public void test() {
    Trace.i("Test.test()");
    //原来的工作
    Trace.o()；
  }
}

只有准确的数据评估才能指引优化的方向，这一步是非常非常重要的。我见过太多同学在没有充分评估或者评估使用了错误的方法，最终得到了错误的方向。辛辛苦苦一两个月，最后发现根本达不到预期的效果。

2. 优化方式

在拿到整个启动流程的全景图之后，我们可以清楚地看到这段时间内系统、应用各个进程和线程的运行情况，现在我们要开始真正开始“干活”了。

具体的优化方式，我把它们分为闪屏优化、业务梳理、业务优化、线程优化、GC优化和系统调用优化。

今日头条把预览窗口实现成闪屏的效果，这样用户只需要很短的时间就可以看到“预览闪屏”。这种完全“跟手”的感觉在高端机上体验非常好，但对于中低端机，会把总的的闪屏时间变得更长。

如果点击图标没有响应，用户主观上会认为是手机系统响应比较慢。所以我比较推荐的做法是，只在Android 6.0或者Android 7.0以上才启用“预览闪屏”方案，让手机性能好的用户可以有更好的体验。

微信做的另外一个优化是合并闪屏和主页面的Activity，减少一个Activity会给线上带来100毫秒左右的优化。但是如果这样做的话，管理时会非常复杂，特别是有很多例如PWA、扫一扫这样的第三方启动流程的时候。

我们首先需要梳理清楚当前启动过程正在运行的每一个模块，哪些是一定需要的、哪些可以砍掉、哪些可以懒加载。我们也可以根据业务场景来决定不同的启动模式，例如通过扫一扫启动只需要加载需要的几个模块即可。对于中低端机器，我们要学会降级，学会推动产品经理做一些功能取舍。但是需要注意的是，懒加载要防止集中化，否则容易出现首页显示后用户无法操作的情形。

通过梳理之后，剩下的都是启动过程一定要用的模块。这个时候，我们只能硬着头皮去做进一步的优化。优化前期需要“抓大放小”，先看看主线程究竟慢在哪里。最理想是通过算法进行优化，例如一个数据解密操作需要1秒，通过算法优化之后变成10毫秒。退而求其次，我们要考虑这些任务是不是可以通过异步线程预加载实现，但需要注意的是过多的线程预加载会让我们的逻辑变得更加复杂。

业务优化做到后面，会发现一些架构和历史包袱会拖累我们前进的步伐。比较常见的是一些事件会被各个业务模块监听，大量的回调导致很多工作集中执行，部分框架初始化“太厚”，例如一些插件化框架，启动过程各种反射、各种Hook，整个耗时至少几百毫秒。还有一些历史包袱又非常沉重，而且“牵一发动全身”，改动风险比较大。但是我想说，如果有合适的时机，我们依然需要勇敢去偿还这些“历史债务”。

线程优化就像做填空题和解锁题，我们希望能把所有的时间片都利用上，因此主线程和各个线程都是一直满载的。当然我们也希望每个线程都开足马力向前跑，而不是作为接力棒。所以线程的优化主要在于减少CPU调度带来的波动，让应用的启动时间更加稳定。

从具体的做法来看，线程的优化一方面是控制线程数量，线程数量太多会相互竞争CPU资源，因此要有统一的线程池，并且根据机器性能来控制数量。

线程切换的数据我们可以通过卡顿优化中学到的sched文件查看，这里特别需要注意nr_involuntary_switches被动切换的次数。

proc/[pid]/sched:
  nr_voluntary_switches：     
  主动上下文切换次数，因为线程无法获取所需资源导致上下文切换，最普遍的是IO。    
  nr_involuntary_switches：   
  被动上下文切换次数，线程被系统强制调度导致上下文切换，例如大量线程在抢占CPU。

另一方面是检查线程间的锁。为了提高启动过程任务执行的速度，有一次我们把主线程内的一个耗时任务放到线程中并发执行，但是发现这样做根本没起作用。仔细检查后发现线程内部会持有一个锁，主线程很快就有其他任务因为这个锁而等待。通过systrace可以看到锁等待的事件，我们需要排查这些等待是否可以优化，特别是防止主线程出现长时间的空转。

特别是现在有很多启动框架，会使用Pipeline机制，根据业务优先级规定业务初始化时机。比如微信内部使用的mmkernel、阿里最近开源的Alpha启动框架，它们为各个任务建立依赖关系，最终构成一个有向无环图。对于可以并发的任务，会通过线程池最大程度提升启动速度。如果任务的依赖关系没有配置好，很容易出现下图这种情况，即主线程会一直等待taskC结束，空转2950毫秒。

在启动过程，要尽量减少GC的次数，避免造成主线程长时间的卡顿，特别是对Dalvik来说，我们可以通过systrace单独查看整个启动过程GC的时间。

python systrace.py dalvik -b 90960 -a com.sample.gc

对于GC各个事件的具体含义，你可以参考《调查RAM使用情况》。

不知道你是否还记得我在“内存优化”中提到Debug.startAllocCounting，我们也可以使用它来监控启动过程总GC的耗时情况，特别是阻塞式同步GC的总次数和耗时。

// GC使用的总耗时，单位是毫秒
Debug.getRuntimeStat("art.gc.gc-time");
// 阻塞式GC的总耗时
Debug.getRuntimeStat("art.gc.blocking-gc-time");

如果我们发现主线程出现比较多的GC同步等待，那就需要通过Allocation工具做进一步的分析。启动过程避免进行大量的字符串操作，特别是序列化跟反序列化过程。一些频繁创建的对象，例如网络库和图片库中的Byte数组、Buffer可以复用。如果一些模块实在需要频繁创建对象，可以考虑移到Native实现。

Java对象的逃逸也很容易引起GC问题，我们在写代码的时候比较容易忽略这个点。我们应该保证对象生命周期尽量的短，在栈上就进行销毁。

通过systrace的System Service类型，我们可以看到启动过程System Server的CPU工作情况。在启动过程，我们尽量不要做系统调用，例如PackageManagerService操作、Binder调用等待。

在启动过程也不要过早地拉起应用的其他进程，System Server和新的进程都会竞争CPU资源。特别是系统内存不足的时候，当我们拉起一个新的进程，可能会成为“压死骆驼的最后一根稻草”。它可能会触发系统的low memory killer机制，导致系统杀死和拉起（保活）大量的进程，从而影响前台进程的CPU。

讲个实践的案例，之前我们的一个程序在启动过程会拉起下载和视频播放进程，改为按需拉起后，线上启动时间提高了3%，对于1GB以下的低端机优化，整个启动时间可以优化5%～8%，效果还是非常明显的。

总结

今天我们首先学习了启动的整个流程，其中比较关键的是4个阶段。在这4个阶段中，用户可能会出现“点击图标很久都不响应“”首页显示太慢“和”首页显示后无法操作“这3个问题。

接着我们学习了启动优化和监控的一些常规方法。针对不同的业务场景、不同性能的机器，需要采用不同的策略。有些知识点似乎比较“浅尝辄止”，我更希望你能够通过学习和实践将它们丰富起来。

我讲到的大部分内容都是跟业务相关，业务的梳理和优化也是最快出成果的。不过这个过程我们要学会取舍，你可能遇到过，很多产品经理为了提升自己负责的模块的数据，总会逼迫开发做各种各样的预加载。但是大家都想快，最后的结果就是代码一团糟，肯定都快不起来。

比如只有1%用户使用的功能，却让所有用户都做预加载。面对这种情况，我们要狠下心来，只留下那些真正不能删除的业务，或者通过场景化直接找到那1%的用户。跟产品经理PK可能不是那么容易，关键在于数据。我们需要证明启动优化带来整体留存、转化的正向价值，是大于某个业务取消预加载带来的负面影响。

启动优化是性能优化工作非常重要的一环，今天的课后作业是，在你过去的工作中，曾经针对启动做过哪些优化，最终效果又是怎样的呢？请你在留言区分享一下今天学习、练习的收获与心得。

课后练习

“工欲善其事必先利其器”，我多次提到“systrace + 函数插桩”是一个非常不错的卡顿排查工具，那么通过今天的Sample，我们一起来看一下它是如何实现的。需要注意的是Sample选择了ASM插桩的方式，感兴趣的同学可以课后学习一下它的使用方法，在后续我们也会有关于插桩的专门课程。

我们可以将Sample运用到自己的应用中，虽然它过滤了大部分的函数，但是我们还是需要注意白名单的配置。例如log、加解密等在底层非常频繁调用的函数，都要在白名单中配置过滤掉，不然可能会出现类似下面这样大量的毛刺。

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