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消息队列：信息复制两次，额外的 CPU 消耗；不合适频繁或信息量大的通信
- 共享内存：无须复制，共享缓冲区直接付附加到进程虚拟地址空间，速度快；但进程间的同步问题操作系统无法实现，必须各进程利用同步工具解决
Binder
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Android 中基于 C/S 结构的一种面向对象的进程间通信的机制
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主要用在 system_server 进程与上层 App 层的 IPC 交互
- 包含：Client,Server,Binder 驱动和 ServiceManager 四部分
Android 为什么选择 binder
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性能：使用 mmap 一次数据拷贝实现 IPC，传统 IPC：用户 A 空间->内核->用户 B 空间；mmap 将内核与用户 B 空间映射，实现直接从用户 A 空间->用户B空间，而 Linux 的管道、消息队列、Socket 都需要拷贝两次，binder 仅次于共享内存
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稳定性：基于C/S架构，架构清晰，稳定性好，不像共享内存实现方式复杂，需要充分考虑访问临界资源的并发同步问题
- 安全：传统Linux IPC的接收方无法获得对方进程可靠的UID/PID，从而无法鉴别对方身份
Android IPC 方式
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Intent extras、Bundle：要求传递数据能被序列化，实现 Parcelable、Serializable ，适用于四大组件通信
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文件共享：适用于交换简单的数据实时性不高的场景
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AIDL：AIDL 接口实质上是系统提供给我们可以方便实现 Binder 的工具
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Android Interface Definition Language，可实现跨进程调用方法
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服务端：将暴漏给客户端的接口声明在 AIDL 文件中，创建 Service 实现 AIDL 接口并监听客户端连接请求
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客户端：绑定服务端 Service ，绑定成功后拿到服务端 Binder 对象转为 AIDL 接口调用
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RemoteCallbackList 实现跨进程接口监听，同个 Binder 对象做 key 存储客户端注册的 listener
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监听 Binder 断开：1.Binder.linkToDeath 设置死亡代理；2. onServiceDisconnected 回调
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Messenger：基于 AIDL 实现，服务端串行处理，主要用于传递消息，适用于低并发一对多通信
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ContentProvider：基于 Binder 实现，适用于一对多进程间数据共享
- Socket：TCP、UDP，适用于网络数据交换
Android 系统
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Android 系统架构
ormat,png)
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应用层
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Framework 框架层
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本地 Native 库和 Android 运行时环境
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HAL
- Linux 内核
Dalvik 和 ART
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Dalvik
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谷歌设计专用于 Android 平台的 Java 虚拟机，可直接运行 .dex 文件，适合内存和处理速度有限的系统
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JVM 指令集是基于栈的；Dalvik 指令集是基于寄存器的，代码执行效率更优
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ART
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Dalvik 每次运行都要将字节码转换成机器码；ART 在应用安装时就会转换成机器码，执行速度更快
- ART 存储机器码占用空间更大，空间换时间
Android 系统启动流程
- 按电源键 -> 加载引导程序 BootLoader 到 RAM -> 执行 BootLoader 程序启动内核 -> 启动 init 进程 -> 启动 Zygote 和各种守护进程 -> 启动 System Server 服务进程开启 AMS、WMS 等 -> 启动 Launcher 应用进程
Android 类加载器
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BootClassLoader(加载 Framework 级别的类)
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PathClassLoader(加载系统类和 data/app 应用目录下的 dex 文件)
- DexClassLoader(加载自定义的 dex 文件或 jar，支持从 sd 卡中进行加载)
APK 打包流程
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1.aapt 打包资源文件生成 R.java 文件；aidl 生成 java 文件
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2.将 java 文件编译为 class 文件
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3.将工程及第三方的 class 文件转换成 dex 文件
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4.将 dex 文件、so、编译过的资源、原始资源等打包成 apk 文件
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5.签名
- 6.资源文件对齐，减少运行时内存
App 安装过程
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首先要解压 APK，资源、so等放到应用目录
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Dalvik 会将 dex 处理成 ODEX ；ART 会将 dex 处理成 OAT；
- OAT 包含 dex 和安装时编译的机器码
Android 优化
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网络优化及检测
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速度：1.GZIP 压缩（okhttp 自动支持）；2.Protocol Buffer 替代 json；3.优化图片/文件流量；4.IP 直连省去 DNS 解析时间
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成功率：1.失败重试策略；
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流量：1.GZIP 压缩（okhttp 自动支持）；2.Protocol Buffer 替代 json；3.优化图片/文件流量；5.文件下载断点续传 ；6.缓存
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协议层的优化，比如更优的 http 版本等
- 监控：Charles 抓包、Network Monitor 监控流量
UI卡顿优化
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减少布局层级及控件复杂度，避免过度绘制
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使用 include、merge、viewstub
- 优化绘制过程，避免在 Draw 中频繁创建对象、做耗时操作
内存优化
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内存问题
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内存泄漏
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内存抖动：频繁创建临时对象
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Bitmap 大内存：规避位图超标
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代码质量：intdef 代替枚举，使用 SparseArray 代替 HashMap
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检测工具
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MAT(Memory Analysis Tools) ，可分析 Java 堆数据，可查看实例占用空间、引用关系等
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Android Studio 自带的 Profiler
- LeakCanary：通过弱引用和引用队列监控对象是否被回收，比如 Activity 销毁时开始监控此对象，检测到未被回收则主动 gc ，然后继续监控
瘦包
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1.资源方面：资源在线化、图片使用 webp 格式、tint 着色生成不同色调的切、使用 icon font
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2.so 库：保留一个 cpu 架构的 so 文件
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3.AS Inspect Code 清除无用代码和资源
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4.代码混淆：使用 ProGuard 可以移除无用的类、字段、方法（压缩），移除无用字节码指令
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5.不保留行号：使用 ProGuard 配置不保留行号
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6.开启 shrinkResources：移除无用资源
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7.资源混淆：使用 AndResGuard 缩短资源长度，对资源进行 7z 压缩等（直接对apk操作）
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8.代码结构简化，比如用 intdef 代替 枚举(一个枚举有1~1.4kb大小)
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9.使用 compileOnly 在只需编译时依赖的场景，不会打到 apk 里
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10.使用 thinR 插件剔除 R 文件，将引用 R 字段的地方替换成对应常量
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11.Android 7.0 使用 V2(apksigner) 代替 V1(jarsigner) 签名工具
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12.动态加载 so 库(System.load加载绝对路径文件)、插件化技术、App Bundle
- 13.使用 facebook 的 redex
内存泄漏场景及规避
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静态变量、单例强引跟生命周期相关的数据或资源，包括 EventBus
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游标、IO 流等资源忘记主动释放
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界面相关动画在界面销毁时及时暂停
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内部类持有外部类引用导致的内存泄漏
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handler 内部类内存泄漏规避：1.使用静态内部类+弱引用 2.界面销毁时清空消息队列
- 检测：Android Studio Profiler
ANR 问题及分析
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anr 分类
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主线程 5s 内没有处理完输入事件
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service 阻塞 20s
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前台广播阻塞 10s 或后台广告阻塞 20s
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ContentProvider publish 在 20s 内没有处理完
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anr 发生过程
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1.捕获到 anr，发送 linux 信号量 3
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2.进程接受到信号量将 anr 信息写入 data/anr/traces.txt 文件
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3.Log 打印 anr 信息
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4.进程进入 anr 状态，弹出 anr 提示框
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监控 anr
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1.Android 5.0 以下监听 traces.txt 文件写入
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2.每隔 5s 向主线程发送消息判断主线程是否阻塞
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分析 anr
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查看 cpu 负载是否是 cpu 资源紧张导致
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查看堆栈看是否是我们的代码耗时过长
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避免 anr
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主线程中不要做耗时操作，注意使用 IntentService
- 降低子线程优先级，让主线程可以更多的获取到 cpu 资源
Native Crash
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崩溃过程：native crash 时操作系统会向进程发送信号，崩溃信息会写入到 data/tombstones 下，并在 logcat 输出崩溃日志
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定位：so 库剥离调试信息的话，只有相对位置没有具体行号，可以使用 NDK 提供的 addr2line 或 ndk-stack 来定位
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addr2line：根据有调试信息的 so 和相对位置定位实际的代码处
- ndk-stack：可以分析 tombstone 文件，得到实际的代码调用栈
最后
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总结
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