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一、冷启动定义
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简而言之：冷启动是APP进程未启动时，用户启动APP到启动Activity显示的时候，需要消耗的时间。两大核心消耗时间无非就是Appliction onCreate时间消耗，以及Splash Activity渲染页面前的时间消耗。
这边需要澄清一个点是：APP安装第一次启动，和APP进程杀掉再重新启动，启动的时间是有不一样的地方的，这中间有一个MultiDex的过程(attachBaseContext中)。
google的官方文档定义的是到Launcher Activity的时间，但通常的APP中会有一个splash Activity，所以有时候，我们的冷启动定义会稍微修正下，会计算到真正和用户相关的Activiy，即splash之后的MainActivity。
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...
二、 冷启动和热启动
冷启动：
在启动应用时，系统中没有该应用的进程，这时系统会创建一个新的进程分配给该应用；
热启动：
在启动应用时，系统中已有该应用的进程（例：按back键、home键，应用虽然会退出，但是该应用的进程还是保留在后台）；
三、冷启动、热启动的区别
冷启动：系统没有该应用的进程，需要创建一个新的进程分配给应用，所以会先创建和初始化Application类，再创建和初始化MainActivity类（包括一系列的测量、布局、绘制），最后显示在界面上。 热启动： 从已有的进程中来启动，不会创建和初始化Application类，直接创建和初始化MainActivity类（包括一系列的测量、布局、绘制），最后显示在界面上。
四、冷启动时间的计算
API19 之后，系统会出打印日志输出启动的时间； 冷启动时间 = 应用启动（创建进程） —> 完成视图的第一次绘制（Activity内容对用户可见）；
五、冷启动流程
Zygote进程中fork创建出一个新的进程； 创建和初始化Application类、创建MainActivity； inflate布局、当onCreate/onStart/onResume方法都走完； contentView的measure/layout/draw显示在界面上；
总结：
Application构造方法 –> attachBaseContext() –> onCreate() –> Activity构造方法 –> onCreate() –> 配置主题中背景等属性 –> onStart() –> onResume() –> 测量布局绘制显示在界面上。
六、冷启动的优化
减少在Application和第一个Activity的onCreate()方法的工作量； 不要让Application参与业务的操作； 不要在Application进行耗时操作； 不要以静态变量的方式在Application中保存数据； 减少布局的复杂性和深度；
七、常用优化方案
闪屏优化：
针对用户点击图标后白屏或者无反应现象:
Android系统在启动APP的时候，会将第一个启动的Activity的背景拿出先展示出来，若Activity的window背景没有设置，那默认就是白屏；若设置了透明，就会点击后看起来没有反应。
我们可以通过自定义style来解决这个问题，如下：
<style name="SplashTheme" parent="Theme.AppCompat.NoActionBar">
<item name="android:windowBackground">@drawable/img_splash</item> </style>
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业务优化：
梳理初始化阶段的耗时业务初始化，看看是否有耗时业务可以懒加载
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线程优化：
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代码块
线程池数量设置：
-
CPU密集型任务
尽量使用较小的线程池，一般为CPU核心数+1
因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高，若开过多的线程数，只能增加上下文切换的次数，因此会带来额外的开销。
-
IO密集型任务
可以使用稍大的线程池，一般为2*CPU核心数+1
IO密集型任务CPU使用率并不高，因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务，充分利用CPU时间。
对io密集型：
在这篇如何合理地估算线程池大小？文章中发现了一个估算合理值的公式
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目
可以得出一个结论：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。
锁检查：
GC优化：
系统调用优化：
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I/o优化
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数据重排：
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类重排
https://github.com/facebook/redex
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资源重排：
https://mp.weixin.qq.com/s/79tAFx6zi3JRG-ewoapIVQ
仅供内部使用，未经授权，切勿外传
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