iOS App启动优化

前言

作为程序猿来说,“性能优化”是我们都很熟悉的词,也是我们需要不断努⼒以及持续进⾏的事情;其实优化是⼀个很⼤的课题,因为细分来说的话有⼤⼤⼩⼩⼗⼏种优化⽅向 ,但是切忌在实际开发过程中不能盲⽬的 为了优化⽽优化,这样有时可能会造成适得其反的负效果,需要我们根据实际场景以及业务需求进⾏合理优化。接下来进⼊正题,本⽂将会以iOS App的启动优化为展开点进⾏探讨。

启动流程

iOS App的启动我们都知道分为为pre-main和main()两个阶段,并且在这两个阶段中,系统会进⾏⼀系列的加载操作,过程如下:

1、 pre-main阶段

  1. 加载应⽤的可执⾏⽂件
  2. 加载dyld动态连接器
  3. dyld递归加载应⽤所有依赖的动态链接库dylib

2、 main()阶段

  1. dyld调⽤main()
  2. 调⽤UIApplicationMain()
  3. 调⽤applicationWillFinishLaunching
  4. 调⽤didFinishLaunchingWithOptions

阶段优化项

1、 pre-main阶段

针对 pre-main 阶段做优化时,我们需要先详细了解其加载过程,这个可以在2016年WWDC 的 Optimizing App Startup Time 中详细了解到, 相关材料

1.1 Load dylibs

iOS App启动优化_第1张图片

这⼀阶段dyld会分析应⽤依赖的dylib(xcode7以后.dylib已改为名.tbd),找到其 mach-o⽂件,打开和读取这些⽂件并验证其有效性,接着会找到代码签名注册到内核,最后对dylib的每⼀个segment调⽤mmap()。不过这⾥的dylib⼤部分都是系统库,不需要我们去做额外的优化。

优化结论:
1、尽量不使⽤内嵌的dylib,从⽽避免增加 Load dylibs开销
2、合并已有的dylib和使⽤静态库(static archives),减少dylib的使⽤个数
3、懒加载dylib,但是要注意dlopen()可能造成⼀些问题,且实际上懒加载做的⼯作会更多

1.2 Rebase/Bind

iOS App启动优化_第2张图片
在dylib的加载过程中,系统为了安全考虑,引⼊了ASLR(Address Space Layout Randomization)技术和代码签名。由于ASLR的存在,镜像(Image,包括可执⾏⽂件、 dylib和bundle)会在随机的地址上加载,和之前指针指向的地址(preferred_address)会有⼀个偏差(slide),dyld需要修正这个偏差,来指向正确的地址。Rebase在前,Bind在后,Rebase做的是将镜像读⼊内存,修正镜像内部的指针,性能消耗主要在IO。Bind做的是查询符号表,设置指向镜像外部的指针,性能消耗主要在CPU计算。

优化结论:
在此过程中,我们需要注意的是尽量减少指针数量,⽐如:

  1. 减少ObjC类(class)、⽅法(selector)、分类(category)的数量
  2. 减少C++虚函数的的数量(创建虚函数表有开销)
  3. 使⽤ Swift struct (内部做了优化,符号数量更少)

1.3 Objc setup

iOS App启动优化_第3张图片
⼤部分ObjC初始化⼯作已经在Rebase/Bind阶段做完了,这⼀步dyld会注册所有声明过的ObjC类,将分类插 ⼊到类的⽅法列表⾥,再检查每个selector的唯⼀性。
在这⼀步倒没什么优化可做的,Rebase/Bind阶段优化好了,这⼀步的耗时也会减少。

1.4 Initializers

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在这⼀阶段,dyld开始运⾏程序的初始化函数,调⽤每个Objc类和分类的+load⽅法,调⽤C/C++ 中的构造器函数(⽤attribute((constructor))修饰的函数),和创建⾮基本类型的C++静态全局变量。Initializers阶段执⾏完后,dyld开始调⽤main()函数。

优化结论:

  1. 少在类的+load⽅法⾥做事情,尽量把这些事情推迟到+initiailize
  2. 减少构造器函数个数,在构造器函数⾥少做些事情
  3. 减少构造器函数个数,在构造器函数⾥少做些事情

2、 main()阶段

在这⼀阶段⾥,主要优化重点放在 SDK初始化、业务⼯具注册、整体didFinishLaunchingWithOptions⽅法中,因为我们的⼀些第三⽅app⻛格配置、启动引导⻚显示状态逻辑、版本更新逻辑等等基本⽅都会在这⾥进⾏,如果这部分逻辑没有做好优化梳理,随着业务不断拓展,臃肿的业务逻辑会直接导致启动时间加⻓。

优化结论:
在满⾜业务需求的前提下,尽量减少 didFinishLaunchingWithOptions ⽅法在主线程中的事件处理逻辑,⽐如:

  1. 根据实际业务状况,梳理各个⼆⽅/三⽅库,找到可以延迟加载的库,做延迟加载处理,⽐如放到⾸⻚控制器 的viewDidAppear⽅法⾥。
  2. 梳理业务逻辑,把可以延迟执⾏的逻辑,做延迟执⾏处理。⽐如检查新版本、注册推送通知等逻辑
  3. 避免进⾏⼀些复杂/多余的计算逻辑,这类逻辑尽量进⾏异步延迟处理
  4. 避免在⾸⻚控制器的viewDidLoad和viewWillAppear做太多容易阻塞主线程的事情,这2个⽅法执⾏完,⾸⻚控制器才能显示

场景补充

另外,在我们实际开发过程中,很多项⽬的⾸⻚控制器都会有⼀些后台可配、较为丰富的结构或者推荐数据进⾏展示,⽽且我们的⾸⻚展示速度通常也会被纳⼊启动优化的⼀部分,其实对于这种类型的优化,如果我们还只是⽤传统的api -> data -> UI⽅式进⾏的话,就很难有明显的改善空间,因为⽤户的⽹络状态 并不是可控项,如果不做其他处理的话,那在很多场景下对⽤户来说,即使我们放上⼀些占位图,展示的样式也是很不友好的,毕竟⾸⻚控制器对⽤户的第⼀视觉冲击影响还是⽐较⼤的。

对于这种场景下的优化来说,⼀般我们可以采取 Local + Network + Update 的⽅式在⼀定程度上优化
⾸⻚加载速度:
即:
1、app更新过程中,⾸先进⾏本地内嵌处理逻辑,内嵌⾸⻚数据结构( localDataBase)、内嵌⾸⻚样式所需 资源( localStorage)
2、在安装启动之后,对本地与线上数据更新记录进⾏对⽐,检测是否需要更新本地内嵌数据结构
3、检测到有需要更新的数据时,才会对指定结构进⾏静默更新,并且同步更新本地数据结构

这样做的好处是:
1、⾸⻚数据直接从本地加载,减少⽹络数据等待时间
2、仅检测数据key值变化,⼩数据量对⽐定向更新结构,减少api数据交互频次及数据包体积
3、能够保证⾸⻚对于⽤户来说会⼀直处于⼀个友好的展示状态

当然这种也并不是唯⼀的应对⽅式,⽽且也并⾮对所有场景都适⽤,只是提供⼀种思路⽽已,还是需要根据 项⽬的实际场景选择适合的优化⽅案。

统计时长

另外如果在开发过程中,我们想直观的查看app启动期间,各阶段的耗时情况,也可以在Xcode的edit scheme设置添加DYLD_PRINT_STATISTICS为1,打印启动时⻓,例如
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优化前启动时⻓:
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优化后启动时⻓:
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当然,这些log我们仅仅只能在开发调试阶段查看打印,那么在实际项⽬中,我们需要对线上项⽬的启动数据进⾏监控,以便及时的定位和优化那些影响app启动时⻓的环节,这时我们应该怎样更好的处理呢?
当然我们可以通过服务器埋点上报的⽅式⾃⾏统计分析,不过这样⼀来会发现我们的统计成本就会⼤⼤增加,⽽且结果分析也会变得不那么灵活。所以这⾥推荐⼀种简单的监控⽅式,那就是友盟的U-APM 应能性能监控SDK,只需要我们进⾏简单的pod集成之后,便可根据我们的实际需要进⾏⼿动或者⾃动监控启动数据,详情可以参考U-APM,并且为了⽅便我们对数据进⾏分析,友盟后台已经根据这些数据帮我们绘制出了对应的分布图,我们可以⼀⽬了然的得出启动耗时分布、启动类型占⽐等等,如图:

1.启动耗时和次数

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2.启动耗时分布

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除此之外,我们还可以通过SDK进⾏崩溃分析、ANR分析、监控告警、卡顿分析、内存分析等等诸多功能,有了 U-APM 这个监控平台,其实在实际开发过程中很⼤程度的提升了我们对线上app的优化分析效率。当然本⽂的介绍也只是⽐较浅显的优化项,仅供参考以及思路引导,优化之路任重⽽道远,还需要我们不断 的去探索、发现、提⾼。不过最后还是要提醒⼀句:在实际项⽬开发过程中,不要为了优化⽽优化,要根据 项⽬情况有针对性的进⾏优化。

参考:
探秘 Mach-O ⽂件
iOS底层 - 从头梳理 dyld 加载流程
iOS app启动 - dyld加载App流程
wwdc2016optimizingappstartuptime.pdf

作者:武玉宝

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