当前位置:首页 >热点 > 正文

java8语言拥护的应对利用方法(AS3.1)

时间:2025-07-04 05:16:42  分类 : 时尚

.dex资料更小并且拥有更好的运行时性能

涵盖java 8语言拥护的应对

java8语言拥护的应对利用方法(AS3.1)

利用方法(AS3.1默认)

gradle.properties  android.enableD8=true

R8

和混淆类似,利用随机无意义的名称

内联 ,避免对象分配

在删除未利用的类、字段 、防范上更好

与相比,R8能使apk减小约10% ,蓝莓市场外汇平台靠谱吗体积更小

利用方法

android.enableR8=trueandroid.enableR8.libraries=true

d  、移除无用代码

随着业务提升,许多之前利用的类可能并没有用到,然后又想着以后万一又能用到呢?反正就一个资料,删不删除无所谓 ,占内存又不大 ,长此以往,apk就越来越大了。

我平时都用 自带的 Lint 检查软件无效代码

慕课网的性能优化影片里讲到过一种计划,通过(简单入门)对某个包下的类就行构造函数切面

@After("execution(org.jay.launchstarter.Task.new(..)")public void newObject(JoinPoint point) {    LogHelper.i(" new "+ point.getTarget().getClass().getSimpleName());}

感觉这个确实能打印出来利用的类 ,可以搜集起来,那还得写一个脚本找出没利用得类,删除 ,BB Markets官网入口有点风险。

我觉得还是倡导的计划简单有效 ,通过 插件 基于线上读者上报无用代码解读

2 、资源瘦身

首先我们了解一下APK解压后 ,资源有关的目录

a、资源混淆

混淆优点

采用计划 微信的

b 、无用资源删除

android{    ....    buildTypes{        release{            shrinkResources trueminifyEnable true}    }}

一般我们都会在build.里面配置上述代码 ,并通过 自带的Lint检查软件 进行 删除无用资源,这里注意,笔者流程流程中,发现用Lint检查出来的无用资源  ,很多其实都引用了的。

注意,这里配置 true 是真的福汇代理将无用资源去除了吗 ?答案:不是的

理由有两点

综上 ,所以说平台目前的这种做法并没有真正下降资料数目,.arsc、签名数据 、以及ZIP资料数据依然没有改良 。

为什么平台不做删除呢 ?因为.arsc和R资料的资源ID默认是连续的,删除无用资源资料 ,资源ID会变更 ,这个时候代码中已经替换过的ID就会出现资源找不到的现状  ,所以只是替换成了空资料。

思路计划 :删除资料 ,并且keep住R资料和.arsc中的ID

还有一种,利用 - 解读,具体可以查看

c 、图像压缩

这个对比好实现,笔者将项目中大于10k的图像都压缩了一下,体积减小了3%,笔记利用了cwebp 软件,转换成webp

# coding=utf-8import osfrom pathlib import Path​'''file_directory : 目录modules : 变长参数 指定模块才解析'''​​def findAndConvert(file_directory, *modules):    iflen(modules) == 0:        print("modules must Designated")        returniffile_directory.is_file():        print("this is a file , need a directory")        returnifos.path.exists(file_directory):        print("has this directory")        forhomes, dirs, files inos.walk(file_directory):            # print(homes)# print(dirs)# print(files)formodule inlist(modules):                check_path = os.path.join(file_directory.absolute(), module)​                ifcheck_path inhomes:                    # print("============== convert  this path " + check_path + " ================== ")# 寻找 src/main/res/darwable开头的资料# 或者直接找png jpg图像if"src\\main\\res"inhomes and "drawable"inhomes:                        # print(homes)forfile infiles:                            iffile.endswith(".png") or file.endswith(".jpg"):                                file_path = Path(os.path.join(homes, file))                                iffile_path.is_file() and os.path.getsize(file_path.absolute()) >10 * 1024:                                    # print(file)# print(file[:-4])current_file = os.path.join(homes, file)                                    target_file = os.path.join(homes, file[:-4] + ".webp")                                    cmd = "cwebp "+ current_file + " -o "+ target_file                                    result = os.system(cmd)                                    ifresult == 0:                                        # os.remove(file_path.absolute())os.system("svn add "+ target_file)                                        os.system("svn del "+ current_file)                # else:# print("please check this path " + check_path)​​    else:        print("this directory has not exists")​​if__name__ == '__main__':    path = Path("D:/WorkSVN/项目Prject/")    # 指定包名 变长参数必填findAndConvert(path, "模块名","模块名2") 

d、资源资料规范化

3 、SO瘦身

这个不多说了,直接上代码

defaultConfig {    ndk {        abiFilters "armeabi"}}

现在市面上大多都是AVA爱华外汇架构 ,例如,微信APK解读一下,也能发现只有  ,虽然微信对启动做了CPU 架构的适配 ,什么时候启动的哪个so资料 ,都有适配 。

具体可以了解 为何大厂APP如微信 、支付宝、淘宝、手Q等只适配了-v7a/?

这里给出一个abi工作规则图

从图中可以得出另一个规则

三、进阶瘦身计划1 、代码瘦身

a、三方库应对

其实这个都不能算做进阶瘦身计划 ,但在实际流程中,我确实没有想到对三方库进行应对,引发没必要的依赖启动进来的 ,毕竟将所有模块代码看一遍,很多模块不是自己写的,优化起来丢三落四的,所以放到进阶计划里了。

在选择第三方库时 ,需要评审一下  ,以性能为第一指标 ,包体积为第二指标  ,尽量选择性能好,体积小的第三方SDK,并且在利用到第三方SDK某个作用时 ,尽量继承某个作用依赖,而不是全部,例如只需要的某个webp作用,那就只集成webp依赖就好了。

我按照计划 ,将项目里所有依赖都过了一遍,发现图像有关Glide和都利用了 ,GG ,并不能选择一个用,改动太大,涉及测试也很多 ,只能将这种计划在组内会议规范一下。(PS :启动长图会呈现空白的)

b 、去除debug数据与行号数据

dex资料架构图(摘自极客时间开发高手课包体积优化)

一般 ,我们都会在混淆配置中以下面的方法保留行号数据

-keepattributes SourceFile, LineNumberTable

如果不保留行号数据 ,dex大约可以下降5%的体积 ,但是Crash上报后 ,会拿不到行号怎么办 ?难题该怎么识别?同学,莫慌,支付宝 包大小极致压缩计划 帮你处理 。

当然,支付宝这个计划是参考的的 ReDex  ,这个只拥护linux 、和mac。因为我之前了解过ReDex,所以在接到压缩体积包时 ,也调研过 ,可是编译阶段硬是没有编译过去 ,后面试了两次 ,还是有点难题,就没有利用该计划  。

ReDex 有六个优点

c、Dex分包优化

上面讲到了ReDex的一个优点,基于反馈的Class字节码布局 ,这是啥意思呢  ?

类字节码在单个 Dex 中的布局是根据编译顺序而不是运行时行为决定 ,即便 会将 App 定义的组件以及部分开展需要的类放在 Main Dex 中  ,但依然不是根据运行时顺序布局,这会引发程序开展时需要查找随机分布在 Dex 中的类 。

ReDex 会将 APK 在 Lab 中试运行,并跟踪开展时哪些类需要启动 ,然后将这些类字节码放到 Dex 前部,下降开展时从闪存中寻找类的时间 ,从而提高 App 开展速度。

好的,大致了解了 ,那你可能会问 ,这个跟Dex分包优化有半毛钱关系?

在我们利用分包后,此时的每一个Dex可能会调用到其它的Dex中的方法 ,这种跨Dex调用的方法会造成许多冗余数据 ,具体有两点

为了保证Dex有效率在80%以上 ,通过以下公式来衡量优化效果

Dex 数据有效率 = define methods数目 / reference methods 数目

为了实现上述所说的数据冗余去除 ,ReDex配置一下就可以

{    "redex": {        "passes": [            "InterDexPass",            "RegAllocPass"]    },    "InterDexPass": {        "minimize_cross_dex_refs": true,        "minimize_cross_dex_refs_method_ref_weight": 100,        "minimize_cross_dex_refs_field_ref_weight": 90,        "minimize_cross_dex_refs_type_ref_weight": 100,        "minimize_cross_dex_refs_string_ref_weight": 90    },    "RegAllocPass": {        "live_range_splitting": false},    "string_sort_mode": "class_order",    "bytecode_sort_mode": "class_order"}

d、Dex压缩

你可以解读一下 APP的dex资料  ,他把真正的代码放到了下面,引发只有一个700多kb的.dex ,他通过XZ Utils将所有dex压缩成了一个。

XZ 压缩算法 和 7-Zip 一样 ,内部利用的都是 LZMA 算法  。对于 Dex 格式来说,XZ 的压缩率可以比 Zip 高 30% 左右。但是这套计划存在一些难题

上面的讲解摘自极客时间开发高手课 ,这里仅当了解了一下 ,因为还需要分平台适配 ,臣妾做不到,难度对于目前的我来说很高  。

2 、资源瘦身

真正去除无用资源

利用 - 解读 ,具体可以查看

重复资源优化

这个在项目开展时就需要制定好规范 ,但是也避免不了 ,多个地方用到的图像或资源存放在不同的模块下 ,毕竟这是团队开发。这个难题在使命开展流程中 ,确实不好搞 ,因为存在太多相同字符串 ,名称不同,文案一样 ,然后图像又有相同的 ,命名又不一样  ,难搞 。

具体实行计划查看

3、SO瘦身

a 、对的压缩与合并、裁剪

跟Dex一样 ,可以通过XZ Utils压缩

在默认的lib目录中 ,我们只需要启动少数开展流程有关的 ,其它放在第一次开展时解压 。对于压缩率来说  ,可以比ZIP压缩高30% ,效果很好 。缺点和Dex类似

实行计划,配合采用的一个开源库

合并

在 4.3 之前  ,进程启动的数目是由限制的  ,可以打开查看

然后又出来计划了 和 Demo

裁剪

又是的计划

原理 :解读代码中的JNI方法以及不同方法调用 ,找到没有无用的导出,然后删除掉,这样在编译的时候也会把对应的无用代码并且删除掉 。

四 、长效治理APK包体积

笔记一完结

<< 上一篇下一篇 >>

  • 评论

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。

推荐文章

热门文章

Copyright © 2024 Powered by java8语言拥护的应对利用方法(AS3.1), BBMarkets家国热点sitemap 0.1853s , 3087.3828125 kb