1.Android手机H264软编码参数优化
2.Android--RecyclerView嵌套RecyclerView优化
3.Android Gradle 同步优化
4.Android性能优化：ProGuard，码优混淆，码优R8优化
5.Android性能优化——Glide巨图加载原理分析，码优为何微信疯狂使用？
6.Android高手笔记-D8,码优 R8编译优化
Android手机H264软编码参数优化
经过一段时间的视频制作，首先遇到的码优问题是花屏，这是码优element上传文件源码由于解码端丢包引起的。通过分析编码后的码优BITMAP，发现解码出来的码优画面就是花屏，因此考虑优化编码以减少丢包导致的码优花屏问题。同时，码优调整丢包策略来避免解码花屏的码优问题。
1、码优X编码参数调整：
在H FF_PROFILE_H_BASELINE和FF_PROFILE_H_MAIN两种编码之间，码优最明显的码优差异是profile_idc_baseline没有B帧，而profile_idc_main带B帧。码优这个差异在解码时体现出来，带B帧的编码不仅依赖于之前的帧，还依赖于之后到来的帧。在实时视频类应用中，不建议使用带B帧的编码。
质量和码率控制：
最初使用bit_rate来控制，但发现bit_rate是平均码率，总是无法达到理想的结果，包括编码后的视频帧大小和质量。后来查阅了网上关于移动设备X编码优化的资料，提到了通过CRF来控制质量和码率。x默认使用“crf”压缩算法，默认值为，代表了编码速度、画质与码流的均衡。并对各种取值做了编码大小和帧率的比较。
配置crf
编码后视频NALU单元大小控制：
两个I帧之间帧个数的控制：
2、丢包策略：
基于BP的H编码，P帧只依赖于之前的帧就能解码，因此出现丢包时的处理策略会比较简单。如果发现有P帧丢失，则丢弃后面的所有P帧，直到有I帧到来；如果是I帧丢失，则丢弃I帧及之后的P帧，直到有I帧到来。pcshare 易语言 源码
Android--RecyclerView嵌套RecyclerView优化
使用RecyclerView嵌套RecyclerView时，用户常常会遇到操作不流畅、卡顿的问题。
在RecyclerView的源码中，onInterceptTouchEvent方法负责处理事件。特别是MOVE事件，RecyclerView仅进行了距离判断，当滑动距离超过系统默认阈值时，RecyclerView会自行滑动。这就解释了为什么在水平滑动时，子RecyclerView无法接收到Touch事件。为了解决这个问题，我们修改了拦截方法，只有在水平滑动距离大于竖直滑动距离时，RecyclerView才拦截事件。
然而，在子RecyclerView快速滑动且尚未停止时，如果我们尝试竖直滑动，会发现父RecyclerView无法接收到Touch事件。为了解决这个问题，我们找到了requestDisallowInterceptTouchEvent方法并进行了修改。
以下是相关视频和资源：
Android进阶开发：RecyclerView 内存管理与设计思想讲解
Android Gradle 同步优化
解决Android Gradle同步优化的问题，可以尝试以下方法：
首先，拆解问题为几个小问题，列出优先级和难易度，从易到难逐步解决。通常，当团队发现解决问题有所缓解时，才会逐步投入更多资源。尝试用不同的策略解决一个问题，避免一次尝试失败就放弃。
然后，将一个大工程分解成多个小的、独立的部分，让业务团队在各自的小编译单元中进行工作，确保代码的快速展开和稳定性。这样可以减少无效的工程结构展开。
针对工程结构复杂导致的数据获取速度慢问题，考虑缓存数据结构，java餐饮管理源码避免每次加载数据结构时的文件展开过程。通过分析当前工程分支和子git工程信息，将数据结构缓存，从而提高获取速度。
遇到的问题是同步阶段后期耗时长，主要原因是Android Jetifier在执行清理操作。发现Jetifier在AGP源码中的处理方式，以及它在配置中的开关设置在gradle.properties文件中。尝试在插件中判断同步操作时关闭Jetifier，但发现值在内存中被Gradle持有，无法修改。
为了关闭Jetifier，决定从修改AGP的ProjectsServices入手。通过在afterEvaluateAPI前通过反射修改projectServices，实现关闭Jetifier的效果。成功后，在工程内进行了实验，但失败了，原因是所有复合构建的工程在apply from时都触发了afterEvaluate时机，导致反射修改的值没有生效。
最后，考虑到移除所有support库可以解决同步和编译阶段的jetifier问题，并可以同时加快打包速度。通过依赖移除、二次上传jar包和配置更改，完成了所有support库的移除。为确保新增依赖库未包含support，采取了方法签名验证，确保apk产物中缺失对应依赖，从而确保所有引入的aar或jar都不会调用到support库。
总结，通过一系列策略和技巧，可以解决Android Gradle同步优化中的问题。尽管大部分时间可能需要修修补补，但通过不断优化和尝试，可以有效提升开发效率和代码质量。
Android性能优化：ProGuard，混淆，R8优化
使用Java编写的彩票源码无错源代码编译后生成了标准的class文件，面临反编译风险，需要进行代码混淆以保护应用安全。ProGuard作为常用的混淆工具，具备压缩、优化、混淆功能。其工作流程包括shrink（缩减）、optimize（优化）、obfuscate（混淆）和preverigy（预验证）四个步骤。通过ProGuard，可以实现代码缩减，移除未使用的类、字段、方法和属性，优化代码结构。
在Android构建中，R8编译器取代了ProGuard进行代码优化与混淆。R8通过检测代码中未使用的部分，并移除它们来实现代码缩减。例如，若项目依赖多个库，但仅使用其中一部分，R8会检测应用代码入口（如启动的第一个Activity），构建访问图，并移除未访问的代码。
在R8配置中，通过proguard-rules.pro文件决定保留哪部分代码。R8支持来自不同来源的配置文件，如自定义配置、AGP生成的规则、AAR或JAR库中包含的规则，以及AAPT2生成的保留规则。通过minifyEnabled属性设置为true，可启用R8的代码缩减功能。需要注意的是，R8对反射调用和JNI调用的检测不足，可能需要在配置中进行额外处理以避免移除必要的代码。
R8在代码缩减后进行资源缩减，以去除不使用的c 系统设计源码资源文件。开启代码缩减并使用shrinkResources属性即可进行资源缩减。同时，可以使用tools:keep或tools:discard对特定资源文件进行保留或删除。
代码混淆通过替换类名、方法名和属性名，使反编译变得困难。混淆规则和模板的添加有助于保护应用安全。
R8进一步优化代码，通过深度分析移除更多未使用的代码，或重写代码以简化结构。优化点可参考Jake Wharton的R8优化博文。
总结，R8编译器通过代码缩减、资源缩减、代码混淆和代码优化等操作，全面提升了APK文件的性能。为了深入了解性能优化，可获取相关核心笔记，内容涵盖启动优化、内存优化、UI优化、网络优化、Bitmap优化与压缩、多线程并发优化、数据传输效率优化、体积包优化，以及性能监控框架和框架学习手册。这些资源将帮助开发者全面掌握性能优化技术。
Android性能优化——Glide巨图加载原理分析，为何微信疯狂使用？
Glide，一款强大的Android加载库，提供多种加载方式。Glide内部实现资源复用，通过池提高效率。加载流程简单，通过Glide.with(context).load(url)创建请求，然后使用Glide.with(context).load(url).into(imageview)将加载到ImageView中。
Glide支持多种加载方法，包括加载到ImageView，各种形式的加载，加载带有占位图，加载失败时的占位符，指定格式的，动态，指定大小的以及关闭缓存机制等。加载时，Glide利用缓存机制优化性能，提升加载速度。
在加载过程中，Glide提供多种占位图选项，帮助用户在加载前展示预览图。当加载失败时，可使用占位符确保用户体验不受到影响。Glide还支持指定格式和大小，满足不同场景需求。
为了处理URL中可能存在的令牌，Glide提供了相应的解决方法，确保加载的稳定性和安全性。Glide支持将加载到不同控件或以不同方式使用，提高灵活性。
Glide的内部实现复杂，但其高效和易用性使其成为Android开发者的首选加载库。通过深入学习Glide的源码设计，开发者可以更深入地理解其工作原理和优化策略。对于Android开发者来说，掌握Glide不仅能够提升项目性能，还能够提高自身技能。
Android高手笔记-D8, R8编译优化
在Android开发中，D8和R8作为JVM的优化编译工具，对于提高应用的启动速度和运行效率起着至关重要的作用。接下来，我们将深入探讨D8与R8的开启与关闭策略，以及如何进行编译优化。
首先，让我们谈谈D8。开启D8能带来许多好处，例如支持增量构建，这使得开发者在进行代码修改后无需重新编译整个项目，只需重新编译修改的部分，从而节省了大量时间。此外，D8还支持Java8的接口默认方法和静态方法等新特性，这极大地增强了Java语言的灵活性和功能。
对于Java8的新特性，接口默认方法和静态方法的引入，使得接口的实现更加灵活，同时静态方法的加入也为开发者提供了更丰富的编程手段。在实际开发中，合理利用这些特性可以显著提升代码的可读性和可维护性。
接下来，我们来关注R8。R8作为D8的升级版，提供了更高级的优化编译功能。开启R8能够进一步提升应用的性能，例如通过添加其他配置，实现更精细化的代码优化。关闭R8则意味着放弃了这些高级优化功能，可能会影响应用的性能。
为了充分发挥R8的潜力，可以开启R8完全模式，并根据实际需求自定义要保留的代码和资源，以确保应用的核心功能不受影响。同时，通过严格引用检查和移除未使用的备用资源，可以进一步优化代码结构，提高代码的整洁度。合并重复资源也是R8的一个重要优化手段，它能够减少内存消耗，提升应用的运行效率。
总结，D8与R8的合理使用对于Android应用的性能优化至关重要。通过开启它们的特定功能，并根据项目需求进行定制，可以显著提升应用的启动速度和运行效率。希望这些内容能对Android开发者在编译优化方面提供帮助。
Android 启动优化： JetPack App Startup 使用及源码浅析
前言 本文将深入探讨 JetPack App Startup 的使用及源码浅析，以解决 Android 应用启动优化问题。让我们一起探讨 JetPack App Startup 如何简化初始化流程，提升应用启动速度。 目录 1. 什么是 JetPack App Startup？ 2. JetPack App Startup 解决什么问题？ 3. JetPack App Startup 的基本使用 4. JetPack App Startup 的进阶使用 5. JetPack App Startup 源码浅析 6. 小结 什么是 JetPack App Startup？ JetPack App Startup 是一个为应用启动提供简洁高效初始化方案的库，适用于库开发者和应用开发者。通过集成 App Startup，开发者可以简化启动序列，明确初始化顺序，减少初始化步骤。相较于单独定义 ContentProvider 供每个组件初始化，App Startup 允许开发者定义共享一个 ContentProvider 的组件初始化器，显著提升应用启动时间。 JetPack App Startup 解决什么问题？ 理解 App Startup 的实际应用，有助于我们解决 Android 应用启动时间长的问题。Android 启动流程包括 Application#attachBaseContext、ContentProvider#onCreate、Application#onCreate 及 MainActivity#onCreate 等步骤。App Startup 旨在集中管理 ContentProvider 初始化，减少不必要的初始化操作，优化启动性能。 基本使用 使用 App Startup 分为三步： 在 build.gradle 文件中添加依赖。 自定义实现 Initializer 类。 在 AndroidManifest 中配置自定义的 InitializationProvider。 进阶使用 App Startup 提供了灵活的初始化机制，允许开发者在特定时机执行初始化操作，而非仅在 Application onCreate 之前。这为开发者提供了更多自定义空间。 源码浅析 App Startup 的核心结构包括几个关键类：Initializer 接口和 InitializationProvider 类。Initializer 定义了初始化的基本操作，而 InitializationProvider 借助 ContentProvider 的特性，在应用启动之前执行初始化任务。 小结 本文分享了 JetPack App Startup 的使用方法及源码分析，提供了优化应用启动速度的实用技巧。我们还提供了一份包含 Android 学习资源的资料包，包括架构视频、面试文档及源码笔记，旨在帮助开发者深入理解高级架构知识。如果你对本文内容感兴趣，欢迎点赞、评论或转发支持。聊聊Android线程优化这件事
在日常开发Android APP的过程中，第三方库和第二方库的使用可以加速功能实现，提升开发效率。然而，这些库也会给线程带来压力，主要表现在线程数的增加、内存消耗与CPU使用率的提升等方面。针对这一问题，本文将分享一个线程优化的整体思路及具体方案。
首先，我们需要对线程进行检测与统计。通过读取伪文件系统内的线程信息，可以实时监控运行过程中的线程变动，统计创建的线程数、可用线程数与正在运行的线程数。理想状态下，可用线程数与运行线程数应接近，但实际观察发现差异明显，因此优化潜力巨大。
为了进一步了解创建线程与线程池的过程，我们采用ASM（字节码操作框架）进行插桩，扫描并记录创建线程池与线程的类名。插桩不仅高效、灵活，且易于维护，对于优化应用程序性能具有重要意义。
接着，提出线程与线程池的优化方案。根据反射、代理、协程与插桩等多种方法的优劣对比，我们选择通过插桩代理来收敛第三方线程池。通过代码设计图、流程图与实施过程的说明，我们可以看到优化的细节与步骤。实施代理后，线程数量减少了条，内存使用降低了M，CPU使用率降低了3%，APP的流畅性提升，每秒平均刷新帧数增加帧，符合预期优化效果。
在优化过程中，我们需注意线程栈大小的设置。默认线程栈大小为1M，通过函数FixStackSize的源码实现，我们可以调整线程栈大小以适应具体应用需求。合理调整线程栈大小，不仅可以优化内存使用，还能提高运行效率。同时，我们还需要关注线程栈大小设置的动态调整，以应对可能出现的线上问题。
通过线程优化，我们不仅减少了线程数量，降低了内存消耗与CPU使用率，还提高了APP的流畅性。为帮助大家全面掌握性能优化知识，特提供相关核心笔记，内容覆盖启动优化、内存优化、UI优化、网络优化、Bitmap优化与压缩优化、多线程并发优化与数据传输效率优化、体积包优化等多方面，助力开发者深入理解并应用性能优化技术。
此外，为了更好地掌握性能优化技术，推荐阅读《Android 性能监控框架》与《Android Framework学习手册》等资料，进一步提升对Android系统架构与性能优化的理解与实践能力。
