博客
关于我
Android研发:刚进公司就把“屎山”优化了是什么体验?
阅读量:131 次
发布时间:2019-02-26

本文共 709 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

刚进公司就把祖传代码优化了,让公司的APP稳定性提高一半,大幅提升了用户体验是什么体验?

刚进公司的时候,我面对的是一堆需要优化的历史代码。通过深入分析和调优,这些优化不仅提升了APP的稳定性,更带来了显著的用户体验改善。

在面对内存问题时,我们采用了传统的解决方案,比如使用LeakCanary进行内存泄漏检测,建立静态检测机制,还通过代码审查发现潜在问题。然而,尽管这些方法显著减少了部分内存泄漏,但线上性能问题依然存在。

深入分析发现,传统方法仅解决了"明面"上的问题。很多内存问题隐藏在代码的深层次,比如大量单例对象持有内存、频繁创建Bitmap等。为了彻底理解内存情况,我们需要分析用户运行后的内存快照,这样才能准确找出问题根源。

对于卡顿问题,我们同样面临着难解的挑战。用户反馈的卡顿不仅包括ANR,还可能涉及页面流畅度问题。传统的卡顿检测方法依赖于开发环境下的埋点信息,这在线上环境中显然不够。我们需要建立全面的卡顿监控机制,才能准确捕捉用户体验中的每一个细节。

通过引入线上内存监控和卡顿检测,我们能够实时追踪用户设备的内存使用情况和性能状态。这种监控机制帮助我们不仅解决了当前的问题,还为未来的性能优化提供了可靠的数据基础。

在性能优化过程中,我们还积累了丰富的实践经验。尤其是在内存和卡顿监控方面,通过结合线上数据分析和用户反馈,我们建立了一套完整的性能诊断体系。这套体系不仅提升了代码的稳定性,也为团队后续的项目实战打下了坚实的基础。

这些经验和方法,相信能够为想要进步的开发者提供参考。通过系统的学习和实践,掌握线上性能监控和调优的核心技能,完全可以在面试中脱颖而出,成为团队中不可或缺的一员。

转载地址:http://vwmu.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
PostgreSQL cube 插件 - 多维空间对象
查看>>
PostgreSQL Daily Maintenance - cluster table
查看>>
PostgreSQL on Linux 最佳部署手册
查看>>
PostgreSQL Oracle 兼容性之 - pipelined
查看>>
PostgreSQL Point-In-Time Recovery (Incremental Backup)
查看>>
postgresql Streaming Replication监控与注意事项
查看>>
postgresql 不需要付费_使用数据传输在PostgreSQL执行 外部连接运算符
查看>>
postgresql 主从配置_生产环境postgresql主从环境配置
查看>>
postgresql 函数&存储过程 ; 递归查询
查看>>
PostgreSQL 分组聚合查询中 filter 子句替换 case when
查看>>
PostgreSQL 同步流复制锁瓶颈分析
查看>>
PostgreSQL 备份与还原命令 pg_dump
查看>>
Postgresql 外部表插件postgres_fdw的安装和使用
查看>>
PostgreSQL 如何从崩溃状态恢复(上)
查看>>
PostgreSQL 存储过程基本语法
查看>>
PostgreSQL 实现批量更新、删除、插入
查看>>
PostgreSQL 导入 .gz 备份文件
查看>>
PostgreSQL 批量插入&更新数据时报错(ERROR: ON CONFLICT DO UPDATE command cannot affect row a second time)
查看>>
PostgreSQL 新增数据返回自增ID
查看>>
postgresql 更新多列数据
查看>>