2024上半年百度Android岗（初级到高级）面试真题全收录_安卓初中级面试

避免发生内存抖动的几点建议：
尽量避免在循环体内创建对象，应该把对象创建移到循环体外。
注意自定义View的onDraw()方法会被频繁调用，所以在这里面不应该频繁的创建对象。
当需要大量使用Bitmap的时候，试着把它们缓存在数组或容器中实现复用。
对于能够复用的对象，同理可以使用对象池将它们缓存起来。

1.6你在做布局优化的过程中用到了哪些工具？

我在做布局优化的过程中，用到了很多的工具，但是每一个工具都有它不同的使用场景，不同的场景应该使用不同的工具。下面我从线上和线下两个角度来进行分析。

比如说，我要统计线上的FPS，我使用的就是Choreographer这个类，它具有以下特性：
1、能够获取整体的帧率。
2、能够带到线上使用。
3、它获取的帧率几乎是实时的，能够满足我们的需求。

同时，在线下，如果要去优化布局加载带来的时间消耗，那就需要检测每一个布局的耗时，对此我使用的是AOP的方式，它没有侵入性，同时也不需要别的开发同学进行接入，就可以方便地获取每一个布局加载的耗时。如果还要更细粒度地去检测每一个控件的加载耗时，那么就需要使用LayoutInflaterCompat.setFactory2这个方法去进行Hook。
此外，我还使用了LayoutInspector和Systrace这两个工具，Systrace可以很方便地看到每帧的具体耗时以及这一帧在布局当中它真正做了什么。而LayoutInspector可以很方便地看到每一个界面的布局层级，帮助我们对层级进行优化。

1.7布局为什么会导致卡顿，你又是如何优化的？

分析完布局的加载流程之后，我们发现有如下四点可能会导致布局卡顿：
1、首先，系统会将我们的Xml文件通过IO的方式映射的方式加载到我们的内存当中，而IO的过程可能会导致卡顿。
2、其次，布局加载的过程是一个反射的过程，而反射的过程也会可能会导致卡顿。
3、同时，这个布局的层级如果比较深，那么进行布局遍历的过程就会比较耗时。
4、最后，不合理的嵌套RelativeLayout布局也会导致重绘的次数过多。

对此，我们的优化方式有如下几种：

1、针对布局加载Xml文件的优化，我们使用了异步Inflate的方式，即AsyncLayoutInflater。它的核心原理是在子线程中对我们的Layout进行加载，而加载完成之后会将View通过Handler发送到主线程来使用。所以不会阻塞我们的主线程，加载的时间全部是在异步线程中进行消耗的。而这仅仅是一个从侧面缓解的思路。
2、后面，我们发现了一个从根源解决上述痛点的方式，即使用X2C框架。它的一个核心原理就是在开发过程我们还是使用的XML进行编写布局，但是在编译的时候它会使用APT的方式将XML布局转换为Java的方式进行布局，通过这样的方式去写布局，它有以下优点：1、它省去了使用IO的方式去加载XML布局的耗时过程。2、它是采用Java代码直接new的方式去创建控件对象，所以它也没有反射带来的性能损耗。这样就从根本上解决了布局加载过程中带来的问题。
3、然后，我们可以使用ConstraintLayout去减少我们界面布局的嵌套层级，如果原始布局层级越深，它能减少的层级就越多。而使用它也能避免嵌套RelativeLayout布局导致的重绘次数过多。
4、最后，我们可以使用AspectJ框架（即AOP）和LayoutInflaterCompat.setFactory2的方式分别去建立线下全局的布局加载速度和控件加载速度的监控体系。

1.8你是怎么做卡顿优化的？

从项目的初期到壮大期，最后再到成熟期，每一个阶段都针对卡顿优化做了不同的处理。各个阶段所做的事情如下所示：
1、系统工具定位、解决
2、自动化卡顿方案及优化
3、线上监控及线下监测工具的建设

我做卡顿优化也是经历了一些阶段，最初我们的项目当中的一些模块出现了卡顿之后，我是通过系统工具进行了定位，我使用了Systrace，然后看了卡顿周期内的CPU状况，同时结合代码，对这个模块进行了重构，将部分代码进行了异步和延迟，在项目初期就是这样解决了问题。但是呢，随着我们项目的扩大，线下卡顿的问题也越来越多，同时，在线上，也有卡顿的反馈，但是线上的反馈卡顿，我们在线下难以复现，于是我们开始寻找自动化的卡顿监测方案，其思路是来自于Android的消息处理机制，主线程执行任何代码都会回到Looper.loop方法当中，而这个方法中有一个mLogging对象，它会在每个message的执行前后都会被调用，我们就是利用这个前后处理的时机来做到的自动化监测方案的。同时，在这个阶段，我们也完善了线上ANR的上报，我们采取的方式就是监控ANR的信息，同时结合了ANR-WatchDog，作为高版本没有文件权限的一个补充方案。在做完这个卡顿检测方案之后呢，我们还做了线上监控及线下检测工具的建设，最终实现了一整套完善，多维度的解决方案。

1.9 你是怎么样自动化的获取卡顿信息？

我们的思路是来自于Android的消息处理机制，主线程执行任何代码它都会走到Looper.loop方法当中，而这个函数当中有一个mLogging对象，它会在每个message处理前后都会被调用，而主线程发生了卡顿，那就一定会在dispatchMessage方法中执行了耗时的代码，那我们在这个message执行之前呢，我们可以在子线程当中去postDelayed一个任务，这个Delayed的时间就是我们设定的阈值，如果主线程的messaege在这个阈值之内完成了，那就取消掉这个子线程当中的任务，如果主线程的message在阈值之内没有被完成，那子线程当中的任务就会被执行，它会获取到当前主线程执行的一个堆栈，那我们就可以知道哪里发生了卡顿。

经过实践，我们发现这