性能優化6--電量優化

一、 電量測試
Android4.1版本以後在系統增長了battery info模塊,記錄必定時間週期內整機及單個App的電量消耗。
2.1 註冊廣播
ACTION_BATTERY_CHANGEDgit

IntentFilter filter = new IntentFilter();
filter.addAction(Intent.ACTION_BATTERY_CHANGED);
registerReceiver(filter,receiver);

而後就能夠獲取電池電量、充電狀態、電池狀態等信息。具體參考BatteryManager。
缺點:
①獲取到的是手機總體的耗電量,而不是特定App的耗電量;
②實時性差,精度較低,只能接受被動通知電量餘量以及跳變。 github

2.2 Battery Historian
  最強大、最推薦的工具:Battery Historian是Android5.0以後Google開源的一款用於檢測與電池有關的信息和事件的工具,從設備中收集電池數據,而後使用Battery Historian能夠可視化分析相關指標如耗電比例、Wifi、蜂窩數據量、WakeLock喚醒次數。隨着Android6.0更新了Battery Historian 2.0加入引發手機狀態變化的應用。
經過Battery Historian能夠方便的看到各耗電模塊隨着時間的耗電狀況:包含操做類型、執行時間、對應App等;還能夠進行篩選特定的App,給出一個總結性的說明,包括:Network Information、 Syncs、WakeLock、Services、Process info、Scheduled Job、Sensor Use等,查看每個模塊的總結,能夠看出來每一項的耗時以及執行次數。當發現異常的時候能夠針對性的進行排查。總之:Battery Historian真的很強大。
adb命令導出電量信息:shell

adb shell dumpsys batterystats --reset(Android4.1到4.3 adb shell dumpsys batteryinfo)
adb bugreport > bugreport.txt(Android7.0以上 adb bugreport bugreport.zip)

安裝Battery Historian後打開:http: //localhost:9999/, 上傳bugreport.txt文件開始分析,下圖分析360手機助手爲例;性能優化

能夠看出:360手機助手使用WakeLock的場景有:推送、定時任務、利用系統帳號同步、服務等。
悄悄的告訴你:360手機助手相比於通常應用耗電的場景更多哦,固然對於一個超級App,也不能過多要求。
安裝過程能夠參考Github: battery-historian。備註:我使用Docker的方式並無執行成功,經過Go的方式完成的。

二、 電量優化
Android系統上App的電量消耗主要由cpu、wakelock、數據傳輸(流量和wifi)、wifi運行、gps、other senior組成,而耗電異常也是因爲這幾個模塊的使用不當。
2.1 CPU時間片優化
當檢測到CPU時間片消耗異常時,須要使用TraceView,獲取進程執行信息,定位CPU佔用率異常的問題,關於CPU的使用能夠參照《Android性能優化(一)之啓動加速35%
》一文。服務器

2.2 網絡傳輸
一般狀況下,使用3G移動網絡傳輸數據,電量的消耗有三種狀態:
Full power: 能量最高的狀態,移動網絡鏈接被激活,容許設備以最大的傳輸速率進行操做。
Low power: 一種中間狀態,對電量的消耗差很少是Full power狀態下的50%。
Standby: 最低的狀態,沒有數據鏈接須要傳輸,電量消耗最少。網絡

 2.2.1 數據壓縮
經過數據壓縮等方式縮減傳輸時間,下降電量消耗,此章節能夠參考《Android 性能優化(八)之網絡優化》。
2.2.2 選擇更快的傳輸方式
雖然3G芯片比Wifi芯片耗電低,但Wifi的速率可讓數據在較短期內完成傳輸,從而下降電量消耗。
2.2.3 請求集中發送
分析和統計之類的非重要操做,能夠在合適狀態(電量充足或Wifi狀態)下發送。參見3.6節JobScheduler。
2.2.4 無網狀態避免網絡請求
以前在網絡優化的文章裏寫過,網絡請求失敗以後的重試機制,可是要注意這個重試是在有網狀態下的重試。不然無網狀態下重試不會請求成功,只會消耗電量。尤爲是與AlarmManager或者WakeLock連用的場景下,耗電量會更多。
2.3 GPS
定位是App中經常使用的功能,可是定位不能千篇一概,不一樣的場景以及不一樣類型的App對定位更加須要個性化的區分。
2.3.1 選擇合適的Location Provider
Android系統支持多個Location Provider:ide

I.GPS_PROVIDER:
GPS定位,利用GPS芯片經過衛星得到本身的位置信息。定位精準度高,通常在10米左右,耗電量大;可是在室內,GPS定位基本沒用。
II. NETWORK_PROVIDER:
網絡定位,利用手機基站和WIFI節點的地址來大體定位位置,這種定位方式取決於服務器,即取決於將基站或WIF節點信息翻譯成位置信息的服務器的能力。
III. PASSIVE_PROVIDER:
被動定位,就是用現成的,當其餘應用使用定位更新了定位信息,系統會保存下來,該應用接收到消息後直接讀取就能夠了。好比若是系統中已經安裝了百度地圖,高德地圖(室內能夠實現精肯定位),你只要使用它們定位事後,再使用這種方法在你的程序確定是能夠拿到比較精確的定位信息。
使用Criteria,設置合適的模式、功耗、海拔、速度等需求,系統會返回合適的Location Provider。
例如你的App只是須要一個粗略的定位那麼就不須要使用GPS進行定位,既耗費電量,定位的耗時也久。
2.3.2 及時註銷定位監聽
在獲取到定位以後或者程序處於後臺時,註銷定位監聽,此時監聽GPS傳感器至關於執行no-op(無操做指令),用戶不會有感知可是卻耗電。

2.3.3 多模塊使用定位儘可能複用
多個模塊使用定位,儘可能複用上一次的結果,而不是都從新走定位的過程,節省電量損耗;例如:在應用啓動的時候獲取一次定位,保存結果,以後再用到定位的地方都直接去取。工具

2.4 謹慎使用WakeLock
  Android爲了節省電量,會在用戶無操做一段時間以後進入休眠狀態。Wake Lock是一種鎖的機制,只要有人拿着這個鎖,系統就沒法進入休眠。一些App爲了能在後臺持續作事情,就會持有一個WakeLock,那麼手機就不會進入休眠狀態,App要作的事情能作了,可是也更加耗電。
v1:App在前臺不要申請WakeLock,此時無需申請,申請的話會計算到應用電量消耗;
v2:App在後臺因爲業務須要必需要申請WakeLock時使用帶有超時參數的方法,防止因爲忘記或者異常狀況下沒有釋放;
v3:App申請使用WakeLock,任務結束以後及時釋放,讓系統再次進入休眠狀態。性能

PowerManager pm = (PowerManager)mContext.getSystemService(Context.POWER_SERVICE); PowerManager.WakeLock wl = pm.newWakeLock(PowerManager.SCREEN_DIM_WAKE_LOCK| PowerManager.ON_AFTER_RELEASE,TAG);
wl.acquire(TIMEOUT);// 使用帶有超時參數的acquire方法 
// ... do work... 
wl.release();

備註:若是隻是須要屏幕常亮的話,可使用FLAG_KEEP_SCREEN_ON,無需考慮釋放WakeLock的問題。測試

2.5 傳感器使用
①使用傳感器,選擇合適的採樣率,越高的採樣率類型則越費電;
SENSOR_DELAY_NOMAL (200000微秒)
SENSOR_DELAY_UI (60000微秒)
SENSOR_DELAY_GAME (20000微秒)
SENSOR_DELAY_FASTEST (0微秒)
②在後臺時注意及時註銷傳感器監聽;

2.6 JobScheduler
  使用JobScheduler,一些任務經過JobScheduler來觸發,例如可推遲的網絡請求、下載、GPS等,能夠在特定場景:鏈接Wifi、鏈接電源等場景觸發。既完成了任務,也無需考慮因爲一些任務致使的電量消耗。

三、 後記
4.1 電量優化的通常套路
在設置-電量裏查看App的耗電狀況;
使用Battery Historian進行分析,這是分析裏最重要的一步;
針對分析結果,參照第三章節的優化方式進行優化。
4.2 Android系統費電嗎?  一直有一種傳言:Android系統比較費電,然而真相不是這樣,請不要把鍋甩給Android系統:   ①原生的Android手機其實並不耗電,不安裝App的Android手機放置一週仍然是電量充足,並且對功耗的控制在Android每次版本更新都會有所補強。   ②耗電的緣由在於手機ROM以及安裝的軟件,手機ROM會針對原生的Android作各類各樣的定製(免費贈送各類「親情軟件」,各類系統級應用)。安裝軟件的開發者不考慮電量損耗,以及都但願想方設法佔用系統資源(例如保活、互拉)等。  電量優化能夠說是開發者和QA最不關注的一個方面了,可是若是任而由之,變成「電量殺手」不只僅是傷害用戶的體驗,也是對本身的放縱。性能問題不只僅在於發現以後的優化更改,更在平時的防微杜漸。

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