啟動速度優化

本質：縮短首次可見幀渲染時間。

方法：

• iOS：利用Core ML本地模型輕量化部署，減少云端等待。
• Android：強制啟用SplashScreen API，通過setKeepOnScreenCondition控制動畫時長。冷啟動需將耗時操作（如SDK初始化）延遲到后臺線程（如LAZY模式協程）。

面試題關聯：如何實現200ms內首幀渲染？

• 答案：預加載關鍵資源、雙線程初始化、利用choreographer對齊VSYNC信號。

渲染性能優化

本質：保障高幀率與硬件加速。

方法：

• 游戲領域：Android通過Vulkan API支持光線追蹤，提升畫質。
• 前端/跨平臺：React Native Fabric引擎通過離屏渲染減少主JS線程阻塞；Flutter采用Skia 2.0統一渲染引擎適配多端。

面試題關聯：解釋Android子線程更新View原理。

• 答案：必須通過Handler/View.post切換到主線程，因View樹由UI線程獨占。

資源與耗電管理

本質：降低CPU/GPU占用與電池消耗。

方法：

• 定位場景：動態調整采樣頻率（如GPS低電量模式下每10秒采樣一次）。
• 圖片處理：用ImageDecoder替代BitmapFactory，減少內存抖動。

面試題關聯：如何避免Service被系統Kill？

• 答案：使用WorkManager加急請求突破后臺限制，設置StartNotSticky策略。

軟硬件協同策略

硬件特性深度調用

• GPU加速：Android 14+強制Vulkan為默認圖形 API。
• NPU/TPU集成：iOS用Core ML 7.0在M系列芯片上實現本地LLM推理。

編譯與內存優化

• ART編譯優化：通過ProGuard/R8混淆參數定制化壓縮。
• 動態內存分配：使用RecyclerViewPool預緩存Item，避免頻繁創建銷毀View。

用戶體驗優化案例

短視頻場景

問題：高分辨率視頻加載導致卡頓。

方案：抖音采用服務器端AIGC生成縮略圖緩存，結合5G MEC邊緣計算實現首屏加載時間<800ms。

AR購物場景

問題：AR試衣間渲染延遲影響交互流暢性。

方案：利用Unity AR Foundation + Flutter混合開發，通過Impeller引擎動態降低非交互區域渲染精度。

面試高頻考點解析

協程與線程安全

問題：解釋CoroutineStart.LAZY在初始化中的作用。

答案：延遲協程執行直至顯式調用start()，避免多線程重復初始化SDK。

跨平臺框架選型

問題：為何Flutter冷啟動比React Native快？

答案：Dart AOT編譯生成本地機器碼；Flutter的Skia GPU渲染直接調用OpenGL/Vulkan。

內存泄漏防治

問題：LifecycleAwareHandler如何防止內存泄漏？

答案：通過監聽ON_DESTROY移除消息隊列引用，確保組件銷毀時Handler未持有上下文強引用。

技術趨勢展望

• AI驅動優化：利用AI預測用戶操作預加載資源。
• 5G-A網絡：支持AR醫療手術指導，端到端延遲<1ms。
• 異構計算：支持跨CPU/GPU/NPU任務調度。

總結

性能優化本質是在資源約束下通過軟硬件協同最大化應用效能。需結合場景特性選擇：移動端用Limbo等輕量語言降低GC壓力，游戲用Vulkan/Metal顯式控制渲染管線，AR場景通過跨平臺框架的GPU加速實現流暢交互。