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性能优化5--网络优化

2018年07月08日  | 移动技术网移动技术  | 我要评论

一. 网络监控

1 Network Monitor
Android Studio自带的Network Monitor简单直观,可以看出时间段之内的网络请求数量及访问速率;

2 Charles、Fiddler等抓包工具
使用Charles、Fiddler等抓包工具同样可以实现Network Monitor的功能,而且更加强大。

3 Stetho
Stetho是Facebook出品的一个Android应用的调试工具。无需Root即可通过Chrome,在Chrome Developer Tools中可视化查看应用布局,网络请求,sqlite,preference等。同样集成了Stetho之后也可以很方便的查看网络请求的各种情况。

二 网络优化
网络优化主要从三个方面进行:1. 速度;2. 成功率;3. 流量。

1 Gzip压缩
HTTP协议上的Gzip编码是一种用来改进WEB应用程序性能的技术,用来减少传输数据量大小,减少传输数据量大小有两个明显的好处:
可以减少流量消耗;
可以减少传输的时间。

2 IP直连与HttpDns;
DNS解析的失败率占联网失败中很大一种,而且首次域名解析一般需要几百毫秒。针对此,我们可以不用域名,才用IP直连省去 DNS 解析过程,节省这部分时间。
另外熟悉阿里云的小伙伴肯定知道HttpDns:HttpDNS基于Http协议的域名解析,替代了基于DNS协议向运营商Local DNS发起解析请求的传统方式,可以避免Local DNS造成的域名劫持和跨网访问问题,解决域名解析异常带来的困扰。
 
3 图片处理
3.1 图片下载
使用WebP格式;同样的照片,采用WebP格式可大幅节省流量,相对于JPG格式的图片,流量能节省将近 25% 到 35 %;相对于 PNG 格式的图片,流量可以节省将近80%。最重要的是使用WebP之后图片质量也没有改变。
使用缩略图;App中需要加载的图片按需加载,列表中的图片根据需要的尺寸加载合适的缩略图即可,只有用户查看大图的时候才去加载原图。不仅节省流量,同时也能节省内存!之前使用某公司的图片存储服务在原图链接之后拼接宽高参数,根据参数的不同返回相应的图片。
3.2 图片上传
图片(文件)的上传失败率比较高,不仅仅因为大文件,同时带宽、时延、稳定性等因素在此场景下的影响也更加明显;
避免整文件传输,采用分片传输;
根据网络类型以及传输过程中的变化动态的修改分片大小;
每个分片失败重传的机会。
备注:图片上传是一项看似简单、共性很多但实际上复杂、需要细分的工作。移动互联网的场景和有线的场景是有很多区别的,例如移动网络的质量/带宽经常会发生“跳变”,但有线网络却是“渐变”。
 
4 协议层的优化
使用最新的协议,Http协议有多个版本:0.9、1.0、1.1、2等。新版本的协议经过再次的优化,例如:
Http1.1版本引入了“持久连接”,多个请求被复用,无需重建TCP连接,而TCP连接在移动互联网的场景下成本很高,节省了时间与资源;
Http2引入了“多工”、头信息压缩、服务器推送等特性。
新的版本不仅可以节省资源,同样可以减少流量;我对Http2并没有实际接入经验,此处仅从原理进行分析。
 
5 请求打包
合并网络请求,减少请求次数。对于一些接口类如统计,无需实时上报,将统计信息保存在本地,然后根据策略统一上传。这样头信息仅需上传一次,减少了流量也节省了资源。
 
6 网络缓存
对服务端返回数据进行缓存,设定有效时间,有效时间之内不走网络请求,减少流量消耗。对网络的缓存可以参见HttpResponseCache。
备注:我们也可以自定义缓存的实现,一些网络库例如:Volley、Okhttp等都有好的实践供参考。
 
7 网络状态
根据网络状态对网络请求进行区别对待,2G与Wifi状态下网络质量肯定是不一样的,那对应的网络策略也应该是不一样的。例如:在Wifi场景下可以进行数据的预取、一些统计的集中上传等;而在2G场景下此类操作以及网络请求的次数策略都应该调低。网络状态可以由TelephonyManager.getNetworkType()方法获取到。
备注:还可以使用Facebook的开源库network-connection-class来做网络状态的判断。
 
8 其它
断点续传,文件、图片等的下载,采用断点续传,不浪费用户之前消耗过的流量;
重试策略,一次网络请求的失败,需要多次的重试来断定最终的失败,可以参考Volley的重试机制实现。
Protocol Buffer
Protocol Buffer是Google的一种数据交换的格式,它独立于语言,独立于平台。相较于目前常用的Json,数据量更小,意味着传输速度也更快。
具体的对比可以参见:《Protobuffer和json深度对比》。
尽量避免客户端的轮询,而使用服务器推送的方式;
数据更新采用增量,而不是全量,仅将变化的数据返回,客户端进行合并,减少流量消耗;

 

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