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引言

1. Android性能優(yōu)化篇之內存優(yōu)化--內存泄漏

2.Android性能優(yōu)化篇之內存優(yōu)化--內存優(yōu)化分析工具

3.Android性能優(yōu)化篇之UI渲染性能優(yōu)化

4.Android性能優(yōu)化篇之計算性能優(yōu)化

5.Android性能優(yōu)化篇之電量優(yōu)化(1)——電量消耗分析

6.Android性能優(yōu)化篇之電量優(yōu)化(2)

7.Android性能優(yōu)化篇之網(wǎng)絡優(yōu)化

8.Android性能優(yōu)化篇之Bitmap優(yōu)化

9.Android性能優(yōu)化篇之圖片壓縮優(yōu)化

10.Android性能優(yōu)化篇之多線程并發(fā)優(yōu)化

11.Android性能優(yōu)化篇之數(shù)據(jù)傳輸效率優(yōu)化

12.Android性能優(yōu)化篇之程序啟動時間性能優(yōu)化

13.Android性能優(yōu)化篇之安裝包性能優(yōu)化

14.Android性能優(yōu)化篇之服務優(yōu)化

介紹

數(shù)據(jù)的序列化是程序代碼里面必不可少的組成部分,這篇我們就來一起看看序列化相關的知識蜜笤。

數(shù)據(jù)序列化的行為可能發(fā)生在數(shù)據(jù)傳遞過程中的任何階段聘惦，例如網(wǎng)絡傳輸减途，不同進程間數(shù)據(jù)傳遞辟拷，不同類之間的參數(shù)傳遞谒出，把數(shù)據(jù)存儲到磁盤上等等。

什么是序列化和反序列化？

簡單來說就是將對象轉換為可以傳輸?shù)亩M制流(二進制序列)的過程,這樣我們就可以通過序列化,轉化為可以在網(wǎng)絡傳輸或者保存到本地的流(序列),從而進行傳輸數(shù)據(jù) ,那反序列化就是從二進制流(序列)轉化為對象的過程.

常用的序列化有哪幾種？

(1).Serializable

Serializable是我們平時使用比較多的祟绊，但是這種傳統(tǒng)的做法效率不高讲坎，實施的過程會消耗更多的內存货邓。
使用

    public class CompanyInfo implements Serializable {

序列化

        out = new FileOutputStream(mSerializeFile);
        CompanyInfo companyInfo = new CompanyInfo(1001, "常州網(wǎng)絡有限公司");
        objectOutputStream = new ObjectOutputStream(out);
        objectOutputStream.writeObject(companyInfo);

反序列化

        fIn = new FileInputStream(mSerializeFile);
        objectInputStream = new ObjectInputStream(fIn);
        Object object
                = objectInputStream.readObject();
        if(object instanceof CompanyInfo){
            CompanyInfo info = (CompanyInfo) object;
        }

(2).Parcelable

Parcelable是Android為我們提供的序列化的接口,Parcelable相對于Serializable的使用相對復雜一些,但Parcelable的效率相對Serializable也高很多
使用

    public class PersonInfo implements Parcelable 

序列化

    @Override
    public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) {
        dest.writeInt(id);
        dest.writeString(name);
        dest.writeString(love);
    }

反序列化

    protected PersonInfo(Parcel in) {
        id = in.readInt();
        name = in.readString();
        love = in.readString();
    }
    public static final Creator<PersonInfo> CREATOR = new Creator<PersonInfo>() {
        @Override
        public PersonInfo createFromParcel(Parcel in) {
            return new PersonInfo(in);
        }
        @Override
        public PersonInfo[] newArray(int size) {
            return new PersonInfo[size];
        }
    };

(3).Gson

GSON庫來處理這個序列化的問題，不僅僅執(zhí)行速度更快四濒，內存的使用效率也更高换况。

image1.png

下面介紹三個數(shù)據(jù)序列化的候選方案：

• Protocal Buffers：強大，靈活盗蟆，但是對內存的消耗會比較大戈二，并不是移動終端上的最佳選擇。
• Nano-Proto-Buffers：基于Protocal喳资，為移動終端做了特殊的優(yōu)化觉吭，代碼執(zhí)行效率更高，內存使用效率更佳仆邓。

• FlatBuffers：這個開源庫最開始是由Google研發(fā)的鲜滩，專注于提供更優(yōu)秀的性能。
  上面這些方案在性能方面的數(shù)據(jù)對比如下圖所示：

  
  
  image2.png

image3.png

FlatBuffers 幾乎從空間和時間復雜度上完勝其他技術节值。
FlatBuffers 是一個開源的跨平臺數(shù)據(jù)序列化庫徙硅，可以應用到幾乎任何語言（C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python），最開始是 Google 為游戲或者其他對性能要求很高的應用開發(fā)的搞疗。

FlatBuffers

1.FlatBuffers優(yōu)點

(1).直接讀取序列化數(shù)據(jù)嗓蘑，而不需要解析（Parsing）或者解包（Unpacking）：FlatBuffer 把數(shù)據(jù)層級結構保存在一個扁平化的二進制緩存（一維數(shù)組）中，同時能夠保持直接獲取里面的結構化數(shù)據(jù)，而不需要解析桩皿，并且還能保證數(shù)據(jù)結構變化的前后向兼容豌汇。

(2).高效的內存使用和速度：FlatBuffer 使用過程中，不需要額外的內存业簿，幾乎接近原始數(shù)據(jù)在內存中的大小瘤礁。

(3).靈活：數(shù)據(jù)能夠前后向兼容，并且能夠靈活控制你的數(shù)據(jù)結構梅尤。

(4).很少的代碼侵入性：使用少量的自動生成的代碼即可實現(xiàn)柜思。

(5).強數(shù)據(jù)類性，易于使用巷燥，跨平臺赡盘，幾乎語言無關。

官方提供了一個性能對比表

image4.png

在做 Android 開發(fā)的時候缰揪，JSON 是最常用的數(shù)據(jù)序列化技術陨享。我們知道，JSON 的可讀性很強钝腺，但是序列化和反序列化性能卻是最差的抛姑。解析的時候，JSON 解析器首先艳狐，需要在內存中初始化一個對應的數(shù)據(jù)結構定硝，這個事件經(jīng)常會消耗 100ms ~ 200ms2；解析過程中毫目，要產(chǎn)生大量的臨時變量蔬啡，造成 Java 虛擬機的 GC 和內存抖動，解析 20KB 的數(shù)據(jù)镀虐，大概會消耗 100KB 的臨時內存2箱蟆。FlatBuffers 就解決了這些問題。

2.FlatBuffers缺點

(1).FlatBuffers 需要生成代碼刮便，對代碼有侵入性
(2).數(shù)據(jù)序列化沒有可讀性空猜，不方便 Debug；
(3).構建 FlatBuffers 對象比較麻煩恨旱，不直觀抄肖，特別是如果對象比較復雜情況下需要寫大段的代碼；
(4).數(shù)據(jù)的所有內容需要使用 Schema 嚴格定義窖杀，靈活性不如 JSON漓摩。

3.FlatBuffers原理

官方文檔的介紹，F(xiàn)latBuffers 就像它的名字所表示的一樣入客，就是把結構化的對象管毙，用一個扁平化（Flat）的緩沖區(qū)保存腿椎，簡單的來說就是把內存對象數(shù)據(jù)，保存在一個一維的數(shù)組中夭咬。借用 Facebook 文章2的一張圖如下：

image5.png

可見啃炸，F(xiàn)latBuffers 保存在一個 byte 數(shù)組中，有一個“支點”指針（pivot point）以此為界卓舵，存儲的內容分為兩個部分：元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)內容南用。其中元數(shù)據(jù)部分就是數(shù)據(jù)在前面，其長度等于對象中的字段數(shù)量掏湾，每個 byte 保存對應字段內容在數(shù)組中的索引（從支點位置開始計算）裹虫。
如圖，上面的 Person 對象第一個字段是 name融击，其值的索引位置是 1筑公，所以從索引位置 1 開始的字符串，就是 name 字段的值 "John"尊浪。第二個字段是 friendshipStatus匣屡，其索引值是 6，找到值為 2拇涤， 表示 NotFriend捣作。第三個字段是 spouse，也一個 Person 對象鹅士，索引值是 12券躁，指向的是此對象的支點位置。第四個字段是一個數(shù)組如绸，圖中表示的數(shù)組為空，所以索引值是 0旭贬。

通過上面的解析怔接，可以看出，F(xiàn)latBuffers 通過自己分配和管理對象的存儲稀轨，使對象在內存中就是線性結構化的扼脐，直接可以把內存內容保存或者發(fā)送出去，加載“解析”數(shù)據(jù)只需要把 byte 數(shù)組加載到內存中即可奋刽，不需要任何解析瓦侮，也不產(chǎn)生任何中間變量。

它與具體的機器或者運行環(huán)境無關佣谐，例如在 Java 中肚吏，對象內的內存不依賴 Java 虛擬機的堆內存分配策略實現(xiàn)，所以也是跨平臺的狭魂。

4.FlatBuffers使用步驟：

(1).定義數(shù)據(jù)結構 Schema

    namespace Character;
    table Items{
        items:[Basic];
        itemId:long;
        timestemp:long;
    }
    table Basic{
        id:long;
        name:string;
        email:string;
        code:long;
        isVip:bool;
        count:int;
        headUrl:string (deprecated);
        carList:[Car];
    }
    table Car{
        id:long;
        number:long;
        describle:string;
    }
    root_type Items;    

(2).把 Schema 編譯成 Java

    flatc.exe -j -b Character.fbs

(3).把生成的文件復制到項目中

image6.png

(4).編寫代碼

序列化

    FlatBufferBuilder builder = new FlatBufferBuilder();
    int car1 = Car.createCar(builder, 1000l, 8000l, builder.createString("1000的描述"));
    int car2 = Car.createCar(builder, 1001l, 8001l, builder.createString("1001的描述"));
    int car3 = Car.createCar(builder, 1002l, 8002l, builder.createString("1002的描述"));
    int basic1 = Basic.createBasic(builder, 2000,
            builder.createString("2000產(chǎn)品"), true,
            Basic.createCarListVector(builder, new int[]{car1, car2, car3}));
    int basic2 = Basic.createBasic(builder, 2001,
            builder.createString("2001產(chǎn)品"), true,
            Basic.createCarListVector(builder, new int[]{car2, car3}));
    int itemListId = Items.createItemListVector(builder, new int[]{basic1, basic2});
    Items.startItems(builder);
    Items.addItemList(builder,itemListId);
    Items.addTimestemp(builder,2017l);
    int endItems = Items.endItems(builder);
    Items.finishItemsBuffer(builder,endItems);
    FileOutputStream out = null;
    FileChannel inChannel = null;
    try{
        if(mSerializeFile.exists()){
            mSerializeFile.delete();
        }
        out = new FileOutputStream(mSerializeFile);
        inChannel = out.getChannel();
        ByteBuffer buffer =
                builder.dataBuffer();
        while (buffer.hasRemaining()) {
            inChannel.write(buffer);
        }
        Toast.makeText(this,"序列號成功",Toast.LENGTH_LONG).show();

    }

反序列化

        in  = new FileInputStream(mSerializeFile);
        outChannel = in.getChannel();
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
        int readSize = 0;
        while((readSize= outChannel.read(buffer))!=-1){
            Log.e(TAG,"===>"+readSize);
        }
        buffer.flip();
        Items rootAsItems = Items.getRootAsItems(buffer);
        Log.e(TAG , "timestem ==>"+rootAsItems.timestemp());
        int itemsLength
                = rootAsItems.itemListLength();
        for (int i = 0; i < itemsLength; i++) {
            Basic basic = rootAsItems.itemList(i);
            Log.e(TAG,"---id:"+basic.id()+"---name:"+basic.name());
            int carListLength = basic.carListLength();
            for (int i1 = 0; i1 < carListLength; i1++) {
                Car car = basic.carList(i1);
                Log.e(TAG,"-------------id:"+car.id()+"---describle:"+car.describle());
            }
        }
        Toast.makeText(this,"序列號成功",Toast.LENGTH_LONG).show();
    }

5.FlatBuffers使用建議：

(1).項目中有大量數(shù)據(jù)傳輸和解析罚攀，使用 JSON 成為了性能瓶頸時使用FlatBuffers
(2).穩(wěn)定的數(shù)據(jù)結構定義,可以使用FlatBuffers