Android操作系统从2007年最初发布至今，已成为市场份额超过iOS的全球第一大移动操作系统。
越用越慢的Android系统
随着Android用户的不断增多，它的一个重大弱点也一直为人所诟病：随着使用时间的增长，系统会变得越来越慢。很多中高端的Android手机即使在硬件配置上比同时期的iPhone还要高不少，仍然会在长期使用之后变得反应迟钝。
关于Android系统运行慢的原因众说纷纭，其中大家公认的一个因素，就是Android使用的Dalvik虚拟机的性能问题。
因此Google在2014年推出了新的虚拟机ART，在Android4.4系统中提供给用户试用，力图从根本上改善系统卡顿的问题 ，并且从Android5.0开始废弃了Dalvik，全面推行ART。
随着越来越多Android5.0及以上机型的面世，很多终端用户已经用上了配备ART虚拟机的Android系统。系统是否真的变快了，这还需要经过用户的考验，我们先看一下ART有哪些技术上的改进。
Dalvik和ART
众所周知，Android系统是以Linux为内核构建的。Google为了降低应用的开发难度，并将其适配到不同硬件配置的设备上，在Linux内核之上构建了一个虚拟机，Android应用使用java开发，运行在虚拟机之上。
Dalvik就是Android4.4及之前使用的虚拟机，它使用的是JIT（Just-In-Time）技术来进行代码转译，每次执行应用的时候，Dalvik将程序的代码编译为机器语言执行。随着硬件水平的不断发展以及人们对更高性能的需求，Dalvik虚拟机的不足日益突出。而应运而生的ART(Android RunTime)虚拟机，其处理机制根本上的区别是：它采用AOT(Ahead-Of-Time)技术，会在应用程序安装时就转换成机器语言，不再在执行时解释，从而优化了应用运行的速度。在内存管理方面，ART也有比较大的改进，对内存分配和回收都做了算法优化，降低了内存碎片化程度，回收时间也得以缩短。
下图是Google发布的使用不同性能测试工具时Dalvik和ART的得分对比：
ART运作原理
1） 内存管理
内存管理的优化是ART的一大改进。
ART虚拟机首先会从系统空间中取得足够的空间，这些空间在没有使用的时候并不占用物理内存，在使用的时候才分配物理内存，在不需要的时候及时归还给系统。ART 将分配到的空间根据需要托管给不同的算法进行管理，主要提供了如下几种分配算法来进行内存分配，它们的定义可以在ART源码定义中看到：
enum AllocatorType {
kAllocatorTypeBumpPointer, // Use BumpPointer allocator, has entrypoints.
kAllocatorTypeTLAB, // Use TLAB allocator, has entrypoints.
kAllocatorTypeRosAlloc, // Use RosAlloc allocator, has entrypoints.
kAllocatorTypeDlMalloc, // Use dlmalloc allocator, has entrypoints.
kAllocatorTypeNonMoving, // Special allocator for non moving objects, doesn't have entrypoints.
kAllocatorTypeLOS, // Large object space, also doesn't have entrypoints.
};
其中后二种是没有跳转表(entrypoints)的，我们主要了解一下前面4种的分配策略：
RosAlloc(Rows of slots Allocator)的分配策略：在Ros Alloc Space分配对象，是一种线性分配方式，将一个大的连续空间划分为多个片，每个片中只能分配固定大小的内存。这种分配方式有一个更加细粒度的结构，可以锁定独立的对象。
BumpPointer：在Bump Pointer Space中分配对象。每一次申请时，分配需要的size，返回end地址的值。然后将end后移sized，作为下一次申请的地址。这种分配采用不计数申请的方式，直到发生out of memory。采用Moving GC的方式进行回收。
TLAB（Thread Local Allocation Block)：在由Bump Pointer Space提供的线程局部分配缓冲区中分配对象，按线程进行管理。每一个线程，从Bump Pointer Space中申请一个block，在线程内使用Bump Pointer的分配策略。由于每一个线程独立在自己的block中分配内存，避免了同步，可以提高效率。
DLMalloc：这是原Dalvik使用的算法 。在Dl Malloc Space分配对象，将memory划分成很多小的数据块，每一个块的前8个或者16个字节作为Header，使用链表来管理空闲的数据块。
使用这些不同算法来分配内存，与Dalvik相比可以有效的减少碎片化，由于碎片化减少，相应也就减少了GC的次数。除此之外，像TLAB这样的算法引入，也减少了申请内存时线程之间的竞争。
在内存回收方面，ART也提供了几种GC算法，GC算法与内存分配算法相对应，关系如下表：
ART在回收memory时，会依据进程状态选择不同的算法。除此之外，ART在GC时采用了读写锁的机制，减少了进程被挂起的时间，因此较之于Dalvik，GC时线程挂起的时间也相应缩短。
2） 代码执行
我们引用一张Google的图来看一下Android对apk的执行流程（图片从上往下阅读)：
Java文件在编译成class文件，然后经过Android平台的dx工具转换为Dex文件后，同Native code（JNI）和资源一起打包成apk，apk安装到手机后解压出Dex文件。Dalvik会通过dexopt工具将Dex优化，成为Odex文件，Odex文件的效率比Dex高，但其中大部分代码仍然需要每次执行时编译；而ART则会将Dex通过dex2oat工具编译得到一个ELF文件，它是一个可执行的文件。
关于Java代码的执行过程，以一段简单的代码为例：
int a = 1;
int b = 2;
public int test() {
① int x = a;
② int y = b;
int z = a + b;
return z;
}
在执行这段Java代码时，Dalvik虚拟机先要把test()方法的每句代码转译成Dex代码，对其中的① ② 两句赋值语句，执行时需要在虚拟机中进行“指令读取—识别指令—跳转—实例操作”的解析过程；而ART中Java代码都被以方法为单位编译成汇编指令，执行上面这个方法的时候，① ② 两句代码只需要直接拷贝两个寄存器的值，各需要一条汇编指令就可以完成，省去了跳转、指令读取的过程，执行效率也就大大提高了。
总结
虚拟机从Dalvik换成ART后，Android系统的性能得到了一定程度的提升。不过ART与Dalvik相比也存在一些缺点，比较明显的表现就是，apk经过dex2oat预编译之后，占用的空间增加，因此Android ROM占用的空间更大。手机在安装下载的apk时，安装时间也明显变长。但在手机硬件配置越来越高的今天，与获得更佳的系统性能相比，这个缺点也就不那么引人注目了。
本文作者：蔡欣（点融黑帮），现任点融网Android开发工程师。毕业于北京邮电大学，曾就职于UTStarcom、创新工场，多年来一直致力于手机系统软件及移动应用开发。
