iOS 知识点回顾(三)

温故而知新

一. GCD和NSOperationQueue

GCD 可用于多核的并行运算；
GCD 会自动利用更多的 CPU 内核（比如双核、四核）；
GCD 会自动管理线程的生命周期（创建线程、调度任务、销毁线程）；
程序员只需要告诉 GCD 想要执行什么任务，不需要编写任何线程管理代码。

NSOperation、NSOperationQueue 是基于 GCD 更高一层的封装，完全面向对象。但是比 GCD 更简单易用、代码可读性也更高。

可添加完成的代码块，在操作完成后执行。

添加操作之间的依赖关系，设定操作执行的优先级，方便的控制执行顺序；设置最大并发数。

可以很方便的取消一个操作的执行。

使用 KVO 观察对操作执行状态的更改：isExecuteing、isFinished、isCancelled。

任务和队列不同组合方式的区别

同步和异步主要影响：能不能开启新的线程
同步：在当前线程中执行任务，不具备开启新线程的能力
异步：在新的线程中执行任务，具备开启新线程的能力

并发和串行主要影响：任务的执行方式
并发：多个任务并发（同时）执行
串行：一个任务执行完毕后，再执行下一个任务

面试题

二. CADisplayLink、NSTimer使用注意

CADisplayLink、NSTimer会对target产生强引用，如果target又对它们产生强引用，那么就会引发循环引用。解决办法是使用代理对象NSProxy。

NSTimer依赖于RunLoop，如果RunLoop的任务过于繁重，可能会导致NSTimer不准时。而GCD的定时器会更加准时。

三. 内存布局

栈区（heap）:由系统去管理。地址从高到低分配。先进后出。会存一些局部变量，函数跳转跳转时现场保护(寄存器值保存于恢复)，这些系统都会帮我们自动实现，无需我们干预。所以大量的局部变量，深递归，函数循环调用都可能耗尽栈内存而造成程序崩溃。

堆区(stack)：需要我们自己管理内存，alloc申请内存release释放内存。创建的对象也都放在这里。地址是从低到高分配。堆是所有程序共享的内存，当N个这样的内存得不到释放，堆区会被挤爆，程序立马瘫痪。这就是内存泄漏。

全局区/静态区(staic)：全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。程序结束后有系统释放。

常量区：常量字符串就是放在这里的，还有const常量。

代码区：存放App代码，App程序会拷贝到这里。

iOS程序的内存布局

四. Tagged Pointer

从64bit开始，iOS引入了Tagged Pointer技术，用于优化NSNumber、NSDate、NSString等小对象的存储

在没有使用Tagged Pointer之前， NSNumber等对象需要动态分配内存、维护引用计数等，NSNumber指针存储的是堆中NSNumber对象的地址值

使用Tagged Pointer之后，NSNumber指针里面存储的数据变成了：Tag + Data，也就是将数据直接存储在了指针中

当指针不够存储数据时，才会使用动态分配内存的方式来存储数据

objc_msgSend能识别Tagged Pointer，比如NSNumber的intValue方法，直接从指针提取数据，节省了以前的调用开销

如何判断一个指针是否为Tagged Pointer？
iOS平台，最高有效位是1（第64bit）；Mac平台，最低有效位是1

Tagged Pointer优化NSNumber示例

五. copy和mutableCopy

copy和mutableCopy

六. OC对象的内存管理

在iOS中，使用引用计数来管理OC对象的内存。

一个新创建的OC对象引用计数默认是1，当引用计数减为0，OC对象就会销毁，释放其占用的内存空间。

调用retain会让OC对象的引用计数+1，调用release会让OC对象的引用计数-1。

当调用alloc、new、copy、mutableCopy方法返回了一个对象，在不需要这个对象时，要调用release或者autorelease来释放它；想拥有某个对象，就让它的引用计数+1；不想再拥有某个对象，就让它的引用计数-1。

引用计数的存储

dealloc

七. AutoreleasePool自动释放池

AutoreleasePool（自动释放池） 是OC中的一种内存自动回收机制，在释放池中的调用了autorelease方法的对象都会被压在该池的顶部（以栈的形式管理对象）。当自动释放池被销毁的时候，在该池中的对象会自动调用release方法来释放资源，销毁对象。以此来达到自动管理内存的目的。

自动释放池的结构

__AtAutoreleasePool 实际是一个结构体，在内部首先执行objc_autoreleasePoolPush()，然后在调用objc_autoreleasePoolPop(atautoreleasepoolobj)。

struct __AtAutoreleasePool {
  __AtAutoreleasePool() {
//构造函数，在创建结构体时调用
atautoreleasepoolobj = objc_autoreleasePoolPush();
}
  ~__AtAutoreleasePool() {
//析构函数，在结构体销毁的时候调用
objc_autoreleasePoolPop(atautoreleasepoolobj);
}
  void * atautoreleasepoolobj;
};

AutoreleasePoolPage的结构

每个AutoreleasePoolPage对象占用4096字节内存，除了用来存放它内部的成员变量，剩下的空间用来存放autorelease对象的地址。

所有的AutoreleasePoolPage对象通过双向链表的形式连接在一起。

AutoreleasePoolPage

调用push方法会将一个POOL_BOUNDARY入栈，并且返回其存放的内存地址

调用pop方法时传入一个POOL_BOUNDARY的内存地址，会从最后一个入栈的对象开始发送release消息，直到遇到这个POOL_BOUNDARY

id *next指向了下一个能存放autorelease对象地址的区域

Autorelease何时释放？

1、手动调用AutoreleasePool的释放方法（drain方法）
2、Autorelease对象是在当前的runloop迭代结束时释放的，而它能够释放的原因是系统在每个runloop迭代中都加入了自动释放池Push和Pop

Runloop和Autorelease的关系

App启动后，苹果在主线程 RunLoop 里注册了两个 Observer，其回调都是 _wrapRunLoopWithAutoreleasePoolHandler()。

第一个 Observer 监视的事件是 Entry(即将进入Loop)，其回调内会调用 _objc_autoreleasePoolPush() 创建自动释放池。其 order 是 -2147483647，优先级最高，保证创建释放池发生在其他所有回调之前。

第二个 Observer 监视了两个事件： BeforeWaiting(准备进入休眠) 时调用_objc_autoreleasePoolPop() 和 _objc_autoreleasePoolPush() 释放旧的池并创建新池；Exit(即将退出Loop) 时调用 _objc_autoreleasePoolPop() 来释放自动释放池。这个 Observer 的 order 是 2147483647，优先级最低，保证其释放池子发生在其他所有回调之后。

Runloop和Autorelease

八. 图片的解压缩到渲染过程

假设我们使用 +imageWithContentsOfFile: 方法从磁盘中加载一张图片，这个时候的图片并没有解压缩；

然后将生成的 UIImage 赋值给 UIImageView ；

接着一个隐式的 CATransaction 捕获到了 UIImageView 图层树的变化；

在主线程的下一个 runloop 到来时，Core Animation 提交了这个隐式的 transaction ，这个过程可能会对图片进行 copy 操作，而受图片是否字节对齐等因素的影响，这个 copy 操作可能会涉及以下部分或全部步骤：

分配内存缓冲区用于管理文件 IO 和解压缩操作；

将文件数据从磁盘读到内存中；

将压缩的图片数据解码成未压缩的位图形式，这是一个非常耗时的 CPU 操作；

最后 Core Animation 中CALayer使用未压缩的位图数据渲染 UIImageView 的图层。

CPU计算好图片的Frame,对图片解压之后.就会交给GPU来做图片渲染

渲染流程

GPU获取获取图片的坐标

将坐标交给顶点着色器(顶点计算)

将图片光栅化(获取图片对应屏幕上的像素点)

片元着色器计算(计算每个像素点的最终显示的颜色值)

从帧缓存区中渲染到屏幕上

总结：图片渲染到屏幕的过程: 读取文件->计算Frame->图片解码->解码后纹理图片位图数据通过数据总线交给GPU->GPU获取图片Frame->顶点变换计算->光栅化->根据纹理坐标获取每个像素点的颜色值(如果出现透明值需要将每个像素点的颜色*透明度值)->渲染到帧缓存区->渲染到屏幕

九. 应用卡顿的原因以及优化

CPU: 计算视图frame，文本计算和排版，图片解码，需要绘制纹理图片通过数据总线交给GPU。
GPU: 纹理混合，顶点变换与计算,像素点的填充计算，渲染到帧缓冲区。
平时所说的“卡顿”主要是因为在主线程执行了比较耗时的操作，
可以添加Observer到主线程RunLoop中，通过监听RunLoop状态切换的耗时，以达到监控卡顿的目的。

1. 屏幕呈像原理

屏幕呈像原理

2. 卡顿产生的原因

卡顿产生的原因

在 VSync 信号到来后，系统图形服务会通过 CADisplayLink 等机制通知 App，App 主线程开始在 CPU 中计算显示内容，比如视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制等。随后 CPU 会将计算好的内容提交到 GPU 去，由 GPU 进行变换、合成、渲染。随后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去，等待下一次 VSync 信号到来时显示到屏幕上。由于垂直同步的机制，如果在一个 VSync 时间内，CPU 或者 GPU 没有完成内容提交，则那一帧就会被丢弃，等待下一次机会再显示，而这时显示屏会保留之前的内容不变。这就是界面卡顿的原因。
从上面的图中可以看到，CPU 和 GPU 不论哪个阻碍了显示流程，都会造成掉帧现象。所以开发时，也需要分别对 CPU 和 GPU 压力进行评估和优化。

3. 卡顿优化

CPU

尽量用轻量级的对象，比如用不到事件处理的地方，可以考虑使用CALayer取代UIView

不要频繁地调用UIView的相关属性，比如frame、bounds、transform等属性，尽量减少不必要的修改

尽量提前计算好布局，在有需要时一次性调整对应的属性，不要多次修改属性

Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源

图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致

控制一下线程的最大并发数量

尽量把耗时的操作放到子线程：文本处理（尺寸计算、绘制）、图片处理（解码、绘制）等

GPU

尽量避免短时间内大量图片的显示，尽可能将多张图片合成一张进行显示

GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096，一旦超过这个尺寸，就会占用CPU资源进行处理，所以纹理尽量不要超过这个尺寸

尽量减少视图数量和层次

减少透明的视图（alpha<1），不透明的就设置opaque为YES

尽量避免出现 离屏渲染

离屏渲染

十. APP的启动

APP的冷启动可以概括为3大阶段：dyld、runtime、main

1. dyld

dyld（dynamic link editor），Apple的动态链接器，可以用来装载Mach-O文件（可执行文件、动态库等）。
启动APP时，dyld所做的事情有：

装载APP的可执行文件，同时会递归加载所有依赖的动态库.

当dyld把可执行文件、动态库都装载完毕后，会通知Runtime进行下一步的处理.

2. runtime

启动APP时，runtime所做的事情有:

调用map_images进行可执行文件内容的解析和处理

在load_images中调用call_load_methods，调用所有Class和Category的+load方法

进行各种objc结构的初始化（注册Objc类、初始化类对象等等）

调用C++静态初始化器和attribute((constructor))修饰的函数

3. main

接下来就是UIApplicationMain函数，AppDelegate的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法

4. APP启动优化

APP启动优化

iOS 知识点回顾(三)

iOS 知识点回顾(三)

目录

一. GCD和NSOperationQueue

二. CADisplayLink、NSTimer使用注意

三. 内存布局

四. Tagged Pointer

五. copy和mutableCopy

六. OC对象的内存管理

七. AutoreleasePool自动释放池

AutoreleasePoolPage的结构

Autorelease何时释放？

Runloop和Autorelease的关系

八. 图片的解压缩到渲染过程

九. 应用卡顿的原因以及优化

1. 屏幕呈像原理

2. 卡顿产生的原因

3. 卡顿优化

CPU

GPU

十. APP的启动

1. dyld

2. runtime

3. main

4. APP启动优化

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