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Android APP性能优化分析

本文通过Android APP性能优化的四个方面做了详细分析,并对原理和重点做了详细解释,以下是全部内容: 说到 Android 系统手机,大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃 ,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。 性能优化 今天想说的重点是Android APP 性能优化,也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些,如何更好地提高用户体验。 它是一个图形化的工具,最终会产生一个图表,用于对性能分析进行说明,可以分析到每一个方法的执行时间,其中可以统计出该方法调用次数和递归次数,实际时长等参数维度,使用非常直观,分析性能非常方便。 内存分析工具 做内存优化前,需要了解当前应用的内存使用现状,通过现状去分析哪些数据类型有问题,各种类型的分布情况如何,以及在发现问题后如何发现是哪些具体对象导致的,这就需要相关工具来帮助我们。

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性能测试如何定位分析性能瓶颈?

关于性能测试,这块水还是很深的。之前性能测试也写过几篇文章,作为铺垫,可以看一下 如何自学性能测试? 新人做性能测试,如何确定目标压测TPS? 性能测试如何做全链路压测? 那么接下来详细聊聊如何定位分析性能瓶颈,并调优呢?首先,说一下相对专业一些的性能测试在压测之前一般是怎么做的? 关于如何做监控就看公司性能测试这块投入成本和建设的怎么样了,比如有的公司有自己的监控平台,可以同时监控很多东西。 像一些规模不大的团队简陋一点的可以借助于现有的开源平台和工具做监控。 为什么讲性能瓶颈分析之前要先讲监控呢? 原因很简单,监控就像是人的眼睛一样,或者说就像是做手工测试时定位分析bug需要先去看日志报什么错一样,那么一通百通,性能测试问题瓶颈定位分析也是如此。 关于响应时间这个问题定位分析,我们还可以使用jprofiler工具去统计每个方法耗费时间定位到代码级别 三.压测过程中cpu过高或者飙升如何定位分析? 使用了复杂的算法,比如加密,解密。

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    短说社区:如何搭建母婴社区APP

    母婴社区APP.png 在巨大内容需求下增强用户粘性并满足其核心需求成了母婴社区APP急需突破的关键点。 那么如何突破母婴行业的困局? 短说社区建议搭建母婴社区平台,聚集流量,沉淀粉丝,实现线上线下一体化转化。 以短说社区搭建的母婴社区APP为例。 面向孩子在1-12岁的这部分家庭,提供母婴衣物、玩具、亲子游戏、早教课程等产品。 在他们的app中内嵌了我们短说的社区功能,方便大家交流发帖,分享和互动,大大提升了app的用户量和用户留存率。并结合短说的电商功能实现商业变现。 所以从这一点来看,目标消费者也是宝妈的母婴行业、搭建商城实现转化将会有天然的优势。因为消费者对与自己有同样身份的宝妈在社区论坛或者资讯文章内产生共鸣,提高了对产品的信任感和亲近感,购买意愿也更强。

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    如何快速提升 Flutter App 中的动画性能

    观前提醒:本文假设你已经有一定的 Flutter 开发经验,对Flutter 的 Widget,RenderObject 等概念有所了解,并且知道如何开启 DevTools。 到这里只是解决了 Build 阶段频繁rebuild 的问题,看上图所示,Paint 阶段似乎还能再挤几滴性能出来? 最后的最后 怎么跟踪查看 repaint 呢,总不至于打log吧? 可以看到,整个 APP 界面包括头部的 AppBar 的颜色是跟着内部的汽泡一起变的,说明在随着内部动画而发生 repaint。 通过本文,你应该学会了如何让 Flutter 动画动得更有效率。关注公众号 逆锋起笔,回复 pdf,下载你需要的各种学习资料。 还在等什么呢,赶快回去按本文思路优化你项目中的动画吧。

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    用户分析体系,该如何搭建

    很多新手一听”用户分析”,就跟条件反射一样开始:“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做的更体系化?今天系统讲解一下。 一、用户分析体系的最大难点 搭建用户分析体系的最大难点是啥?当然是:缺数据! 第三步:用户活跃情况分析 解决完拉新问题,还可以进一步思考:存量用户活跃程度如何?哪个群体需要帮上一把?站在用户运营的视角,不同层级+不同活跃程度的用户,运营的思路也是不同的。 三、小结 这一套用户分析体系搭建,是紧密结合数据采集过程的,充分考虑了:万一没有数据怎么办。由浅入深的推动(如下图)。 这一套用户分析体系搭建思路,其分析思路,是站在业务视角,思考如何运营用户: 1、高价值用户是谁?值得我投入多少? 2、我能在哪些渠道,找到这些高价值用户?

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    绩效分析模型,该如何搭建

    绩效分析是数据分析中最重要,也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒,是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展,通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。 1 绩效分析常见错误 绩效分析常见的有三大流派 ▌第一类:拆解下发流。 多见于销售部门。 其他更差的,比如: l 连量化的绩效都没有 l 绩效目标值随意更改 l 就知道打鸡血,搞花式处罚的 不再一一举例 那么,到底如何改善以上问题呢? 2 绩效分析模型搭建思路 从本质上看, 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子,所以得谨慎使用。 感兴趣的话,本篇集齐60在看,下一篇我们分享:如何从细节中洞察业务发展的关键,敬请期待哦。

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    Linux如何分析网络性能差问题

    Linux网络性能差 网络性能差是一个不容易分析的问题, 我们大概可以从以下几个方面来分析。 物理层 查看网络端口网络丢包情况,物理链路的情况。在os上面都有相应的指标来衡量。 应用层 这个帖子详细的介绍了如何分析Linux 网络性能差的问题。 上面所有的这些网络指标都可以通过Linux的图形化的监控来获得, 这样就可以拿到实时的数据,帮助我们来分析对应的问题。 我们使用的是开源的软件,性能也非常强大。

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    如何 60 秒内进行 Linux 性能分析

    当你登陆一台 Linux 服务器之后,因为一个问题要做性能分析时:你会在第 1 分钟内做哪些检测呢? 在 Netflix,我们有很多 EC2 的 Linux 机器,并且也需要很多性能分析工具来监控和检查它们的性能。包括有针对云上的监控工具 Atlas,和按需要进行实例分析的 Vector。 虽然这些工具能帮助我们解决大多数问题,但是我们有时候还需要登陆机器实例去运行一些标准的 Linux 性能分析工具。 最开始的 60 秒:总结 在这篇文章中,Netflix 的性能分析工程师团队会给你展示在最开始的 60 秒内,如何在命令行模式下使用已有的 Linux 标准工具进行性能优化检测。 ,基准测试,调优,静态性能调优,分析和跟踪等多个方面。

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    如何分析Linux网络性能差问题

    Linux网络性能差 网络性能差是一个不容易分析的问题, 我们大概可以从以下几个方面来分析。 物理层 查看网络端口网络丢包情况,物理链路的情况。在os上面都有相应的指标来衡量。 应用层 这个帖子详细的介绍了如何分析Linux 网络性能差的问题。 上面所有的这些网络指标都可以通过Linux的图形化的监控来获得, 这样就可以拿到实时的数据,帮助我们来分析对应的问题。 我们使用的是开源的软件,性能也非常强大。 一些网络方面的配置也会对性能有很大的影响,例如tcp window scaling会对网络的带宽有很大的提升。

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    技能 | 如何轻松搞定APP数据分析

    APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身,而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标,多维度交叉分析不同指标,以数据甄别问题,再反向作用产品,最终形成数据驱动产品设计的闭环。 事实上,APP数据分析并没有那么神圣,而一般常用的数据指标也都不难掌握。 以下我将试着以自己的思维模式建立一套《APP数据分析思维模式》。数据分析建模类似于数学的排列组合理论,选择基础指标配合具体的业务需要,因此在数据建模之前有必要掌握常用的数据指标。万丈高楼平地起! 从长远来讲,企业风险最高的部分往往是与其如何赚钱直接相关的。 基于以上的基础数据指标,结合数据分析的两点事实,可以选取所需的指标,完成APP数据分析: 1.用户分析 分析用户属性为产品改进及推广提供充分、可靠的数据制定精准的策略; 1.1用户规模 基础指标:总用户数

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    技能 | 如何轻松搞定APP数据分析

    《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身,而是要打造一个数据反馈闭环。 设计基础数据指标,多维度交叉分析不同指标,以数据甄别问题,再反向作用产品,最终形成数据驱动产品设计的闭环。事实上,APP数据分析并没有那么神圣,而一般常用的数据指标也都不难掌握。 以下我将试着以自己的思维模式建立一套《APP数据分析思维模式》。数据分析建模类似于数学的排列组合理论,选择基础指标配合具体的业务需要,因此在数据建模之前有必要掌握常用的数据指标。万丈高楼平地起! 从长远来讲,企业风险最高的部分往往是与其如何赚钱直接相关的。 基于以上的基础数据指标,结合数据分析的两点事实,可以选取所需的指标,完成APP数据分析: 1 用户分析 分析用户属性为产品改进及推广提供充分、可靠的数据制定精准的策略; 1.1用户规模 基础指标:总用户数

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    用户增长分析模型,该如何搭建

    数据驱动增长,是很多公司对数据分析师的要求,可具体到操作上,大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字,可真到分析的时候,就总被吐槽: “新客户数10000人,所以呢?” 市场上的用户全貌和基于存量分析出的用户画像不一样(如下图)。 因此在客群选择阶段做分析,要结合调研/竞品分析开展,及时了解竞争对手的客群结构,避免盲人摸象,越做越瞎。 之后,才是每一类方式的转化漏斗分析。转化漏斗分析在很多文章已经有讲到,这里不再赘述了,传统的投放分析/获客分析也经常做这一块。 04 第四:转化方式 转化方式的分析,在很多文章也已经讲过,这里不再赘述了。实际上,传统的投放分析/获客分析也会做转化方式的研究,很多ABtest也是围绕“哪种转化方式更有效”进行的。 这一步,常规的投放分析/获客分析也会做,但经常陷入细节,过分纠结每个渠道的ROI,形成“瘸子里边挑将军”的局面(如下图)。

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    运营策略分析体系,该如何搭建

    每年4季度,很多企业都会密集地上线运营活动,相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题:当一堆运营活动重叠的时候,到底该咋分析?今天系统讲解一下。 单个活动VS 策略组合 如果只做一个活动的分析,估计很多同学都没问题。 因为我们有活动分析四步法: 第一步:定目标 第二步:找差距 第三步:看过程 第四步:写建议 搞掂!(如下图) 但是! 这种时候,又自然无法进行策略上分析。 第三步:关注整体影响 当活动实际开始以后,每个活动的策划,都会盯紧自己的活动,输出单个活动的分析结果。 小结 综上可见:想要实现真正的运营策略分析,首先得把运营工作,从一个个孤立的,单点式活动中解放出来,站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通,看清楚围绕一个目标的策略组合是什么,才能做到策略层面的分析。 数据分析师连发生了什么都是后知后觉,数据没有做标记,活动规则之间相互重叠毫无策略可言,又能做什么分析呢? 那作做数据的同学能做哪些改善呢?首先可以做的是第二步:收集信息。

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    如何自行搭建网站和APP统计平台?

    如何自行搭建网站和APP统计平台? 做过网站运营分析的朋友,一定知道 Google 统计、友盟统计以及百度统计,它们都是非常优秀的统计平台。 但不管怎么样,数据并没有掌握在网站拥有者的手中。 当然是自己搭建。 下面就列举大家几个常用的开源工具,仅供参考。 Countly Countly 是一个实时的、开源的移动分析应用,通过收集来自手机的数据,并将这些数据通过可视化效果展示出来以分析移动应用的使用和最终用户的行为。

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    如何分析机器学习中的性能瓶颈

    本文参考编译自NVIDIA Blog 软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。 截至目前为止,我们已经示范如何使用 nvidia-smi 工具分析 GPU 的利用率。这些指标系指出是否有充分利用 GPU。在建模时,应始终以彻底利用 GPU 为目标,以充分利用加速运算。 您可以采用 DLProf、PyProf 等工具,进行更多详细的建模分析。您也可以利用使用者介面目视检查程序代码。 我们在此处使用更多选项,示范如何透过 DLProf 自定义 NVIDIA Nsight 参数,并获得更详细的剖析输出。 总结 本文详细介绍了如何使用各种工具剖析深度学习模型:nvidia-smi、DLProf 和 PyProf,以及 NVIDIA Nsight Systems 剖析器。

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    如何分析一条sql的性能

    这篇文章将给大家介绍如何使用 explain 来分析一条 sql 。 explain 翻译过来就是解释的意思, 在 mysql 里被称作执行计划,即可以通过该命令看出 mysql 在经过优化器分析后决定要如何执行该条 sql 。 ,比如添加索引,通过 explain 来分析添加的索引能否被命中,还有的就是在业务开发的时候,在满足需求的情况下,你可能需要通过 explain 来选择一个更高效的 sql。 好了,接下来正式开始实例分析。 这篇文章通过几个实例介绍了如何使用 explain 分析一条 sql 的执行计划,也提到了一些常见的索引优化,事实上还有更多的可能性,你也可以自己去写一个 sql ,然后使用 explain 分析,看看有哪些是可以被优化的

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    如何分析一条sql的性能

    这篇文章将给大家介绍如何使用 explain 来分析一条 sql 。 explain 翻译过来就是解释的意思, 在 mysql 里被称作执行计划,即可以通过该命令看出 mysql 在经过优化器分析后决定要如何执行该条 sql 。 ,比如添加索引,通过 explain 来分析添加的索引能否被命中,还有的就是在业务开发的时候,在满足需求的情况下,你可能需要通过 explain 来选择一个更高效的 sql。 好了,接下来正式开始实例分析。 这篇文章通过几个实例介绍了如何使用 explain 分析一条 sql 的执行计划,也提到了一些常见的索引优化,事实上还有更多的可能性,你也可以自己去写一个 sql ,然后使用 explain 分析,看看有哪些是可以被优化的

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