前言
性能检测与分析，一直在 APP 开发中相当重要，但又被我们常常忽略。很多 APP 或者开发者总是急功近利，总想着快速充实 APP 的相关功能，把开发进度放在首位没有问题，可很多时候就没有然后了，这在整个开发界屡见不鲜。
在这样的大背景下，加之我之前写的 RxJava 2.0 系列 收到较好的反馈，诱导我想出这么一个性能优化系列。
一些你可能需要知道的
了解我的知道，我出的系列基本都是比较基础，而且侧重于常见必备。所以不一定全面，也不一定深入，所以希望理解。
性能优化大概可以概括为：
性能优化说起来很简单，但做起来难。
性能优化点多并且繁杂，需要耐心和经验。也许每个优化点很小，但积累起来会从量变变成质的飞跃。
性能优化必须建立在产品设计之上，不能为了追求性能而忽略了产品设计。
提供一些资源 ( 你可能需要梯子 )
善用 ArrayMap
程序内存的管理是否合理高效对应用的性能有着很大的影响，有时候对容器的使用不当也会导致内存管理效率低下。想必已经有很多童鞋知道了 SparseArray，但它只是用于替代 List。
我们经常会在程序中用到 HashMap，它非常好用，这毋庸置疑。但它却非常耗内存。HashMap 的工作原理这里我们就不讲了，有兴趣的自行科普。
更高效的 ArrayMap 容器
为了解决 HashMap 更占内存的弊端，Android 提供了内存效率更高的 ArrayMap。它内部使用两个数组进行工作，其中一个数组记录 key hash 过后的顺序列表，另外一个数组按 key 的顺序记录 Key - Value 的值。如下图所示：
当你想获取某个 Value 的时候，ArrayMap 会计算输入 key 转换过后的 hash 值，然后对 hash 数组使用二分查找法寻找到对应的 index，然后我们可以通过这个 index 在另外一个数组中直接访问到需要的键值对。如果在第二个数组键值对中的 key 和前面输入的查询 key 不一致，那么就认为是发生了碰撞冲突。为了解决这个问题，我们会以该 key 为中心点，分别上下展开，逐个去对比查找，直到找到匹配的值。如下图所示：
随着数组中的对象越来越多，查找访问单个对象的花费也会跟着增长，这是在内存占用与访问时间之间做权衡交换。
既然ArrayMap中的内存占用是连续不间断的，那么它是如何处理插入与删除操作的呢？请看下图所示，演示了Array的特性：
很明显，ArrayMap 的插入与删除的效率是不够高的，但是如果数组的列表只是在一百这个数量级上，则完全不用担心这些插入与删除的效率问题。HashMap 与 ArrayMap 之间的内存占用效率对比图如下：
与 HashMap 想必，ArrayMap 在循环遍历的时候也更加简单高效，因为其采用的是 fori 循环，而 HashMap 却使用的是糟糕的 Iterator。
并不是所有情况下都用 ArrayMap
ArrayMap 这么优秀，但并不是所有情况下都适合使用 ArrayMap，我们应该在满足下面两个条件的时候才考虑使用 ArrayMap：
对象个数的数量级最好在 1000 以内。
数据组织形式包含 Map 结构。
所以我们需要学会在特定清醒下选择相对更加高效的实现方式。
UI 性能确实很重要
UI 界面是整个 APP 性能的最前端展示，也是最容易看出性能问题的地方。可以毫不夸张地说，UI 性能的好坏直接影响这用户的体验和留存。UI 性能的目标是：
减少绘图的等待时间。
使帧率更加平稳、连贯。
UI 布局的核心原则
核心原则一句话，尽可能地减少 View 的数量！
我们可以通过 include、merge、viewstub 进行布局复用，通过控件属性 DrawableLeft、DrawableRight 等方式进行控件整合。
听说我们要尽可能地用 RelativeLayout ?
想必一些资历较老的 Android 开发者都知道，一开始系统默认创建的布局是 LinearLayout，后面替换成了 RelativeLayout，现在又变成了 ConstraintLayout 。由于我对 ConstraintLayout 不是特别了解，所以这里我着重说说 RelativeLayout 和 LinearLayout 。
我不知道在什么时候听说过，如果我们能用 RelativeLayout 的地方，尽量不要用 LinearLayout 。
这种说法是不对的，实际开发中，决不能简单地说 RelativeLayout 和 LinearLayout 谁的性能更好，必须结合实际使用来进行分析。
基本可以总结为：一般情况下，如果使用 LinearLayout，则一定要保证层级不能太深；如果使用 RelativeLayout，则需要尽量避免嵌套。
后记
以上便是本期内容，由于楼主也是开发任务很多，所以只能在有空的时候更新，欢迎关注。
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