启动性能是 APP 使用体验的门面，启动过程耗时较长很可能使用户削减使用 APP 的兴趣，抖音通过对启动性能做劣化实验也验证了其对于业务指标有显著影响 。抖音有数亿的日活，启动耗时几百毫秒的增长就可能带来成千上万用户的留存缩减，因此，启动性能的优化成为了抖音 Android 基础技术团队在体验优化方向上的重中之重 。
在上一篇抖音 Android 性能优化系列：启动优化之理论和工具篇中，已经从原理、方法论、工具的角度对抖音的启动性能优化进行了介绍，本文将从实践的角度通过具体的案例分析介绍抖音启动优化的方案与思路 。
前言
启动是指用户从点击 icon 到看到页面首帧的整个过程，启动优化的目标就是减少这一过程的耗时 。
启动过程比较复杂，在进程与线程维度，它涉及到多次跨进程的通信与多个线程之间的切换；在耗时成因维度，它包括 CPU、CPU 调度、IO、锁等待等多类耗时 。虽然启动过程比较复杂，但是我们最终可以把它抽象成主线程的一个线性过程 。因此对于启动性能的优化，就是去缩短主线程的这个线性过程 。
接下来，我们将按照主线程直接优化、后台线程间接优化、全局优化的逻辑，介绍团队在启动优化的实践中遇到的一些比较典型的案例，其间对于业界一些比较优秀的方案也会进行简要介绍 。
优化案例解析1. 主线程直接优化
对于主线程的优化，我们将按照生命周期先后的顺序展开介绍 。
1.1 MutilDex 优化
首先我们来看第一个阶段，也就是 Application 的 attachBaseContext 阶段 。这个阶段由于 Applicaiton Context 赋值等问题，一般不会有太多的业务代码，预期中也不会有多少耗时 。但在实际测试过程中，我们发现在某些机型上，应用安装后的首次启动耗时非常严重，经过初步定位，主要耗时在MultiDex.install 。
在经过详细分析后，我们确定该问题集中在4.x的机型上，其影响首次安装及后续更新后的首次启动 。
造成这一问题的原因为：dex 的指令格式设计并不完善，单个 dex 文件中引用的 Java 方法总数不能超过 65536 个，在方法数超过 65536 的情况下，将拆分成多个 dex 。一般情况下 Dalvik 虚拟机只能执行经过优化后的 odex 文件，在 4.x 设备上为了提升应用安装速度，其在安装阶段仅会对应用的首个 dex 进行优化 。对于非首个 dex 其会在首次运行调用 MultiDex.install 时进行优化，而这个优化是非常耗时的，这就造成了 4.x 设备上首次启动慢的问题 。
造成这个问题的必要条件有多个，它们分别是：dex 被拆分成多个 dex 文件、安装过程中仅对首个 dex 进行的优化、启动阶段调用 MultiDex.install 以及 Dalvik 虚拟机需要加载 odex 。
很明显前两个条件我们是没办法破坏的——对于抖音来说，我们很难将其优化成只有单 dex，系统的安装过程我们也无法改变 。启动阶段调用MultiDex.install这个条件也比较难以破坏——首先，随着业务的膨胀我们很难做到用一个 dex 去承载启动阶段的代码；其次，即使做到了后续也比较难以维护 。
因此我们选择破坏“Dalvik 虚拟机需要加载 odex”这一限制，即绕过 Dalvik 的限制直接加载未经优化的 dex 。这个方案的核心在 Dalvik_dalvik_system_DexFile_openDexFile_bytearray 这个 native 函数，它支持加载未经优化后的 dex 文件 。具体的优化方案如下：
首先从 APK 中解压获取原始的非首个 dex 文件的字节码；调用 Dalvik_dalvik_system_DexFile_openDexFile_bytearray，逐个传入之前从 APK 获取的 DEX 字节码，完成 DEX 加载，得到合法的 DexFile 对象；将 DexFile 都添加到 APP 的 PathClassLoader 的 DexPathList 里；延后异步对非首个 dex 进行 odex 优化 。
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