持续迭代
启动优化是一个需要持续迭代与打磨的的过程，一般来说最开始的是“快、猛”的快速优化阶段，这个阶段优化空间会比较大，优化粒度会相对较粗，在投入不多的人力情况下就能取得不错的收益；第二个阶段难点攻坚阶段，这个阶段需要的投入相对第一个阶段要大，最终的提升效果也取决于难点的攻坚情况；第三个阶段是防劣化与持续的精细化优化过程，这个过程是最为持久的一个过程，对于快速迭代的产品，这个阶段也非常重要，是我们通向极致化启动性能的必经之路 。
场景泛化
启动优化也需要进行一定扩展与泛化的，一般情况下我们关注的是用户点击 icon 到首页首帧的时间，但是随着商业化开屏、push 点击等场景的增加，我们也需要扩展到这些场景 。另外很多时候虽然页面的首帧出来了，但用户还是无法看到想看的内容，因为用户关注的可能不是页面首帧的时间，而是有效内容加载出来的时间 。以抖音为例，我们在关注启动速度的同时，也会去关注视频首帧的时间，从 AB 实验来看这个指标甚至比启动速度更重要，其他产品也可以结合自己的业务，去定义一些对应的指标，验证对用户体验的影响，决定是否需要进行优化 。
全局意识
一般来说，我们以启动速度来衡量启动性能 。为了提升启动速度，我们可能会把一些原本在启动阶段执行的任务进行延后或者按需，这种方式能够有效优化启动速度，但同时也可能损害后续的使用体验 。比如，如果将某个启动阶段的后台任务延后到后续使用时，如果首次使用是在主线程，则可能会造成使用卡顿 。因此，我们在关注启动性能的同时，也需要关注其他可能影响的指标 。
性能上我们需要有一个能体现全局性能的宏观指标，以防止局部最优效应 。业务上我们需要建立启动性能与业务的关系，具体来说就是在优化过程中尽可能对一些较大的启动优化支持 AB 能力，这样做一方面可以实现对优化的定性分析，防止一些有局部性能收益但是对全局体验有损害的负优化被带到线上去；另一方面也可以利用实验的定性分析能力，量化各个优化对业务的效果，从而为后续的优化方向提供指导 。同时也可以对一些可能造成稳定性或者功能异常的改动，提供回滚能力以及时止损 。
目前，字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎已经对外开放了 AB 实验能力，感兴趣的同学可以到火山引擎官网进行了解 。
全覆盖与精细化运营
未来抖音的启动优化有两个大的目标，第一个目标是启动优化的覆盖率做到最大化：架构方面我们希望启动阶段的代码能够做到依赖简单、清晰，模块粒度尽可能的小，后续优化与迭代成本低；体验方面在做好性能优化的同时做好交互、内容质量等功能优化，提升功能的触达效率与品质；场景方面做到冷启动、温启动、热启动等各类启动方式、落地页的全面覆盖；优化方向上覆盖 CPU、IO、内存、锁、UI 渲染等各类优化方向 。第二个目标是实现启动优化精细化运营，做到千人千时千面，对于不同的用户、不同的设备性能与状况、不同的启动场景等采用不同的启动策略，实现体验优化的最大化 。
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