理论分析
- 资源管理
- iOS：iOS系统对内存管理较为严格，推送通知处理不当可能导致内存峰值过高进而被系统终止应用。在大规模推送场景下，需注意避免过多未释放的临时资源，如通知相关的图片、音频等文件资源。
- Android：Android系统碎片化严重，不同设备内存、CPU等硬件资源差异较大。大规模推送时，可能因资源竞争导致性能问题，比如内存不足时应用可能被系统回收。
- 线程调度
- iOS：iOS使用Grand Central Dispatch (GCD) 进行线程调度。在处理推送通知时，应将耗时操作（如解析复杂通知内容、下载相关资源）放到后台队列执行，避免阻塞主线程，保证UI流畅。
- Android：Android采用基于线程池的AsyncTask等机制。对于推送通知处理，同样要避免在主线程执行耗时操作，防止ANR（Application Not Responding）。
技术方案
- 使用Flutter的Isolate
- 原理：Isolate是Flutter中独立运行的线程，与主线程隔离，可用于执行耗时操作，如处理大规模推送通知的解析、数据处理等。这样可以避免阻塞主线程，保证UI的流畅性。
- 示例代码：
import 'dart:isolate';
void isolateFunction(SendPort sendPort) {
// 模拟处理推送通知的耗时操作
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
// 具体操作
}
sendPort.send('操作完成');
}
void main() async {
ReceivePort receivePort = ReceivePort();
Isolate.spawn(isolateFunction, receivePort.sendPort);
receivePort.listen((message) {
print(message);
});
}
- 优化资源加载
- 图片资源：对于推送通知中的图片，在iOS和Android上都可以使用
flutter_cache_manager库来缓存图片，避免重复下载。在iOS上，结合SDWebImage底层优化机制（如果使用插件集成的话），在Android上，利用Glide的高效加载策略。
- 音频资源：使用
audioplayers库播放推送通知中的音频。在iOS上，适配AVAudioPlayer的相关设置，在Android上，适配MediaPlayer的设置，并且合理管理音频资源的加载和释放，避免内存泄漏。
- 平台特定优化
- iOS：利用
UserNotifications框架的特性，在UNUserNotificationCenterDelegate的实现中，优化通知的展示逻辑。例如，使用UNNotificationServiceExtension在通知到达时进行实时处理，如下载图片、更新通知内容等，并且在处理完成后及时释放资源。
- Android：利用
Firebase Cloud Messaging (FCM)的相关优化策略，如设置合适的消息优先级，确保重要通知及时送达。在应用内处理推送时，使用WorkManager来管理一些后台任务，如处理推送带来的数据更新等，保证在不同Android版本上的兼容性和性能。
- 数据预取和缓存
- 在Flutter应用中，提前预取可能需要的数据，比如推送通知中可能链接到的网页内容、应用内页面数据等。可以使用
http_cache等库来缓存网络数据，减少后续处理推送通知时的网络请求次数，提高响应速度。同时，对于解析后的推送通知数据，合理进行本地缓存，以便快速展示和处理。
