面试题答案
一键面试协程在挂起、恢复过程中的内存变化
- 挂起时：
- 当协程挂起时，它会释放当前执行栈占用的部分内存。协程内部的局部变量，如果没有被外部引用，会进入等待回收状态。例如，如果协程中有一个大的局部数组变量，且该变量在挂起后不再被使用，理论上这部分内存可以被垃圾回收器回收。
- 但是，协程的上下文信息（如 CoroutineContext 中的元素，包括 Job、Dispatcher 等相关数据）依然会保留在内存中，因为这些信息对于协程恢复执行是必要的。这部分内存占用相对稳定，除非协程彻底结束。
- 恢复时：
- 协程恢复执行时，会重新构建执行栈。如果之前挂起时释放的局部变量需要再次使用，会重新分配内存来存储它们的值。例如之前挂起的协程中一个函数局部变量是一个对象，恢复时若要再次操作该对象，会重新创建或重新引用该对象，可能涉及到内存的重新分配。
- 协程恢复执行可能会导致新的临时对象创建，比如计算过程中产生的中间结果对象等，这会增加内存的瞬时使用量。
避免因协程使用不当导致的内存膨胀和性能瓶颈
- 内存膨胀：
- 避免长生命周期协程持有短生命周期对象引用：如果一个协程生命周期很长，而它持有了一个短生命周期对象（如 Activity 中的 View 等）的强引用，会导致该对象无法被及时回收，从而造成内存泄漏。例如在 Android 开发中，在 Activity 相关协程中要谨慎使用 Activity 的 this 引用，可使用弱引用或考虑协程的生命周期与 Activity 生命周期绑定。
- 及时取消协程：当不再需要协程执行时，要及时取消。比如在网络请求协程中，如果页面关闭了，对应的网络请求协程应立即取消，避免协程继续执行造成内存浪费。可以通过 Job 的 cancel 方法来取消协程，并且在协程内部通过 isActive 等属性来检查协程是否已取消，以提前结束不必要的计算。
- 优化协程内部数据结构：避免在协程内部使用过大或不必要的数据结构。例如，不要在协程中创建一个非常大的 ArrayList 且一直不清理，应根据实际需求合理调整数据结构的大小或及时释放不再使用的数据。
- 性能瓶颈：
- 合理选择调度器：不同的调度器适用于不同的场景。如 Dispatchers.Main 主要用于更新 UI 等主线程操作，不要在上面执行长时间的计算任务，否则会导致 UI 卡顿。对于 CPU 密集型任务，应使用 Dispatchers.Default，对于 I/O 密集型任务，Dispatchers.IO 更合适。
- 减少协程创建开销：避免频繁创建和销毁协程。可以考虑使用协程池，如在一些需要重复执行类似任务的场景下，复用已有的协程，减少每次创建协程的开销（包括栈空间分配等开销）。
- 优化挂起函数：挂起函数内部的代码应尽量简洁高效。如果挂起函数中包含复杂的计算逻辑，可能会导致协程挂起恢复的性能问题。尽量将复杂计算逻辑拆分或优化，使得挂起函数快速返回。
通过 Kotlin 提供的工具对协程进行性能分析和优化
- 使用 Profiler：
- CPU Profiler：
- 可以记录协程的执行时间。通过分析 CPU 占用情况，确定协程中哪些函数或代码块消耗了大量 CPU 时间。例如，在 Profiler 中查看方法调用栈，若发现某个协程内部的计算函数占用了很长的 CPU 时间，就可以针对性地优化该函数，如优化算法、减少不必要的循环等。
- 可以观察协程调度情况。判断是否存在协程长时间占用 CPU 导致其他协程无法调度的情况，从而调整协程优先级或调度策略。
- Memory Profiler：
- 监控协程内存使用。可以查看协程在不同阶段（挂起、恢复、执行中）的内存占用变化。例如，通过内存快照对比，确定协程是否存在内存泄漏，即协程相关对象是否在预期应该释放内存的时候仍然存在于内存中。
- 分析对象创建和销毁。观察协程内部对象的创建频率和生命周期，如是否有过多不必要的临时对象创建，以便优化代码，减少内存抖动。
- CPU Profiler：
- Kotlinx.coroutines.debug：
- 启用调试模式后，可以打印出协程的详细信息，如协程的创建、挂起、恢复和取消的时间和调用栈等。通过这些日志信息，可以定位协程执行过程中的问题，例如协程长时间挂起在某个挂起函数上，通过查看日志中的调用栈可以找到具体的挂起函数位置，进而分析原因并优化。
- Instrumentation：
- 可以自定义一些性能指标的采集。例如，在协程内部关键代码位置添加时间戳记录，计算某个协程任务从开始到结束的时间，或者某个特定操作在协程中的执行时间等。通过这些自定义指标，可以更深入地了解协程性能，并根据这些数据进行针对性优化。