面试题：Objective-C项目优化之性能瓶颈分析与解决

一、性能瓶颈分析

CPU 方面
- 分析方法：
  - 使用 Instruments 工具中的 Time Profiler 来记录 CPU 使用率和函数调用情况。它可以直观地展示应用在运行过程中哪些函数占用了大量的 CPU 时间。
  - 在代码中添加 NSDate 或 CACurrentMediaTime() 等计时代码，在关键代码段的开始和结束处记录时间，通过计算时间差来确定特定代码块的执行时间。
- 可能存在性能问题的代码场景：
  - 复杂的循环计算：例如多层嵌套循环进行大量数学运算，如矩阵运算等。
  - 频繁的对象创建和销毁：在循环中频繁创建和释放对象，如 NSMutableArray 等对象的频繁创建。
  - 低效的算法：例如使用冒泡排序等时间复杂度较高的算法来处理数据。
- 优化策略：
  - 优化算法：将复杂计算替换为更高效的算法，如将冒泡排序替换为快速排序。
  - 减少对象创建：将对象创建移到循环外部，重复使用对象，例如 NSMutableArray 可以预先分配足够的空间。
内存方面
- 分析方法：
  - 利用 Instruments 中的 Allocations 工具，它能跟踪内存分配和释放情况，查看哪些对象占用了大量内存，以及是否存在内存泄漏。
  - 开启僵尸对象检测（Zombie Objects），通过设置环境变量 NSZombieEnabled 为 YES，这样当对象被过度释放时会以僵尸对象形式存在，便于定位问题。
- 可能存在性能问题的代码场景：
  - 内存泄漏：例如没有正确释放 IBOutlet 连接的视图对象，或者在使用 NSMutableArray 添加对象后未移除导致对象无法释放。
  - 大量图片加载：一次性加载过多高分辨率图片，占用大量内存。
  - 循环引用：如两个对象相互强引用，导致内存无法释放，例如 self.block = ^{ [self doSomething]; }; 这种情况（如果 block 持有 self，而 self 又持有 block）。
- 优化策略：
  - 修复内存泄漏：确保对象在不再使用时正确释放，例如在视图控制器的 dealloc 方法中移除 IBOutlet 连接和释放相关对象。
  - 图片优化：采用图片按需加载，对图片进行适当压缩，使用 NSCache 缓存常用图片。
  - 解决循环引用：使用弱引用（__weak）来打破循环引用，如 __weak typeof(self) weakSelf = self; self.block = ^{ __typeof(weakSelf) strongSelf = weakSelf; [strongSelf doSomething]; };
I/O 方面
- 分析方法：
  - 使用 Instruments 中的 File Activity 工具，它可以监控文件的读取、写入操作，查看哪些文件操作花费了较长时间。
  - 在代码中记录文件操作的开始和结束时间，计算时间差来衡量 I/O 操作的性能。
- 可能存在性能问题的代码场景：
  - 频繁的文件读写：例如在循环中频繁读取或写入小文件，如日志文件的频繁写入。
  - 大文件操作：一次性读取或写入大文件，如读取一个非常大的 JSON 文件。
- 优化策略：
  - 批量操作：将多次小的文件读写合并为一次批量操作，减少 I/O 次数。
  - 异步操作：对于大文件操作，使用异步方式进行，避免阻塞主线程，例如使用 NSOperationQueue 进行异步文件读取。

二、优化效果验证

使用性能指标对比：
- 在优化前后，使用相同的测试用例，通过 Instruments 工具记录 CPU 使用率、内存占用、I/O 操作时间等关键性能指标。对比优化前后这些指标的变化，例如 CPU 使用率是否明显降低，内存峰值是否减少，I/O 操作时间是否缩短等。
用户体验测试：
- 在真实设备上进行实际操作测试，邀请用户或者测试人员模拟实际使用场景，如执行那些之前反馈响应缓慢的操作。观察应用的响应速度是否有明显提升，操作是否更加流畅，以此来验证优化对用户体验的改善。
自动化测试：
- 编写自动化测试脚本，模拟用户操作流程，记录优化前后应用的响应时间等性能数据。通过自动化测试可以快速、多次地验证优化效果，并且能够准确地比较不同版本之间的性能差异。

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面试题：Objective-C项目优化之性能瓶颈分析与解决

知识考点

面试题答案

一、性能瓶颈分析

二、优化效果验证