iOS App 电量消耗优化

App耗电方式主要分为:
1,CPU计算
通过方法查看当前CPU使用率,然后获取当前方法堆栈,就可以定位耗电原因。
首先获取线程信息

thread_act_array_t threads;
mach_msg_type_number_t threadCount = 0;
const task_t thisTask = mach_task_self();
kern_return_t kr = task_threads(thisTask, &threads, &threadCount);

threads 结构体如下

struct thread_basic_info {
        time_value_t    user_time;      /* user 运行的时间 */
        time_value_t    system_time;    /* system 运行的时间 */
        integer_t       cpu_usage;      /* CPU 使用百分比 */
        policy_t        policy;         /* 有效的计划策略 */
        integer_t       run_state;      /* run state (see below) */
        integer_t       flags;          /* various flags (see below) */
        integer_t       suspend_count;  /* suspend count for thread */
        integer_t       sleep_time;     /* 休眠时间 */
};

判断cpu_usage就可以知道当前CPU的使用百分比,较高的情况即是耗电较多的情况


// 轮询检查多个线程 CPU 情况
+ (void)updateCPU {
    thread_act_array_t threads;
    mach_msg_type_number_t threadCount = 0;
    const task_t thisTask = mach_task_self();
    kern_return_t kr = task_threads(thisTask, &threads, &threadCount);
    if (kr != KERN_SUCCESS) {
        return;
    }
    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
        thread_info_data_t threadInfo;
        thread_basic_info_t threadBaseInfo;
        mach_msg_type_number_t threadInfoCount = THREAD_INFO_MAX;
        if (thread_info((thread_act_t)threads[i], THREAD_BASIC_INFO, (thread_info_t)threadInfo, &threadInfoCount) == KERN_SUCCESS) {
            threadBaseInfo = (thread_basic_info_t)threadInfo;
            if (!(threadBaseInfo->flags & TH_FLAGS_IDLE)) {
                integer_t cpuUsage = threadBaseInfo->cpu_usage / 10;
                if (cpuUsage > 90) {
                    //cup 消耗大于 90 时打印和记录堆栈
                    NSString *reStr = smStackOfThread(threads[i]);
                    //记录数据库中
                    [[[SMLagDB shareInstance] increaseWithStackString:reStr] subscribeNext:^(id x) {}];
                    NSLog(@"CPU useage overload thread stack:\n%@",reStr);
                }
            }
        }
    }
}

GCD 的 dispatch_block_create_with_qos_class 方法指定队列的 Qos 为 QOS_CLASS_UTILITY,将计算工作放到这个队列的 block 里。在 QOS_CLASS_UTILITY 这种 Qos 模式下,系统针对大量数据的计算,以及复杂数据处理专门做了电量优化。

2,I/O 操作
I/O 操作会破坏低功耗状态,所以要减少操作次数。可以先使用NSCache来存储,等数据存储达到阈值之后再将数据进行I/O操作。比如我们常见的SDWebImage 就是这样实现的


- (UIImage *)imageFromMemoryCacheForKey:(NSString *)key {
    return [self.memCache objectForKey:key];
}

- (UIImage *)imageFromDiskCacheForKey:(NSString *)key {
    // 检查 NSCache 里是否有
    UIImage *image = [self imageFromMemoryCacheForKey:key];
    if (image) {
        return image;
    }
    // 从磁盘里读
    UIImage *diskImage = [self diskImageForKey:key];
    if (diskImage && self.shouldCacheImagesInMemory) {
        NSUInteger cost = SDCacheCostForImage(diskImage);
        [self.memCache setObject:diskImage forKey:key cost:cost];
    }
    return diskImage;
}

NSCache 是线程安全的,NSCache 会在到达预设缓存空间值时清理缓存,这时会触发 cache:willEvictObject: 方法的回调,在这个回调里就可以对数据进行 I/O 操作,达到将聚合的数据 I/O 延后的目的。I/O 操作的次数减少了,对电量的消耗也就减少了。

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