Android 面试总结，那些很可能会被问倒的问题，你都了解吗

2021-09-29 17:02:34 阅读：135 来源： 互联网

标签：总结缓存面试 Binder 线程进程 new Android View

Android

启动

启动模式

standard 标准模式
singleTop 栈顶复用模式（例如：推送点击消息界面）
singleTask 栈内复用模式（例如：首页）
singleInstance 单例模式（单独位于一个任务栈中，例如：拨打电话界面）

App启动流程

在Android 层第一步就是 fork Zygote 进程（1. 创建服务端Socket，为后续创建进程通信做准备 2. 加载虚拟机 3.fork了System Server进程，负责启动和管理Java Framework层，包括ActivityManagerService，PackageManagerService，WindowManagerService、binder线程池等）。

wanandroid 有一个经典的问题： Activity启动流程中，大部分都是用Binder通讯，为啥跟Zygote通信的时候要用socket呢？

ServiceManager （初始化binder线程池的地方）不能保证在zygote起来的时候已经初始化好，所以无法使用Binder。
Binder工作依赖于多线程，但是fork的时候是不允许存在多线程的，多线程情况下进程fork容易造成死锁，所以就不用Binder了。

多线程fork为什么会死锁

线程里的doit()先执行.
doit执行的时候会给互斥体变量mutex加锁.
mutex变量的内容会原样拷贝到fork出来的子进程中(在此之前,mutex变量的内容已经被线程改写成锁定状态).
子进程再次调用doit的时候,在锁定互斥体mutex的时候会发现它已经被加锁,所以就一直等待,直到拥有该互斥体的进程释放它(实际上没有人拥有这个mutex锁).
线程的doit执行完成之前会把自己的mutex释放,但这是的mutex和子进程里的mutex已经是两份内存.所以即使释放了mutex锁也不会对子进程里的mutex造成什么影响.
Binder

直观的说，Binder是一个类，实现了IBinder接口。
从IPC（进程间通信）角度来说，Binder是Android中一种跨进程通信方式。
还可以理解为一种虚拟的物理设备，它的设备驱动是/dev/binder。

从Android FrameWork角度来说，Binder是ServiceManager连接各种Manager（ActivityManager，WindowManager等等）和响应ManagerService的桥梁。
从Android应用层来说，Binder是客户端和服务端进行通信的媒介。

以AIDL为例子，客户端在请求服务端通信的时候，并不是直接和服务端的某个对象联系，而是用到了服务端的一个代理对象，通过对这个代理对象操作，然后代理类会把方法对应的code、传输的序列化数据、需要返回的序列化数据交给底层，也就是Binder驱动。然后Binder驱动把对应的数据交给服务器端，等结果计算好之后，再由Binder驱动把数据返回给客户端。
如果想要更加详细的资源 -> Binder设计与实现

ServiceManager

ServiceManager其实是为了管理系统服务而设置的一种机制，每个服务注册在ServiceManager中，由ServiceManager统一管理，我们可以通过服务名在ServiceManager中查询对应的服务代理，从而完成调用系统服务的功能。所以ServiceManager有点类似于DNS，可以把服务名称和具体的服务记录在案，供客户端来查找。

ServiceManager本身也运行在一个单独的线程，本身也是一个服务端，客户端其实是先通过跨进程获取到ServiceManager的代理对象，然后通过ServiceManager代理对象再去找到对应的服务。所以每个APP程序都可以通过binder机制在自己的进程空间中创建一个ServiceManager代理对象。

所以通过ServiceManager查找系统服务并调用方法的过程是进行了两次跨进程通信。

序列化

Serializable ： Java 序列化方式，适用于存储和网络传输，serialVersionUID 用于确定反序列化和类版本是否一致，不一致时反序列化回失败
Parcelable ：Android 序列化方式，适用于组件通信数据传递，性能高，

java中的序列化方式Serializable效率比较低，主要有以下原因：

Serializable在序列化过程中会创建大量的临时变量，这样就会造成大量的GC。
Serializable使用了大量反射，而反射操作耗时。
Serializable使用了大量的IO操作，也影响了耗时。

所以Android就像重新设计了IPC方式Binder一样，重新设计了一种序列化方式，结合Binder的方式，对上述三点进行了优化，一定程度上提高了序列化和反序列化的效率。

进程

进程保活

进程被杀原因：1.切到后台内存不足时被杀；2.切到后台厂商省电机制杀死；3.用户主动清理

保活方式：

Activity 提权：挂一个 1像素 Activity 将进程优先级提高到前台进程
Service 提权：启动一个前台服务（API>18会有正在运行通知栏）
广播拉活（监听开机等系统广播）
Service 拉活
JobScheduler 定时任务拉活（android 高版本不行）
双进程拉活
监听其他大厂广播（tx baidu 全家桶互相拉）

Hook

Hook android 使用

Hook 的选择点：静态变量和单例，因为一旦创建对象，它们不容易变化，非常容易定位。
Hook 过程：

寻找 Hook 点，原则是静态变量或者单例对象，尽量 Hook public 的对象和方法。选择合适的代理方式，如果是接口可以用动态代理。偷梁换柱——用代理对象替换原始对象。

多数插件化也使用的 Hook技术

内存泄漏

构造单例的时候尽量别用Activity的引用；
静态引用时注意应用对象的置空或者少用静态引用；
使用静态内部类+软引用代替非静态内部类；
及时取消广播或者观察者注册；耗时任务、属性动画在Activity销毁时记得cancel；
文件流、Cursor等资源及时关闭；
Activity销毁时WebView的移除和销毁。

ANR

ANR原理

ANR 全称 Applicatipon No Response；Android 设计 ANR 的用意，是系统通过与之交互的组件(Activity，Service，Receiver，Provider)以及用户交互(InputEvent)进行超时监控，以判断应用进程(主线程)是否存在卡死或响应过慢的问题，通俗来说就是很多系统中看门狗(watchdog)的设计思想。

以有序广播为例（因为无序广播没有超时限制），在客户端进程中，Binder 线程接收到 AMS 服务发送过来的广播消息之后，会将此消息进行封装成一个 Message，然后将 Message 发送到主线程消息队列 (插入到消息队列当前时间节点的位置，也正是基于此类设计导致较多消息调度及时性的问题)

正常情况下，很多广播请求都会在客户端及时响应，然后通知到系统 AMS 服务取消本次超时监控。但是在部分业务场景或系统场景异常的情况下，发送的广播未及时调度，没有及时通知到系统服务，便会在系统服务侧触发超时，判定应用进程响应超时。

避免产生ANR

不同的组件发生ANR的时间不一样，Activity是阻塞5秒，BroadCastReceiver是阻塞10秒，Service是阻塞20秒
平时代码中要注意几点：

避免在主线程各种做耗时操作（访问网络，Socket通信，查询大量SQL 语句，复杂逻辑计算等）
慎用Thread.wait()或者Thread.sleep()来阻塞主线程。
Activity的onCreate和onResume回调中尽量避免耗时的代码。

BroadcastReceiver中onReceive代码也要尽量减少耗时，建议使用IntentService处理。

View

Window WindowManager WMS

Window ：抽象类不是实际存在的，而是以 View 的形式存在，通过 PhoneWindow 实现（PhoneWindow = DecorView = Title + ContentView）

WindowManager：外界访问 Window 的入口管理Window 中的View , 内部通过 Binder 与 WMS IPC 进程交互

WMS：管理窗口 Surface 的布局和次序，作为系统级服务单独运行在一个进程

SurfaceFlinger：将 WMS 维护的窗口按一定次序混合后显示到屏幕上

View 工作流程

通过 SetContentView()，调用到PhoneWindow ，后实例DecorView ，通过 LoadXmlResourceParser() 进行IO操作解析xml文件通过反射创建出View，并将View绘制在 DecorView上，这里的绘制则交给了ViewRootImpl 来完成，通过performTraversals() 触发绘制流程，performMeasure 方法获取View的尺寸，performLayout 方法获取View的位置，然后通过 performDraw 方法遍历View 进行绘制。

事件分发

一个 MotionEvent 产生后，按 Activity -> Window -> DecorView（ViewGroup） -> View 顺序传递，View 传递过程就是事件分发（可以理解为责任链设计模式），因为开发过程中存在事件冲突，所以需要熟悉流程：

dispatchTouchEvent：用于分发事件，只要接受到点击事件就会被调用，返回结果表示是否消耗了当前事件
onInterceptTouchEvent：用于判断是否拦截事件（只有ViewGroup中存在），当 ViewGroup 确定要拦截事件后，该事件序列都不会再触发调用此 ViewGroup 的 onIntercept
onTouchEvent：用于处理事件，返回结果表示是否处理了当前事件，未处理则传递给父容器处理。（事件顺序是：OnTouchListener -> OnTouchEvent -> OnClick）

View.post

想要在 onCreate 中获取到View宽高的方法有：

ViewTreeObserver 监听界面绘制事件，在layout时调用，使用完毕后记得removeListener
就是View.post

源码分析：

public boolean post(Runnable action) {
        final AttachInfo attachInfo = mAttachInfo;
        if (attachInfo != null) {
            return attachInfo.mHandler.post(action);
        }
        getRunQueue().post(action);
        return true;
    }

View.post(runable) 通过将runable 封装为HandlerAction对象，如果attachInfo为null 则将Runnable事件添加到等待数组中， attachInfo初始化是在 dispatchAttachedToWindow 方法，置空则是在detachedFromWindow方法中，所以在这两个方法生命周期中，调用View.post方法都是直接让 mAttachInfo.handler 执行。

ViewRootImpl.class

mAttachInfo = new View.AttachInfo(mWindowSession, mWindow, display, this, mHandler, this,
                context);

final ViewRootHandler mHandler = new ViewRootHandler();

通过查找 mAttachInfo.handler 是在主线程中声明的，没有传参则 Looper 为主线程Looper，所以在View.post中可以更新UI。

但是为什么可以再View.post()中获取控件尺寸呢？

android 运行是消息驱动，通过源码可以看到 ViewRootImpl 中是先将 TraversalRunnable添加到 Handler 中运行的之后才是 View.post()

ViewRootImpl.class

final class TraversalRunnable implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            doTraversal();
        }
    }

void doTraversal() {
        if (mTraversalScheduled) {
            mTraversalScheduled = false;
            mHandler.getLooper().getQueue().removeSyncBarrier(mTraversalBarrier);
            // 该方法之后才有 view.post（） 
            performTraversals();
            ...
        }
    }

因此，这个时候Handler正在执行着TraversalRunnable这个Runnable，而我们post的Runnable要等待TraversalRunnable执行完才会去执行，而TraversalRunnable这里面又会进行measure,layout和draw流程，所以等到执行我们的Runnable时，此时的View就已经被measure过了，所以获取到的宽高就是measure过后的宽高。

动画

帧动画：AnimationDrawable 实现，在资源文件中存放多张图片，占用内存多，容易OOM
补间动画：作用对象只限于 View 视觉改变，并没有改变View 的 xy 坐标，支持平移、缩放、旋转、透明度，但是移动后，响应时间的位置还在原处，补间动画在执行的时候，直接导致了 View 执行onDraw() 方法。补间动画的核心本质就是在一定的持续时间内，不断改变 Matrix 变换，并且不断刷新的过程。
属性动画：ObjectAnimator、ValuetAnimator、AnimatorSet 可以是任何View，动画选择也比较多，其中包含差速器，可以控制动画速度，节奏。类型估值器可以根据当前属性改变的百分比计算改变后的属性值。因为ViewGroup 在 getTransformedMotionEvent方法中通过子 View 的 hasIdentityMatrix() 来判断子 View 是否经过位移之类的属性动画。调用子 View 的 getInverseMatrix() 做「反平移」操作，然后判断处理后的触摸点是否在子 View 的边界范围内。

提升动画可以打开硬件加速，使GPU 承担一部分CPU的工作。

Android 进程通讯方式

bundle ：由于Activity，Service，Receiver都是可以通过Intent来携带Bundle传输数据的，所以我们可以在一个进程中通过Intent将携带数据的Bundle发送到另一个进程的组件。(bundle只能传递三种类型，一是键值对的形式，二是键为String类型，三是值为Parcelable类型)
ContentProvider ：ContentProvider是Android四大组件之一，以表格的方式来储存数据，提供给外界，即Content Provider可以跨进程访问其他应用程序中的数据
文件：两个进程可以到同一个文件去交换数据，我们不仅可以保存文本文件，还可以将对象持久化到文件，从另一个文件恢复。要注意的是，当并发读/写时可能会出现并发的问题。
Broadcast ：Broadcast可以向android系统中所有应用程序发送广播，而需要跨进程通讯的应用程序可以监听这些广播。
AIDL ：AIDL通过定义服务端暴露的接口，以提供给客户端来调用，AIDL使服务器可以并行处理。
Messager ：Messenger封装了AIDL之后只能串行运行，所以Messenger一般用作消息传递
Socket

Android 线程通信

Handler 和 AsyncTask （AsyncTask：异步任务，内部封装了Handler）

Handler线程间通信

作用：线程之间的消息通信

流程：主线程默认实现了Looper （调用loop.prepare方法向sThreadLocal中set一个新的looper对象， looper构造方法中又创建了MsgQueue）手动创建Handler ，调用 sendMessage 或者 post (runable) 发送Message 到 msgQueue ，如果没有Msg 这添加到表头，有数据则判断when时间循环next 放到合适的 msg的next 后。Looper.loop不断轮训Msg，将msg取出并分发到Handler 或者 post提交的 Runable 中处理，并重置Msg 状态位。回到主线程中重写 Handler 的 handlerMessage 回调的msg 进行主线程绘制逻辑。

问题：

Handler 同步屏障机制：通过发送异步消息，在msg.next 中会优先处理异步消息，达到优先级的作用
Looper.loop 为什么不会卡死：为了app不挂掉，就要保证主线程一直运行存在，使用死循环代码阻塞在msgQueue.next()中的nativePollOnce()方法里，主线程就会挂起休眠释放cpu，线程就不会退出。Looper死循环之前，在ActivityThread.main()中就会创建一个 Binder 线程（ApplicationThread），接收系统服务AMS发送来的事件。当系统有消息产生（其实系统每 16ms 会发送一个刷新 UI 消息唤醒）会通过epoll机制向pipe管道写端写入数据就会发送消息给 looper 接收到消息后处理事件，保证主线程的一直存活。只有在主线程中处理超时才会让app崩溃也就是ANR。
Messaage复用：将使用完的Message清除附带的数据后, 添加到复用池中 ,当我们需要使用它时,直接在复用池中取出对象使用,而不需要重新new创建对象。复用池本质还是Message 为node 的单链表结构。所以推荐使用Message.obation获取对象。
Looper、messageQuene、Handler关系线程：handle =1:多

线程：Looper =1:1，线程：messagequeue=1:1

WebView

优化：单独新起一个进程维护WebView，为了应对 webview 持续增加的内存使用。（牵扯到进程间通讯可以参考上述链接配置aidl 通讯）

WebView native和js通信

app优化（项目中处理的一些难点）
主要分为启动优化，布局优化，打包优化等

启动优化

闪屏页优化，设置theme 默认欢迎背景
懒加载第三方库，不要都放在application 中初始化（关于多个启动任务有顺序的话，可以使用有向无环 BFS算法进行排序启动）
如果项目中有 webview ，可以提前在app空闲时间加载 webview 的内核，如果多处使用可以创建缓存池，缓存webview
如果android 5.0- 在applicaton 的 attchbaseContext() 中加载MultiDex.install 会更加耗时，可以采用子线程（子线程加载需要担心ANR 和ContentProvider 未加载报错的问题）或者单独开一个进程B，进程B开启子线程运行MultiDex.install ，让applicaton 进入while 循环等待B进程加载结果。

MultiDex 优化，apk打包分为 android 5.0 + 使用 ART虚拟机不用担心

布局UI优化

看过布局绘制源码流程后，可以知道 setContextView中在ViewRootImpl 中使用 pull 的方法（这里可以扩展xml读取方式 SAX ：逐行解析、dom：将整个文件加载到内存然后解析，不推荐、pull：类似于 SAX 进行了android平台的优化，更加轻量级方便）迭代读取 xml标签，然后对view 进行 measure，layout 和draw 的时候都存在耗时。通常优化方式有：

减少UI层级、使用merge、Viewstub标签优化重复的布局
优化 layout ，尽量多使用ConstraintLayout，因为 relalayout 和 linearlayout 比重的情况下都存在多次测量
recyclerView 缓存 ( 可扩展说明 rv的缓存原理 )
比较极端的将 measure 和 layout 放在子线程，在主线程进行draw。或者子线程中加载view 进行IO读取xml,通过Handler 回调主线程加载view(比如android 原生类 AsyncLayoutInflate )
将xml直接通过第三方工具（原理 APT 注解翻译xml）直接将xml 转为 java代码

打包优化

Analyze APK 后可以发现代码和资源其实是 app包的主要内存

res 文件夹下分辨率下的图片国内基本提供 xxhdpi 或者 xhdpi 即可，android 会分析手机分辨率到对应分辨率文件夹下加载资源
res中的 png 图片都可以转为 webg 或者 svg格式的，如果不能转则可以通过 png压缩在减少内存
通过在 build.gradle 中配置 minifyEnabled true（混淆）shrinkResources true （移除无用资源）
Assests 中的 mp4 /3 可以在需要使用的时候从服务器上下载下来，字体文件使用字体提取工具FontZip 删除不用的文字格式，毕竟几千个中文app中怎么可能都使用
lib 包如果适配机型大多为高通 RAM ，可以单独引用abiFilters “armeabi-v7a”
build文件中 resConfigs “zh” 剔除掉官方中或者第三方库中的外国文字资源

第三方库源码总结

LeakCanary 原理

通过 registerActivityLifecycleCallbacks 监听Activity或者Fragment 销毁时候的生命周期（如果不想那个对象被监控则通过 AndroidExcludedRefs 枚举，避免被检测）

public void watch(Object watchedReference, String referenceName) {
   if (this == DISABLED) {
     return;
   }
   checkNotNull(watchedReference, "watchedReference");
   checkNotNull(referenceName, "referenceName");
   final long watchStartNanoTime = System.nanoTime();
   String key = UUID.randomUUID().toString();
   retainedKeys.add(key);
   final KeyedWeakReference reference =
       new KeyedWeakReference(watchedReference, key, referenceName, queue);

   ensureGoneAsyn

c(watchStartNanoTime, reference);
}

然后通过弱引用和引用队列监控对象是否被回收（弱引用和引用队列ReferenceQueue联合使用时，如果弱引用持有的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。即 KeyedWeakReference持有的Activity对象如果被垃圾回收，该对象就会加入到引用队列queue）

void waitForIdle(final Retryable retryable, final int failedAttempts) {
    // This needs to be called from the main thread.
    Looper.myQueue().addIdleHandler(new MessageQueue.IdleHandler() {
      @Override public boolean queueIdle() {
        postToBackgroundWithDelay(retryable, failedAttempts);
        return false;
      }
    });
  }

IdleHandler，就是当主线程空闲的时候，如果设置了这个东西，就会执行它的queueIdle()方法，所以这个方法就是在onDestory以后，一旦主线程空闲了，就会执行一个延时五秒的子线程任务，任务：检测到未被回收则主动 gc ，然后继续监控，如果还是没有回收掉，就证明是内存泄漏了。通过抓取 dump文件，在使用第三方 HAHA 库分析文件，获取到到达泄露点最近的线路，通过启动另一个进程的 DisplayLeakService 发送通知进行消息的展示。

OkHttp

同步和异步网络请求使用方法

    // 同步get请求
    OkHttpClient okHttpClient=new OkHttpClient();
    final Request request=new Request.Builder().url("xxx").get().build();
    final Call call = okHttpClient.newCall(request);
    try {
        Response response = call.execute();
    } catch (IOException e) {
    }

    
    //异步get请求 
    OkHttpClient okHttpClient=new OkHttpClient();
    final Request request=new Request.Builder().url("xxx").get().build();
    final Call call = okHttpClient.newCall(request);
    call.enqueue(new Callback() {
        @Override
        public void onFailure(Call call, IOException e) {
        }
        @Override
        public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
        }
    });

    // 异步post 请求
    OkHttpClient okHttpClient1 = new OkHttpClient();
    RequestBody requestBody = new FormBody.Builder()
            .add("xxx", "xxx").build();
    Request request1 = new Request.Builder().url("xxx").post(requestBody).build();
    okHttpClient1.newCall(request1).enqueue(new Callback() {
        @Override
        public void onFailure(Call call, IOException e) {
        }
        @Override
        public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
        }
    });

同步请求流程：
通过OkHttpClient new生成call实例 Realcall
Dispatcher.executed() 中通过添加realcall到runningSyncCalls队列中
通过 getResponseWithInterceptorChain() 对request层层拦截，生成Response
通过Dispatcher.finished()，把call实例从队列中移除，返回最终的response

异步请求流程：
生成一个AsyncCall(responseCallback)实例(实现了Runnable)
AsyncCall通过调用Dispatcher.enqueue()，并判断maxRequests （最大请求数）maxRequestsPerHost(最大host请求数)是否满足条件，如果满足就把AsyncCall添加到runningAsyncCalls中，并放入线程池中执行；如果条件不满足，就添加到等待就绪的异步队列，当那些满足的条件的执行时，在Dispatcher.finifshed(this)中的promoteCalls();方法中对等待就绪的异步队列进行遍历，生成对应的AsyncCall实例，并添加到runningAsyncCalls中，最后放入到线程池中执行，一直到所有请求都结束。

责任链模式和拦截器

责任链
源码跟进 execute() 进入到 getResponseWithInterceptorChain() 方法

Response getResponseWithInterceptorChain() throws IOException {
    //责任链 模式
    List<Interceptor> interceptors = new ArrayList<>();
    interceptors.addAll(client.interceptors());
    interceptors.add(retryAndFollowUpInterceptor);
    interceptors.add(new BridgeInterceptor(client.cookieJar()));
    interceptors.add(new CacheInterceptor(client.internalCache()));
    interceptors.add(new ConnectInterceptor(client));
    if (!forWebSocket) {
      interceptors.addAll(client.networkInterceptors());
    }
    interceptors.add(new CallServerInterceptor(forWebSocket));
    Interceptor.Chain chain = new RealInterceptorChain(interceptors, null, null, null, 0,
        originalRequest, this, eventListener, client.connectTimeoutMillis(),
        client.readTimeoutMillis(), client.writeTimeoutMillis());
    return chain.proceed(originalRequest);
  }

chain.proceed() 方法核心代码。每个拦截器 intercept()方法中的chain，都在上一个 chain实例的 chain.proceed()中被初始化，并传递了拦截器List与 index，调用interceptor.intercept(next)，直接最后一个 chain实例执行即停止。

//递归循环下一个 拦截器
    RealInterceptorChain next = new RealInterceptorChain(interceptors, streamAllocation, httpCodec,
        connection, index + 1, request, call, eventListener, connectTimeout, readTimeout,
        writeTimeout);
    Interceptor interceptor = interceptors.get(index);
    Response response = interceptor.intercept(next);

@Override public Response intercept(Chain chain) throws IOException {
    Request request = chain.request();
    RealInterceptorChain realChain = (RealInterceptorChain) chain;
    Call call = realChain.call();
    EventListener eventListener = realChain.eventListener();
    StreamAllocation streamAllocation = new StreamAllocation(client.connectionPool(),
        createAddress(request.url()), call, eventListener, callStackTrace);
    while (true) {
        ...
        // 循环中 再次调用了 chain 对象中的 proceed 方法，达到递归循环。
        response = realChain.proceed(request, streamAllocation, null, null);
        releaseConnection = false;
        ...
    }
}

拦截器

RetryAndFollowUpInterceptor ：重连并跟踪拦截器。
BridgeInterceptor : 将用户请求构建为网络请求（hander cooker content-type 等）并发起请求
CacheInterceptor ：缓存拦截器负责从缓存中返回响应和把网络请求响应写入缓存。
ConnectInterceptor ：与服务端建立连接，并且获得通向服务端的输入和输出流对象。

OkHttp 流程

采用责任链方式的拦截器,实现分成处理网络请求,可更好的扩展自定义拦截器（采用GZIP压缩，支持http缓存）

采用线程池(thread pool)和连接池(Socket pool)解决多并发问题,同时连接池支持多路复用(http2才支持,可以让一个Socket同时发送多个网络请求,内部自动维持顺序.相比http只能一个一个发送,更能减少创建开销))

底层采用socket和服务器进行连接.采用okio实现高效的io流读写

ButterKnife

butterKnife 使用的是 APT 技术也就是编译时注解，不同于运行时注解（在运行过程中通过反射动态地获取相关类，方法，参数等信息，效率低耗时等缺点），编译时注解则是在代码编译过程中对注解进行处理（annotationProcessor技术），通过注解获取相关类，方法，参数等信息，然后在项目中生成代码，运行时调用，其实和直接手写代码一样，没有性能问题，只有编辑时效率问题。
ButterKnife在Bind方法中获取到DecorView，然后通过Activity和DecorView对象获取xx_ViewBinding类的构造对象，然后通过构造方法反射实例化了这个类 Constructor。
在编写完demo之后，需要先build一下项目，之后可以在build/generated/source/apt/debug/包名/下面找到对应的xx_ViewBinding类，查看bk 帮我们做的事情，

# xx_ViewBinding.java

@UiThread
  public ViewActivity_ViewBinding(ViewActivity target, View source) {
    this.target = target;

    target.view = Utils.findRequiredView(source, R.id.view, "field 'view'");
  }

# Utils.java

public static View findRequiredView(View source, @IdRes int id, String who) {
    View view = source.findViewById(id);
    if (view != null) {
      return view;
    }
    String name = getResourceEntryName(source, id);
    throw new IllegalStateException("Required view ...."}

通过上述上述代码可以看到注解也是帮我们完成了 findviewbyid 的工作。

butterknife 实现流程

扫描Java代码中所有的ButterKnife注解
发现注解， ButterKnifeProcessor会帮你生成一个Java类，名字<类名>$$ViewBinding.java，这个新生成的类实现了Unbinder接口，类中的各个view 声明和添加事件都添加到Map中，遍历每个注解对应通过JavaPoet生成的代码。

未来
Gradle插件升级到5.0版本之后ButterKnife将无法再被使用，R文件中的 id将添加final标识符，虽然 jake大神通过生成R2文件的方式，尝试避开版本升级带来的影响。但是随着官方ViewBinding等技术的出现，身为开发也要不断学习新技术才是正途。
我们这里说下被final修饰的基础类型和String类型为什么不能被反射？
答：由于JVM 内联优化的机制，编译器将指定的函数体插入并取代每一处调用该函数的地方（就是在方法编译前已经进行了赋值），从而节省了每次调用函数带来的额外时间开支。

Glide

Glide基础流程

with 流程（anctivity fragment application 不同参数不同的流程）隐藏fragment 获取activity 生命周期
load 流程（Engine数据的封装、缓存key准备、EngineJob配合第三部 into的使用）
into 流程（只讨论普通的bitmap：开始进行网络请求，设置 loading 状态或者 err状态根据状态显示不同的已经设置的图片，根绝请求结果获取inputsteam，转为 bitmap 封装成Resource，通过回调返回给主线程 handler，更新界面ui）

Glide 缓存

内存缓存： ( ActiveResources（弱引用对象WeakReference HashMap ）中去获取，如果没有去 LruCache中查找。（lruCache 如果缓存达到LinkedHashMap设置最大数目，清除最少使用的缓存。） Glide 中正在使用中的图片使用弱引用来进行缓存，不在使用中的图片使用LruCache来进行缓存)

硬盘缓存：
放一个图片方便理解
在这里插入图片描述

Glide创建源码

//Map弱引用 glide 一级缓存 （储存当前正在活动/可见的资源）
Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources
//根据当前机器参数计算需要设置的缓存大小
MemorySizeCalculator calculator = new MemorySizeCalculator(context);
//创建 Bitmap 池
if (bitmapPool == null) {
    if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.HONEYCOMB) {
        int size = calculator.getBitmapPoolSize();
        //Bitmap复用
        bitmapPool = new LruBitmapPool(size);
    } else {
        bitmapPool = new BitmapPoolAdapter();
    }
}
//创建内存缓存 基于lruCache 实现二级缓存 （储存 不可见的资源）
if (memoryCache == null) {
    memoryCache = new LruResourceCache(calculator.getMemoryCacheSize());
}
//创建磁盘缓存 三级缓存
if (diskCacheFactory == null) {
    diskCacheFactory = new InternalCacheDiskCacheFactory(context);
}

一级缓存

activeResources 在构建时会和 ReferenceQueue 进行绑定，当弱引用被移除的时候 ReferenceQueue就可以知道弱引用是否被移除掉。
ReferenceQueue 会通过 addIdleHandler 的方式添加到MessageQueue 中一个IdleHandler 对象，Handler在空闲的时候会调用该方法，在方法中检查是否gc。

Bitmap复用

LruBitmapPool策略模式，主要实现都在 LruPoolStrategy（主要实现类：SizeConfigStrategy）中，和二级缓存一样，也是使用的Lru算法来维护的BitmapPool(Glide自定义了这里的数据结构，详情查阅下文的 Glide缓存参考文章)

二级内存缓存

内存缓存同样使用 LRU 算法（可以参考Java中的 LinkedHashMap，在HashMap的基础上，将Value 串成一个双向链表，根据访问修改操作，调整链表顺序）

三级磁盘缓存

Glide磁盘缓存都放在getCacheDir()下的image_manager_disk_cache文件中，文件名称是通过图片多个配置生成的，保证唯一性。在向磁盘写入文件时（put 方法）会使用重入锁来同步代码（可以理解为：ReentrantLock），磁盘缓存也是使用的Lru算法，不过是基于 journal 日志，记录图片的添加删除和读取操作。

如果你觉得有所收获，可以点赞收藏关注哦，接下来，我将继续对Android的相关知识进行分析和分享，可以继续关注哦，要是真正想学习android开发这块的，或者在这方面工作的朋友我免费分享给你，当然也希望大家都能多多支持我，你们的点赞就是我的动力，谢谢！

作者：小肥羊冲冲冲Android
链接：https://juejin.cn/post/7012827539911475213

标签：总结,缓存,面试,Binder,线程,进程,new,Android,View
来源： https://blog.csdn.net/m0_58554082/article/details/120550755

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