9102年了，还不知道Android为什么卡？

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导读

最近华为方舟编译器要开源了，笔者去看了下发布会PPT，发现作为一名Android开发者，PPT中所介绍的知识点我居然不能完全看懂？？？于是乎恶补了下PPT中的内容，整理成本文。

本文将用通俗的语言从底层介绍Android卡顿的历史原因和谷歌与之斗争的过程

阅读完这篇文章后你将

1. 理解计算机是如何解读我们所写的程序并执行相应功能的

2. 了解Android虚拟机的进化史

3. 从底层了解造成Android卡顿的三大原因

一、基础概念

首先我们需要补习下一些基础概念，来理解计算机是如何解读我们所写的程序并执行相应功能的。

1.编译&解释

某些编程语言（如Java）的源代码通过编译-解释的流程可被计算机读懂

先上一段Java代码

public static void main(String[] args){
    print('Hello World')
}

这是所有程序员的第一课，只需要写完这段代码并执行，电脑或手机就会打印出Hello World。 那么问题来了，英文是人类世界的语言，计算机（CPU）是怎么理解英文的呢？

众所周知，0和1是计算机世界的语言，可以说计算机只认识0和1。 那么我们只需要把上面那段英文代码只通过0和1表达给计算机，就可以让计算机读懂并执行。

结合上图，Java源代码通过编译变成字节码，然后字节码按照模版中的规则解释为机器码。

2.机器码&字节码

• 机器码

  机器码就是能被CPU直接解读并执行的语言。

  但是如果使用上图中生成的机器码跑在另外一台计算机中，很可能就会运行失败。

  这是因为不同的计算机，能够解读的机器码可能不同。通俗而言就是能在A电脑上运行的机器码，放到B电脑上就可能就不好使了。

  举个🌰，中国人A认识中文，英语；俄国人B认识俄语，英语。这时他两同时做一张中文试卷，B大概连写名字的地方都找不到。

  所以这时候我们需要字节码。

• 字节码

  中国人A看不懂俄文试卷，俄国人B看不懂中文试卷，但是大家都看得懂英文试卷。

  字节码就是个中间码，Java能编译为字节码，同一份字节码能按照指定模版的规则解释为指定的机器码。

  字节码的好处：

  1.实现了跨平台，一份源代码只需要编译成一份字节码，然后根据不同的模版将字节码解释成当前计算机认识的机器码，这就是Java所说的“编译一次，到处运行”。

  2.同一份源码被编译成的字节码大小远远小于机器码。

  

3.编译语言&解释语言

• 编译语言

  我们熟知的C/C++语言，是编译语言，即程序员编译之后可以一步到位（编译成机器码），可以被CPU直接解读并执行。

  

  可能有人会问，既然上文中说过字节码有种种好处，为什么不使用字节码呢？

  这是因为每种编程语言设计的初衷不同,有些是为了跨平台而设计的，如Java，但有些是针对某个指定机器或某批指定型号的机器设计的。

  举个🌰，苹果公司开发的OC语言和Swift语言，就是针对自家产品设计的，我才不管你其他人的产品呢。所以OC或Swift语言设计初衷之一就是快，可直接编译为机器码使iPhone或iPad解读并执行。这也是为什么苹果手机的应用比安卓手机应用大的主要原因。这更是为什么苹果手机更流畅的原因之一！(没有中间商赚差价)

• 编译-解释语言

  拿开发Android的语言Java为例，Java是编译-解释语言,即程序员编译之后不可以直接编译为机器码，而是会编译成字节码(在Java程序中为.class文件，在Android程序中为.dex文件)。然后我们需要将字节码再解释成机器码,使之能被CPU解读。

  这第二次解释，即从字节码解释成机器码的过程，是程序安装或运行后，在Java虚拟机中实现的。

二、造成卡顿的三大因素

今年最新的Android版本已经是10了，其实在这两年关于Android手机卡顿的声音已经慢慢低了下去，取而代之的是流畅如iOS之类的声音。

但是诸如超过iOS的话，还比较少，其实是因为Android有卡顿有三大历史原因。起步就比iOS低。

1.虚拟机——解释过程慢

通过上文描述，我们可以知道，iOS之所以不卡是因为他一步到位，省略了中间解释的步骤，直接跟硬件层进行通信。而Android由于没有一步到位，每次执行都需要实时解释成机器码，所以性能较iOS明显低下。

我们已经明确知道了字节码（中间商）是造成卡顿的主要元凶之一，我们可否像iOS那样扔掉字节码，直接一步到位呢？

明显不能，因为iOS搞来搞去就那么几个机型。反观Android方面，光手机就有无数种机型，无数种CPU架构/型号，更别提什么平板，车载等其他设备了。有那么多类型的硬件设备代表着就有非常多不同的硬件架构，每种架构都有自己对应的机器码解释规则。显然像iOS那样一步到位是不现实的。

那怎么办呢？既然扔不掉字节码这个中间商，那我们只能剥削他咯，让整个解释的过程快一点，再快一点。而解释所在的“工厂”在虚拟机内。

接下来就是伟大的Android虚拟机进化之路！

① Andorid 1.0 Dalvik(DVM)+解释器

DVM是Google开发的Android平台虚拟机,可读取.dex的字节码。 上文中所说的从字节码解释成机器码的过程在Java虚拟机中，在Android平台中虚拟机指的就是这个DVM。 在Android1.0时期，程序一边运行，DVM中的解释器（翻译机）一边解释字节码。 可想而知，这样效率绝对低下。一个字，卡。

② Android 2.2 DVM+JIT

其实解决DVM的问题思路很清楚，我们在程序某个功能运行前就解释就可以了。

在Android2.2时期，聪明的谷歌引入了JIT(Just In Time)机制，直译就是即时编译。

举个🌰，我经常去一家餐馆吃饭，老板已经知道我想吃什么菜了，在我到之前就把菜准备好了，这样我就省去了等菜的时间。

JIT就相当于这个聪明的老板，它会在手机打开APP时，将用户经常使用的功能记下来。当用户打开APP的时候立马将这些内容编译出来，这样当用户打开这些内容时，JIT已经将’菜’准备好了。这样就提高了整体效率。

虽然JIT挺聪明的，且总体思路清晰理想丰满，但现实是仍然卡的要死。

存在的问题：

• 打开APP的时候会变慢
• 每次打开APP都要重复劳动，不能一劳永逸。
• 如果我突然点了一盘之前从来没点过的菜，那我只好等菜了，所以如果用户打开了JIT没有准备好的’菜’，就只能等DVM中的解释器去边执行边解释了。

③ Android 5.0 ART+AOT

聪明的谷歌又想到个方法，既然我们能在打开APP的时候将字节码编译成机器码，那么我们何不在APP安装的时候就把字节码编译成机器码呢？这样每次打开APP也不用重复劳动了，一劳永逸。

这确实是个思路，于是谷歌推出了ART来替代DVM，ART全称Android Runtime，它在DVM的基础上做了一些优化，它在应用被安装的时候就将应用编译成机器码,这个过程称为AOT(Ahead-Of-Time)，即预编译。

但是问题又来了，打开APP是不卡了，但是安装APP慢的要死，可能有人会说，一个APP又不是会频繁安装，可以牺牲下这点时间。 但是不好意思，安卓手机每次OTA启动（即系统版本更新或刷机后）都会重新安装所有APP，无奈吧！绝望吧！对，还记得那两年，被安卓版本更新所支配的恐惧吗！

④ Android 7.0 混合编译

谷歌最终祭出了终极大招，DVM+JIT不好，ART+AOT又不好。行，我把他们都混合起来，那总可以了吧！

于是谷歌在Android7.0的时候，发布了混合编译。 即安装时先不编译成机器码，在手机不被使用的时候，AOT偷偷的把能编译成机器码的那部分代码编译了（至于什么是能编译的部分，下文字节码的编译模板详述）。其实就是把之前APP安装时候干的活偷偷的在手机空的时候干了。

如果来不及编译的话，再把JIT和解释器这对难兄难弟叫起来，让他们去编译或实时解释。

不得不佩服谷歌这粗暴的解决问题的方式，这样一来确实Android手机从万年卡顿慢慢的坑中出来了。

⑤ Android 8.0 改进解释器

在Android8.0时期，谷歌又盯上了解释器，其实纵观上面的问题，根源就是这个解释器解释的太慢了！（什么JIT,AOT,老夫解释只有一个字，快）那我们何不让这个解释器解释的快一点呢？ 于是谷歌改进了解释器，解释模式执行效率大大提升。

⑥ Android 9.0 改进编译模板

这个点会在下文字节码的编译模板中详述。

这边简单而言就是，在Android9.0上提供了预先放置热点代码的方式，应用在安装的时候就能知道常用代码会被提前编译。（借用知乎@weishu大神的原话）

2.JNI——Java和C互相调用慢

JNI又称为 Java Native Interface，翻译过来就是Java原生接口，就是用来跟C/C++代码交互的。

如果不做Android开发的可能不知道，Android项目里的代码除了Java,很有可能还有部分C语言的代码。

这个时候有个严重的问题，首先上图 (图片参考方舟编译器原理PPT)：

在开发阶段Java源代码在开发阶段打包成.dex文件，C语言直接就是.so库，因为C语言本身就是编译语言。

在用户手机中，APK中的.dex文件（字节码）会被解释为.oat文件（机器码）运行在ART虚拟机中，.so库则为计算机可以直接运行的二进制代码（机器码），两份机器码要互相调用肯定是有开销的。

下面就来阐述下为什么两份机器码会不同。

这边需要深入理解字节码->机器码的编译过程，在图上虽然都被编译成了机器码，都能被硬件直接调用，但是两份机器码的性能，效率，实现方式相差甚多，这主要是由以下两个点造成的：

• 编程语言不同导致编译出的字节码不同导致编译出的机器码不同。

  举个🌰，针对同样是静态语言的C和Java，对int a + b 的运算

  C语言可以直接加载内存，在寄存器中计算，这是由于C语言是静态语言，a和b是确定的int对象。

  在Java中虽然定义对象我们也要明确的指出对象的类型，例如int a = 0,但是Java拥有动态性，Java拥有反射，代理，谁也不敢保证a在被调用时还是int类型，所以Java的编译需要考虑上下文关系，即具体情况具体编译。

  所以连字节码已经不同了，编译出的机器码肯定不同。

• 运行环境不同导致编译出的机器码不同

  图中明显看到由Java编译而来的机器码包裹在ART中，ART全称Android RunTime，即安卓运行环境，跟虚拟机差不多是一个意思。而C语言所在的运行环境不在ART中。

  RunTime提供了基本的输入输出或是内存管理等支持，如果要在两个不同的RunTime中互相调用，则必然有额外开销。

  举个🌰，由于Java有GC（垃圾回收机制），在Java中的一个对象地址不是固定的，有可能被GC挪动了。即在ART环境中跑的机器码中的对象的地址不固定。可是C语言哪管那么多幺蛾子，C就直接问Java要一个对象的地址，但万一这个对象地址被挪动了，那就完蛋了。解决方案有两个：

  1. 把这个对象在C里再拷一份。很明显这造成了很大的开销。
  2. 告诉ART，我要用这个对象了，GC这个对象的地址你不能动！你先一边呆着去。这样相对而言开销倒是小了，但如果这个地址如果一直不能被回收的话，可能造成OOM。

  （此处参考知乎@张铎在华为公布的方舟编译器到底对安卓软件生态会有多大影响？中的回答）

3. 字节码的编译模板——未针对具体APP进行优化

我们举个🌰来理解编译模版，“Hello world”可以被翻译为“你好，世界”，同样也可以被翻译为“世界，你好”，这个差别就是编译模版不同导致的，

①. 统一的编译模版（vm模版）

字节码可以通过不同的编译模版被编译为机器码，而编译模版的不同将直接导致编译完后的机器码性能大相径庭。

在安卓中，ART有一套规定的，统一的编译模版，暂且称为VM模版，这套模版虽算不上差劲，但也算不上优秀。

因为它是谷歌爸爸搞出来的，肯定算不上差劲，但由于没有针对每一个APP进行特定的优化，所以也算不上优秀。

②. vm模版存在的问题

问题就存在于没有针对每一个APP进行优化。

在上文谷歌对于Android2.2的虚拟机优化中已经讲到过，那时候谷歌使用JIT将用户常用的功能记下来(热点代码)，当用户打开APP的时候立马将这些内容编译出来，即优先编译热点代码。

但是到了Android7.0的混合编译时代，由于AOT的存在，这个功能被弱化了，这时JIT记录下的热点代码并非是持久化的。AOT的编译优先级遵循于vm模版，AOT根据模板的内容将一些字节码优先编译为机器码。

那么这个时候就产生了一个问题。

先举个🌰，一家中餐馆的招牌菜是番茄炒蛋，那么番茄炒蛋的备菜肯定很足，但是顾客A特立独行，他偏偏不要吃番茄炒蛋，他每次都点一个冷门的牛排套餐，那这时候只能让顾客等着老板将牛排套餐做完。

如果一个APP的热点代码（如首页），刚好游离于VM模板之外，那么AOT就其实形同虚设了。(比如vm模版优先编译名称不大于15个字符的类和方法，但是首页的类名刚好高于15个字符。此处仅为举例并没有实际论证过）

下面用首页和设置页来举例：由于遵循vm模版，AOT因为某个原因没有优先编译首页部分代码，而转而去编译了不太重要的设置页代码：

上图的流程说明了在特殊情况下，AOT编译实则不起作用，完全是靠解释器和JIT在进行实时编译，整个编译方案退步到了Android2.2时期。

③. 聪明的ART

虽然这个问题存在，但并不是特别严重。因为ART并没有我说的那么笨。在之后应用使用过程中，ART会记录并学习用户的使用习惯（保存热点代码），然后更新针对当前APP的定制化vm模版，不断的补充热点代码，补充定制化模版。

这是不是听起来很熟悉？在手机发布大会上的宣传语“基于用户操作习惯进行学习，APP打开速度不断提高”的部分原理就是这个。

④. 最终大招，一劳永逸

其实要一劳永逸的解决这个问题思路也不难：我们只需要在吃饭前跟老板提前预定想吃啥就行，让老板先准备起来，这样等我们到了就不用等餐了。

在最新的Android9.0版本中，谷歌推出了这个类似提前预定的功能：编译系统支持在具有蓝图编译规则的原生 Android 模块上使用 Clang 的配置文件引导优化 (PGO)。

说人话：谷歌允许你在开发阶段添加一个配置文件，这个配置文件内可指定“热点代码”，当应用安装完后，ART在后台悄悄编译APP时，会优先编译配置文件中指定的“热点代码”。

虽然谷歌支持，但是这块技术对于APP开发人员而言国内资料过于缺乏，普及面不广。笔者先贴上官方链接，以及这篇博客，其中介绍的还是挺详细的。（隔壁Xcode针对PGO都有UI界面了）

三、解决思路

解决思路总结为四个字就是：华为方舟。

方舟的解决思路：

1. 针对虚拟机问题，方舟说：我不要你这个烂虚拟机了，我们裸奔

2. 针对JNI调用问题，方舟说：我们让Java在编译阶段跟C一样直接编译成机器码，干掉虚拟机，跟.so库直接调用，毫无JNI开销问题

3. 针对编译模版问题，方舟说：我们支持针对不同APP进行不同的编译优化

总结一下：方舟支持在打包编译阶段针对不同APP进行不同的编译优化，然后直接打包成机器码.apk(很可能已经不叫apk了)，然后直接运行。

这样看起来方舟确实解决掉了三大问题，但是，代价呢？

如果按照这个思路，方舟就肯定不止是一个编译器了，它应该还有一套自己的runtime。当然这些都是后话了。

关于方舟的实现只是大概讲了思路，但没有深入，因为一来方舟没开源，二来方舟发布会PPT营销层面更多，技术细节缺少，现在奇思妙想完全是纸上谈兵，一切还是静待开源吧。

四、程序员不背卡顿的锅！

自从发表文章以来，收到了一些反馈，其中有一种声音是：

造成卡顿的主要原因是垃圾代码和保活，全家桶等国产软件的锅。

对这一点，我不可否认，垃圾代码，保活策略，全家桶是很恶心。

但是如果要将这些影响上升为造成卡顿的主要原因，

笔者认为你们是太看得起自己的垃圾代码负优化能力了，还是太看不起小米，华为这些系统生产厂家了，还是觉得天底下的iOS人手水平高Android一个层次呢？

如果一定要说垃圾代码造成了卡顿，也请去理解下哪些代码是所谓的垃圾代码，比如某些代码造成了内存抖动和GC频繁回收造成了卡顿，不要就扔下一句，垃圾代码然后让程序员背了所有的锅。都9102年了，别再随便甩锅给程序员了！，也请那些这样认为的人别再妄自菲薄了！

至于保活，在现在的华为小米等系统里弄一个全天候保活，互相拉起的进程，大概就会像黑进阿里的黑客一样，第二天去公司报道吧。

至于一些千元机的卡顿问题，可以了解下Google新推的Android Go系统，这个系统下的APP开发要求异常的苛刻。

五、参考资料

1. 华为公布的方舟编译器到底对安卓软件生态会有多大影响？
2. 华为新贵！方舟编译器的荣光和使命
3. 一文看懂华为方舟编译器，安卓的一大进步
4. What does a JVM have to do when calling a native method?
5. 关于Dalvik、ART、DEX、ODEX、JIT、AOT、OAT