一. 简介
App的启动时间是衡量一个App性能的重要指标，或者可以说是App性能的第一印象。在这篇文章中，我们将要介绍启动时间的相关知识和打点统计。
二. 启动优化
2.1 App启动方式
首先了解一下App的启动方式分为两类：
1. 冷启动：从零开始启动App
2. 热启动：App已经存在内存当中，但是后台存活着，再次点击图标启动App
之后测试也依照这两种启动方式进行测试。一般来说启动时间（点击图标 -> 显示Launch Screen -> Launch Screen消失）在小于400ms是最佳的，并且系统限制了启动时间不可以大于20s，否则会因为watchdog(看门狗)机制被杀掉。
在不同的生命周期时，超时时间的限制会有所差别：
| 生命周期 | 超时时间 |
|---|---|
| 启动 Launch | 20 s |
| 恢复 Resume | 10 s |
| 悬挂 Suspend | 10 s |
| 退出 Quit | 6 s |
| 后台 Background | 10 min |
2.2 App启动流程
启动流程一般划分为pre-main(main函数之前)和main函数之后；
2.2.1 pre-main
该阶段各个时期的任务以及优化方法：
| 阶段 | 工作 | 优化 |
|---|---|---|
| Load dylibs | Dyld从主执行文件的header获取到需要加载的所依赖动态库列表，然后它需要找到每个 dylib，而应用所依赖的 dylib 文件可能会再依赖其他 dylib，所以所需要加载的是动态库列表一个递归依赖的集合 | 1.尽量不使用内嵌（embedded）的dylib，加载内嵌dylib性能开销较大；2.合并已有的dylib和使用静态库（static archives），减少dylib的使用个数；3.懒加载dylib，但是要注意dlopen()可能造成一些问题，且实际上懒加载做的工作会更多 |
| Rebase和Bind | 1. Rebase在Image内部调整指针的指向。在过去，会把动态库加载到指定地址，所有指针和数据对于代码都是对的，而现在地址空间布局是随机化，所以需要在原来的地址根据随机的偏移量做一下修正。2. Bind是把指针正确地指向Image外部的内容。这些指向外部的指针被符号(symbol)名称绑定，dyld需要去符号表里查找，找到symbol对应的实现 | 1.减少ObjC类（class）、方法（selector）、分类（category）的数量；2.减少C++虚函数的的数量（创建虚函数表有开销）；3.使用Swift structs（内部做了优化，符号数量更少） |
| Objc setup | 1.注册Objc类 (class registration)；2.把category的定义插入方法列表 (category registration)；3.保证每一个selector唯一 (selector uniquing) | 减少 Objective-C Class、Selector、Category 的数量，可以合并或者删减一些OC类 |
| Initializers | 1.Objc的+load()函数；2.C++的构造函数属性函数；3.非基本类型的C++静态全局变量的创建(通常是类或结构体) | 1.少在类的+load方法里做事情，尽量把这些事情推迟到+initiailize；2.减少构造器函数个数，在构造器函数里少做些事情；3.减少C++静态全局变量的个数 |
对于pre-main阶段，Xcode提供了各个阶段时间消耗的方法， Product -> Scheme -> Edit Scheme -> Environment Variables 中将环境变量 DYLD_PRINT_STATISTICS设为1;
Total pre-main time: 955.81 milliseconds (100.0%)
dylib loading time: 97.42 milliseconds (10.1%)
rebase/binding time: 55.08 milliseconds (5.7%)
ObjC setup time: 68.65 milliseconds (7.1%)
initializer time: 734.45 milliseconds (76.8%)
slowest intializers :
libSystem.B.dylib : 7.65 milliseconds (0.8%)
libMainThreadChecker.dylib : 36.33 milliseconds (3.8%)
...
这里额外补充一下其他的dyld环境变量参数：
| 变量 | 描述 |
|---|---|
| DYLD_PRINT_STATISTICS_DETAILS | 打印启动时间等详细参数 |
| DYLD_PRINT_SEGMENTS | 日志段映射 |
| DYLD_PRINT_INITIALIZERS | 日志图像初始化要求 |
| DYLD_PRINT_BINDINGS | 日志符号绑定 |
| DYLD_PRINT_APIS | 日志dyld API调用(例如，dlopen) |
| DYLD_PRINT_ENV | 打印启动环境变量 |
| DYLD_PRINT_OPTS | 打印启动时命令行参数 |
| DYLD_PRINT_LIBRARIES_POST_LAUNCH | 日志库加载，但仅在main运行之后 |
| DYLD_PRINT_LIBRARIES | 日志库加载 |
| DYLD_IMAGE_SUFFIX | 首先搜索带有这个后缀的库 |
这个方法确实很方便，但是我们如果想要自己度量per-main阶段的时间消耗，又如何统计呢？
由于我们主要针对冷启动进行优化，就先介绍一下冷启动的流程：
可以将其归纳为三个阶段：
1. dyld：加载镜像，动态库
2. RunTime方法
3. main函数初始化
从图中可以看出开发者在main之前可以处理的是Run Image Initializers阶段（对应Apple展示图中的initializers阶段），load加载、__attribute__((constructor))和C++静态对象初始化;
load耗时监测
想知道load方法执行的时间，就不可避免的需要获取+load类和分类的方法。目前我了解到的也是有两种，一种是通过runtime api，去读取对应镜像下所有类及其元类，并逐个遍历元类的实例方法，如果方法名称为load，则执行hook操作，代表库是AppStartTime；一种是和 runtime一样，直接通过getsectiondata函数，读取编译时期写入mach-o文件DATA段的__objc_nlclslist和 __objc_nlcatlist节，这两节分别用来保存no lazy class列表和no lazy category列表，所谓的no lazy结构，就是定义了+load方法的类或分类，代表库是A4LoadMeasure。
先说一下两种方案对比结果：
| 库 | load误差 | 统计范围 |
|---|---|---|
| AppStartTime | 100ms左右 | 类 |
| A4LoadMeasure | 50ms左右 | 类和分类 |
从测试结果来看，当然我们会选择后者，还统计了分类load加载。而且从性能上看，前者会for循环调用object_getClass()方法，该方法会触发类的realize 操作，给类开辟可读写的信息存储空间、调整成员变量布局、插入分类方法属性等操作，简单来说就是让类变成可用(realized)状态，这样当有大量的类进行该操作时，会额外增加per-main时间，造成不必要的开销。
//获取no lazy class 列表和 no lazy category 列表
static NSArray <LMLoadInfo *> *getNoLazyArray(const struct mach_header *mhdr) {
NSMutableArray *noLazyArray = [NSMutableArray new];
unsigned long bytes = 0;
Class *clses = (Class *)getDataSection(mhdr, "__objc_nlclslist", &bytes);
for (unsigned int i = 0; i < bytes / sizeof(Class); i++) {
LMLoadInfo *info = [[LMLoadInfo alloc] initWithClass:clses[i]];
if (!shouldRejectClass(info.clsname)) [noLazyArray addObject:info];
}
bytes = 0;
Category *cats = getDataSection(mhdr, "__objc_nlcatlist", &bytes);
for (unsigned int i = 0; i < bytes / sizeof(Category); i++) {
LMLoadInfo *info = [[LMLoadInfo alloc] initWithCategory:cats[i]];
if (!shouldRejectClass(info.clsname)) [noLazyArray addObject:info];
}
return noLazyArray;
}
//hook 类和分类的 +load 方法
static void hookAllLoadMethods(LMLoadInfoWrapper *infoWrapper) {
unsigned int count = 0;
Class metaCls = object_getClass(infoWrapper.cls);
Method *methodList = class_copyMethodList(metaCls, &count);
for (unsigned int i = 0, j = 0; i < count; i++) {
Method method = methodList[i];
SEL sel = method_getName(method);
const char *name = sel_getName(sel);
if (!strcmp(name, "load")) {
LMLoadInfo *info = nil;
if (j > infoWrapper.infos.count - 1) {
info = [[LMLoadInfo alloc] initWithClass:infoWrapper.cls];
[infoWrapper insertLoadInfo:info];
LMAllLoadNumber++;
} else {
info = infoWrapper.infos[j];
}
++j;
swizzleLoadMethod(infoWrapper.cls, method, info);
}
}
free(methodList);
}
Tip:
这里说明一个问题，A4LoadMeasure用LMAllLoadNumber定位最后一次打印有计算误差，稍微取巧了一下，改为在主线程获取，具体可查看demo;
attribute((constructor))和C++对象静态初始化
__attribute__是GNU C特色的一个编译器属性，可以通过iOS attribute了解一下；它与load,main,initialize的调用顺序如下：
load -> attribute((constructor)) -> main -> initialize
好了，接下来，我们再次对比下这两个三方库：
| 库 | static initialize误差 |
|---|---|
| AppStartTime | 30ms左右 |
| A4LoadMeasure | 40ms左右 |
统计下来，两者数据差不多，最主要的是打印了方法指针；A4LoadMeasure统计的方案我不敢苟同，只是在__attribute__((constructor))方法作用域前后打点就是C++ Static Initializers端所用时间？这波儿操作看不懂了；获取__mod_init_func（初始化的全局函数地址）段更值得认同；
简单介绍下初始化函数大致执行顺序如下：
initializeMainExecutable -> ImageLoader::runInitializers -> ImageLoader::doInitialization -> ImageLoaderMachO::doModInitFunctions
最后一个函数是主要处理的逻辑，下面👇附上代码：
//该函数主要负责处理__DATA下的__mod_init_func
void ImageLoaderMachO::doModInitFunctions(const LinkContext& context)
{
if ( fHasInitializers ) {
const uint32_t cmd_count = ((macho_header*)fMachOData)->ncmds;
const struct load_command* const cmds = (struct load_command*)&fMachOData[sizeof(macho_header)];
const struct load_command* cmd = cmds;
for (uint32_t i = 0; i < cmd_count; ++i) {
if ( cmd->cmd == LC_SEGMENT_COMMAND ) {
const struct macho_segment_command* seg = (struct macho_segment_command*)cmd;
const struct macho_section* const sectionsStart = (struct macho_section*)((char*)seg + sizeof(struct macho_segment_command));
const struct macho_section* const sectionsEnd = §ionsStart[seg->nsects];
for (const struct macho_section* sect=sectionsStart; sect < sectionsEnd; ++sect) {
const uint8_t type = sect->flags & SECTION_TYPE;
if ( type == S_MOD_INIT_FUNC_POINTERS ) {
Initializer* inits = (Initializer*)(sect->addr + fSlide);
const size_t count = sect->size / sizeof(uintptr_t);
for (size_t j=0; j < count; ++j) {
Initializer func = inits[j];
// <rdar://problem/8543820&9228031> verify initializers are in image
if ( ! this->containsAddress((void*)func) ) {
dyld::throwf("initializer function %p not in mapped image for %s\n", func, this->getPath());
}
func(context.argc, context.argv, context.envp, context.apple, &context.programVars);
}
}
}
}
cmd = (const struct load_command*)(((char*)cmd)+cmd->cmdsize);
}
}
}
这里有一个问题说明下，原文也提到了，if ( ! this->containsAddress((void*)func) )这个判断函数地址是否在当前image的地址空间中，由于我们是在动态库中做函数地址替换，替换后的函数地址都是动态库中的了，没有在其他 image中，所以当其他image执行到这个判断时，就抛出了异常。在demo工程中这个现象还不明显，当工程架构复杂一些，这个问题就比较明显了；
三. 工程说明
目前工程已支持pod引入:
pod 'A0PreMainTime'
#******子组件单独引入***********
#pre-main阶段耗时检测
pod 'A0PreMainTime/PreMainTime'
#业务时间度量
pod 'A0PreMainTime/TimeMonitor'
具体请查看A0PreMainTime
