移动端网络优化

介绍下针对移动端的网络优化,不限于 Android,同样适用于 iOS 和 H5。

一个网络请求可以简单分为连接服务器 -> 获取数据两个部分。

其中连接服务器前还包括 DNS 解析的过程;获取数据后可能会对数据进行缓存。

一、连接服务器优化策略

1. 不用域名,用 IP 直连

省去 DNS 解析过程,DNS 全名 Domain Name System,解析意指根据域名得到其对应的 IP 地址。 如http://www.codekk.com的域名解析结果就是 104.236.147.76。

首次域名解析一般需要几百毫秒,可通过直接向 IP 而非域名请求,节省掉这部分时间,同时可以预防域名劫持等带来的风险。

当然为了安全和扩展考虑,这个 IP 可能是一个动态更新的 IP 列表,并在 IP 不可用情况下通过域名访问。

2. 服务器合理部署

服务器多运营商多地部署,一般至少含三大运营商、南中北三地部署。

配合上面说到的动态 IP 列表,支持优先级,每次根据地域、网络类型等选择最优的服务器 IP 进行连接。

对于服务器端还可以调优服务器的 TCP 拥塞窗口大小、重传超时时间(RTO)、最大传输单元(MTU)等。

二、获取数据优化策略

1. 连接复用

节省连接建立时间,如开启 keep-alive。

Http 1.1 默认启动了 keep-alive。对于 Android 来说默认情况下 HttpURLConnection 和 HttpClient 都开启了 keep-alive。只是 2.2 之前 HttpURLConnection 存在影响连接池的 Bug,具体可见:Android HttpURLConnection 及 HttpClient 选择

2. 请求合并

即将多个请求合并为一个进行请求,比较常见的就是网页中的 CSS Image Sprites。 如果某个页面内请求过多,也可以考虑做一定的请求合并。

3. 减小请求数据大小

(1) 对于 POST 请求,Body 可以做 Gzip 压缩,如日志。

(2) 对请求头进行压缩

这个 Http 1.1 不支持,SPDY 及 Http 2.0 支持。 Http 1.1 可以通过服务端对前一个请求的请求头进行缓存,后面相同请求头用 md5 之类的 id 来表示即可。

4. CDN 缓存静态资源

缓存常见的图片、JS、CSS 等静态资源。

5. 减小返回数据大小

(1) 压缩

一般 API 数据使用 Gzip 压缩,下图是之前测试的 Gzip 压缩前后对比图。

(2) 精简数据格式

如 JSON 代替 XML,WebP 代替其他图片格式。关注公众号 codekk,回复 20 查看关于 WebP 的介绍。

(3) 对于不同的设备不同网络返回不同的内容 如不同分辨率图片大小。

(4) 增量更新

需要数据更新时,可考虑增量更新。如常见的服务端进行 bsdiff,客户端进行 bspatch。

(5) 大文件下载

支持断点续传,并缓存 Http Resonse 的 ETag 标识,下次请求时带上,从而确定是否数据改变过,未改变则直接返回 304。

6. 数据缓存

缓存获取到的数据,在一定的有效时间内再次请求可以直接从缓存读取数据。

关于 Http 缓存规则 Grumoon 在Volley 源码解析最后杂谈中有详细介绍。

三、其他优化手段

这类优化方式在性能优化系列总篇中已经有过完整介绍

1. 预取

包括预连接、预取数据。

2. 分优先级、延迟部分请求

将不重要的请求延迟,这样既可以削峰减少并发、又可以和后面类似的请求做合并。

3. 多连接

对于较大文件,如大图片、文件下载可考虑多连接。 需要控制请求的最大并发量,毕竟移动端网络受限。

四、监控

优化需要通过数据对比才能看出效果,所以监控系统必不可少,通过前后端的数据监控确定调优效果。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,298评论 4 360
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,701评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 107,078评论 0 237
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,687评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,018评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,410评论 1 211
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,729评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,412评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,124评论 1 239
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,379评论 2 242
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,903评论 1 257
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,268评论 2 251
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,894评论 3 233
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,014评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,770评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,435评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,312评论 2 260

推荐阅读更多精彩内容