玩游戏的时候总有几个应用在后台占内存 不知道占不占用网络 怎么把他们关掉 开机启动已经关了?

本文以华为手机为例,介绍如何设置手机,可以让手机永远不卡顿。本文的思维导图如下:

要想优化手机的设置,首先需要开启手机的开发者模式,操作步骤为:打开手机设置——关于手机——连续单击版本号7次,如以下动画所示。

以下所有操作,都是基于你已经开启“开发者模式”。

设置——后台进程限制,限制后台最多运行2个进程,阻止其它程序一直占用着手机。详细的操作步骤如以下动画所示:


手机性能要是极差的话,直接限制后台最多运行1个进程,甚至设置为不保留活动,用户离开后即销毁每个活动,极大节省手机运行内存。

设置——启动管理——批量手动管理,以此禁止某些app自启动。我一般只允许微信、QQ自动管理,其它都是手动管理。详细的操作步骤如以下动画所示:

这个计划启用的话,系统会将一些使用数据上传给官方用于优化系统,增加内存、流量和电量的消耗。设置——用户体验改进计划——关闭。详细的操作步骤如以下动画所示:

设置——定时开关机,设置为每周一凌晨4点半关机、5点开机,以此使手机每周重启1次、始终保持最佳运行状态。重启过程中,手机会自动清理掉系统垃圾,完成自我修复,运行会更流畅。详细的操作步骤如以下动画所示:

设置——情景智能——关闭,以此关闭负一屏,减少乱七八糟的智能消息刷新。详细操作与之前的动画类似,以下都不再赘述。

设置——杂志锁屏——关闭,减少壁纸的自动下载和切换。

如下图所示,微信、短信、微博、QQ图标的右上角都有红色数字角标,想关闭它可以打开手机设置——桌面图标——关闭全部,使app桌面图标的右上角不再显示红色数字角标。

我一般只允许微信、信息、电话这些实时通讯类app显示数字角标。

窗口动画是比较消耗运行内存的,大家可以通过:设置——窗口动画——将3个跟动画缩放相关的选项都选成缩放0.5x或者关闭动画,详细的操作步骤如以下动画所示:

二维码普及以后,NFC基本没啥用,关闭它的步骤为:手机设置——NFC——关闭。

1)减少微信群、公众号

如果某个微信群天天一大堆消息,而你在其中1个月都说不了1句话,也无法从该群里获取啥有效信息,这个群还不是亲友群,那就果断退群。有可替代的微信群,那就留一个最大的就行。我的多数微信群都是因事而建,事了就解散。

同理,如果某个公众号天天都给你发消息,而多数消息看完你啥收获也没有,那就果断取消关注,每个人的精力都有限,看太多的消息反而分散了自己的精力。

2)禁止微信的照片视频自动下载

微信群里的多数照片和视频都没有收藏的必要,因此,你可以打开微信——我——设置——通用——照片、视频、文件和通话——关闭自动下载。

这样设置以后,只有你查看过的照片和视频会保存至本地。

文件管理——我的手机——全选所有文件夹,然后点击删除,以此删除手机上的所有文件,此举不影响所有软件的使用,但1周前的微信聊天记录、拍的照片和视频会丢失,要想保留这些,就全选文件夹的时候,取消对tencent和DCIM这2个文件夹的选择

之前的文章《如何保证手机永远流畅?》写了具体怎样安全地删除文件夹。

手机用久了电池会越来越不耐用,此时可以开启手机电池的补电功能,修复手机电池。操作方法:先手机充电至80%以上,然后打开手机拨号界面,输入*#*#2846579#*#*,出现工程菜单,点击补电即可。

打开应用市场——我的——设置——关闭自动更新和应用更新提示,使软件也不自动更新。详细的操作步骤如以下动画所示:

关闭系统的自动更新,使它不再WLAN环境自动下载、夜间自动安装,因为系统和软件都是越新越占内存,所以在手机原本就能用的情况下没必要安装各种更新

操作步骤:打开手机设置——系统和更新——软件更新——点击右上角设置键——关闭WLAN环境自动下载、夜间安装。

设置——开启强制进行GPU渲染,利用GPU辅助CPU,减轻CPU的负担。

额外小技巧:电脑没网的时候,可以打开手机设置——USB配置——USB以太网,这样手机USB连电脑,电脑就能通过手机上网,而且网速比手机热点快。

如果按以上操作手机依旧卡,那就买个新手机去吧,要是嫌手机贵,那就去淘宝(闲鱼)上买个2手9成新的,我正在用的就是,跟新的一模一样,但价格只要一半,我不说,谁都不知道是旧的。

当华为推出3988元的P30的时候,咱买了1000元的二手华为P20;当华为推出4488元的P40的时候,咱以900元将华为P20卖了,以1500元买了华为P30。如此以旧换新,用最少的钱买最多的东西,物尽其用,利人利己利地球,减少资源浪费,实在是件大好事^_^

1、《手机如何防盗?手机丢了该怎么办?手机安全使用教程》

2、《各行各业的学霸是怎样高效使用手机的?》

3、《如何一次性将单位所有人的手机号导入手机通讯录中?》

4、《哪些小程序值得你放在手机桌面上?》

9.1 完成一个手机验证码功能

1、输入手机号,点击发送后随机生成6位数字码,2分钟有效
2、输入验证码,点击验证,返回成功或失败
3、每个手机号每天只能输入3次

Spring Boot整合Redis非常简单,只需要按如下步骤整合即可

#Redis服务器连接端口 #Redis数据库索引(默认为0) #连接超时时间(毫秒) #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) #最大阻塞等待时间(负数表示没限制) #连接池中的最大空闲连接 #连接池中的最小空闲连接

Redis事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

从输入Multi命令开始,输入的命令都会依次进入命令队列中,但不会执行,直到输入Exec后,Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队。
组队阶段报错,提交失败
组队成功,提交有成功有失败的情况

11.3 事务的错误处理

组队中某个命令出现了报告错误,执行时整个的所有队列都会被取消。

如果执行阶段某个命令报出了错误,则只有报错的命令不会被执行,而其他的命令都会执行,不会回滚。

11.4 为什么要做成事务

场景:有很多人有你的账户,同时去参加双十一抢购

11.5 事务冲突的问题

一个请求想给金额减8000
一个请求想给金额减5000
一个请求想给金额减1000

顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁表锁等,读锁写锁等,都是在做操作之前先上锁。(效率低,不能多进程同时进行)

顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号(version)等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。(抢票就是典型乐观锁的现实场景)

在执行multi之前,先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断。(乐观锁造成的版本号不一致,在另外一个终端修改了balance的值导致版本号改变)

如果在执行 WATCH 命令之后,EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话,那么就不需要再执行UNWATCH 了。

    事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行,因为事务提交前任何指令都不会被实际执行 事务中如果有一条命令执行失败,其后的命令仍然会被执行,没有回滚

Redis 提供了2个不同形式的持久化方式。

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘, 也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里

12.2.3 备份是如何执行的

Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到 一个临时文件中,待持久化过程都结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。 整个过程中,主进程是不进行任何IO操作的,这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

  • Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据(变量、环境变量、程序计数器等) 数值都和原进程一致,但是是一个全新的进程,并作为原进程的子进程
  • 在Linux程序中,fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程,但子进程在此后多会exec系统调用,出于效率考虑,Linux中引入了“写时复制技术”
  • 一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存,只有进程空间的各段的内容要发生变化时,才会将父进程的内容复制一份给子进程。

rdb文件的保存路径,也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下

12.2.8 如何触发RDB快照,保持策略

12.2.8.1 配置文件中默认的快照配置


15分钟以内至少有一个key发生改变
5分钟以内至少有十个key发生改变
1分钟以内至少有10000个key发生改变

save :save时只管保存,其它不管,全部阻塞。手动保存。不建议。
bgsave:Redis会在后台异步进行快照操作, 快照同时还可以响应客户端请求。
可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间

执行flushall命令,也会产生dump.rdb文件,但里面是空的,无意义

格式:save 秒钟 写操作次数
RDB是整个内存的压缩过的Snapshot,RDB的数据结构,可以配置复合的快照触发条件,
默认是1分钟内改了1万次,或5分钟内改了10次,或15分钟内改了1次。
不设置save指令,或者给save传入空字符串


当Redis无法写入磁盘的话,直接关掉Redis的写操作。推荐yes


对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩。
如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能。推荐yes.

在存储快照后,还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,
但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能

  • 启动Redis, 备份数据会直接加载
  • 对数据完整性和一致性要求不高更适合使用
  • Fork的时候,内存中的数据被克隆了一份,大致2倍的膨胀性需要考虑
  • 虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。
  • 在备份周期在一定间隔时间做一次备份,所以如果Redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改

以日志的形式来记录每个写操作(增量保存),将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录),只许追加文件但不可以改写文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

(1)客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内;
(3)AOF文件大小超过重写策略或手动重写时,会对AOF文件rewrite重写,压缩AOF文件容量;
(4)Redis服务重启时,会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的;

AOF和RDB同时开启,系统默认取AOF的数据(数据不会存在丢失)

  • AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样,都是拷贝备份文件,需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下,启动系统即加载。
  1. 将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(查看目录:config get dir)
  2. 恢复:重启redis然后重新加载
  1. 备份被写坏的AOF文件
  2. 恢复:重启redis,然后重新加载

始终同步,每次Redis的写入都会立刻记入日志;性能较差但数据完整性比较好

每秒同步,每秒记入日志一次,如果宕机,本秒的数据可能丢失。

redis不主动进行同步,把同步时机交给操作系统。

    AOF采用文件追加方式,文件会越来越大为避免出现此种情况,新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时,Redis就会启动AOF文件的内容压缩, 只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof
  1. 重写原理,如何实现重写:
    AOF文件持续增长而过大时,会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename),redis4.0版本后的重写,是指上就是把rdb 的快照,以二级制的形式附在新的aof头部,作为已有的历史数据,替换掉原来的流水账操作
  • 如果 no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存,用户请求不会阻塞,但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。(降低数据安全性,提高性能)
    如果 no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷,但是遇到重写操作,可能会发生阻塞。(数据安全,但是性能降低)

  • Redis会记录上次重写时的AOF大小,默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发
    重写虽然可以节约大量磁盘空间,减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的,因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写

  • 设置重写的基准值,文件达到100%时开始重写(文件是原来重写后文件的2倍时触发)

    (1)bgrewriteaof触发重写,判断是否当前有bgsave或bgrewriteaof在运行,如果有,则等待该命令结束后再继续执行。
    (2)主进程fork出子进程执行重写操作,保证主进程不会阻塞。
    (3)子进程遍历redis内存中数据到临时文件,客户端的写请求同时写入aof_buf缓冲区和aof_rewrite_buf重写缓冲区保证原AOF文件完整以及新AOF文件生成期间的新的数据修改动作不会丢失。
    (4)1).子进程写完新的AOF文件后,向主进程发信号,父进程更新统计信息。2).主进程把aof_rewrite_buf中的数据写入到新的AOF文件。
    (5)使用新的AOF文件覆盖旧的AOF文件,完成AOF重写。
  • 比起RDB占用更多的磁盘空间。
  • 每次读写都同步的话,有一定的性能压力。
  • 存在个别Bug,造成恢复不能。

如果对数据不敏感,可以选单独用RDB。
不建议单独用 AOF,因为可能会出现Bug。
如果只是做纯内存缓存,可以都不用。

  • RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储
  • AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.
  • Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大
  • 只做缓存:如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式.
  • 同时开启两种持久化方式
  • 在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据, 因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
  • RDB的数据不实时,同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢?
  • 建议不要,因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份), 快速重启,而且不会有AOF可能潜在的bug,留着作为一个万一的手段。

因为RDB文件只用作后备用途,建议只在Slave上持久化RDB文件,而且只要15分钟备份一次就够了,只保留save 900 1这条规则。
如果使用AOF,好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据,启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。
代价,一是带来了持续的IO,二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。
只要硬盘许可,应该尽量减少AOF rewrite的频率,AOF重写的基础大小默认值64M太小了,可以设到5G以上。
默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。

主机数据更新后根据配置和策略, 自动同步到备机的master/slaver机制,Master以写为主,Slave以读为主

14.3 怎么玩:主从复制

设置从机的优先级,值越小,优先级越高,用于选举主机时使用。默认100

  • 启动三台redis服务器
  • 查看系统进程,看看三台服务器是否启动
  • 配从(库)不配主(库)

成为某个实例的从服务器
2、在主机上写,在从机上可以读取数据(在从机上写数据会报错)
3、主机挂掉,重启就行,一切如初
可以将配置增加到文件中。永久生效。

切入点问题?slave1、slave2是从头开始复制还是从切入点开始复制?比如从k4进来,那之前的k1,k2,k3是否也可以复制?
从机是否可以写?set可否?
主机shutdown后情况如何?从机是上位还是原地待命?
主机又回来了后,主机新增记录,从机还能否顺利复制?
其中一台从机down后情况如何?依照原有它能跟上大部队吗?

更好的用户体验,增加app流畅性,更快的启动速度,不会因为内存过大而Crash,即便进入后台也会活得更久

查看内存占用高的对象或内存飙升的操作针对性进行优化

Persistent:该对象存在于内存中的个数
Transient:存在过已经被回收的对象的个数
也可以进行搜索 也可对单类对象进行分析 具体使用可搜索详细使用教程


先说网络请求,多数像我一样的野生程序员都会使用有名的第三方库,比如AFNetworking、Alamofire, (因为我们写的不够好,我们多数时间都在造轮子、模仿轮子、实现功能,可能内存优化的很多事情都跟我们没有关系,因为我们根本用不到。)通常我们会对第三方库进行一层包装、对我们应用程序来说可以随时替换、减少与第三库的耦合度。 然后开始发起请求->拿到数据json解析->数据发送到M层、M层进行model转换->数据发送到C、C通知V数据更新,仿佛一连串的事情没问题,像我一样。

只是一个简简单单的封装、实现里将AF的结果通过block回调

除网络请求外一切的操作都在主线程。当遇上海量数据,内存飙升,(5W条60key值)json解析内存增加150M,在读取json中的key 拿到list 数据在次飙升、数据传递、遍历、转model数据会一份一份的复制,在主线程的runloop中它没有时间释放、可以飚到300M 500M

多线程处理 数据处理放在子线程中去操作
1、可以利用多核CPU、数据处理速度增加
2、数据处理完成只发出有效数据、临时变量、临时指针都会被及时释放。
3、对于更多的数据可与服务器配合分段更新、分段处理
关于自动释放池看这篇文章

不常用的图片 一次性渲染显示的图片 contentsOfFile 直接读取渲染 不常驻内存
对于常用的图片 比如cell 中的小图标 named

加载图片 不会常驻内存
加载图片到内存 会常驻内存 named 可以增加渲染速度 避免影响卡顿

资源图片应该有他正确的大小、避免小View加载大图片,比直接加载大图还要吃内存。
网络图片要服务器配合返回适中的图片,虽然App可以将图片尺寸大小进行压缩,还是要尽量减少图片转换带来的时间消耗、内存消耗
比如SDWebImage 在app进入后台、收到内存警告等或需要释放图片的时机 clearMemory,清除图片在内存中的占用。设置大图片不常驻缓存,比如特大原图,要及时释放内存。
这也使用最多的一种方式 例如在图片上传前重绘压缩在上传 主要是去掉一些不必要的参数 改变图片尺寸大小

// 并把它设置成为当前正在使用的context // 绘制改变大小的图片 // 从当前context中创建一个改变大小后的图片 // 返回新的改变大小后的图片

内存管理 谁创建谁释放 谁添加谁释放 现在都使用ARC 引用计数由系统自动管理
1、你中有我 我中有你 循环引用 使用[weak self]解决
2、Timer未释放 未设置失效时间 未置为nil timer中循环引用
3、常驻对象中强引用某对象 delegate强持有
4、C语言创建的对象未手动释放
5、网络请求对self的强持有(延迟释放)
6、子线程死锁 资源不释放

1、懒加载,延迟创建对象,需要的时候才创建节省内存开销
2、UI复用,避免浪费节约开销
3、Cell中不要临时创建对象、更不要在循环中创建临时对象
4、对于经常访问的大页面可以强引用 或 单例模式 避免重复的创建释放创建释放
5、圆角可以图片重绘、CALayer重绘
6、隐藏显示、添加移除看需求选择使用
7、宗旨:需要的时候创建 能重用的尽量重用 不需要的不创建

CoreData中批零插入数据,在key值较多情况下 插入一条保存一条会比较慢,等插入完成之后再保存会造成大量对象一直未释放,内存增加 我的数据有5万条 每条60+key 每100条一保存会慢几秒 内存较低 每保存一次内存增加不多,时间与完全插入在保存相当,上万条插入在保存内存会骤增,速度相对较快 海量数据应该在合适的时机选择保存一次 避免达到内存峰值

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