Android性能优化之网络优化

一、网络性能瓶颈深度解析

1. 网络请求全链路耗时分析

2. 典型网络问题场景

• 弱网环境：2G/3G网络、信号不稳定的移动场景
• 高延迟网络：跨国访问、卫星通信
• 数据敏感场景：流量受限、按量计费
• 高频请求场景：即时通讯、实时位置更新

二、分层优化解决方案

1. 协议层优化

▶ HTTP/2 多路复用

// OkHttp 启用 HTTP/2
OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
    .protocols(Arrays.asList(Protocol.HTTP_2, Protocol.HTTP_1_1))
    .build();

优势：单连接并行多个请求，减少握手开销

▶ QUIC 协议（HTTP/3）

// 添加 Cronet 依赖
implementation 'com.google.android.gms:play-services-cronet:18.0.1'

// 使用 Cronet 引擎
CronetEngine.Builder builder = new CronetEngine.Builder(context);
builder.enableQuic(true);
CronetEngine cronetEngine = builder.build();

适用场景：高丢包网络（如地铁、电梯）

2. 连接层优化

▶ 连接复用与池化

// OkHttp 连接池配置
ConnectionPool pool = new ConnectionPool(
    5, // 最大空闲连接数
    5, // 保持时间(分钟)
    TimeUnit.MINUTES
);

OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
    .connectionPool(pool)
    .build();

▶ 智能 DNS 解析

// 使用 HTTPDNS 避免劫持
DnsService dns = DnsService.getService(context, ACCOUNT_ID);
OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
    .dns(hostname -> {
        String ip = dns.getIpByHost(hostname);
        return InetAddress.getAllByName(ip);
    })
    .build();

3. 数据传输优化

▶ 数据压缩

// 启用 Gzip 压缩
Request request = new Request.Builder()
    .header("Accept-Encoding", "gzip")
    .url(url)
    .build();

协议选择：

• 文本：Gzip (压缩率 60-80%)
• 二进制：Brotli (比 Gzip 高 20% 压缩率)
• 图片：WebP/AVIF (比 JPEG 小 25-35%)

▶ 协议缓冲区替代 JSON

// Protobuf 定义
message User {
  int32 id = 1;
  string name = 2;
  string email = 3;
}

// 使用 Wire 转换
implementation 'com.squareup.wire:wire-runtime:4.0.0'

优势：体积减少 50-70%，解析速度快 2-5 倍

4. 请求策略优化

▶ 请求合并与批处理

// GraphQL 替代多个 REST 请求
String query = "{"
    + "user(id: \"123\") { name }"
    + "posts(first: 5) { title }"
    + "}";

▶ 请求优先级调度

// 使用 WorkManager 设置网络约束
val request = OneTimeWorkRequestBuilder<SyncWorker>()
    .setConstraints(
        Constraints.Builder()
            .setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED)
            .build()
    )
    .setExpedited(OutOfQuotaPolicy.RUN_AS_NON_EXPEDITED_WORK_REQUEST)
    .build()
WorkManager.getInstance(context).enqueue(request)

5. 弱网优化策略

▶ 自适应超时机制

// 根据网络类型动态设置超时
int timeout = NetworkUtils.is4G(context) ? 10 : 30;

OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
    .connectTimeout(timeout, TimeUnit.SECONDS)
    .readTimeout(timeout, TimeUnit.SECONDS)
    .writeTimeout(timeout, TimeUnit.SECONDS)
    .build();

▶ 指数退避重试

// 自定义重试拦截器
class RetryInterceptor : Interceptor {
    private var retryCount = 0
    
    override fun intercept(chain: Interceptor.Chain): Response {
        while (retryCount < MAX_RETRIES) {
            try {
                return chain.proceed(chain.request())
            } catch (e: SocketTimeoutException) {
                Thread.sleep(2.0.pow(retryCount).toLong() * 1000)
                retryCount++
            }
        }
        throw IOException("Failed after $MAX_RETRIES retries")
    }
}

6. 缓存策略优化

▶ 多级缓存架构

// 使用 Room 实现本地缓存
@Dao
interface UserDao {
    @Query("SELECT * FROM user")
    fun getUsers(): Flow<List<User>>

    @Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)
    suspend fun insertAll(users: List<User>)
}

// 网络优先策略
val networkData = api.getUsers()
database.userDao().insertAll(networkData)
val cachedData = database.userDao().getUsers()

▶ 缓存有效性策略

# HTTP 缓存头示例
Cache-Control: max-age=3600, stale-while-revalidate=86400
ETag: "33a64df551425fcc55e4d42a148795d9f25f89d4"

三、监控与诊断工具

1. 网络监控工具矩阵

2. 关键性能指标（KPI）

• 请求成功率（> 99.5%）
• P95 延迟（< 2000ms）
• 流量消耗（< 1MB/分钟）
• 重试率（< 5%）

四、高级优化技术

1. 协议层创新

▶ WebTransport (QUIC 流)

// 使用 Cronet 建立双向流
QuicClient quicClient = new QuicClient(cronetEngine);
quicClient.start(serverUrl, new QuicClient.Listener() {
    @Override
    public void onStreamReady(QuicStream stream) {
        stream.write("Hello".getBytes());
    }
});

2. 边缘计算优化

// 使用 Cloudflare Workers 部署边缘逻辑
public class EdgeHandler {
    async function handleRequest(request) {
        // 在边缘节点处理请求
        return new Response("Edge processed");
    }
}

3. 预测性预加载

// 使用 Google Predictor API
PredictorClient predictor = Predictor.getClient(context);
predictor.reportAppAction(new AppAction.Builder()
    .setActionName(Intent.ACTION_VIEW)
    .setPackageName("com.example.app")
    .build());

predictor.requestPrediction(new PredictionRequest.Builder()
    .setPackageName("com.example.app")
    .build())
    .addOnSuccessListener(predictions -> {
        // 预加载预测数据
    });

五、优化效果对比

六、避坑指南

1. HTTPS 证书验证风险

// 错误做法：信任所有证书
TrustManager[] trustAllCerts = new TrustManager[] { 
    new X509TrustManager() { /* 跳过验证 */ } 
};

2. 缓存雪崩效应

// 设置随机过期时间避免同时失效
long ttl = baseTtl + (long)(Math.random() * jitterRange);

3. 连接泄漏

// 使用 Kotlin use 确保资源关闭
response.body().use { body ->
    // 处理响应
}

4. 过度压缩陷阱

// 避免压缩已压缩格式
if (!isCompressedFormat(contentType)) {
    applyGzipCompression(request);
}

七、未来演进方向

1. 5G 网络切片技术

// 使用 Android 12+ 网络切片 API
NetworkRequest request = new NetworkRequest.Builder()
    .addCapability(NetworkCapabilities.NET_CAPABILITY_PRIORITIZE_LATENCY)
    .build();

2. Web3 集成优化

// 使用 Web3j 进行区块链交互
Web3j web3 = Web3j.build(new HttpService("https://mainnet.infura.io"));
EthBlockNumber result = web3.ethBlockNumber().send();

3. 卫星通信支持

// 使用 Android 14+ 卫星通信 API
SatelliteManager manager = context.getSystemService(SatelliteManager.class);
manager.requestSatelliteEnabled(true);

4. AI 驱动网络优化

// 使用 TensorFlow Lite 模型预测网络质量
NetworkQualityPredictor predictor = new NetworkQualityPredictor(model);
float score = predictor.predictQuality();