Lambda（尤其是在引入 Stream API 的情况下）是一种非常方便的语法，可实现非常简洁的代码。如下这段代码，对对象数组的内部字段值求和，这里，使用了 Stream API 搭配 map-reduce 操作：

ArrayList array = build();

int sum = array.stream().map(tc -> tc.foo).reduce(0, (a, b) -> a + b);

第一个 lambda 会将对象转换为整数，第二个 lambda 会将产生的两个值相加。

下面代码中，我们再将 lambda 表达式换成内部类：

ToyClassToInteger toyClassToInteger = new ToyClassToInteger();

SumOp sumOp = new SumOp();

int sum = array.stream().map(toyClassToInteger).reduce(0, sumOp);

这里，有两个内部类：一个是 toyClassToInteger，它可以将对象转换为整数，第二个 SumOp 用来做求和运算。

从语法上看，第一个带有 lambda 的示例显然更优雅，也更易读。那么，性能差异又如何呢？我们再次在 Pixel 3 上使用了 Jetpack Benchmark，也没有发现性能差异：

从图中可以看到，我们还定义了单独的外部 (top-level) 类一起来做比较，发现性能都没有什么差异，原因就是 lambda 表达式最终也会被转换为匿名内部类。因此，为了代码的简洁易读，在这种场景下 lambda 表达式就是第一选择。

误区四：对象分配开销过大，应该使用对象池

Android 内置了最先进的内存分配和垃圾回收机制，如下图所示，几乎每个版本的更新都在对象分配方面做各式各样的更新。

各个版本之间的垃圾收集性能都有显著的改善，如今，垃圾收集对应用程序的流畅已经几乎没有影响了。下图展示了 Google 官方在 Android 10 中对具有分代并发收集的对象收集所做的改进，新版本的 Android 11 中也有明显的改进。

在 GC 基准测试（例如 H2）中，吞吐量大幅提高了 170％ 以上，而在实际应用（如 Google Sheets）中，吞吐量也提高了 68％。

如果认为垃圾收集效率低下并且内存分配负担很重，那么就相当于认为创建的垃圾越少，垃圾收集工作就越少，因此，代替每次使用时都创建新对象，我们可以维护一个经常使用的类型的对象池，然后从池中获取已创建的对象，如下：

Pool pool[] = new Pool<>[50];

void foo() {
A a = pool.acquire();
…
pool.release(a);
}

这里省略了代码细节，大体就是就是定义了一个 pool，从 pool 中获取对象，然后最终释放。

要测试这种场景，我们使用微基准测试 (microbenchmark)：从池中测试分配对象的开销，以及 CPU 的开销，来确定垃圾回收是否会影响应用程序的性能。

在这种情况下，我们依然可以在装有 Android 10 的 Pixel 2 XL 上循环运行了数千次分配对象的代码，因为对于小型或大型对象，性能可能会有所不同，我们还通过添加不同的字段来模拟不同的对象大小，最终的开销结果如下：

用于垃圾回收的 CPU 开销的结果如下：

从图中可以看出，标准分配和池化对象之间的差异也很小，但是，当涉及到较大对象的垃圾回收时，池解决方案略微高一点。

这个结果并不意外，因为池化对象会增加应用的内存占用量，此时，应用突然占用了太多的内存，即使由于池化对象减少了垃圾回收调用的数量，每个垃圾回收调用的成本也更高，因为垃圾收集器必须遍历更多的内存才能确定哪些对象需要被收集，哪些对象需要保留。

那么，对象是否应该被池化，这还是主要取决于应用的需求。如果不考虑到代码复杂性，池化对象有如下缺点：

• 提高内存占用量
• 使对象存活变长
• 需要非常完善的对象池机制

但是，池的方法对于大并且耗时的对象分配可能确实是有效的，关键是要记住在选择方案之前进行充分的测试。

误区五：debug 模式下进行性能分析

在 debug 的同时对应用进行性能分析非常方便，毕竟，我们通常也是在 debug 模式下进行编码的，并且，即使 debug 应用中的性能分析不准确，也可以更快地进行迭代修改提高效率，然后事实是并没有。

为了验证这一误解，我们分析了 Activity 相关的常见操作过程过的测试结果，如下图：

在某些测试（例如反序列化）中，debug 与否对性能没有影响，但是，有些结果却有 50％ 甚至以上的差别，我们甚至发现结果速度可能会慢 100％ 的例子，这是因为 runtime 在 debug 模式下时对代码几乎没有优化，因此与用户在生产设备上运行的代码有很大不同。

在 debug 模式下进行性能分析的结果是可能会误导优化方向，导致浪费时间来优化不需要优化的内容。

疑点

现在，我们需要有意识的逃避上述提到的五大误区，下面我们再来看一下一些日常开发中不太明显，但我们经常会有的疑惑的问题，事实结果可能也与我们想的大相径庭。

疑点 1：Multidex：是否影响应用性能？

如今的 APK 文件越来越大，因为大型应用通常会超出 Android 限定的方法数量，从而使用 Multidex 方案打破传统的 dex 规范。

问题是，多少方法可以称之为多？而且如果应用包含大量 dex 是否对性能产生影响？很多时候我们也并不是因为应用太大，而是为了根据功能拆分 dex 文件来方便团队开发而使用 Multidex。

为了测试多个 dex 文件对性能的影响，我们使用了计算器应用，默认情况下，它只包含单个 dex 文件，我们可以根据其程序包边界将其拆分为五个 dex 文件，来根据功能部件模拟拆分。

首先，测试启动应用的性能，结果如下：

因此，拆分 dex 文件对此处并没有影响，对于其他应用，可能会因为某些因素而产生轻微的开销：应用程序的大小以及拆分方式。但是，只要合理地分割 dex 文件并且不添加成百个 dex 文件，对启动时间的影响应该不大。

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