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内容简介：
在移动应用开发中，应用上线了只是一个开始，噩梦在后面：手机越用越卡为哪般？手机发烫是为何？应用的流畅度怎样才能丝般的润滑？坑爹的路线图怎么预防？谁偷走的用户的钱包？如何瘦成一道闪电？这些问题解决起来都是非常麻烦的，腾讯移动品质中心（TMQ）成立了专项测试团队来解决这些问题，这些程师们长期负责腾讯公司部分重要的手机应用的性能评测与优化工作，在App的内存、电量、流量、流畅度、网络、安装包大小等核心性能维度，积累了相当丰富的评测优化经验。本书就是他们的研究成果，他们首次分享了大量实例，披露了原始草图，描述了研究思路，是打造卓越移动应用、提高产品质量的重要参考资料。
资源目录：
序
前言
第1章 越用越卡为哪般—降低待机内存 1
1.1 新手入门 1
1.2 规范测试流程及常见等问题 6
1.2.1 测试流程 7
1.2.2 Dalvik Heap的常见问题 8
1.2.3 示例 9
1.2.4 新的问题 10
1.3 新问题的进一步挖掘 12
1.3.1 Dalvik Heap内部机制 13
1.3.2 问题所在 15
1.3.3 优化Dalvik内存碎片 17
1.4 进阶：内存原理 19
1.4.1 从物理内存到应用 20
1.4.2 smaps 22
1.4.3 zygote共享内存机制 25
1.4.4 多进程应用 25
1.5 案例：优化dex相关内存 26
1.5.1 从class对象说起 27
1.5.2 一个类的内存消耗 28
1.5.3 dex mmap 29
1.5.4 dex文件优化 30
1.6 本章小结 33
第2章 手机发烫是为何—降低耗电量 35
2.1 电量测试方法 36
2.1.1 硬件测试 37
2.1.2 软件测试 42
2.2 电量优化方法 55
2.2.1 优化方法一：CPU时间片 55
2.2.2 优化方法二：wake lock 55
2.2.3 优化方法三：传感器 56
2.2.4 优化方法四：云省电策略 56
2.3 本章小结 56
第3章 怎样才能如丝般顺滑—流畅度评测 57
3.1 流畅度评测方法介绍 57
3.2 流畅度 59
3.3 真的？用SM就够了吗 65
3.4 流畅度优化案例 69
3.4.1 通过SM评估App的流畅度 70
3.4.2 从最简单的UI层优化入手 71
3.4.3 Lint扫描，发现代码中的流畅度性能问题 79
3.4.4 优化App的逻辑层 84
3.4.5 优化App的IO层 88
3.4.6 流畅度优化经验 89
3.5 本章小结 91
第4章 坑爹的路线如何破—导航评测 93
4.1 路线规划评测 93
4.1.1 路测，人工评测，还是自动化 94
4.1.2 选择测试用例 95
4.1.3 寻找bad case的判断准则 96
4.1.4 判断路线是否相似 97
4.1.5 自动化评测方案—无路况版 97
4.1.6 自动化评测方案—路况版 101
4.1.7 特殊情况 104
4.1.8 展望 106
4.2 播报诱导评测 106
4.2.1 播报诱导常用测试方法：路测 106
4.2.2 室内评测是否能代替路测 107
4.2.3 耳听为虚，眼见为实 109
4.2.4 找到更多不好的用例 110
4.2.5 评测平台的建成 113
4.2.6 评测用例的优化 113
4.2.7 让评测更快，更好，更准 116
4.3 本章小结 117
第5章 修一条时刻畅通的高速路—网络优化 119
5.1 上传速度和成功率的优化 119
5.1.1 任务背景及方案雏形 120
5.1.2 鱼翅的要点 124
5.1.3 探索过程中的经验与思考 131
5.2 流量优化 135
5.2.1 摸清现状 136
5.2.2 优化精简 148
5.2.3 持续监控 153
5.2.4 优化过程中的经验与思考 153
5.3 本章小结 154
第6章 苗条才是美—应用安装包瘦身 155
6.1 瘦身的方向选择 155
6.2 案例：瘦成一道闪电 156
6.2.1 代码部分 157
6.2.2 资源部分 168
6.2.3 极限压缩zip 175
6.3 本章小结 181
第7章 工欲善其事必先利其器—打造趁手的测试工具GT 183
7.1 初心 184
7.1.1 选择恰当的时机 184
7.1.2 需要解决的问题 185
7.1.3 决定工具的形态 186
7.2 在实践中发挥作用 186
7.2.1 CPU 186
7.2.2 Jiffies 188
7.2.3 电量 189
7.2.4 流畅度和FPS 191
7.2.5 内存 191
7.2.6 流量 192
7.3 工具的获取 193
7.4 GT使用 193
7.4.1 GT在场测中 194
7.4.2 GT在自动化测试中 203
7.5 本章小结 205
资源截图：
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