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抖音品质建设 - iOS启动优化《原理篇》

2020-10-28    
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前言

启动是 App 给用户的第一印象，启动越慢用户流失的概率就越高，良好的启动速度是用户体验不可缺少的一环。启动优化涉及到的知识点非常多面也很广，一篇文章难以包含全部，所以拆分成两部分：原理和实践。

本文从基础知识出发，先回顾一些核心概念，为后续章节做铺垫；接下来介绍 IPA 构建的基本流程，以及这个流程里可用于启动优化的点；最后大篇幅讲解 dyld3 的启动 pipeline，因为启动优化的重点还在运行时。

基本概念

启动的定义

启动有两种定义：

不同产品的业务形态不一样，对于抖音来说，首页的数据加载完成就是视频的第一帧播放；对其他首页是静态的 App 来说，Launch Image 消失就是首页数据加载完成。由于标准很难对齐，所以我们一般使用狭义的启动定义：即启动终点为启动图完全消失的第一帧。

以抖音为例，用户感受到的启动时间：

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Tips：启动最佳时间是 400ms 以内，因为启动动画时长是 400ms。

这是从用户感知维度定义启动，那么代码上如何定义启动呢？Apple 在 MetricKit 中给出了官方计算方式：

Tips：CATransaction 是 Core Animation 提供的一种事务机制，把一组 UI 上的修改打包，一起发给 Render Server 渲染。

启动的种类

根据场景的不同，启动可以分为三种：冷启动，热启动和回前台。

那么，线上用户的冷启动多还是热启动多呢？

答案是和产品形态有关系，打开频次越高，热启动比例就越高。

mach-O

Mach-O 是 IOS 可执行文件的格式，典型的 Mach-O 是主二进制和动态库。Mach-O 可以分为三部分：

 

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Header 的最开始是 Magic Number，表示这是一个 Mach-O 文件，除此之外还包含一些 Flags，这些 flags 会影响 Mach-O 的解析。

Load Commands 存储 Mach-O 的布局信息，比如 Segment command 和 Data 中的 Segment/Section 是一一对应的。除了布局信息之外，还包含了依赖的动态库等启动 App 需要的信息。

Data 部分包含了实际的代码和数据，Data 被分割成很多个 Segment，每个 Segment 又被划分成很多个 Section，分别存放不同类型的数据。

标准的三个 Segment 是 TEXT，DATA，LINKEDIT，也支持自定义：

dyld

dyld 是启动的辅助程序，是 in-process 的，即启动的时候会把 dyld 加载到进程的地址空间里，然后把后续的启动过程交给 dyld。dyld 主要有两个版本：dyld2 和 dyld3。

dyld2 是从 iOS 3.1 引入，一直持续到 iOS 12。dyld2 有个比较大的优化是dyld shared cache，什么是 shared cache 呢？

iOS 13 开始 Apple 对三方 App 启用了 dyld3，dyld3 的最重要的特性就是启动闭包，闭包里包含了启动所需要的缓存信息，从而提高启动速度。

虚拟内存

内存可以分为虚拟内存和物理内存，其中物理内存是实际占用的内存，虚拟内存是在物理内存之上建立的一层逻辑地址，保证内存访问安全的同时为应用提供了连续的地址空间。

物理内存和虚拟内存以页为单位映射，但这个映射关系不是一一对应的：一页物理内存可能对应多页虚拟内存；一页虚拟内存也可能不占用物理内存。

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iphone 6s 开始，物理内存的 Page 大小是 16K，6 和之前的设备都是 4K，这是 iPhone 6 相比 6s 启动速度断崖式下降的原因之一。

mmap

mmap 的全称是 memory map，是一种内存映射技术，可以把文件映射到虚拟内存的地址空间里，这样就可以像直接操作内存那样来读写文件。当读取虚拟内存，其对应的文件内容在物理内存中不存在的时候，会触发一个事件：File Backed Page In，把对应的文件内容读入物理内存。

启动的时候，Mach-O 就是通过 mmap 映射到虚拟内存里的(如下图)。下图中部分页被标记为 zero fill，是因为全局变量的初始值往往都是 0，那么这些 0 就没必要存储在二进制里，增加文件大小。操作系统会识别出这些页，在 Page In 之后对其置为 0，这个行为叫做 zero fill。

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Page In

启动的路径上会触发很多次 Page In，其实也比较容易理解，因为启动的会读写二进制中的很多内容。Page In 会占去启动耗时的很大一部分，我们来看看单个 Page In 的过程：

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其中解密是大头，IO 其次。

为什么要解密呢？因为 iTunes Connect 会对上传 Mach-O 的 TEXT 段进行加密，防止 IPA 下载下来就直接可以看到代码。这也就是为什么逆向里会有个概念叫做“砸壳”，砸的就是这一层 TEXT 段加密。iOS 13 对这个过程进行了优化，Page In 的时候不需要解密了。

二进制重排

既然 Page In 耗时，有没有什么办法优化呢？启动具有局部性特征，即只有少部分函数在启动的时候用到，这些函数在二进制中的分布是零散的，所以 Page In 读入的数据利用率并不高。如果我们可以把启动用到的函数排列到二进制的连续区间，那么就可以减少 Page In 的次数，从而优化启动时间：

以下图为例，方法 1 和方法 3 是启动的时候用到的，为了执行对应的代码，就需要两次 Page In。假如我们把方法 1 和 3 排列到一起，那么只需要一次 Page In，从而提升启动速度。

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链接器 ld 有个参数-order_file 支持按照符号的方式排列二进制。获取启动时候用到的符号的有很多种方式，感兴趣的同学可以看看抖音之前的文章：基于二进制文件重排的解决方案 APP 启动速度提升超 15%。

IPA 构建

pipeline

既然要构建，那么必然会有一些地方去定义如何构建，对应 Xcode 中的两个配置项：

以单 Target 为例，我们来看下构建流程：

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编译

编译器可以分为两大部分：前端和后端，二者以 IR（中间代码）作为媒介。这样前后端分离，使得前后端可以独立的变化，互不影响。C 语言家族的前端是 clang，swift 的前端是 swiftc，二者的后端都是 llvm。

 

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那么如何利用编译优化启动速度呢？

代码数量会影响启动速度，为了提升启动速度，我们可以把一些无用代码下掉。那怎么统计哪些代码没有用到呢？可以利用 LLVM 插桩来实现。

LLVM 的代码优化流程是一个一个 Pass，由于 LLVM 是开源的，我们可以添加一个自定义的 Pass，在函数的头部插入一些代码，这些代码会记录这个函数被调用了，然后把统计到的数据上传分析，就可以知道哪些代码是用不到的了 。

Facebook 给 LLVM 提的order_file的 feature 就是实现了类似的插桩。

链接

经过编译后，我们有很多个目标文件，接着这些目标文件会和静态库，动态库一起，链接出一个 Mach-O。链接的过程并不产生新的代码，只会做一些移动和补丁。

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举一个基于链接优化启动速度的例子：

最开始讲解 Page In 的时候，我们提到 TEXT 段的页解密很耗时，有没有办法优化呢？

可以通过 ld 的-rename_section，把 TEXT 段中的内容，比如字符串移动到其他的段(启动路径上难免会读很多字符串)，从而规避这个解密的耗时。

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抖音的重命名方案：

"-Wl,-rename_section,__TEXT,__cstring,__RODATA,__cstring",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__const,__RODATA,__const", 
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__gcc_except_tab,__RODATA,__gcc_except_tab", 
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__objc_methname,__RODATA,__objc_methname", 
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__objc_classname,__RODATA,__objc_classname",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__objc_methtype,__RODATA,__objc_methtype"

裁剪

编译完 Mach-O 之后会进行裁剪(strip)，是因为里面有些信息，如调试符号，是不需要带到线上去的。裁剪有多种级别，一般的配置如下：

为什么二方库在出静态库的时候要选择 Debugging Symbols 呢？是因为像 order_file 等链接期间的优化是基于符号的，如果把符号裁剪掉，那么这些优化也就不会生效了。

签名 & 上传

裁剪完二进制后，会和编译好的资源文件一起打包成.app 文件，接着对这个文件进行签名。签名的作用是保证文件内容不多不少，没有被篡改过。接着会把包上传到 iTunes Connect，上传后会对__TEXT段加密，加密会减弱 IPA 的压缩效果，增加包大小，也会降低启动速度 （iOS 13 优化了加密过程，不会对包大小和启动耗时有影响）。

dyld3 启动流程

Apple 在 iOS 13 上对第三方 App 启用了 dyld3，官方数据显示，过去四年新发布的设备中有 93%的设备是 iOS 13，所以我们重点看下 dyld3 的启动流程。

Before dyld

用户点击图标之后，会发送一个系统调用 execve 到内核，内核创建进程。接着会把主二进制 mmap 进来，读取 load command 中的 LC_LOAD_DYLINKER，找到 dyld 的的路径。然后 mmap dyld 到虚拟内存，找到 dyld 的入口函数_dyld_start，把 PC 寄存器设置成_dyld_start，接下来启动流程交给了 dyld。

注意这个过程都是在内核态完成的，这里提到了 PC 寄存器，PC 寄存器存储了下一条指令的地址，程序的执行就是不断修改和读取 PC 寄存器来完成的。

dyld

创建启动闭包

dyld 会首先创建启动闭包，闭包是一个缓存，用来提升启动速度的。既然是缓存，那么必然不是每次启动都创建的，只有在重启手机或者更新/下载 App 的第一次启动才会创建。闭包存储在沙盒的 tmp/com.apple.dyld 目录，清理缓存的时候切记不要清理这个目录。

闭包是怎么提升启动速度的呢？我们先来看一下闭包里都有什么内容：

动态库的依赖是树状的结构，初始化的调用顺序是先调用树的叶子结点，然后一层层向上，最先调用的是 libSystem，因为他是所有依赖的源头。

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为什么闭包能提高启动速度呢？

因为这些信息是每次启动都需要的，把信息存储到一个缓存文件就能避免每次都解析，尤其是 Objective C 的运行时数据（Class/Method...）解析非常慢。

fixup

有了闭包之后，就可以用闭包启动 App 了。这时候很多动态库还没有加载进来，会首先对这些动态库 mmap 加载到虚拟内存里。接着会对每个 Mach-O 做 fixup，包括 Rebase 和 Bind。

举个例子：一个 Objective C 字符串@"1234"，编译到最后的二进制的时候是会存储在两个 section 里的

如下图，编译的时候，字符串 1234 在__cstring的 0x10 处，所以 DATA 段的指针指向 0x10。但是 mmap 之后有一个偏移量 slide=0x1000，这时候字符串在运行时的地址就是 0x1010，那么 DATA 段的指针指向就不对了。Rebase 的过程就是把指针从 0x10，加上 slide 变成 0x1010。运行时类对象的地址已经知道了，bind 就是把 isa 指向实际的内存地址。

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LibSystem Initializer

Bind & Rebase 之后，首先会执行 LibSystem 的 Initializer，做一些最基本的初始化：

注意这里没有初始化 objc 的类方法等信息，是因为启动闭包的缓存数据已经包含了 optimizeObjc。

Load & Static Initializer

接下来会进行 main 函数之前的一些初始化，主要包括+load 和 static initializer。这两类初始化函数都有个特点：调用顺序不确定，和对应文件的链接顺序有关系。那么就会存在一个隐藏的坑：有些注册逻辑在+load 里，对应会有一些地方读取这些注册的数据，如果在+load 中读取，很有可能读取的时候还没有注册。

那么，如何找到代码里有哪些 load 和 static initializer 呢？

在 Build Settings 里可以配置 write linkmap，这样在生成的 linkmap 文件里就可以找到有哪些文件里包含 load 或者 static initializer：

load 举例

如果+load 方法里的内容很简单，会影响启动时间么？比如这样的一个+load 方法？

+ (void)load 
{
    printf("1234");
}

编译完了之后，这个函数会在二进制中的 TEXT 两个段存在：__text存函数二进制，cstring存储字符串 1234。为了执行函数，首先要访问__text触发一次 Page In 读入物理内存，为了打印字符串，要访问__cstring，还会触发一次 Page In。

 

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static initializer 产生的条件

静态初始化是从哪来的呢？以下几种代码会导致静态初始化

注意，并不是所有的 static 变量都会产生静态初始化，编译器很智能，对于在编译期间就能确定的变量是会直接 inline。

//会产生静态初始化
class Demo{ 
static const std::string var_1; 
};
const std::string var_2 = "1234"; 
static Logger logger;
//不会产生静态初始化
static const int var_3 = 4; 
static const char * var_4 = "1234";

std::string 会合成 static initializer 是因为初始化的时候必须执行构造函数，这时候编译器就不知道怎么做了，只能延迟到运行时～

UIKit Init

+load 和 static initializer 执行完毕之后，dyld 会把启动流程交给 App，开始执行 main 函数。main 函数里要做的最重要的事情就是初始化 UIKit。UIKit 主要会做两个大的初始化：

由于主线程的 dispatch_async 是基于 runloop 的，所以在+load 里如果调用了 dispatch_async 会在这个阶段执行。

Runloop

线程在执行完代码就会退出，很明显主线程是不能退出的，那么就需要一种机制：事件来的时候执行任务，否则让线程休眠，Runloop 就是实现这个功能的。

Runloop 本质上是一个 While 循环，在图中橙色部分的 mach_msg_trap 就是触发一个系统调用，让线程休眠，等待事件到来，唤醒 Runloop，继续执行这个 while 循环。

Runloop 主要处理几种任务：Source0，Source1，Timer，GCD MainQueue，Block。在循环的合适时机，会以 Observer 的方式通知外部执行到了哪里。

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那么，Runloop 与启动又有什么关系呢？

 

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Runloop 在启动上主要有几点应用：

Tips: 会有一些逻辑要在启动之后 delay 一小段时间再回到主线程上执行，对于性能较差的设备，主线程 Runloop 可能一直处于忙的状态，所以这个 delay 的任务并不一定能按时执行。

AppLifeCycle

UIKit 初始化之后，就进入了我们熟悉的 UIApplicationDelegate 回调了，在这些会调里去做一些业务上的初始化：

要特别提一下 didFinishLaunchNotification，是因为大家在埋点的时候通常会忽略还有这个通知的存在，导致把这部分时间算到 UI 渲染里。

First Frame Render

一般会用 Root Controller 的 viewDidApper 作为渲染的终点，但其实这时候首帧已经渲染完成一小段时间了，Apple 在 MetricsKit 里对启动终点定义是第一个CA::Transaction::commit()。

什么是 CATransaction 呢？我们先来看一下渲染的大致流程

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iOS 的渲染是在一个单独的进程 RenderServer 做的，App 会把 Render Tree 编码打包给 RenderServer，RenderServer 再调用渲染框架(Metal/OpenGL ES)来生成 bitmap，放到帧缓冲区里，硬件根据时钟信号读取帧缓冲区内容，完成屏幕刷新。CATransaction 就是把一组 UI 上的修改，合并成一个事务，通过 commit 提交。

渲染可以分为四个步骤

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启动 Pipeline

详细回顾下整个启动过程，以及各个阶段耗时的影响因素：

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  1. 点击图标，创建进程
  2. mmap 主二进制，找到 dyld 的路径
  3. mmap dyld，把入口地址设为_dyld_start
  4. 重启手机/更新/下载 App 的第一次启动，会创建启动闭包
  5. 把没有加载的动态库 mmap 进来，动态库的数量会影响这个阶段
  6. 对每个二进制做 bind 和 rebase，主要耗时在 Page In，影响 Page In 数量的是 objc 的元数据
  7. 初始化 objc 的 runtime，由于闭包已经初始化了大部分，这里只会注册 sel 和装载 category
  8. +load 和静态初始化被调用，除了方法本身耗时，这里还会引起大量 Page In
  9. 初始化 UIApplication，启动 Main Runloop
  10. 执行 will/didFinishLaunch，这里主要是业务代码耗时
  11. Layout，viewDidLoad 和 Layoutsubviews 会在这里调用，Autolayout 太多会影响这部分时间
  12. Display，drawRect 会调用
  13. Prepare，图片解码发生在这一步
  14. Commit，首帧渲染数据打包发给 RenderServer，启动结束

dyld2

dyld2 和 dyld3 的主要区别就是没有启动闭包，就导致每次启动都要：

总结

本文回顾了 Mach-O，虚拟内存，mmap，Page In，Runloop 等基础概念，接下来介绍了 IPA 的构建流程，以及两个典型的利用编译器来优化启动的方案，最后详细的讲解了 dyld3 的启动 pipeline。

之所以花这么大篇幅讲原理，是因为任何优化都一样，只有深入理解系统运作的原理，才能找到性能的瓶颈，下一篇我们会介绍下如何利用这些原理解决实际问题。

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