如何评价一线大厂资深 APP 性能优化系列之异步优化与拓扑排序？
拨开迷雾，精进技艺：一线大厂资深 APP 性能优化系列之异步优化与拓扑排序的深度解析
在移动互联网飞速发展的今天，APP 的用户体验已经成为衡量其竞争力的核心指标。流畅的交互、快速的响应、稳定的运行，这些都是用户对优秀 APP 的基本期待。而要实现这些，性能优化便是绕不开的课题。特别是在一线大厂，面对海量用户和复杂场景，对性能的极致追求更是深入骨髓。今天，我们就来深度剖析一下“一线大厂资深 APP 性能优化系列之异步优化与拓扑排序”这个主题，希望能为广大开发者带来一些启示。
一、异步优化：告别“阻塞式”体验，拥抱“并行”之美
首先，我们来谈谈“异步优化”。在 APP 开发中，“同步”操作就像是一个排队买东西的场景：一个人没买完，后面的人只能干等着。如果在主线程上执行一个耗时操作（比如网络请求、文件读写、数据库查询），UI 就可能出现卡顿、ANR（Application Not Responding）等问题，用户会感觉 APP“卡住了”。
异步优化的核心思想就是将耗时操作从主线程剥离出来，放到后台线程执行，从而保证主线程的流畅，用户交互不受影响。 想象一下，排队买东西的时候，你去旁边一个窗口办理其他业务，回来的时候东西已经好了，这样是不是更有效率？
那么，在一线大厂的资深开发者眼中，异步优化绝不仅仅是简单地把耗时操作扔给一个子线程。他们更关注的是：
1. 线程模型的选择与管理：
线程池的精妙运用： 盲目创建大量线程会消耗宝贵的系统资源，增加线程切换的开销，甚至导致内存溢出。资深开发者会根据任务的类型和数量，合理配置线程池的参数，如核心线程数、最大线程数、队列类型、拒绝策略等。例如，对于CPU密集型任务，会采用固定大小的线程池；对于IO密集型任务，会采用可缓存的线程池，并设置合理的超时时间。
协程的现代演绎： 随着技术的发展，协程（Coroutines）在 Kotlin 和一些跨平台框架中越来越受到青睐。协程提供了一种更轻量级的并发方式，它不依赖于底层的线程，而是可以在单个线程上实现并发执行。这大大降低了线程切换的开销，提高了并发效率，使得编写异步代码更加简洁优雅。资深开发者会深入理解协程的调度器、挂起函数、上下文切换等概念，并将其应用于实际场景，如网络请求的并发、大量UI更新的调度等。
任务分解与并行化： 复杂的任务可以被分解成多个独立的子任务，然后并行执行。例如，在加载一个复杂的列表时，可以异步地加载不同部分的图片、文本数据，然后合并显示。这需要精妙的任务分解和结果合并策略。
2. 异步任务的调度与优先级：
公平性与效率的平衡： 如何调度这些异步任务，让它们既能高效执行，又能保证重要任务的及时响应，这是一个需要仔细权衡的问题。例如，紧急的 UI 更新操作应该拥有更高的优先级，而不那么紧急的数据加载则可以稍后处理。
任务依赖与顺序执行： 有些异步任务之间存在依赖关系，必须按照特定的顺序执行。例如，登录成功后才能进行数据同步。这就引出了我们下一个重要的话题——拓扑排序。
3. 异常处理与错误恢复：
完善的错误捕获机制： 异步操作的失败比同步操作更难追踪。资深开发者会建立完善的错误捕获机制，对各种异常情况进行预判和处理，并提供有意义的错误信息反馈给用户或日志系统。
重试机制与熔断策略： 对于网络请求等不确定性较高的操作，会设计合理的重试机制，并在多次失败后采取熔断策略，避免对服务器造成过大压力，同时也能快速响应失败。
二、拓扑排序：构建有序的执行脉络，化繁为简
接下来，我们重点聊聊“拓扑排序”。在 APP 中，很多功能并非独立存在，而是存在着复杂的依赖关系。比如，用户登录成功后才能加载个人信息，加载个人信息成功后才能展示好友列表，等等。如果这些操作都放在主线程按顺序执行，那效率可想而知。而如果把它们都扔到后台线程随意执行，又会因为依赖关系错乱而导致功能异常。
这时，拓扑排序就派上了用场。拓扑排序是一种对有向无环图（DAG）的顶点进行排序的操作，使得对于图中任意一条有向边 (u, v)，u 在排序结果中都出现在 v 的前面。 简单来说，就是找到一个任务执行的顺序，能够满足所有任务之间的依赖关系。
在一线大厂的资深开发者眼中，拓扑排序的应用远不止于简单的任务依赖管理：
1. 可视化任务依赖图的构建：
梳理复杂逻辑： 在大型项目中，功能的逻辑关系可能非常复杂。通过将各种操作抽象成节点，将依赖关系抽象成边，构建一个可视化的任务依赖图，能够帮助开发者清晰地理解整个流程，发现潜在的问题和优化点。
自动化流程编排： 很多时候，任务的执行并非一次性完成，而是一个流程化的过程。拓扑排序可以将这个流程编排起来，实现自动化执行，减少人工干预和出错的可能性。
2. 高效的异步任务调度引擎：
基于依赖的并行执行： 通过拓扑排序，我们可以识别出那些没有直接依赖关系的任务，并将它们安排在不同的线程或协程中并行执行，从而最大化地利用多核处理器和网络带宽。
动态任务调整： 在某些情况下，任务的依赖关系可能不是静态的，而是动态变化的。资深开发者会设计能够适应动态依赖关系的调度引擎，例如，当某个任务的执行结果发生变化时，能够重新计算并调整后续任务的执行顺序。
3. 资源分配与优先级管理：
优化资源利用： 拓扑排序可以帮助我们识别出那些位于执行链末端的任务，这些任务通常需要前面一系列任务完成后才能执行。我们可以根据任务的优先级和资源需求，更合理地分配 CPU、内存、网络等资源。
提前预加载与缓存： 对于某些即将被使用的资源，可以通过拓扑排序，在它们被实际需要之前进行预加载和缓存，从而缩短用户等待时间，提升响应速度。
4. 错误传播与回溯：
精准定位问题： 当某个任务失败时，由于任务之间的依赖关系，我们可以很容易地追溯到是哪个上游任务的失败导致了当前任务的异常。这对于快速定位和修复 Bug 至关重要。
优雅的失败处理： 根据拓扑排序的结果，我们可以设计更优雅的失败处理策略，例如，当某个非关键任务失败时，可以选择跳过该任务，并尝试继续执行后续的可执行任务，以保证整体功能的可用性。
实践中的思考与进阶：
将异步优化与拓扑排序结合起来，往往能产生更强大的性能提升效果。例如：
图片加载与列表滚动优化： 在滚动一个包含大量图片的列表时，可以将图片加载、解码、缩放等操作异步进行，并利用拓扑排序来管理这些图片的加载顺序和优先级，确保正在屏幕上显示的图片能够优先加载和渲染，而不在屏幕外的图片则可以稍微延迟加载。
数据同步与缓存更新： 当应用需要同步大量数据时，可以将不同类型的数据同步任务（如用户信息、消息列表、动态feed等）抽象成图的节点。利用拓扑排序来保证数据依赖的正确性（例如，必须先同步用户信息才能同步好友列表），同时尽可能地并行执行相互独立的数据同步任务。
复杂业务流程的编排： 在电商APP中，从浏览商品到下单支付，再到订单处理和物流跟踪，这是一个复杂的流程。通过将每个环节抽象成任务节点，并利用拓扑排序来管理它们之间的依赖关系，可以实现流程的自动化和优化，例如，在用户确认收货后自动触发评价提醒，或者在支付成功后自动刷新订单状态。
总结：
“异步优化与拓扑排序”并非简单的技术名词堆砌，它们代表着一线大厂资深开发者在追求极致性能过程中所积累的宝贵经验和深邃思考。异步优化是实现流畅用户体验的基石，而拓扑排序则是构建高效、有序的执行流程的利器。
理解并熟练运用这两项技术，开发者能够更有效地管理并发任务，梳理复杂逻辑，优化资源分配，最终打造出响应迅速、运行稳定、用户体验卓越的移动应用。这背后，是对系统底层原理的深刻洞察，是对用户需求的精准把握，以及对代码艺术的精益求精。希望这篇文章能够帮助大家拨开迷雾，更深入地理解这些优化手段的精髓，并在自己的实践中不断精进技艺。
在移动互联网飞速发展的今天，APP 的用户体验已经成为衡量其竞争力的核心指标。流畅的交互、快速的响应、稳定的运行，这些都是用户对优秀 APP 的基本期待。而要实现这些，性能优化便是绕不开的课题。特别是在一线大厂，面对海量用户和复杂场景，对性能的极致追求更是深入骨髓。今天，我们就来深度剖析一下“一线大厂资深 APP 性能优化系列之异步优化与拓扑排序”这个主题，希望能为广大开发者带来一些启示。
一、异步优化：告别“阻塞式”体验，拥抱“并行”之美
首先，我们来谈谈“异步优化”。在 APP 开发中，“同步”操作就像是一个排队买东西的场景：一个人没买完，后面的人只能干等着。如果在主线程上执行一个耗时操作（比如网络请求、文件读写、数据库查询），UI 就可能出现卡顿、ANR（Application Not Responding）等问题，用户会感觉 APP“卡住了”。
异步优化的核心思想就是将耗时操作从主线程剥离出来，放到后台线程执行，从而保证主线程的流畅，用户交互不受影响。 想象一下，排队买东西的时候，你去旁边一个窗口办理其他业务，回来的时候东西已经好了，这样是不是更有效率？
那么，在一线大厂的资深开发者眼中，异步优化绝不仅仅是简单地把耗时操作扔给一个子线程。他们更关注的是：
1. 线程模型的选择与管理：
线程池的精妙运用： 盲目创建大量线程会消耗宝贵的系统资源，增加线程切换的开销，甚至导致内存溢出。资深开发者会根据任务的类型和数量，合理配置线程池的参数，如核心线程数、最大线程数、队列类型、拒绝策略等。例如，对于CPU密集型任务，会采用固定大小的线程池；对于IO密集型任务，会采用可缓存的线程池，并设置合理的超时时间。
协程的现代演绎： 随着技术的发展，协程（Coroutines）在 Kotlin 和一些跨平台框架中越来越受到青睐。协程提供了一种更轻量级的并发方式，它不依赖于底层的线程，而是可以在单个线程上实现并发执行。这大大降低了线程切换的开销，提高了并发效率，使得编写异步代码更加简洁优雅。资深开发者会深入理解协程的调度器、挂起函数、上下文切换等概念，并将其应用于实际场景，如网络请求的并发、大量UI更新的调度等。
任务分解与并行化： 复杂的任务可以被分解成多个独立的子任务，然后并行执行。例如，在加载一个复杂的列表时，可以异步地加载不同部分的图片、文本数据，然后合并显示。这需要精妙的任务分解和结果合并策略。
2. 异步任务的调度与优先级：
公平性与效率的平衡： 如何调度这些异步任务，让它们既能高效执行，又能保证重要任务的及时响应，这是一个需要仔细权衡的问题。例如，紧急的 UI 更新操作应该拥有更高的优先级，而不那么紧急的数据加载则可以稍后处理。
任务依赖与顺序执行： 有些异步任务之间存在依赖关系，必须按照特定的顺序执行。例如，登录成功后才能进行数据同步。这就引出了我们下一个重要的话题——拓扑排序。
3. 异常处理与错误恢复：
完善的错误捕获机制： 异步操作的失败比同步操作更难追踪。资深开发者会建立完善的错误捕获机制，对各种异常情况进行预判和处理，并提供有意义的错误信息反馈给用户或日志系统。
重试机制与熔断策略： 对于网络请求等不确定性较高的操作，会设计合理的重试机制，并在多次失败后采取熔断策略，避免对服务器造成过大压力，同时也能快速响应失败。
二、拓扑排序：构建有序的执行脉络，化繁为简
接下来，我们重点聊聊“拓扑排序”。在 APP 中，很多功能并非独立存在，而是存在着复杂的依赖关系。比如，用户登录成功后才能加载个人信息，加载个人信息成功后才能展示好友列表，等等。如果这些操作都放在主线程按顺序执行，那效率可想而知。而如果把它们都扔到后台线程随意执行，又会因为依赖关系错乱而导致功能异常。
这时，拓扑排序就派上了用场。拓扑排序是一种对有向无环图（DAG）的顶点进行排序的操作，使得对于图中任意一条有向边 (u, v)，u 在排序结果中都出现在 v 的前面。 简单来说，就是找到一个任务执行的顺序，能够满足所有任务之间的依赖关系。
在一线大厂的资深开发者眼中，拓扑排序的应用远不止于简单的任务依赖管理：
1. 可视化任务依赖图的构建：
梳理复杂逻辑： 在大型项目中，功能的逻辑关系可能非常复杂。通过将各种操作抽象成节点，将依赖关系抽象成边，构建一个可视化的任务依赖图，能够帮助开发者清晰地理解整个流程，发现潜在的问题和优化点。
自动化流程编排： 很多时候，任务的执行并非一次性完成，而是一个流程化的过程。拓扑排序可以将这个流程编排起来，实现自动化执行，减少人工干预和出错的可能性。
2. 高效的异步任务调度引擎：
基于依赖的并行执行： 通过拓扑排序，我们可以识别出那些没有直接依赖关系的任务，并将它们安排在不同的线程或协程中并行执行，从而最大化地利用多核处理器和网络带宽。
动态任务调整： 在某些情况下，任务的依赖关系可能不是静态的，而是动态变化的。资深开发者会设计能够适应动态依赖关系的调度引擎，例如，当某个任务的执行结果发生变化时，能够重新计算并调整后续任务的执行顺序。
3. 资源分配与优先级管理：
优化资源利用： 拓扑排序可以帮助我们识别出那些位于执行链末端的任务，这些任务通常需要前面一系列任务完成后才能执行。我们可以根据任务的优先级和资源需求，更合理地分配 CPU、内存、网络等资源。
提前预加载与缓存： 对于某些即将被使用的资源，可以通过拓扑排序，在它们被实际需要之前进行预加载和缓存，从而缩短用户等待时间，提升响应速度。
4. 错误传播与回溯：
精准定位问题： 当某个任务失败时，由于任务之间的依赖关系，我们可以很容易地追溯到是哪个上游任务的失败导致了当前任务的异常。这对于快速定位和修复 Bug 至关重要。
优雅的失败处理： 根据拓扑排序的结果，我们可以设计更优雅的失败处理策略，例如，当某个非关键任务失败时，可以选择跳过该任务，并尝试继续执行后续的可执行任务，以保证整体功能的可用性。
实践中的思考与进阶：
将异步优化与拓扑排序结合起来，往往能产生更强大的性能提升效果。例如：
图片加载与列表滚动优化： 在滚动一个包含大量图片的列表时，可以将图片加载、解码、缩放等操作异步进行，并利用拓扑排序来管理这些图片的加载顺序和优先级，确保正在屏幕上显示的图片能够优先加载和渲染，而不在屏幕外的图片则可以稍微延迟加载。
数据同步与缓存更新： 当应用需要同步大量数据时，可以将不同类型的数据同步任务（如用户信息、消息列表、动态feed等）抽象成图的节点。利用拓扑排序来保证数据依赖的正确性（例如，必须先同步用户信息才能同步好友列表），同时尽可能地并行执行相互独立的数据同步任务。
复杂业务流程的编排： 在电商APP中，从浏览商品到下单支付，再到订单处理和物流跟踪，这是一个复杂的流程。通过将每个环节抽象成任务节点，并利用拓扑排序来管理它们之间的依赖关系，可以实现流程的自动化和优化，例如，在用户确认收货后自动触发评价提醒，或者在支付成功后自动刷新订单状态。
总结：
“异步优化与拓扑排序”并非简单的技术名词堆砌，它们代表着一线大厂资深开发者在追求极致性能过程中所积累的宝贵经验和深邃思考。异步优化是实现流畅用户体验的基石，而拓扑排序则是构建高效、有序的执行流程的利器。
理解并熟练运用这两项技术，开发者能够更有效地管理并发任务，梳理复杂逻辑，优化资源分配，最终打造出响应迅速、运行稳定、用户体验卓越的移动应用。这背后，是对系统底层原理的深刻洞察，是对用户需求的精准把握，以及对代码艺术的精益求精。希望这篇文章能够帮助大家拨开迷雾，更深入地理解这些优化手段的精髓，并在自己的实践中不断精进技艺。
网友意见
异步优化不谈，只讨论拓扑排序。拓扑排序是一个非常有意思的东西。拓扑排序有如下几个基本问题。
1、存在回路的有向图，如何进行拓扑排序
答案是缩点，即把回路当成一个要素（结点）来处理。
什么叫缩点？
上面有缩点的示意图。
缩点的算法就是求强连通子集。也就是三大算法。
上面是有计算1000*1000的矩阵，并比较三个算法的速度。
2、拓扑排序最终结果数目
DAG中的拓扑排序的个数等价于统计一个偏序集上线性组合的个数。求这个线性组合已经有人证明了是NP完全问题。NP问题就不解释了。
3、对抗解释结构模型与对抗哈斯图方法
对抗解释结构模型英文简写是AISM，最终是以一对拓扑层级图的方式展示结果。是2020年才提出的方法。这个方法是ISM基础上的拓展，很好发文章。
对抗解释结构模型方法就是对抗哈斯图方法，取的名字不同而已。
运用这个方法，很好理解拓扑排序。先来看AISM的算法。
上面是计算方式一的流程图。
上面是计算方式二的流程图。
具体计算过程不再详细解释。
4、拓扑层级图与拓扑排序
假设最终求出的对抗层级拓扑图如下：
上面就是哈斯图，又叫对抗哈斯图，也叫对抗层级拓扑图。
上面的图称之为可拓变系统，是一个活动网络。即有活动要素。
这个拓扑排序的结果是，任意一边从上往下数形成的一个线性队列就是一个拓扑排序的解。
其中F5可以放到F6的那层，这种也是一个层级拓扑图的解。
这种算拓扑排序的个数是一个NP完全问题的。
。
上面这种没有活动要素的。也就是两边是一样的。称之为刚性系统
那好办，直接算组合就出来了。
无非是E6 ,E8换一下顺序。
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