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独立开发周记 #16:5月总结和优化之路

道哥vulgur 独立开发日记 2023-06-08


2023,0529-0604

五月结束了,收入整体在下降。

  • iOS 减少18%

  • 国内安卓减少7.2%

  • Google Play 减少20%

  • Admob 涨了3%


除了Admob,其余的收入来源均是2023年目前的最低值,生意不好做啊~😭

唯一值得开心的是,整个五月里,国内安卓一笔退款都没有😎

极简日记 iOS (App Store)

这周都在优化日记列表。

数据模型

先说一下这个app的 Core Data 模型,因为图片的加入和改动,一共经历了五个版本。

版本一

刚上线的时候只有文字,没有图片。

版本二

日记加入了单张图片,图片存放的位置是iCloud 云盘中,通过一个新的属性:imageUrl来存储文件位置,但是这么做有三个缺点:

  1. 加载图片慢,如果图片没有在本地的话,还需要从iCloud中先下载到本地才可以显示出来

  2. 用户可能会误删这些在iCloud 云盘中的图片文件

  3. 需要开启iCloud云盘功能才可以保存这些图片

版本三

将图片作为一个属性保存到Core Data中,对应的新属性是一个Binary Data:imageData。

这么做完美地解决了版本二中的问题,唯一的麻烦就是需要将原来的旧图片导入到Core Data中。

版本四

日记加入了多张图片(最多九张),又新建了一个Binary Data属性:images,用来保存图片数组的二进制。



至此,极简日记在图文展示上达到了最终形态,至少是我认为的。

优化之路

但是很快就有用户反馈,有些同一标签下的日记列表,一点击进入就会崩溃,原因就是图片太多太大,内存爆了。

其实我也预料到这种情况随着用户日记数量的增多迟早会发生,只是没想到这么快,于是针对这种情况,做了两次优化。

优化一

日记列表采用分页,每一页20个,滑动到底部会出现一个手动的「加载更多」按钮。但是这样最终还是会崩溃,因为加载到内存里的数据还是会越来越多。

优化二

在分页的基础上,加入了一个内存预警功能。这个功能的原理就是,先计算出目前20条数据的平均所占内存和剩余内存,如果剩余内存少于20条数据的内存,那么下次加载就有可能会崩溃,这样下次加载前先释放掉顶部的20条数据。如果用户向上滑动到了顶部,会出现一个「下拉加载之前数据」的提示,下拉后会加载之前的20条,同时释放底部的20条。

这么做其实就是在分页的基础上还加入了类似于数据库查询的offset,目前来看效果还是可以的,没有再碰到这方面崩溃的反馈。但是这个方法还是有几个缺点:

  1. 内存计算不准确

  2. 需要维护offset,还多出了一个下拉的操作

  3. 在加载和释放数据的时候,列表会出现错位的动画

优化三

有些图片比较多的日记在加载的时候会卡住UI,针对这方面我做了两处优化,一个正优化,另一个在现在看来是负优化了。正优化是减小图片体积,在加载的时候处理成缩略图。而处理缩略图又增加了加载日记的时间,于是我就把加载日记数据都改成了异步加载,这也是我第一次使用Swift 的 async/await。因为改动的是涉及到所有页面的底层数据,所以牵一发而动全身,几乎将整个项目关于日记数据的部分都重构了一遍。然而这么做除了增加代码复杂度,并没有什么明显的性能上的提升,这也为后来的优化工作埋下无数深坑。

终极优化

之前的优化过程中也得到过肘子哥的帮助,后来在肘子哥的Discord中也有其他开发者讨论和我一样的问题,于是肘子哥专门写了一篇文章《SwiftUI + Core Data App 的内存占用优化之旅》给出了一个终极的解决方案。

版本五+优化四

这周我的全部工作就是基于这篇文章来对app进行优化。

首先是将图片从日记中独立出来,单独放到一个与日记关联的Entity里面。数据模型的再次改变,导致接下来就又需要把之前所有关于图片的代码重写一遍,顺便将之前的异步留下的问题都解决。目前数据的CRUD都跑通了,内存问题也有了很大改善。

因为未来可能加入音频和视频,所以这次针对图片单独新建的Entity,特意添加了几个通用的属性,希望未来不再改动Entity。

618大促

这一年,我的App也凑个热闹,首次进行优惠促销。

  • 极简时钟 Android版,pro价格18元 ➡️ 12元

  • 极简日记 iOS版,终身Pro价格98元 ➡️ 68元

促销价格从6月1日持续到 6月18日23:59。



下周我分享一下这个618我都买了什么。


引用链接:

《SwiftUI + Core Data App 的内存占用优化之旅》,https://www.fatbobman.com/posts/memory-usage-optimization/


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