冗余代码清理：删除未使用的类、方法及资源文件，通过代码静态分析工具（如 Android Lint、Xcode Instruments）识别无效逻辑，减少应用包体积（典型案例：清理冗余功能后安装包可缩小 15%-30%）。
模块化设计：将功能拆分为独立模块，避免单文件逻辑过度复杂，提升编译速度与可维护性（如采用 MVVM 架构分离业务逻辑与视图层）。
高效数据处理：
列表数据渲染使用 RecyclerView（Android）或 UITableView（iOS）替代普通列表，配合 DiffUtil 实现局部刷新；
大数据量排序 / 搜索场景采用哈希表（O (1) 查询）、二叉搜索树（O (log n) 复杂度）替代遍历算法。
懒加载初始化：对非必要资源（如首页非首屏内容）采用延迟初始化策略，避免启动时加载过多数据。
图片压缩策略：
采用 WebP（Android）/HEIF（iOS）格式替代 JPG/PNG，在同等画质下减少 30%-50% 文件大小；
利用 TinyPNG 等工具进行无损压缩，配合图片服务器动态生成适应不同屏幕密度的版本（如 mdpi、hdpi、xhdpi）。
视频 / 音频处理：
视频流采用 H.265 编码，码率控制在 1.5Mbps 以内；
音频文件转码为 AAC 格式，避免直接使用 WAV 等无损格式。
列表视图优化：
实现滚动时仅加载可见区域图片（如 Android 的 Glide.with ().load () 配合 RecyclerView）；
对长列表采用虚拟列表技术（如 Flutter 的 ListView.builder），仅渲染可视区域 item。
占位图与渐进式加载：图片加载前显示模糊占位图（如高斯模糊），加载时由低清到高清渐进展示，提升用户感知流畅度。
批量接口调用：将多次独立请求（如获取用户信息 + 商品列表）合并为一个复合 API，减少 HTTP 握手开销（可通过 GraphQL 或自定义批量接口实现）；
HTTP2/3 协议应用：利用多路复用特性并行传输多个请求，配合服务器推送（Server Push）提前下发依赖资源。
分级缓存机制：
内存缓存（如 LruCache）：存储高频访问数据，响应速度 O (1)；
磁盘缓存（如 SQLite/MMKV）：持久化存储有效期内数据，避免重复请求；
缓存过期策略：根据数据更新频率设置不同 TTL（如首页数据 10 分钟，用户信息 1 小时）。
离线数据预取：在 Wi-Fi 环境下自动预取用户可能访问的内容（如新闻列表、商品详情），弱网环境优先展示本地缓存。
布局层级简化：
Android 使用 ConstraintLayout 替代嵌套 LinearLayout，iOS 采用 StackView 减少层级嵌套；
避免过度使用透明背景（如半透明遮罩），减少 GPU 合成压力。
异步渲染技术：
复杂列表项采用异步绘制（如 Android 的 AsyncLayoutInflater），避免主线程阻塞；
文本渲染使用 StaticLayout（Android）或 NSAttributedString（iOS）预计算布局。
硬件加速应用：
Android 在 Manifest 中开启硬件加速，iOS 使用 CADisplayLink 替代 UIView 动画；
避免频繁操作 View 属性（如 setLayoutParams），改用属性动画（ObjectAnimator）。
帧率监控与优化：
通过 Android Profiler 或 Xcode Instruments 监测 FPS，确保动画保持 60fps（低于 30fps 会明显卡顿）；
对非关键动画（如背景装饰）设置低优先级，或在低端设备上自动关闭。
线程池合理配置：
计算密集型任务（如图片压缩）使用 FixedThreadPool（线程数 = CPU 核心数）；
IO 密集型任务（如网络请求）使用 CachedThreadPool（动态扩容）。
协程与异步框架：
Android 采用 Kotlin 协程（Dispatchers.IO）替代传统 Handler；
iOS 使用 Grand Central Dispatch（GCD）的 async 队列处理后台任务。
布局绘制优化：
避免在 onDraw () 中执行复杂计算，改用 PostInvalidateOnAnimation () 触发重绘；
iOS 中避免在主线程操作大量 UIView（如同时更新 100 个 Cell），改用 CATransaction 批量提交。
工具化检测：
Android 使用 LeakCanary 监控 Activity/Fragment 泄漏，iOS 通过 Xcode Memory Graph Debugger 定位循环引用；
长生命周期对象（如 Application Context）避免持有短生命周期引用（如 Activity View）。
大对象拆分：
加载大图片时使用 BitmapFactory.Options.inSampleSize 压缩尺寸，避免 OOM；
列表项 ViewHolder 模式复用视图，减少 View 对象创建开销。
资源按需加载：
对非首屏资源（如详情页图片）使用 WeakReference 弱引用，系统内存紧张时自动回收；
iOS 中利用 ImageIO 框架按需解码图片区域（如 CGImageSourceCreateIncremental）。
关键指标追踪：
启动耗时（冷启动 / 热启动）、页面加载时间（TTFB）、帧率（FPS）；
通过自定义埋点（如启动时插入时间戳）或第三方工具（如性能监控 SDK）收集数据。
低端设备适配：
检测设备内存 / CPU 型号，动态降级功能（如低配机关闭高清图片、简化动画）；
采用 App Bundle（Android）或 Slicing（iOS）按需分发资源，减少包体积。
网络环境适配：
弱网场景启用数据压缩（如 Gzip）、降低图片质量（动态调整 URL 参数）；
断网重连机制中加入指数退避算法（如第一次重连 1s，第二次 2s），避免频繁请求。
总结：性能优化需从代码、资源、交互、内存等多维度切入，通过 “测量 - 分析 - 优化 - 验证” 的闭环持续迭代。建议优先解决启动耗时、列表卡顿等用户感知最强烈的问题，再逐步深化底层优化，最终实现应用流畅度与资源利用率的平衡。
