【代码】Android性能优化之电量优化。

减少堆内存占用20%（Google实测）Dalvik/ART堆。

在 Android 开发中，MVP 模式通过强制性的职责分离（Model-数据/业务，View-UI展示/交互捕获，Presenter-协调逻辑/更新UI），有效地解决了传统开发中 Activity/Fragment 过于臃肿、逻辑耦合严重、难以测试的问题。它显著提升了代码的可维护性、可测试性和模块化程度。

​：InputStream增强（BufferedInputStream）、View功能扩展。​：Android事件分发（ViewGroup→View）、拦截器链（OkHttp）。​：RecyclerView.Adapter（数据→视图）、第三方库适配。​：为其他对象提供代理以控制访问（如延迟加载、权限校验）。​：Glide图片加载（隐藏复杂初始化）、AOP编程。​：创建复杂对象（如网络请求库）、U

使用场景：Glide 适用于需高效加载图片、支持 GIF、且需严格内存管理的应用（如社交/电商类 App）。核心优势四级缓存：活动资源 + LRU 内存 + 磁盘 + 网络，平衡速度与内存。智能裁剪：按 ImageView 尺寸加载，避免内存浪费。无缝生命周期管理：通过空白 Fragment 自动化管理请求。优化建议优先使用RGB_565格式减少内存占用。根据场景选择磁盘缓存策略（如自定义OkHt

的性能分析工具集，用于实时监控和诊断 Android 应用程序在 CPU、内存、网络和能耗方面的性能瓶颈。它替代了旧的 Android Monitor 工具，提供更强大、更直观的分析能力。通过遵循最佳实践，避免常见陷阱，并结合实际案例经验，开发者可以充分利用 Profiler 将应用性能提升到新的水平，打造流畅、稳定、省电的用户体验。Android Studio Profiler 是一个极其强大的

特性Eclipse Paho Java Client (基础)协议支持v5.0核心优势官方Android集成，后台Service保活现代API (Fluent)，高性能，MQTT5基础，轻量API 风格传统 Callback / ListenerFluent API传统 Callback异步模型混合 (Service + Binder/Broadcast)完全异步非阻塞 (Netty)提供响应式支