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：原理和实战，本文是实战篇。
原理篇：抖音品质建设-iOS 启动优化《原理篇》
文章的正式内容开始之前，大家可以思考下，如果自己去做启动优化的，会如何去开展？
这其实是一个比较大的问题，遇到类似情况，我们都可以去把大问题拆解成几个小的问题：
线上用户究竟启动状况如何？
如何去找到可以优化的点？
做完优化之后，如何保持？
有没有一些成熟的经验可以借鉴，业界都是怎么做的？
对应着本文的三大模块：监控，工具和最佳实践。
既然要监控，那么就要能够在代码里获取到启动时长。启动的起点大家采用的方案都一样：进程创建的时间。
启动的终点对应用户感知到的 Launch Image 消失的第一帧，抖音采用的方案如下：
iOS 12 及以下：root viewController 的 viewDidAppear
iOS 13+：applicationDidBecomeActive
Apple 官方的统计方式是第一个 CA::Transaction::commit，但对应的实现在系统框架内部，抖音的方式已经非常接近这个点了。
只有一个启动耗时的埋点在排查线上问题的时候显然是不够的，可以通过分阶段和单点埋点结合，下面是这是目前抖音的监控方案：
+load、initializer 的调用顺序和链接顺序有关，链接顺序默认按照 CocoaPod 的 Pod 命名升序排列，所以取一个命名为 AAA 开头既可以让某个 +load、initializer 第一个被执行。
公司的 APM 团队提供了一种无侵入的启动监控方案，方案将启动流程拆分成几个粒度比较粗的与业务无关的阶段：进程创建，最早的 +load，didFinishLuanching 开始和首屏首次绘制完成。
前三个时间点无侵入获取较为简单
进程创建：通过 sysctl 系统调用拿到进程创建的时间戳
最早的 +load：和上面的分阶段监控一样，通过 AAA 为前缀命名 Pod，让 +load 第一个被执行
didFinishLaunching：监控 SDK 初始化一般在启动的很早期，用监控 SDK 的初始化时间作为 didFinishLaunching 的时间
首屏渲染完成时间我们希望和 MetricKit 对齐，即获取到 CA::Transaction::commit()方法被调用的时间。
通过 Runloop 源码分析和线下调试，我们发现 CA::Transaction::commit()，CFRunLoopPerformBlock，kCFRunLoopBeforeTimers 这三个时机的顺序从早到晚依次是：
可以通过在 didFinishLaunch 中向 Runloop 注册 block 或者 BeforeTimer 的 Observer 来获取上图中两个时间点的回调，代码如下：
//注册block
CFRunLoopRef mainRunloop = [[NSRunLoop mainRunLoop] getCFRunLoop];
CFRunLoopPerformBlock(mainRunloop,NSDefaultRunLoopMode,^(){
NSTimeInterval stamp = [[NSDate date] timeIntervalSince1970];
NSLog(@"runloop block launch end:%f",stamp);
});
//注册kCFRunLoopBeforeTimers回调
CFRunLoopRef mainRunloop = [[NSRunLoop mainRunLoop] getCFRunLoop];
CFRunLoopActivity activities = kCFRunLoopAllActivities;
CFRunLoopObserverRef observer = CFRunLoopObserverCreateWithHandler(kCFAllocatorDefault, activities, YES, 0, ^(CFRunLoopObserverRef observer, CFRunLoopActivity activity) {
if (activity == kCFRunLoopBeforeTimers) {
NSTimeInterval stamp = [[NSDate date] timeIntervalSince1970];
NSLog(@"runloop beforetimers launch end:%f",stamp);
CFRunLoopRemoveObserver(mainRunloop, observer, kCFRunLoopCommonModes);
}
});
CFRunLoopAddObserver(mainRunloop, observer, kCFRunLoopCommonModes);
经过实测，我们最后选择的无侵入获取首屏渲染方案是：
iOS13（含）以上的系统采用 runloop 中注册一个 kCFRunLoopBeforeTimers 的回调获取到的 App 首屏渲染完成的时机更准确。
iOS13 以下的系统采用 CFRunLoopPerformBlock 方法注入 block 获取到的 App 首屏渲染完成的时机更准确。
App 的生命周期可以分为三个阶段：研发，灰度和线上，不同阶段监控的目的和方式都不一样。
研发阶段的监控主要目的是防止劣化，对应着会有线下的自动化监控，通过实际的启动性能测试来尽早地发现和解决问题，抖音的线下自动化监控流程图如下：
由定时任务触发，先 release 模式下打包，接着跑一次自动化测试，测试完毕后会上报测试结果，方便通过看板来跟踪整体的变化趋势。
如果发现有劣化，会先发一条报警信息，接着通过二分查找的方式找到对应的劣化 MR，然后自动跑火焰图和 Instrument 来辅助定位问题。
那么如何保证测试的结果是稳定可靠的呢？
答案就是控制变量：
关闭 iCloud & 不登录 AppleID & 飞行模式
风扇降温，且用 MFI 认证数据线
重启手机和开始下一次测试之前静置一段时间
多次测量取平均值 & 计算方差
Mock 启动过程中的 AB 变量
实践下来，我们发现 iPhone 8 的稳定性最好，其次是 iPhone X，iPhone 6 的稳定性很差。
除了自动化测试，在研发流程上还可以加一些准入，来防止启动劣化，这些准入包括
新增动态库
新增 +load 和静态初始化
新增启动任务 Code Review
不建议做细粒度的 Code Review，除非对相关业务很了解，否则一般肉眼看不出会不会有劣化。
灰度和线上的策略是相似的，主要看的是大盘数据和配置报警，大盘监控和报警和公司的基建有很大关系，如果没有对应基建 Xcode MetricKit 本身也可以看到启动耗时：打开 Xcode -> Window -> Origanizer -> Launch Time
大盘数据本身是统计学的，会有些统计学的规律：
发版本的前几天启动速度比较慢，这是因为 iOS 13 后更新 App 的第一次启动要创建启动闭包，这个过程是比较慢的
新版本发布会导致老版本 pct50 变慢，因为性能差的设备升级速度慢，导致老版本性能差设备比例变高
采样率调整会影响 pct50，比如某些地区的 iPhone 6 比例较高，如果这些地区采样率提高会导致大盘性能差的设备比例提高。
基于这些背景，我们一般会通过控制变量的方式：拆地区，机型，版本，有时候甚至要根据时间看启动耗时的趋势。
完成了监控之后，我们需要找到一些可以优化的点，就需要用到工具。主要包括两大类：Instrument 和自研。
Time Profiler 是大家日常性能分析中用的比较多的工具，通常会选择一个时间段，然后聚合分析调用栈的耗时。但Time Profiler 其实只适合粗粒度的分析，为什么这么说呢？我们来看下它的实现原理：
默认 Time Profiler 会 1ms 采样一次，只采集在运行线程的调用栈，最后以统计学的方式汇总。比如下图中的 5 次采样中，method3 都没有采样到，所以最后聚合到的栈里就看不到 method3。所以 Time Profiler 中的看到的时间，并不是代码实际执行的时间，而是栈在采样统计中出现的时间。
Time Profiler 支持一些额外的配置，如果统计出来的时间和实际的时间相差比较多，可以尝试开启：
High Frequency，降低采样的时间间隔
Record Kernel Callstacks，记录内核的调用栈
Record Waiting Thread，记录被 block 的线程
既然 Time Profiler 支持粗粒度的分析，那么有没有什么精细化的分析工具呢？答案就是 System Trace。
既然要精细化分析，那么我们就需要标记出一小段时间，可以用 Point of interest 来标记。除此之外，System Trace 分析虚拟内存和线程状态都很管用：
Virtual Memory：主要关注 Page In这个事件，因为启动路径上有很多次 Page In，且相对耗时
Thread State：主要关注挂起和抢占两个状态，记住主线程不是一直在运行的
System Load 线程有优先级，高优先级的线程不应该超过系统核心数量
os_signpost 是 iOS 12 推出的用于在 instruments 里标记时间段的 API，性能非常高，可以认为对启动无影响。结合最开始讲的分阶段监控，我们可以在 Instrument 把启动划分成多个阶段，和其他模板一起分析具体问题：
结合 swizzle，os_signpost 可以发挥出意想不到的效果，比如 hook 所有的 load 方法，来分析对应耗时，又比如 hook UIImage 对应方法，来统计启动路径上用到的图片加载耗时。
除了这些，还有几个模板是比较常用的：
Static Initializer：分析 C++ 静态初始化
App Launch：Xcode 11 后新出的模板，可以认为是 Time Profiler + System Trace
Custom Instrument：自定义 Instrument，最简单是用 os_signpost 作为模板的数据源，自己做一些简单的定制化展示，具体可参考 WWDC 的相关 Session。
火焰图用来分析时间相关的性能瓶颈非常有用，可以直接把业务代码的耗时绘制出来。此外，火焰图可以自动化生成然后 diff，所以可以用于自动化归因。
火焰图有两种常见实现方式
hook objc_msgSend
编译期插桩
本质上都是在方法的开始和末尾打两个点，就知道这个方法的耗时，然后转换成 Chrome 的标准的 json 格式就可以分析了。注意就算用 mmap 来写文件，仍然会有一些误差，所以找到的问题并不一定是问题，需要二次确认。
优化的整体思路其实就四步：
删掉启动项，最直接
如果不能删除，尝试延迟，延迟包括第一次访问以及启动结束后找个合适的时间预热
不能延迟的可以尝试并发，利用好多核多线程
如果并发也不行，可以尝试让代码执行更快
这块会以 Main 函数做分界线，看下 Main 函数前后的优化方案；接着介绍如何优化 Page In；最后讲解一些非常规的优化方案，这些方案对架构的要求比较高。
Main 函数之前的启动流程如下：
加载 dyld
创建启动闭包（更新 App/重启手机需要）
加载动态库
Bind & Rebase & Runtime 初始化
+load 和静态初始化
减少动态库数量可以加减少启动闭包创建和加载动态库阶段的耗时，官方建议动态库数量小于 6 个。
推荐的方式是动态库转静态库，因为还能额外减少包大小。另外一个方式是合并动态库，但实践下来可操作性不大。最后一点要提的是，不要链接那些用不到的库（包括系统），因为会拖慢创建闭包的速度。
下线代码可以减少 Rebase & Bind & Runtime 初始化的耗时。那么如何找到用不到的代码，然后把这些代码下线呢？可以分为静态扫描和线上统计两种方式。
最简单的静态扫描是基于 AppCode，但是项目大了之后 AppCode 的索引速度非常慢，另外的一种静态扫描是基于 Mach-O 的：
_objc_selrefs 和_objc_classrefs 存储了引用到的 sel 和 class
__objc_classlist 存储了所有的 sel 和 class
二者做个差集就知道那些类/sel 用不到，但objc 支持运行时调用，删除之前还要在二次确认。
还有一种统计无用代码的方式是用线上的数据统计，主流的方案有三种：
ViewConteroller 渗透率，hook 对应的声明周期方法即可统计
Class 渗透率，遍历运行时的所有类，通过 Objective C Runtime 的标志位判断类是否被访问
行级渗透率，需要用编译期插桩，对包大小和执行速度均有损。
前两种是 ROI 较高的方案，绝大多数时候 Class 级别的渗透率足够了。
+load 除了方法本身的耗时，还会引起大量 Page In，另外 +load 的存在对 App 稳定性也是冲击，因为 Crash 了捕获不到。
举个例子，很多 DI 的容器需要把协议绑定到类，所以需要在启动的早期(+load)里注册：
+ (void)load
{
[DICenter bindClass:IMPClass toProtocol:@protocol(SomeProcotol)]
}
本质上只要知道协议和类的对应关系即可，利用 clang attribute，这个过程可以迁移到编译期：
typedef struct{
const char * cls;
const char * protocol;
}_di_pair;
#if DEBUG
#define DI_SERVICE(PROTOCOL_NAME,CLASS_NAME)\
__used static Class<PROTOCOL_NAME> _DI_VALID_METHOD(void){\
return [CLASS_NAME class];\
}\
__attribute((used, p(_DI_SEGMENT "," _DI_SECTION ))) static _di_pair _DI_UNIQUE_VAR = \
{\
_TO_STRING(CLASS_NAME),\
_TO_STRING(PROTOCOL_NAME),\
};\
#else
__attribute((used, p(_DI_SEGMENT "," _DI_SECTION ))) static _di_pair _DI_UNIQUE_VAR = \
{\
_TO_STRING(CLASS_NAME),\
_TO_STRING(PROTOCOL_NAME),\
};\
#endif
原理很简单：宏提供接口，编译期把类名和协议名写到二进制的指定段里，运行时把这个关系读出来就知道协议是绑定到哪个类了。
有同学会注意到有个无用的方法_DI_VALID_METHOD ，这个方法只在 debug 模式下存在，为了让编译器保证类型安全。
静态初始化和 +load 方法一样也会引起大量 Page In，一般来自 C++代码，比如网络或者特效的库。另外有些静态初始化是通过头文件引入进来的，可以通过预处理来确认。
几个典型的迁移思路：
std:string 转换成 const char *
静态变量移动到方法内部，因为方法内部的静态变量会在方法第一次调用的时候初始化
//Bad
namespace {
static const std::string bucket[] = {"apples", "pears", "meerkats"};
}
const std::string GetBucketThing(int i) {
return bucket[i];
}
//Good
std::string GetBucketThing(int i) {
static const std::string bucket[] = {"apples", "pears", "meerkats"};
return bucket[i];
}
启动是需要一个框架来管控的，抖音采用了轻量级的中心式方案：
有个启动任务的配置仓，里面只包含启动任务的顺序和线程
业务仓实现协议 BootTask，表明这是个启动任务
启动任务的执行流程如下：
为什么需要启动器呢？
全局并发调度：比如 AB 任务并发，C 任务等待 AB 执行完毕，框架调度还能减少线程数量和控制优先级
延迟执行：提供一些时机，业务可以做预热性质的初始化
精细化监控：所有任务的耗时都能监控到，线下自动化监控也能受益
管控：启动任务的顺序调整，新增/删除都能通过 Code Review 管控
有些三方 SDK 的启动耗时很高，比如 Fabric，抖音下线了 Fabric 后启动速度 pct50 快了 70ms 左右。
除了下线，很多 SDK 是可以延迟的，比如分享和登录的 SDK。此外，在接入 SDK 之前可以先评估下对启动性能的影响，如果影响较大是可以反馈给 SDK 的提供方去修改的，尤其是付费的 SDK，他们其实很愿意配合做一些修改。
有些方法的单个耗时不高，但是在启动路径上会调用很多次的，这种累计起来的耗时也不低，比如读 Info.plist 里面的配置：
+ (NSString *)plistChannel
{
return [[[NSBundle mainBundle] infoDictionary] objectForKey:@"CHANNEL_NAME"];
}
修改的方式很简单，加一层内存缓存即可，这种问题在 TimeProfiler 里时间段选长一些往往就能看出来。
锁之所以会影响启动时间，是因为有时候子线程先持有了锁，主线程就需要等待子线程锁释放。还要警惕系统会有很多隐藏的全局锁，比如 dyld 和 Runtime。举个例子：
下图是 UIImage imageNamed 引起的主线程 block:
通过右侧的堆栈能看到，imageNamed 触发了 dlopen，dlopen 会等待 dyld 的全局锁。通过 System Trace 的 Thread State Event，可以找到线程被 blocked 的下一个事件，这个事件表明了线程重新可以运行，原因就是其他线程释放了锁：
接下来通过分析后台线程这个时间在做什么，就知道为什么会持有锁，如何优化了。
线程的数量和优先级都会影响启动时间。可以通过设置 QoS 来配置优先级，两个高优的 QoS 是 User Interactive/Initiated，启动的时候，需要主线程等待的子线程任务都应该设置成高优的。
高优的线程数量不应该多于 CPU 核心数量，可以通过 System Trace 的 System Load 来分析这种情况。
/GCD
dispatch_queue_attr_t attr = dispatch_queue_attr_make_with_qos_class(DISPATCH_QUEUE_SERIAL, QOS_CLASS_UTILITY, -1);
dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("com.custom.utility.queue", attr);
//NSOperationQueue
operationQueue.qualityOfService = NSQualityOfServiceUtility
线程的数量也会影响启动时间，但 iOS 中是不太好全局管控线程的，比如二/三方库要起后台线程就不太好管控，不过业务上的线程可以通过启动任务管控。
线程多没关系，只要同时并发执行的不多就好，大家可以利用 System Trace 来看看上下文切换耗时，确认线程数量是否是启动的瓶颈。
启动难免会用到很多图，有没有办法优化图片加载的耗时呢？
用 Asset 管理图片而不是直接放在 bundle 里。Asset 会在编译期做优化，让加载的时候更快，此外在 Asset 中加载图片是要比 Bundle 快的，因为 UIImage imageNamed 要遍历 Bundle 才能找到图。加载 Asset 中图的耗时主要在在第一次张图，因为要建立索引，可以通过把启动的图放到一个小的 Asset 里来减少这部分耗时。
每次创建 UIImage 都需要 IO，在首帧渲染的时候会解码。所以可以通过提前子线程预加载（创建 UIImage）来优化这部分耗时。
如下图，启动只有到了比较晚的阶段“RootWindow 创建”和“首帧渲染”才会用到图片，所以可以在启动的早期开预加载的子线程启动任务。
fishhook 是一个用来 hook C 函数的库，但这个库的第一次调用耗时很高，最好不要带到线上。Fishhook 是按照下图的方式遍历 Mach-O 的多个段来找函数指针和函数符号名的映射关系，带来的副作用就是要大量的 Page In，对于大型 App 来说在 iPhone X 冷启耗时 200ms+。
如果不得不用 fishhook，请在子线程调用，且不要在在_dyld_register_func_for_add_image直接调用 fishhook。因为这个方法会持有 dyld 的一个全局互斥锁，主线程在启动的时候系统库经常会调用 dlsym 和 dlopen，其内部也需要这个锁，造成上文提到的子线程阻塞主线程。
不同 App 的业务形态不同，首帧渲染优化方式也相差的比较多，几个常见的优化点：
LottieView：lottie 是 airbnb 用来做 AE 动画的库，但是加载动画的 json 和读图是比较慢的，可以先显示一帧静态图，启动结束后再开始动画，或者子线程预先把图和 json 设置到 lottie cache 里
Lazy 初始化 View：不要先创建设置成 hidden，这是很不好的习惯
AutoLayout：AutoLayout 的耗时也是比较高的，但这块往往历史包袱比较重，可以评估 ROI 看看要不要改成 frame
Loading 动画：App 一般都会有个 loading 动画表示加载中，这个动画最好不要用 gif，线下测量一个 60 帧的 gif 加载耗时接近 70ms
启动优化里有一些需要注意的 Tips：
不要删除tmp/com.apple.dyld目录，因为这个目录下存储着 iOS 13+的启动闭包，如果删除了下次启动会重新创建，创建闭包的过程是很慢的。接下来是 IO 优化，常见的方式是用 mmap 让 IO 更快一些，也可以在启动的早期预加载数据。
还有一些 iPhone 6 上耗时会明显增加的点：
WebView User Agent：第一次在启动时获取，之后缓存，每次启动结束后刷新
KeyChain：可以延迟获取或者预加载
VolumeView：建议直接删掉
iPhone 6 是个分水岭，性能会断崖式下跌，可以在 iPhone 6 上下掉部分用户交互来换取核心体验（记得 AB 验证）。
启动路径上会触发大量 Page In，有没有办法优化这部分耗时呢？
App Store 会对上传的 App 的 TEXT 段加密，在发生 Page In 的时候会解密，解密的过程是很耗时的。既然会 TEXT 段加密，那么直接的思路就是把 TEXT 段中的内容移动到其它段，ld 也有个参数 rename_p 支持重命名：
抖音重命名方案：
"-Wl,-rename_p,__TEXT,__cstring,__RODATA,__cstring",
"-Wl,-rename_p,__TEXT,__const,__RODATA,__const",
"-Wl,-rename_p,__TEXT,__gcc_except_tab,__RODATA,__gcc_except_tab",
"-Wl,-rename_p,__TEXT,__objc_methname,__RODATA,__objc_methname",
"-Wl,-rename_p,__TEXT,__objc_classname,__RODATA,__objc_classname",
"-Wl,-rename_p,__TEXT,__objc_methtype,__RODATA,__objc_methtype"
这个优化方式在 iOS 13 下有效，因为 iOS 13 优化了解密流程，Page In 的时候不需要解密了，这是 iOS 13 启动速度变快的原因之一。
既然启动的路径上会触发大量的 Page In，那么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。
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主流有两种方式：
抖音方案：静态扫描获取 +load 和 C++静态初始化，hook objc_msgSend 获取 Objective C 符号。
Facebook 方案：LLVM 函数插桩，灰度统计启动路径符号，用大多数用户的符号生成 order_file。
Facebook 的 LLVM 函数插桩是针对 order_file 定制，并且代码也是他们自己给 LLVM 开发的，目前已经合并到 LLVM 主分支了。
Facebook 的方案更精细化，生成的 order_file 是最优解，但是工程量很大。抖音的方案不需要源码编译，不需要对现有编译环境和流程改造，侵入性最小，缺点就是只能覆盖 90%左右的符号。
- 灰度是任何优化都要利用好的一个阶段，因为很多新的优化方案存在不确定性，需要先在灰度上验证。
最开始我们提到可以通过删代码的方式来减少代码量，那么有没有什么不减少代码总量，就可以减少启动时候要加载代码数量的方式呢？
答案就是动态库懒加载。
什么是懒加载的动态库呢？正常动态库都是会被主二进制直接或者间接链接的，那么这些动态库会在启动的时候加载。如果只打包进 App，不参与链接，那么启动的时候就不会自动加载，在运行时需要用到动态库里面的内容的时候，再手动懒加载。
懒加载动态库需要在编译期和运行时都进行改造，编译期的架构：
像 A.framework 等动态库是懒加载的，因为并没有参与主二进制的直接 or 间接链接。动态库之间一定会有一些共同的依赖，把这些依赖打包成 Shared.framework 解决公共依赖的问题。
运行时通过-[NSBundle load]来加载，本质上调用的是底层的 dlopen。那么什么时候触发动态库手动加载呢？
动态库可以分成两种：业务和功能。业务就是 UI 的入口，可以把动态库加载的逻辑收敛到路由内部，这样外部其实并不知道动态库是懒加载的，也能更好地容错。功能库（比如上图的 QR.framework）会有些不一样，因为没有 UI 等入口，需要功能库自己维护 Wrapper：
App 对 Wrapper 直接依赖，这样外部并不知道这个动态库是懒加载的
Wrapper 内部封装了动态调用逻辑，动态调用指的是通过 dlsym 等方式调用
动态库懒加载除了启动加载的代码减少，还能长期防止业务增加代码引起启动劣化，因为业务的初始化在第一次访问的时候完成的。
这个方案还有其他优点，比如动态库化后本地编译时间会大幅度降低，对其他性能指标也有好处，缺点是会牺牲一定程度的包大小，但可以用段压缩等方式优化懒加载的动态库来打平这部分损耗。
Background Fetch 可以隔一段时间把 App 在后台启动，对于时间敏感的 App（比如新闻）可以在后台刷新数据，这样能够提高 Feed 加载的速度，进而提升用户体验。
那么，这种类似“后台保活”的机制，为什么能提高启动速度呢？我们来看一个典型的 case：
系统在后台启动 App
时间长因为内存等原因，后台的 App 被 kill 了
这时候用户立刻启动 App，那么这次启动就是一次热启动，因为缓存还在
又一次系统在后台启动 App
这次用户在 App 在后台的时候点了 App，那么这次启动就是一次后台回前台，因为 App 仍然活着
通过这两个典型的场景，可以看出来为什么 Background Fetch 能提高启动速度了：
提高热启动在冷启动的占比
后台启动回前台被定义为启动，因为用户的角度来说这就是一次启动
后台启动有一些要注意的点，比如日活，广告，甚至是 AB 进组逻辑都会受影响，需要做不少适配。往往需要启动器来支撑，因为正常启动在 didFinishLaunch 执行的任务，在后台启动的时候需要延迟到第一次回前台的时候再执行。
最后提炼出几点我们认为在任何优化中都重要的：
白盒优化，知道为什么慢，优化的是哪部分。
线上数据都是优化的指南针，也是衡量优化效果的唯一方式，建议开 AB 实验，验证对业务上的影响。
不要忽略防劣化的建设，尤其是业务迭代迅速的团队，否则很有可能优化的速度赶不上劣化。
做长期的架构建设，良好的架构会长期为启动这些基础性能保驾护航。
我们是负责抖音客户端基础能力研发和新技术探索的团队。我们在工程/业务架构，研发工具，编译系统等方向深耕，支撑业务快速迭代的同时，保证超大规模团队的研发效能和工程质量。在性能/稳定性等方面不断探索，努力为全球数亿用户提供最极致的基础体验。
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