777 Interview Notes
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  • 数据结构与算法
    • 简介
    • 题型
      • Template
      • 动态规划
        • LEETCODE 5. 最长回文子串
        • LEETCODE 32. 最长有效括号
        • LEETCODE 44. 通配符匹配
        • LEETCODE 62. 不同路径
        • LEETCODE 63. 不同路径 II
        • LEETCODE 64. 最小路径和
        • LEETCODE 97. 交错字符串
        • LEETCODE 120. 三角形最小路径和
        • LEETCODE 122. 买卖股票的最佳时机 II
        • LEETCODE 139. 单词拆分
        • LEETCODE 174. 地下城游戏
        • LEETCODE 188. 买卖股票的最佳时机 IV
        • *LEETCODE 222. 完全二叉树的节点个数
        • LEETCODE 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期
        • LEETCODE 343. 整数拆分
        • LEETCODE 494. 目标和
        • LEETCODE 718. 最长重复子数组
        • LEETCODE 837. 新21点
        • LEETCODE 1014. 最佳观光组合
        • LCOF 10-II. 青蛙跳台阶问题
        • LCOF 14-I. 剪绳子
        • LCOF 19. 正则表达式匹配
        • LCOF 42. 连续子数组的最大和
        • LCOF 46. 把数字翻译成字符串
        • LCOF 47. 礼物的最大价值
        • LCOF 48. 最长不含重复字符的子字符串
        • LCOF 49. 丑数
        • LCOF 63. 股票的最大利润
      • 贪心
        • LEETCODE 12. 整数转罗马数字
        • LEETCODE 122. 买卖股票的最佳时机 II
        • *LEETCODE 316. 去除重复字母
        • LEETCODE 435. 无重叠区间
        • LEETCODE 455. 分发饼干
        • LEETCODE 605. 种花问题
        • LEETCODE 860. 柠檬水找零
        • LEETCODE 1046. 最后一块石头的重量
        • LCOF 14-I. 剪绳子
        • LCOF 14-II. 剪绳子 II
      • 双指针
        • LEETCODE 4. 寻找两个正序数组的中位数
        • LEETCODE 19. 删除链表的倒数第N个节点
        • LEETCODE 75. 颜色分类
        • LEETCODE 86. 分隔链表
        • LCOF 04. 二维数组中的查找
        • LCOF 21. 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
        • LCOF 24. 反转链表
        • LCOF 52. 两个链表的第一个公共节点
        • LCOF 57. 和为s的两个数字
        • LCOF 58 - I. 翻转单词顺序
      • 滑动窗口
        • LEETCODE 239. 滑动窗口最大值
        • LEETCODE 424. 替换后的最长重复字符
        • LEETCODE 643. 子数组最大平均数 I
        • LEETCODE 1208. 尽可能使字符串相等
        • LEETCODE 1423. 可获得的最大点数
        • LCOF 59 - I. 滑动窗口的最大值
      • 深度优先搜索
        • LEETCODE 207. 课程表
        • *LEETCODE 210. 课程表 II
        • LEETCODE 329. 矩阵中的最长递增路径
        • LEETCODE 547. 省份数量
        • LEETCODE 785. 判断二分图
        • LCOF 12. 矩阵中的路径
        • LCOF 13. 机器人的运动范围
        • LCOF 34. 二叉树中和为某一值的路径
        • LCOF 38. 字符串的排列
        • LCOF 54. 二叉搜索树的第k大节点
        • LCOF 55 - I. 二叉树的深度
        • LCOF 55 - II. 平衡二叉树
        • LCOF 68 - II. 二叉树的最近公共祖先
      • 广度优先搜索
        • LEETCODE 547. 省份数量
        • LCOF 32 - I. 从上到下打印二叉树
        • LCOF 32 - II. 从上到下打印二叉树 II
        • LCOF 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
        • LCOF 55 - I. 二叉树的深度
      • 前缀和
        • LEETCODE 560. 和为K的子数组
      • 背包问题
        • LEETCODE 494. 目标和
      • HashMap
        • LEETCODE 128. 最长连续序列
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        • LEETCODE 350. 两个数组的交集 II
        • LEETCODE 560. 和为K的子数组
        • LCOF 03. 数组中重复的数字
        • LCOF 35. 复杂链表的复制
        • LCOF 50. 第一个只出现一次的字符
      • HashSet
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        • LCOF 61. 扑克牌中的顺子
      • 数组
        • LEETCODE 31. 下一个排列
        • LEETCODE 75. 颜色分类
        • LEETCODE 189. 旋转数组
        • LEETCODE 228. 汇总区间
        • LEETCODE 442. 数组中重复的数据
        • LEETCODE 448. 找到所有数组中消失的数字
        • LEETCODE 560. 和为K的子数组
      • 模拟
        • LEETCODE 860. 柠檬水找零
        • LCOF 29. 顺时针打印矩阵
        • LCOF 31. 栈的压入、弹出序列
      • 排序
        • LCOF 45. 把数组排成最小的数
        • LCOF 51. 数组中的逆序对
      • 递归
        • LCOF 06. 从尾到头打印链表
        • LCOF 07. 重建二叉树
        • LCOF 10-I. 斐波那契数列
        • LCOF 16. 数值的整数次方
        • LCOF 24. 反转链表
        • LCOF 25. 合并两个排序的链表
        • LCOF 26. 树的子结构
        • LCOF 27. 二叉树的镜像
        • LCOF 28. 对称的二叉树
        • LCOF 64. 求1+2+…+n
      • 队列
        • LCOF 59 - I. 滑动窗口的最大值
        • LCOF 59 - II. 队列的最大值
      • 字符串
        • LEETCODE 5. 最长回文子串
        • *LEETCODE 165. 比较版本号
        • LEETCODE 205. 同构字符串
        • LEETCODE 242. 有效的字母异位词
        • LEETCODE 678. 有效的括号字符串
        • LEETCODE 830. 较大分组的位置
        • LCOF 05. 替换空格
        • LCOF 20. 表示数值的字符串
        • LCOF 38. 字符串的排列
        • LCOF 45. 把数组排成最小的数
        • LCOF 58 - I. 翻转单词顺序
        • LCOF 58 - II. 左旋转字符串
        • LCOF 67. 把字符串转换成整数
      • 二分查找
        • LEETCODE 4. 寻找两个正序数组的中位数
        • LEETCODE 33. 搜索旋转排序数组
        • LEETCODE 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
        • LEETCODE 153. 寻找旋转排序数组中的最小值
        • LEETCODE 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II
        • LEETCODE 278. 第一个错误的版本
        • LEETCODE 704. 二分查找
        • LEETCODE 744. 寻找比目标字母大的最小字母
        • LEETCODE 852. 山脉数组的峰顶索引
        • LCOF 11. 旋转数组的最小数字
        • LCOF 53 - I. 在排序数组中查找数字 I
        • LCOF 53 - II. 0~n-1中缺失的数字
      • 位运算
        • LEETCODE 338. 比特位计数
        • LEETCODE 461. 汉明距离
        • LCOF 15. 二进制中1的个数
        • LCOF 56 - I. 数组中数字出现的次数
        • LCOF 56 - II. 数组中数字出现的次数 II
      • 链表
        • LEETCODE 19. 删除链表的倒数第N个节点
        • LEETCODE 86. 分隔链表
        • # LEETCODE 234. 回文链表
        • LEETCODE 237. 删除链表中的节点
        • LCOF 06. 从尾到头打印链表
        • LCOF 18. 删除链表的节点
        • LCOF 22. 链表中倒数第k个节点
        • LCOF 24. 反转链表
        • LCOF 25. 合并两个排序的链表
        • LCOF 35. 复杂链表的复制
        • LCOF 36. 二叉搜索树与双向链表
        • LCOF 52. 两个链表的第一个公共节点
      • 二叉树
        • LEETCODE 94. 二叉树的中序遍历
        • LEETCODE 95. 不同的二叉搜索树 II
        • LEETCODE 96. 不同的二叉搜索树
        • # LEETCODE 98. 验证二叉搜索树
        • LEETCODE 104. 二叉树的最大深度
        • LEETCODE 108. 将有序数组转换为二叉搜索树
        • LEETCODE 112. 路径总和
        • # LEETCODE 144. 二叉树的前序遍历
        • LEETCODE 543. 二叉树的直径
        • LEETCODE 617. 合并二叉树
        • LEETCODE 958. 二叉树的完全性检验
        • LCOF 07. 重建二叉树
        • LCOF 26. 树的子结构
        • LCOF 27. 二叉树的镜像
        • LCOF 28. 对称的二叉树
        • LCOF 32 - I. 从上到下打印二叉树
        • LCOF 32 - II. 从上到下打印二叉树 II
        • LCOF 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
        • LCOF 33. 二叉搜索树的后序遍历序列
        • LCOF 34. 二叉树中和为某一值的路径
        • LCOF 36. 二叉搜索树与双向链表
        • LCOF 37. 序列化二叉树
        • LCOF 54. 二叉搜索树的第k大节点
        • LCOF 55 - I. 二叉树的深度
        • LCOF 55 - II. 平衡二叉树
        • LCOF 68 - I. 二叉搜索树的最近公共祖先
        • LCOF 68 - II. 二叉树的最近公共祖先
      • 堆
        • LEETCODE 215. 数组中的第K个最大元素
        • LEETCODE 1046. 最后一块石头的重量
        • LCOF 40. 最小的k个数
        • LCOF 41. 数据流中的中位数
      • 栈
        • LEETCODE 32. 最长有效括号
        • LCOF 06. 从尾到头打印链表
        • LCOF 09. 用两个栈实现队列
        • LCOF 27. 二叉树的镜像
      • 大数
      • 数学
        • LEETCODE 16. 最接近的三数之和
        • LEETCODE 9. 回文数
        • LEETCODE 238. 除自身以外数组的乘积
        • LEETCODE 990. 等式方程的可满足性
        • LCOF 43. 1~n 整数中 1 出现的次数
        • LCOF 44. 数字序列中某一位的数字
        • LCOF 62. 圆圈中最后剩下的数字
        • LCOF 67. 把字符串转换成整数
      • 多线程
      • 回溯
        • LEETCODE 17. 电话号码的字母组合
        • LEETCODE 46. 全排列
        • LCOF 34. 二叉树中和为某一值的路径
        • LCOF 38. 字符串的排列
      • 设计
        • LEETCODE 146. LRU缓存机制
        • LCOF 30. 包含min函数的栈
        • LCOF 37. 序列化二叉树
        • LCOF 41. 数据流中的中位数
        • LCOF 59 - II. 队列的最大值
      • 分治
        • LCOF 16. 数值的整数次方
        • LCOF 17. 打印从1到最大的n位数
        • LCOF 33. 二叉搜索树的后序遍历序列
        • LCOF 36. 二叉搜索树与双向链表
        • LCOF 40. 最小的k个数
        • LCOF 51. 数组中的逆序对
    • 剑指Offer
      • 03. 数组中重复的数字【排序/哈希/比较交换】
      • 04. 二维数组中的查找【线性查找】
      • 05. 替换空格【字符串】
      • 06. 从尾到头打印链表【栈/递归】
      • 07. 重建二叉树【递归】
      • 09. 用两个栈实现队列【辅助栈】
      • 10-I. 斐波那契数列【DP】
      • 10-II. 青蛙跳台阶问题【DP】
      • 11. 旋转数组的最小数字【二分查找】
      • 12. 矩阵中的路径【DFS】
      • 13. 机器人的运动范围【DFS/BFS】
      • 14-I. 剪绳子【DP/贪心】
      • 14-II. 剪绳子 II【贪心】
      • 15. 二进制中1的个数【位运算】
      • 16. 数值的整数次方【分治】
      • *17. 打印从1到最大的n位数
      • 18. 删除链表的节点
      • *19. 正则表达式匹配
      • 20. 表示数值的字符串
      • 21. 调整数组顺序使奇数位于偶数前面【双指针】
      • 22. 链表中倒数第k个节点【快慢指针】
      • 24. 反转链表【递归/双指针】
      • 25. 合并两个排序的链表【递归】
      • 26. 树的子结构【递归】
      • 27. 二叉树的镜像【递归/辅助栈】
      • 28. 对称的二叉树【递归】
      • 29. 顺时针打印矩阵【模拟】
      • 30. 包含min函数的栈【辅助栈】
      • 31. 栈的压入、弹出序列【辅助栈】
      • 32 - I. 从上到下打印二叉树【BFS】
      • 32 - II. 从上到下打印二叉树 II【BFS】
      • 32 - III. 从上到下打印二叉树 III【BFS 双端队列】
      • 33. 二叉搜索树的后序遍历序列【分治 递归】
      • 34. 二叉树中和为某一值的路径【递归 回溯】
      • *35. 复杂链表的复制【哈希表】
      • 36. 二叉搜索树与双向链表【DFS】
      • 37. 序列化二叉树【BFS】
      • 38. 字符串的排列【DFS】
      • *39. 数组中出现次数超过一半的数字【哈希/摩尔投票】
      • 40. 最小的k个数【堆】
      • 41. 数据流中的中位数【堆】
      • 42. 连续子数组的最大和【DP】
      • 43. 1~n 整数中 1 出现的次数【找规律】
      • 44. 数字序列中某一位的数字【找规律】
      • 45. 把数组排成最小的数【排序】
      • 46. 把数字翻译成字符串【DP】
      • 47. 礼物的最大价值【DP】
      • 48. 最长不含重复字符的子字符串【滑动窗口】
      • 49. 丑数【DP】
      • 50. 第一个只出现一次的字符【哈希表】
      • *51. 数组中的逆序对【归并排序】
      • 52. 两个链表的第一个公共节点【双指针】
      • 53 - I. 在排序数组中查找数字 I【二分查找】
      • 53 - II. 0~n-1中缺失的数字【二分查找/位运算】
      • 54. 二叉搜索树的第k大节点【中序遍历】
      • 55 - I. 二叉树的深度【DFS/BFS】
      • 55 - II. 平衡二叉树【DFS】
      • 56 - I. 数组中数字出现的次数【位运算】
      • 56 - II. 数组中数字出现的次数 II【位运算】
      • 57. 和为s的两个数字【双指针/哈希表】
      • 57 - II. 和为s的连续正数序列【双指针】
      • 58 - I. 翻转单词顺序【双指针】
      • 58 - II. 左旋转字符串【字符串】
      • *59 - I. 滑动窗口的最大值【滑动窗口】
      • 59 - II. 队列的最大值【队列】
      • *60. n个骰子的点数【DP】
      • 61. 扑克牌中的顺子【Set/排序】
      • 62. 圆圈中最后剩下的数字【约瑟夫环】
      • 63. 股票的最大利润【DP】
      • 64. 求1+2+…+n【短路】
      • 65. 不用加减乘除做加法【位运算】
      • *66. 构建乘积数组【DP】
      • 67. 把字符串转换成整数
      • 68 - I. 二叉搜索树的最近公共祖先【迭代/递归】
      • 68 - II. 二叉树的最近公共祖先【递归】
    • 常见问题
      • 俩必须掌握的排序
      • 腾讯常见问题
      • 字节常见问题
  • 计算机网络
    • 简介
    • 基础知识
      • 综述
      • 物理层
      • 链路层
      • 网络层
      • 传输层
      • 应用层
        • HTTP
    • 常见问题
      • 常见问题带答案
  • 操作系统
    • 简介
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      • 概述
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      • 设备管理
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    • 常见问题
  • 数据库
    • 简介
    • 基础知识
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      • 数据库系统基础
    • 常见问题
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      • Java 并发
      • Java 虚拟机
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    • 常见问题
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    • 简介
    • 基础知识
      • Android 基础
      • Android 进阶
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    • 常见问题
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    • 简介
      • 777牌面筋
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          • 字节客户端暑期实习一面面经
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          • 字节实习面筋
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          • [21届秋招] 字节——安卓开发实习生 面经
          • 字节跳动-头条Android开发实习生面试
          • 字节 安卓一面面经
          • 字节跳动安卓客户端面经
          • 字节跳动安卓日常实习生凉经
          • 字节 客户端开发 一面
          • 字节安卓实习一面
          • 字节跳动客户端一面面经
          • 字节跳动安卓实习一二面面经
          • BAT集齐!Java/安卓暑期实习面经汇总
          • 字节跳动(Andriod方向)一二三面面经
          • 字节客户端神奇二面
          • 字节抖音(一面客户端开发)
          • 字节跳动安卓、后端实习5轮面经
          • 2020技术开发岗面经:腾讯 & 字节跳动(已Offer)
          • 字节跳动安卓客户端面经(安卓开发零经验)
          • 字节跳动Android客户端一面凉经
          • 西瓜视频一面
          • 头条三面面筋+HR(已上岸,感谢各位牛友的帮助)
          • 字节跳动android实习生一面二面
          • 字节跳动 客户端实习生 1-5面 面经
          • 2019春招实习Android面试总结(后续再发秋招总结)
          • 字节客户端安卓开发三面面经
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  • Apk 安装的过程
  • Dex
  • 热修复
  • 埋点
  • 自定义View

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Apk 安装的过程

1、拷贝apk文件到指定目录

在Android系统中,apk安装文件是会被保存起来的,默认情况下,用户安装的apk首先会被拷贝到 /data/app 目录下。

/data/app目录是用户有权限访问的目录,在安装apk的时候会自动选择该目录存放用户安装的文件,而系统出厂的apk文件则被放到了 /system 分区下,包括 /system/app,/system/vendor/app,以及 /system/priv-app 等等,该分区只有Root权限的用户才能访问,这也就是为什么在没有Root手机之前,我们无法删除系统出厂的app的原因了。

2、解压apk,拷贝文件,创建应用的数据目录

为了加快app的启动速度,apk在安装的时候,会首先将app的可执行文件(dex)拷贝到 /data/dalvik-cache 目录,缓存起来。

然后,在/data/data/目录下创建应用程序的数据目录(以应用的包名命名),存放应用的相关数据,如数据库、xml文件、cache、二进制的so动态库等等。

3、解析apk的AndroidManifinest.xml文件

Android系统中,也有一个类似注册表的东西,用来记录当前所有安装的应用的基本信息,每次系统安装或者卸载了任何apk文件,都会更新这个文件。这个文件位于如下目录:

/data/system/packages.xml

系统在安装apk的过程中,会解析apk的AndroidManifinest.xml文件,提取出这个apk的重要信息写入到packages.xml文件中,这些信息包括:权限、应用包名、APK的安装位置、版本、userID等等。

由此,我们就知道了为啥一些应用市场和软件管理类的app能够很清楚地知道当前手机所安装的所有的app,以及这些app的详细信息了。

另外一件事就是Linux的用户Id和用户组Id,以便他可以获得合适的运行权限。

以上这些都是由PackageServiceManager完成的,下面我们会重点介绍PackageServiceManager。

4、显示快捷方式

这些应用程序只是相当于在PackageManagerService服务注册好了,如果我们想要在Android桌面上看到这些应用程序,还需要有一个Home应用程序,负责从PackageManagerService服务中把这些安装好的应用程序取出来,并以友好的方式在桌面上展现出来,例如以快捷图标的形式。在Android系统中,负责把系统中已经安装的应用程序在桌面中展现出来的Home应用程序就是Launcher了

Dex

在明白什么是 Dex 文件之前,要先了解一下 JVM,Dalvik 和 ART。JVM 是 JAVA 虚拟机,用来运行 JAVA 字节码程序。Dalvik 是 Google 设计的用于 Android平台的运行时环境,适合移动环境下内存和处理器速度有限的系统。ART 即 Android Runtime,是 Google 为了替换 Dalvik 设计的新 Android 运行时环境,在Android 4.4推出。ART 比 Dalvik 的性能更好。

Android 程序一般使用 Java 语言开发,但是 Dalvik 虚拟机并不支持直接执行 JAVA 字节码,所以会对编译生成的 .class 文件进行翻译、重构、解释、压缩等处理,这个处理过程是由 dx 进行处理,处理完成后生成的产物会以 .dex 结尾,称为 Dex 文件。

Dex 文件格式是专为 Dalvik 设计的一种压缩格式。所以可以简单的理解为:Dex 文件是很多 .class 文件处理后的产物,最终可以在 Android 运行时环境执行。

热修复

看android-interview

1、热修复技术的由来

从传统的开发流程来讲,存在很多弊端:

  • 重新发版本的代价太大

  • 用户下载安装成本太高

  • bug修复不及时,用户体验太差

2、热修复开发流程

上线版本--用户安装--发现bug--紧急修复--打出补丁,推送给用户--自动拉取补丁修复

而热修复的开发流程显得更加灵活,优势很多:

  • 无需重新发版,实时高效热修复

  • 用户无感知修复,无需下载新的应用,代价小

  • 修复成功率高,把损失降到最低

埋点

简单了解一下概念:

埋点,是对网站、App或者后台等应用程序进行数据采集的一种方法。通过埋点,可以收集用户在应用中的产生行为,进而用于分析和优化产品后续的体验,也可以为产品的运营提供数据支撑,其中常见的指标有PV、UV、页面时长和按钮的点击等,通常可以采集到下面这些数据。

  • 行为数据:时间、地点、人物、交互的内容等

  • 质量数据:App运行情况、浏览器加载情况、错误异常等

  • 环境数据:手机型号、操作系统版本、浏览器UA、地理、运营商、网络环境等

  • 运营数据:PV、UV、点击量、日活、留存、渠道来源等

采集行为数据时,通常需要在Web页面/App里面添加一些代码,当用户的行为达到某种条件时,就会向服务器上报用户的行为。其实添加这些代码的过程就可以叫做“埋点”,在很久以前就已经出现了这种技术。随着技术的发展和大家对数据采集要求的不断提高,我认为埋点的技术方案走过了下面几个阶段:

  • 代码埋点:代码埋点是指在某个事件发生时调用数据发送接口上报数据。例如开发人员按照产品/运营的需求,在Web页面/App的源码里面添加行为上报的代码,当用户的行为满足某一个条件时,这些代码就会被执行,向服务器上报行为数据。这种方案是最基础的方案,每次增加或者修改数据上报的条件,都需要开发人员的参与,并且只能在下一个版本上线后才能看到效果。基本上所有的数据平台都提供了这类数据上报的SDK,将行为上报的后台服务器接口封装成了简单的客户端SDK接口。开发者可以通过嵌入这类SDK,在埋点的地方调用少量的代码就可以上报行为数据。

  • 全埋点:全埋点指的是将Web页面/App内产生的所有的、满足某个条件的行为,全部上报到后台服务器。例如把一个App中所有的按钮点击都进行上报,然后由产品/运营去后台筛选所需要的行为数据。这种方案的优点非常明显,就是可以不用在新增/修改行为上报条件时,再找开发人员去修改埋点的代码。然而它的缺点也和优点一样明显,那就是上报的数据量比代码埋点大很多,里面可能很多是没有价值的数据。此外,这种方案更倾向于独立去看待用户的行为,而没有关注行为的上下文,给数据分析带来了一些难度。很多公司也提供了这类功能的SDK,通过静态或者动态的方式,“Hook”了原有的App代码,从而实现了行为的监测,在数据上报时通常是采用累积多条再上报的方案来合并请求。

  • 可视化埋点:可视化埋点是指通过可视化工具配置采集节点,在App/Web解析配置查找节点,监听节点产生的事件并上报。例如产品在Web页面/App的界面上进行圈选,配置需要监测界面上哪一个元素,然后保存这个配置,当App启动时会从后台服务器获得产品/运营预先圈选好的配置,然后根据这份配置查找并监测App界面上的元素,当某一个元素满足条件时,就会上报行为数据到后台服务器。有了暴力的全埋点技术方案,很容易联想到按需埋点,可视化埋点就是一种按需配置埋点的方案。现在也有一些公司提供了这类SDK,圈选监测元素时,有的是提供一个Web管理界面,手机在安装并初始化了SDK之后,可以和管理界面了连接,让用户在Web管理界面上配置需要监测的元素,有的是直接让用户在手机上圈选元素进行埋点。

自定义View

《Android 开发艺术探索》中,把自定义 View 分成了四类:

  • 继承 View 重写 onDraw 方法 ⭐️

  • 继承 ViewGroup 派生特殊的 Layout

  • 继承特定的 View(比如 TextView)⭐️

  • 继承特定的 ViewGroup(比如 LinearLayout)

把用过的两种说清楚就好了。

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