在不少团队里，iOS 性能优化通常是一个被放在“后面再说”的话题。
功能先上线，需求先跑通，只要不崩、不明显卡顿，就算过关。直到某个版本上线后，用户开始反馈“用久了会慢”“滑着滑着就不顺了”“手机发热”，性能优化才被重新拉回讨论桌。

但真正进入这个阶段时，很多人会发现一个现实问题：你很难说清楚，性能到底是从哪一步开始变差的。

性能优化的起点，往往来自一次不太确定的问题

我第一次认真系统地做 iOS 性能优化，是在一个已经运行了很久的项目里。
测试反馈的问题很模糊：刚启动没问题，操作一会儿之后，感觉整体响应变慢。

这类描述在工程上其实非常难处理，因为它不像崩溃那样有明确的入口，也不像明显卡顿那样一眼就能复现。

最初我还是从熟悉的工具开始，用 Instruments 看 CPU、内存、FPS，结果是：单次测试都还行，看不出必须马上优化的点。

性能问题是一段时间的过程

后来我意识到一个问题：性能优化并不总是针对某一个瞬间，而是针对一段运行过程。

很多真实问题的表现形式是：

  • 单次页面进入没问题
  • 多次切换后逐渐变慢
  • 内存不是暴涨，而是回落不完全
  • CPU 没有峰值，但长期处在偏高区间

这种问题，如果只靠一次 Instruments 采样，很容易被忽略。

把观察时间拉长，是性能优化的第一步

在那次排查中，我开始刻意把测试时间拉长，用真实操作路径去跑 App。
除了 Instruments，我还引入了 克魔（KeyMob），主要原因是它可以在真机上持续地看 CPU、内存、FPS 的变化过程。

我并没有一开始就想着“它能帮我找到什么结论”，只是先把数据完整地记录下来。

性能优化里，趋势比数值更重要

当连续跑了二十多分钟之后，一些细节开始变得清晰：

  • CPU 使用率没有明显尖峰，但均值在缓慢上移
  • FPS 在第一次进入页面时稳定，后续进入逐渐下降
  • 内存呈现“锯齿上升”，每次回收都比上一次少一点

单看某个时间点，这些数据都算不上“异常”。
但放在一条时间线上，就很难忽略了。

这时再回头用 Instruments 去定位，就有了明确方向，而不是盲目扫描。

Instruments 依然重要，但它更适合“解释原因”

在确认性能确实存在退化之后，我重新用 Instruments 去看：

  • Time Profiler 里哪些函数在反复出现
  • 列表滚动时是否有重复布局计算
  • 某些逻辑是否被无意中放在了主线程

这一步非常关键，但前提是你已经知道该盯着哪一段流程看。

否则 Instruments 很容易变成“数据很多，但结论不明确”。

WebView、网络、文件，常常一起影响性能

在这次优化过程中，还有几个容易被忽略的点逐渐浮现出来。

一部分页面包含 WebView，于是我同时打开了 Safari Inspector。
前端侧的一些资源加载策略，加重了内存和渲染压力，但单看 Native 层很难察觉。

另外，通过 Charles 抓包发现，在弱网场景下有些接口会被频繁重试，
解析逻辑虽然不重，但次数一多，就会持续占用 CPU。

最后再结合 KeyMob 看到的文件变化，发现缓存文件增长也参与了这次性能退化。

性能优化不是“替换工具”，而是组合使用

这次经历之后，我对 iOS 性能优化的看法发生了变化：

  • KeyMob 更像是“长期观察窗口”
  • Instruments 是精确定位原因的工具
  • Safari Inspector 用来理解 Web 层行为
  • Charles 帮助解释网络与 CPU、内存的关系

单独看任何一个工具，结论都可能不完整。
但当它们放在同一条逻辑链上时，问题会逐渐变得具体。

一些逐渐形成的性能优化习惯

在后续项目中，我开始刻意遵循一些原则：

  • 不只测“第一次”，而是多跑几轮
  • 不急着下结论，先观察趋势
  • 性能问题出现时，优先拉长运行时间
  • 在真机上看数据，而不是只信模拟器

这些并不是复杂技巧，但确实减少了很多“感觉不对却说不清”的情况。

iOS 性能优化是对应用运行方式的一次重新认识。
很多问题并不是代码写错了，而是在真实使用条件下暴露出了长期成本。

当你能持续地看到 CPU、内存、FPS、文件、日志在真实路径中的变化，优化这件事，往往就不再那么抽象。