工作總結(jié)
發(fā)表時間：2026-04-21[精選]Android員工試用期工作總結(jié)。
入職三個月，試用期過完的那天下午，我盯著監(jiān)控大屏看了十分鐘。崩潰率0.21%，比我剛接手時的0.35%低了四成。數(shù)字不大，但每個百分點的下降都對應(yīng)著幾個通宵和幾頓涼透的外賣。
說幾個具體的。
剛來那會兒，崩潰日志看著就煩。一個SharedPreferences空指針，三個月內(nèi)報了四次，每次都是不同的人在不同的頁面寫了相似的判空遺漏。熱修復(fù)發(fā)得勤快，但像打地鼠，按下去一個冒出來另一個。我跟組長說想做個聚類分析，他看了我一眼：“之前也有人弄過，效果一般。”我沒吭聲，自己寫了個Python腳本，把近三個月的崩潰堆棧按調(diào)用鏈相似度分組，不是按報錯行號——行號騙人，同一行可能來自不同調(diào)用路徑。跑出來發(fā)現(xiàn)TOP 10崩潰類型占了總量82%。其中有一類RecyclerView滑動時圖片加載OOM，每個版本都出現(xiàn)，每次都是調(diào)調(diào)壓縮參數(shù)，下個版本換張圖又崩。這簡直讓人火大。
怎么改的？Glide配置沒有全局緩存策略。舊代碼里十幾個Fragment各寫各的，有人用內(nèi)存緩存，有人只用磁盤，有人啥都沒配直接load。我花了三天理清所有圖片加載點，在Application里統(tǒng)一配了內(nèi)存緩存40M、磁盤緩存100M，低內(nèi)存時自動清理回調(diào)。然后封裝了一個ImageView的軟引用包裝類，滑動時不再每次都新建Request。上線跑了一周，那類OOM崩潰從日均27次掉到3次。心里還是不踏實，又加了內(nèi)存抖動的監(jiān)控，超過閾值自動dump hprof。第二次版本發(fā)布前，Monkey跑了45分鐘，內(nèi)存從120M飆到380M，抓下來一看，是一個單例里靜態(tài)持有了Activity。要沒這步，上線又是一波投訴。
ANR那個更氣人。有個商品詳情頁打開經(jīng)常卡五六秒，用戶反饋說“點進去就死”。舊排查方式就是看logcat里的Displayed時間，信息太少。我在代碼里手動埋點，從onCreate到onResume每個方法打時間戳。發(fā)現(xiàn)是一個歷史遺留的本地數(shù)據(jù)庫查詢——三萬條記錄的表，用LIKE '%關(guān)鍵詞%'做模糊匹配，還在UI線程跑。寫這個的前同事早走了，文檔里就一句“優(yōu)化查詢效率”。改法：把查詢挪到子線程，用Room的異步查詢，同時給搜索字段建了全文索引。上線后頁面加載耗時中位數(shù)從4.2秒壓到0.7秒。但剛上線那天有個低端機反而更慢了，排查發(fā)現(xiàn)是因為全文索引在512M內(nèi)存的機器上占用了太多資源。最后加了個機型判斷，低內(nèi)存設(shè)備走舊的like查詢，至少不崩潰。這事讓我學(xué)到一個教訓(xùn)：別以為自己改的就一定對，得留回退方案。
設(shè)備維護也碰過坑。測試機池里有臺華為老機器，升級到鴻蒙后logcat總是抓不全，關(guān)鍵日志直接截斷。開發(fā)同事說“換臺手機就行了”，但線上這類機型還有好幾萬用戶。我試了三種方法：先調(diào)log buffer大小，沒用；換adb版本，也沒用；后來翻了一晚上資料，發(fā)現(xiàn)鴻蒙對應(yīng)用進程自身的日志輸出做了限流。解決方法是把關(guān)鍵日志走system log而不是應(yīng)用log，同時加本地文件回寫。搞完之后同類機型的問題定位時間從平均半天縮到一小時左右。真特么折騰。
跟后端扯皮的事也得提。以前接口超時了，后端說是客戶端網(wǎng)絡(luò)庫的問題，客戶端說是服務(wù)器慢。我寫了個自動化腳本，同時抓客戶端的網(wǎng)絡(luò)耗時拆解（DNS、連接、等待、接收）和服務(wù)器的處理日志。上個月有個登錄接口頻繁超時，腳本跑出來客戶端等待時間只有0.3秒，服務(wù)器處理耗時7.8秒。后端同事看到數(shù)據(jù)二話不說去查了SQL慢查詢，發(fā)現(xiàn)是某個索引失效。從此再沒人跟我推諉。
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試用期也不是沒搞砸過。第三周的時候，我改了一個內(nèi)存緩存的策略，自測沒問題，發(fā)到灰度環(huán)境后有個頁面開始頻繁閃爍。回滾后查原因，是我改的緩存key計算邏輯忽略了一個參數(shù)，導(dǎo)致圖片錯位。當天晚上寫了個復(fù)盤，把測試用例補全了，同時加了一條強制規(guī)則：任何緩存相關(guān)的改動，必須在至少三臺不同配置的真機上跑Monkey一小時。丟臉歸丟臉，但之后再沒出過同類問題。
要說現(xiàn)在還有什么不爽，就是監(jiān)控告警太糙了。統(tǒng)一閾值導(dǎo)致低端機經(jīng)常誤報，高端機漏報。下個階段準備按機型分位值做動態(tài)告警——先統(tǒng)計每個機型過去一周的P95響應(yīng)時間，超出兩倍才告警。代碼寫了一半，希望下個月能跑起來。
三個月，崩潰率從0.35%到0.21%，ANR率從0.18%到0.09%。覆蓋的DAU大概120萬。數(shù)字不漂亮，但每一個基點都是盯著日志一行一行摳出來的。接下來想把那臺華為老機器徹底馴服，再把動態(tài)告警搞完。
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