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阿里云文档 2023-05-11

EMASuni-app集成移动推送registerAPNS方法没有返回值的解决方案

问题描述在使用uni-app集成移动推送时，ios调用registerAPNS()没有报错，也没有返回，怎么回事？uni-app集成移动推送解决方案在uni-app项目的manifest.json中“APP模块配置”中打开Push模块，但是不勾选uniPush。注意：需要重启项目或重新打包，避免设置...

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

移动App性能测评与优化2.2.4　优化方法四：云省电策略

2.2.4　优化方法四：云省电策略 因为手机使用场景的复杂性，用户习惯的多样性，环境的随机性，导致了很难定位用户异常耗电的根本原因，为了弄清用户在怎样的环境中，在怎样的使用场景中有异常耗电，可以考虑使用定期上报灰度用户手机电量数据的方式来分析问题。 最终是要在这茫茫数据中找出哪些用户的功耗是异常的；并对用户行为进行分析，找出异常耗电的根源；再从异常耗电的用户的耗电场景中总结出同一性的异常耗电场景....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

移动App性能测评与优化2.2.3　优化方法三：传感器

2.2.3　优化方法三：传感器 在用“耗电排行2.0”工具时，发现目前被应用使用最多的传感器就是GPS传感器。Google官方ROM对GPS模块定义的基础电量值是90mA。所以合理地设置GPS的使用时长和使用频率，也能降低手机电量的消耗。

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

移动App性能测评与优化2.2.2　优化方法二：wake lock

2.2.2　优化方法二：wake lock 前台运行时，不要去注册wake lock。此时注册没有任何意义，却会被计算到应用电量消耗中。 后台运行时，在保证业务需要的前提下，应尽量减少注册wake lock。 降低对系统的唤醒频率。使用partial wake lock代替full wake lock，因为屏幕的亮起，也会消耗手机电量。 在注册后，也要注意及时释放，否则锁的持有时间会被一直计算到....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

移动App性能测评与优化2.2.1　优化方法一：CPU时间片

2.2.1　优化方法一：CPU时间片 当应用退到后台运行时，尽量减少应用的主动运行。 当检测到CPU时间片消耗异常时，深入线程分析：通过获取运行过程中线程的CPU时间片消耗，去抓取消耗时间片异常的线程，通过线程去定位相应代码逻辑。 使用DDMS的traceview工具：获取进程运行过程的traceview，定位CPU占用率异常的方法。

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

移动App性能测评与优化2.1　电量测试方法

2.1　电量测试方法 自腾讯移动互联网事业群（下文称“MIG”）开始着手手机ROM(tita)研发，为手机省电能做的也越来越多，例如控制系统本身的功耗；限制三方应用不正当的操作；统一众多三方应用的后台动作等。而笔者作为测试人员，要关注的问题有：什么样的操作是耗电的呢？参考标准是什么呢？怎样去量化呢？怎样衡量使用优化策略后的成效呢？这些问题都是需要解决的。其中至关需要解决的是怎样去量化整机的耗电问....

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