最近在实现一个图片瀑布流功能时，遇到了不少性能方面的挑战。每当快速滑动页面，CollectionView 就会变得卡顿，内存占用也会急剧上升。虽然 SDWebImage 是非常优秀的图片加载库，但在高频滚动的场景下，不加控制地使用确实会带来不少问题。
于是我开始探索如何优化这个体验，过程中记录了一些心得和解决方案，希望能给遇到类似问题的朋友一些参考。
在深入优化前，先要理解问题的根源：
在移动应用开发中，启动速度是决定用户第一印象的关键性能指标之一。一个缓慢、卡顿的启动过程会直接导致用户流失，而流畅的 “秒开” 体验则能显著提升用户满意度和产品口碑。
下文将会梳理 iOS 应用的启动流程，深入分析其背后的原理，并分享一套经过验证、可落地执行的优化方案。无论你是希望深入了解系统机制，还是正在为项目的启动速度寻求解决方案，本文都将为你提供清晰的路径。
下面从三个核心部分展开：
你是否曾经遇到过这样的场景：应用运行时间越长越卡顿，最终莫名闪退，但在开发调试阶段却一切正常？这正是内存泄漏的典型表现——它如同一个潜伏在代码中的定时炸弹，悄无声息地消耗着宝贵的内存资源，最终导致应用性能崩溃。
在上文《iOS 之内存解析》中，我们已经系统分析了常见的内存泄漏场景及其解决方案。然而在实际开发中，特别是面对大型遗留项目时，仅仅了解理论还远远不够——我们需要能够在开发阶段快速、主动发现问题的实用工具，而不是依赖事后被动的Instruments检测。
为此，做了一套轻量级内存泄漏检测工具，无需依赖复杂配置即可集成到现有工程中。支持检测 UIView、UIViewController、NSObject 等 Objective-C 对象的内存泄漏问题。
在iOS应用开发中，内存泄漏如同一个隐形的性能杀手，它不会立即让应用崩溃，却会随着时间的推移不断蚕食设备的内存资源，最终导致应用卡顿、崩溃或被系统强制终止。与架构设计解决代码臃肿问题的目标相似，内存管理同样需要明确的规则和边界来维持应用的稳定运行。
如果没有系统的内存管理策略，应用中将会充斥着循环引用、未释放的 Core Foundation 对象和异常的生命周期管理，这些隐患会让应用变得脆弱且难以维护。
一次内存泄漏似乎不会有大的影响，但泄漏积累多了会导致应用程序内存不足，最终被操作系统强制终止（Crash），也就是我们常说的 OOM（Out Of Memory）崩溃。
本文将从内存泄漏的本质出发，通过具体的 Objective-C、Swift 示例，深入剖析常见的内存泄漏场景，并提供自己常用的一些检测技巧与解决思路，帮助开发者构建更加健壮稳定的 iOS 应用。
为什么需要架构？
在开始之前，首先要明白我们为什么需要这些架构。就是为了解决一个问题：（庞大的视图控制器）。
如果没有良好的架构，所有代码（网络请求、数据解析、业务逻辑、界面刷新）都写在 ViewController 里，它会变得无比臃肿，难以维护、测试和迭代。
架构模式的核心目标都是职责分离，让 ViewController（View层）只做它最该做的事情——管理视图的生命周期和用户交互。
其次，架构设计不仅关乎代码，更关乎人和协作。
架构的本质，就是对抗复杂性，通过一套明确的规则和边界，将混乱变得有序。一套好的架构会强制你回答这个问题：“这段代码应该属于哪里？”
在代码的世界里，我们不仅是与机器对话，更是在与未来的自己、身边的伙伴进行沟通。一段清晰、一致的代码，就像是团队共同书写的优雅乐章，让阅读和维护成为一种享受。
你是否曾遇到过这些情况？
如果你的团队正面临类似挑战，那么或许是时候共同建立一条清晰的 “标准线” 了。编码规范 正是这样一条参考线——它并非为了束缚创造力，而是为了在大型项目中约束不同开发者的风格，让项目从细节到整体达到和谐统一，显著降低维护成本，提升协作效率。
下面，我们将一起探讨 OC 编程中的一些经典规范。虽然以 Objective-C 为例，但其中绝大多数原则同样适用于其他编程语言，希望能为你的团队带来启发。
做了这么久的项目，被蜗牛般的编译速度折磨很久，以前倒是没觉得怎么样，随着项目工程越来越大，每次全量编译真的是让我操碎了心。我们都知道 Xcode 在运行或编译时，会有大量的读写操作，一些旧的 Mac 可能就会吃不消，估计很多人也会有类似的经历，这里把平时自己如何加快 XCode 编译速度的方法整理一下。
先来看看这张计算机结构简图：
机器学习正在肆虐横行。很多人都听说过，但很少有人知道这是什么。Core ML 是 Apple 新推出面向开发者的机器学习框架，这项技术其实在 WWDC 2017 就提出来了。
来看看 Apple 对于 Core ML 的介绍：
Core ML 让你将很多机器学习模型集成到你的 app 中。除了支持层数超过 30 层的深度学习之外，还支持决策树的融合，SVM（支持向量机），线性模型。由于其底层建立在 Metal 和 Accelerate 等技术上，所以可以最大限度的发挥CPU 和 GPU 的优势。你可以在移动设备上运行机器学习模型，数据可以不离开设备直接被分析。
Core ML 让所有的机器学习计算都在 iOS 设备本地进行，这一点依旧体现出苹果对用户隐私很看重。用苹果的一张图来看看 Core ML 的底层框架：
vision: 高性能的图像分析和图像识别。这部分应用于人脸追踪，人脸识别，文本识别，区域识别，二维码识别，物体追踪，图像识别等。
Nattural Language processing: 自然语言处理。用于语言识别，分词，词性还原，词性判定等。
GamePlayKit: 游戏制作，构建游戏。用于常见的游戏行为如随机数生成、人工智能、寻路、和代理行为。
最近研究了一下 SiriKit，感觉有点意思，做个记录。
SiriKit 是 Apple 历经 4 年时间，不断打磨优化，给开发者的一份关于 Siri 功能的礼物。利用 SiriKit，在 iOS 10.0 以上开发者可以像一些系统应用一样，通过语音完成第三方应用希望完成的一些功能，比如用户可以直接通过语音直接告诉 Siri 打车、锻炼、寻找美食、寻找相册中的照片、甚至付给朋友 AA 的账单费用，以及控制家里智能家居等。
和 Android 的语音接入 Service 类似，SiriKit 中 将不同的类型的需求统一汇总为若干个 Domain，然后在每个 Domain 中再次细分为不同的 Intent。系统通过语音识别获取到的 Domain 信息以及 Intent 信息，下发到已注册的 Domain 中进行处理，然后用户解析处理不同的 Intent，来实现自定义的操作。
《iOS 13 适配之旅上》给大家详细介绍了 iOS 13.0 当中的 Dark Model 以及 Sign In with Apple 两项适配，接下来继续完善以下的几项功能适配。