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Android 残影数字属性动画效果，以及叠加梯形基座自定义View实现详解，附上GitHub代码资源（Kotlin）。
项目上要实现一个残影叠加效果的评分动画效果，常规数字显示较轻的残影动效，逢10的倍数残影效果加重，并在结束的时候带有抖动效果，分数底座跟随评分等级切换颜色，先看下实现效果GIF。
初始版本实现（ScoreAnimView）：
优化后的版本实现（GhostingTextView）：
首先是得分动画，叠加了缩放、alpha透明度渐变、从下往上Y轴方向的偏移，以及加重动效时候阴影在X轴方向的偏移和描边stroke粗细大小的变化。
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Android 卡片旋转切换显示动效，加流光结束效果实现详解，附上GitHub代码资源（Kotlin），先看下实现效果GIF。
整体动画拆分成几部分再拼凑起来，第一步是卡片正面顺时针旋转+缩放，第二步是卡片Y轴方向翻转到背面，最后是叠加一个View显示流光效果。卡片的正面和背面分别用单个控件来单独实现各自的动效部分，叠加之后形成最终的效果。
第一部分rotation、scaleX和scaleY属性叠加，使用AnimatorSet一起执行这些属性的变化。
val ratationAnim = ObjectAnimator.ofFloat(mIvCardfront,[......]
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Android心率曲线平移动画自定义控件实现详解，并附上GitHub完整实现仓库资源。
项目上需要实现一个心率曲线波动的自定义动画，网上找了很多开源控件，没有想要的效果，综合网上已有的实现，改造实现了一个比较简单的心率波动动画，每个点之间用贝塞尔曲线连接，从左到右逐个绘制，满屏之后开始平移心率波动动画，以下是实现效果截图，GitHub上有实现效果GIF。
如果是绘制折线，只需要把数据点使用Path对象lineTo方法把所有数据点连接绘制即可，绘制曲线则使用cubicTo方法绘制贝塞尔曲线，让曲线连接点更平滑。每次绘制前重置Path对象，所有数据点连接完毕之后即可刷新[……]
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目前的生产测试环境中，群控测试系统的基础架构是一个服务端对应N个PC Slave节点，每个PC Slave节点上连接着多台设备，这些设备有手机和车机，设备的网络连接方式是通过设备的WI-FI功能连接一个WI-FI信号实现，这种网络连接方式存在以下问题。
基于以上对网络稳定性的需求，需要使用更稳妥可靠的网络连接方案，无线网络不可靠，那么我们就考虑使用有线网络。
在初始调研设备共享PC网络的实现方案中有3种实现方式：
综合考虑生产应用的灵活性，和接入的成本，选择了Gnirehtet的方案。
目前的Android系统设备，不管是手机还是车载终端，一般都内置了 USB 网络共享功能，也就是手机通过USB和PC[……]
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在导航测试场景中经常需要定位模拟和路线回放，记录下通过LocationManager.setTestProviderLocation()方法实现模拟地位，如果要测试的应用不支持TestProviderLocation模拟位置输入，可以考虑从HAL层入手，hook系统默认的GPS实现。
在Android6.0以下的版本中，需要在设置中勾选模拟定位的开关，在6.0以上就改成了选择模拟定位的应用，对应的开启配置方式也不一样，相同的是在AndroidManifest.xml都需要配置以下两个权限：
<uses-permission android:name="android.per[......]
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目前在应用稳定性测试中，经常用长时间的Monkey压测来发现一些时序上的问题，保证发版项目的稳定性，但是Monkey测试存在的问题就是随机性操作带来测试范围的偏差，记录下如何验证Monkey测试的有效性，如何优化Monkey稳定性测试，提高测试效率。
这边的测试验证以测试时长、代码覆盖率、单台和多台设备多次测试采集覆盖率数据来分析。
Java层的覆盖率数据统计使用Jacoco，C++层的代码覆盖率使用gcov，gcov是Linux下GCC自带的一个C/C++代码覆盖率分析工具，关于Jacoco和gcov这边不做过多的介绍，自行搜索了解即可。
[……]
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接上一篇Android CPU监控，接着记录下Android内存的监控，包括系统内存和独立进程内存获取方式解析，以及系统内存和独立进程内存信息在C++层获取的实现。
通常获取系统内存是通过dumpsys meminfo的方式：
adb shell dumpsys meminfo
示例输出：
Applications Memory Usage (in Kilobytes):
Uptime: 118719544 Realtime: 448708145
Total PSS by process:
&n[……]
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Android性能监控需要读取CPU和内存基础数据，本文对CPU基础信息获取的实现做个记录，在做了资料查询和Demo测试之后，最后确认在C++层从系统proc伪文件中获取系统和独立进程的CPU数据是可行的方法。
如果是在Java层实现CPU和内存的基础数据获取，在Android高版本会遇到Runtime.getRuntime().exec()执行shell命令权限限制问题。Android平台版本碎片化严重，一个功能开发出来适配成本大于收益是没有实现价值的。如果要实现Android全平台的兼容性，并在兼顾监控程序性能占用方面，直接下沉到C++是最简单直接的做法。
不建议直接使用类似控制台输命令持续获取CPU和内存信息，一个[……]
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项目上需要把功能下沉到C++去实现来降低性能上的损耗，N年不碰C++的重操旧业，首先就是要配置NDK编译环境，以下记录Android NDK版本配置和编译遇到的坑。
NDK最新版本下载地址：
https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/
NDK历史版本下载地址：
https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/older_releases.html
在Mac上测试android-ndk-r10d和最新的android-ndk-r20b版本都存在问题，编译中会出现找不到编译[……]
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本文针对Android 8(Oreo)开始对于后台启动Service限制做一个解析，一个是startService限制，另一个是startForegroundService启动服务之后5s内必须调用startForeground()，并提供对应异常的适配解决方法。
从Androidxref上的源码来看，这个异常机制是从8.1.0版本开始引入的，在8.0.0的源码上还未引入这个限制。
从Android 8.1.0开始，不允许在后台运行服务，应用处于后台的时候，使用startService启动后台服务会抛异常。
[……]