随着贝壳找房在产业互联网领域不断深耕，各项业务都在持续高速发展，业务功能和复杂度不断增长的同时，带来的问题是 App 启动变慢，用户体验变差，如果没有收口处理，开发团队每过一段时间都要花时间进行优化。

贝壳找房 B 端平台以一套代码支撑 7 个 App，以 B 端核心 App 为例，该 App 集成了二手、新房、租赁、装修、直播、培训、IM、VR、IoT 等十几个业务，数百万行代码，近 200 个组件，Native 页面超过 500 个，Flutter 页面超过 350 个，H5 页面超过 900 个，业务和功能多，复杂度高。治理前启动任务超过 20 个，+load 方法超过 200 个，Static Initializer 超过800 个，经过一系列的治理，我们将 App 的冷启动优化到了 1s 内，并且做到了低投入保持优化成果的长期稳定。

本次分享以贝壳 B 端 Link 为例，为大家介绍如何系统地优化冷启动时间，以及在支撑多个业务的情况下，我们探索出的一套能够对性能进行收口统一处理的解决方案。相信经过本次分享和交流，您能更加全面系统地了解 iOS 冷启动优化的方案和实践，并结合自己 App 的实际情况进行落地。

演讲提纲：
1. iOS 冷启动优化概览

• 启动类型简介
• 冷启动优化的本质和常见误区
• 冷启动阶段划分及逐项分析

2.  启动优化性能分析工具

• 冷启动的测试标准
• 贝壳自研性能分析工具 BKTimeProfiler 介绍

3. 主要优化方案及实践

• 框架性优化：最小集、去中心化和生命周期延迟
• 任务管理：启动器及任务编排
• +load 延迟和 Static Initializer 治理
• 动态库懒加载 
• 二进制重排
• 无用代码删除：静态检测和动态覆盖率结合
• 其他优化项介绍 

4. 线上线下流程规范与监控

• 线下防劣化规范与问题快速定位
• 线上大盘与子任务性能分析与监控

5. 总结与展望

• 低成本、高收益方案选择及与业务风险的平衡
• 自动归因及更加有效的长效机制的建立

你将获得：

• 全面系统了解 iOS 冷启动优化的方案
• 减少业务和平台的耦合，低成本保持冷启动的长期优化
• 获得关于 iOS 冷启动优化分析、治理、监控、巩固等全链路的优化经验