🚀 اگه فکر میکنی کد «Kotlin»ات به اندازه کافی سریعه، وقتشه یه نگاه عمیق‌تر بندازی!
بیشتر مشکلات performance توی پروژه‌های بزرگ از بی‌توجهی به جزئیات میاد. بیا چند تا تکنیک پیشرفته رو مرور کنیم.

👨‍💻 ۱. استفاده از «inline functions»
توابع معمولی overhead فراخوانی دارن. با «inline» این overhead حذف میشه. مخصوصاً برای «lambda»های تکراری:

inline fun measureTimeMillis(block: () -> Unit): Long {
    val start = System.currentTimeMillis()
    block()
    return System.currentTimeMillis() - start
}

این تابع مستقیماً کد «lambda» رو در محل فراخوانی کپی می‌کنه و overhead حذف میشه.

⚡ ۲. اجتناب از «allocation»های بی‌مورد
مثلاً توی حلقه‌ها از «String» با «+» استفاده نکن. از «StringBuilder» یا «inline string templates» بهره ببر.

val result = buildString {
    for (i in 1..1000) {
        append("Item $i, ")
    }
}

«buildString» از «StringBuilder» داخلی استفاده می‌کنه و memory allocation رو کاهش میده.

🧠 ۳. استفاده از «primitive arrays» به جای «List<Int>»
«IntArray» یا «FloatArray» مستقیماً روی حافظه بومی کار می‌کنن و boxing ندارن.

val numbers = IntArray(1000) { it * 2 } // بدون boxing

برای عملیات عددی سنگین، این تفاوت چشمگیره.

📉 ۴. بهینه‌سازی «lambda» با «noinline» و «crossinline»
وقتی نیاز به non-local return نیست، از «crossinline» استفاده کن تا overhead کاهش یاب.

inline fun runTask(crossinline task: () -> Unit) {
    Thread { task() }.start()
}

این کار از ایجاد closure غیرضروری جلوگیری می‌کنه.

🎯 نتیجه: با این تکنیک‌ها، کد «Kotlin» تا ۲ برابر سریع‌تر اجرا میشه.
همیشه قبل از انتشار، پرفورمنس رو با «Profiler» اندازه‌گیری کن.

#Codeit #Android #Kotlin #Jetpack #PerformanceOptimization #InlineFunctions #KotlinTips #AdvancedKotlin
🌐 Codeit → https://code-it.ir

━━━━━━━━━━━━━━━
@CodeitMobile