大屏 iPhone 的适配
这篇讲的是苹果推出 iPhone 6 系列后，iOS 开发者面临的屏幕适配挑战。文章直接切入核心问题：旧工程在新设备上默认以“兼容模式”运行，导致显示模糊。作者总结出两种让应用进入高分辨率模式的有效方法——要么添加对应的 LaunchImage，要么使用 Xcode 6 引入的 Launch Screen 文件。考虑到对旧版 iOS 的兼容性，文章推荐了更稳妥的第二种方案。 文章还深入到了资源显示层面，指出了一个关键差异：iPhone 6 Plus 的设备像素密度更高，需要使用 @3x 图片，并且其内部逻辑分辨率与实际物理分辨率之间存在一个 1/1.15 的缩放过程。对于开发者最关心的屏幕参数，文章附上了一份清晰的对比表格，列出了从 iPhone 到 iPhone 6 Plus 各代设备的 Point 值、像素值、Scale 和 PPI，为具体适配工作提供了直接的数据参考。
深入理解RunLoop
这篇讲的是 iOS/macOS 系统中至关重要的事件循环机制——RunLoop。作者从 CFRunLoop 的开源源码出发，带我们看清了这个底层对象的真实面貌。 文章不止于概念，而是层层深入：解释了 RunLoop 与线程一对一的绑定关系，剖析了 Source（事件源）、Timer、Observer 这三个核心组件的区别与协作，特别是区分了需要手动唤醒的 Source0 和能主动唤醒线程的 Source1。对于 Mode 的机制讲解也十分关键，说明了 RunLoop 每次运行只能处理特定模式下事件的设计意图。 最实用的部分在于，文章详细拆解了苹果是如何基于这套机制来实现自动释放池、触摸事件分发、屏幕刷新（CADisplayLink）、定时器等日常功能的。最后，通过分析 AFNetworking 和 AsyncDisplayKit 这两个经典框架的用法，展示了 RunLoop 在高性能网络监听和界面异步渲染中的巧妙应用，让理论立刻有了落脚点。 通篇将源码逻辑与系统设计结合，不仅解释了“是什么”，更阐明了“为什么这么实现”，对于想穿透 API 层、理解 iOS 系统运行原理的开发者来说，是一次扎实的源码导览。
iOS 处理图片的一些小 Tip
这篇讲的是 iOS 开发中几个容易被忽略的图片处理细节，作者从实际编码经验出发，给出了不少实用技巧。 比如保存 GIF 动图，直接用 UIImageWriteToSavedPhotosAlbum 会转码成 PNG，正确做法是通过 ALAssetsLibrary 的 writeImageDataToSavedPhotosAlbum 来保留原始动图格式。保存 UIImage 到磁盘时，用 NSKeyedArchiver 其实是性能最差的方案，对于不含透明像素的图片，用 UIImageJPEGRepresentation(0.9) 压缩保存反而在编码速度和文件体积上都更优。 文章还深入解释了 UIImage 的缓存机制。通过 imageNamed 创建的图片，其解码数据在第一次显示时才会生成，并缓存在全局缓存中，通常只在 App 退后台或收到内存警告时清空。即使使用 imageWithData 创建图片，底层也会启用缓存。想要避免缓存，可以手动调用 CGImageSourceCreateWithData 并关闭缓存参数，或者更常见地，将图片绘制到画布再取出数据——这也是很多网络图片库采用的做法。 此外，文章还介绍了如何直接获取图片解码后的原生数据、快速判断文件图片类型，以及如何利用 CGImageSource 的 Incremental 方式实现像浏览器那样边下载边显示图片的效果，并对比了 PINRemoteImage、YYWebImage 与 SDWebImage 在这方面的实现差异。
iOS JSON 模型转换库评测
这篇评测文章从实际开发需求出发，对 iOS 平台常用的六个 JSON/模型转换库进行了横向对比。评测覆盖了手动转换（Manually）、YYModel、FastEasyMapping、JSONModel、Mantle 和 MJExtension 这几个主流选择。 文章的核心围绕三个维度展开：性能、功能与容错性。在性能测试中，作者使用了两个典型用例（一个简单的 GitHub User 数据，一个复杂的微博数据），给出了直观的耗时对比图表。结论非常明确：YYModel 的性能显著领先，甚至接近手写代码的效率；Mantle 的性能在对比中最弱；JSONModel 和 MJExtension 处于中间水平。功能上，各库各有侧重，比如 FastEasyMapping 支持 CoreData，但使用者较少。 容错性测试则揭示了更实际的开发体验差异。YYModel 和 Mantle 会进行类型检查以避免崩溃，但处理策略不同：前者尝试自动转换并在失败时留空，后者直接终止转换并向上报错，更利于调试。MJExtension 在自动转换失败时可能直接赋值不匹配的类型，存在潜在风险。 总的来说，文章为开发者选择库提供了清晰的参考：追求极致性能可以看 YYModel，注重稳定和调试体验可考虑 Mantle，而 MJExtension 和 JSONModel 则是在功能与易用性上的常见折中选择。
YYCache 设计思路
这篇讲的是作者从实际需求出发，设计高性能iOS缓存库YYCache的思考过程。他对比了NSCache、TMMemoryCache、PINMemoryCache等主流内存缓存实现，发现它们在性能或功能上各有不足，于是YYMemoryCache采用了OSSpinLock保证线程安全，并实现了LRU淘汰算法，在基准测试中性能表现突出。 针对磁盘缓存，文章分析了基于文件、mmap和SQLite三种技术路径的优劣。作者指出SQLite在存储小数据时性能更优，且便于实现元数据管理和淘汰策略，因此YYDiskCache采用了SQLite结合文件存储的混合方案，在实测中兼顾了性能与功能。 最后，作者还对比了Realm与SQLite的性能差异，并提到Realm会向外部IP发送数据，建议开发者谨慎使用。整篇文章从技术选型到性能评测，为iOS开发者选择和构建缓存方案提供了详实的参考。
移动端图片格式调研
这篇技术调研从移动端流量与视觉体验的双重痛点出发，系统梳理了从老牌JPEG、PNG、GIF到新兴WebP、APNG、BPG的多种图片格式。作者不仅对比了它们在压缩率、透明通道、动画支持等方面的核心差异，更深入到Android与iOS底层编解码架构（如Skia、ImageIO）和具体开源库（如libjpeg-turbo、MozJPEG）的性能剖析。 文章的亮点在于其扎实的实测数据。通过在iPhone 6上对典型图形与照片素材进行编解码测试，直观呈现了不同格式在文件体积、处理速度上的权衡。例如，JPEG在quality 0.9时达到较好的质量与效率平衡；PNG处理照片类图片时体积和速度明显逊色；而WebP凭借其全能特性和广泛的应用，已成为移动端优化的重要选择。 对于关注移动端性能优化的开发者来说，这篇文章提供了清晰的选择指南：WebP是当前均衡且普及的解决方案，APNG在动图上优于GIF，而高压缩比的BPG则代表了未来方向，尽管其仍受版权与计算成本制约。
iOS 保持界面流畅的技巧
这篇深度解析从 iOS 屏幕显示原理入手，剖析了界面卡顿的根源。文章详细拆解了 VSync 机制下，CPU 与 GPU 协同工作的流程，并指出当任一方未能及时完成渲染时，掉帧便会发生。作者系统性地列举了 CPU 侧的对象创建与销毁、布局计算（尤其是 Autolayout 的性能陷阱）、文本渲染等常见开销来源，也涵盖了 GPU 侧的渲染与合成问题。 在剖析原理的基础上，文章重点介绍了 AsyncDisplayKit 框架。作者阐述了其图层预合成、异步并发操作等核心设计，以及如何利用 Runloop 进行任务分发，从而将主线程从繁重的布局和渲染任务中解放出来。 文章更提供了极具实践价值的参考：一个完全仿照微博、Twitter 的开源列表 Demo。通过预排版、预渲染、异步绘制等优化技巧的组合运用，该 Demo 即使在 iPhone 4S 上快速滑动，也能稳定保持 50-60 FPS 的流畅度。这不仅仅是理论分析，更是一份可供验证、对比和直接使用的性能优化方案指南。
