『 写在前头 』
安卓搞机小伙伴们都乐于研究各种省电优化方案，那些常见如查杀应用、禁止唤醒、停用服务等办法想必各位都有所了解，此次教程就先按下不表。今儿个要分享的省电技能，比起上述这些要更为彻底，那就是通过科学地调教系统内核。
所谓「内核」，简而言之便是系统的核心文件，掌管着手机各部分组件的调用管理。调教好的内核会让系统非常顺滑流畅，同时也起到了降低功耗延长续航的效果。具体如何操作，且让我们慢慢分解。
『 准确工具 』
徒手是无法调教手机的系统内核，因此我们首先需要一个趁手的工具。这里推荐两款专门调教内核的应用：
Kernel Adiutor（内核调教）
EX Kernel Manager（EX内核管理）大流量卡
此处提供两款应用已付费版本的安装APK：
Kernel adiutor：
Kernel Adiutor-Donate-0.9.6.4 beta.apk(4.85 MB, 下载次数: 78)
EX Kernel：
EX_Kernel_Manager_2.98.apk(7.83 MB, 下载次数: 46)
两款内核调教工具都需要手机Root后才能使用，功能差不太多，均可针对内核各项的参数进行调整。不过，由于各款手机的内核不尽相同，因此可调节的项目及参数则会有所偏差，在使用时你也许会看不到我所提到的设置，这种差漏的情况实属正常，想要实现支持就要刷入别的第三方内核了。
▲Kernel adiutor与EX Ker大流量卡nel的主界面
相较之下，本编更推荐各位使用「kernel adiutor」进行调教。因此，下面范例则以这款应用再加上 一加3 手机给大家做演示。依循论坛套路，以下核心内容作了隐藏设置，各位随意回复点赞既能查看。
『 关于CPU的调教 』
关于手机内核的调节，能起到直接效果的参数便是「CPU频率」，因此这是调教的重点，通过应用我们主要是对CPU调度的策略进行调整，让其科学合理地升降CPU频率，从而达到延长续航的目的。
▲左上角菜单拉出内核选项，进入CPU调节「CPU调速器」
依据内核的不同，CPU调度存在多种模式。不过默认情况下，其调度策略通常为「 internative 交互模式 」，当任务有高需求时大流量卡会让CPU迅速跳到高频率，反之则逐渐降低频率。它算是一种兼顾性能与续航的策略，它维持低频状态时不够彻底，因此还是不足以省电。
▲模式有多重，默认为internative，推荐使用ondemand
这里推荐小白用户将CPU调度策略改为「 ondemand 按需模式 」，这是一种在电池和性能之间趋向平衡的模式，能有效地起到省电效果，但在性能方面的表现就有所欠缺，如果某些情况需要，可以牺牲功耗选择Performance 高性能模式。
想要达到进一步的省电效果，我们还能规定CPU最低及最高的频率范围。而我们知道，新近发布的手机在性能方面多少是有些过剩的，将最高频调至合适数值，既可降低功耗又不影响流畅。
▲资深大流量卡玩家可尝试进行高阶微调
极致的搞机玩家还能能够对当前的CPU调度模式进行更为细致的微调，但涉及到的相关参数意义不易理解且设置比较复杂，因此不建议小白玩家轻易尝试。如果对自己的搞机能力很有信心，倒也不妨深度研究一下。
『 关于I/O调度器 』
调教内核过程中，另一个可控的参数比便是「I/O调度模式」。I/O（input/output）即输入输出的缩写，它涉及数据的读写操作，调教它的调度模式可以根据不同程序来请求数据的优先顺序。
常规的手机内核都会带有三种 I/O调度模式，包括 NOOP(电梯式调度程序)、Deadline(截止时间调度程序)、CFQ(完全公平调度程序)。一般安卓手机都会默认采取CFQ模式大流量卡，它平衡性良好，但性能一般。相较而言NOOP就十分简单粗暴，可直接按顺序执行任务，实际上闪存的寻道时间最短，因此可以明显提升手机性能。
▲I/O调度默认为CFQ，推荐使用Deadline模式
不过，NOOP会无视任务的复杂性，读写太频繁时反而会降低性能，也容易出错，所以Deadline会是更好的选择。Deadline模式会保证先出现的数据读写请求有最短的延迟，数据读取比数据写入优先级更高，能够大幅改善卡顿，建议各位使用，并将缓存设置为512K，即可让系统运作流畅，读写良好。
『 结语 』
Kernel Adiutor 在调教内核时，还可对手机GPU、温控等参数进行设置。不过原理与操作和上述提到的关键两大流量卡项差不太多，另外部分手机的内核可能不存在这部分参数，因此就不多做介绍了。
教程内容显然有不全面和解释不清的地方，关于安卓的系统内核，如果完全摊开来讲，真的是又复杂又冗长，对于一般用户而言实在是没必要。
因此，如果你连上述的内容都没具体看完，那么在结尾处推荐小白用户在三大调度器中采用如下设置：
① CPU调度：大小核心均采用 ondemand 模式
② I/O调度：采用 deadline 模式
③ GPU调度：采用simple_ondemand 模式
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