Android内存分析之MAT

　　面试中经常会问到内存优化，我们在开发过程中也多少会遇到OOM的问题，根据大牛们的博客，记录下我的学习思路

一、为何会OOM？

1. 一直以来Andorid手机的内存都比iPhone(iPhone6RAM1G)大的多，Android却经常出现OOM，这是为何？

　这个是因为Android系统对dalvik的vm heapsize 作了硬性限制，当java进程申请的java空间超过阀值时，就会抛出OOM异常(这个阀值可以是48M、24M、16M等，视机型而定)，可以通过adb shell getprop | grep dalvik.vm.heapgrowthlimit查看此值。(我的一加2 Android6.0.1已经达到了256M)

　也就是说，程序发生OOM并不表示RAM不足，而是因为程序申请的java heap对象超过了dalvik.vm.heapgrowthlimit。也就是说，在RAM充足的情况下，也可能发生OOM

　这样的设计似乎有些不合理，但是Google为什么这样做呢？这样设计的目的是为了让Android系统能同时让比较多的进程常驻内存，这样程序启动时就不用每次都重新加载到内存，能够给用户更快的响应。迫使每个应用程序使用较小的内存，移动设备非常有限的RAM就能使比较多的app常驻其中。

2. 大型游戏如何在较小的heapsize上运行？

  • 创建子进程

    创建一个新的进程，那么我们就可以把一些对象分配到新进程的heap上了，从而达到一个应用程序使用更多的内存的目的，当然，创建子进程会增加系统开销，而且并不是所有应用程序都适合这样做，视需求而定。

    创建子进程的方法：使用android:process标签

  • 使用jni在native heap上申请空间（推荐使用）

    nativeheap的增长并不受dalvik vm heapsize的限制，从图6可以看出这一点，它的native heap size已经远远超过了dalvik heap size的限制。

    只要RAM有剩余空间，程序员可以一直在native heap上申请空间，当然如果 RAM快耗尽，memory killer会杀进程释放RAM。大家使用一些软件时，有时候会闪退，就可能是软件在native层申请了比较多的内存导致的。比如，我(余龙飞)就碰到过UC web在浏览内容比较多的网页时闪退，原因就是其native heap增长到比较大的值，占用了大量的RAM，被memory killer杀掉了。(Fresco使用的就是这种方式)

  • 使用显存（操作系统预留RAM的一部分作为显存）

    使用OpenGL textures等API，texture memory不受dalvik vm heapsize限制，这个我没有实践过。再比如Android中GraphicBufferAllocator申请的内存就是显存。

3. Android内存究竟如何?(native heap、java heap)

  • 进程的地址空间

    在32位操作系统中(Native Process)，进程的地址空间为0到4GB：

    1. kernel space(内河空间)：这些地址用户代码不能读也不能写
    2. Memory Mapping Segment(内存映射)：段文件映射（包括动态库）和匿名映射。
    3. Stack：（进栈和出栈）由操作系统控制，其中主要存储函数地址、函数参数、局部变量等等，所以Stack空间不需要很大，一般为几MB大小。
    4. Heap：空间的使用由程序员控制，程序员可以使用malloc、new、free、delete等函数调用来操作这片地址空间。Heap为程序完成各种复杂任务提供内存空间，所以空间比较大，一般为几百MB到几GB。正是因为Heap空间由程序员管理，所以容易出现使用不当导致严重问题。
  • Android中的进程
    1. native进程：采用C/C++实现，不包含dalvik实例的linux进程，/system/bin/目录下面的程序文件运行后都是以native进程形式存在的。如下图/system/bin/surfaceflinger、/system/bin/rild、procrank等就是native进程。
    2. java进程：实例化了dalvik虚拟机实例的linux进程，进程的入口main函数为java函数。dalvik虚拟机实例的宿主进程是fork()系统调用创建的linux进程，所以每一个android上的java进程实际上就是一个linux进程，只是进程中多了一个dalvik虚拟机实例。因此，java进程的内存分配比native进程复杂。如图3，Android系统中的应用程序基本都是java进程，如桌面、电话、联系人、状态栏等等。

      　

      　

  • Android中进程的堆内存

    第一张图和下面这张图分别介绍了native process和java process的结构，这个是我们需要深刻理解的，进程空间中的heap空间是我们需要重点关注的。heap空间完全由程序员控制，我们使用的malloc、C++ new和java new所申请的空间都是heap空间， C/C++申请的内存空间在native heap中，而java申请的内存空间则在dalvik heap中。

    注：Java中的code segment，data segment，heap，stack
stack(栈)：对象引用都是在栈里的，相当于C/C++的指针
heap(堆)：new出来的对象实例才是在堆里
data segment：一般存放常量和静态常量
code segment：方法，函数什么的都是放在code segment
  • Bitmap分配在native heap还是dalvik heap上？

    　3.0后是分配在dalvik heap上，和3.x之前是分配在native heap

4. 以上主要来自：现任支付宝大神余龙飞著作——Android进程的内存管理分析

二、内存分析之MAT

1. 谷歌提供了几种内存检测工具：

  • Memory Monitor:内存监视器

  • Heap Viewer:堆查看器

  • Allocation Tracker:分配追踪器

  • Investigating Your RAM Usage：调查您的RAM使用 
    通过Log输出的GC命令来判断：

GC_CONCURRENT：heap快满了
GC_FOR_MALLOC：因为你的应用程序试图分配内存时，你已经充分引起GC堆，所以系统必须停止你的应用和回收内存。
GC_HPROF_DUMP_HEAP：GC发生时，你要创建的请求HPROF文件来分析你的堆。
GC_EXPLICIT：一个明确的GC，当收到调用gc()时出现，应该尽量避免手动调用，而是相信GC会自动清理
GC_EXTERNAL_ALLOC：只会在API10以及以下才会出现

GC的原因：
Concurrent：不会暂停应用线程，在后台运行，不会影响内存分配
Alloc：GC是因为你的应用程序试图分配内存时，你heapwas已满。在这种情况下，垃圾收集发生在分配线程。
Explicit：手动调用gc()，我们应该避免手动调用，我们要相信GC，手动调用会影响线程分配以及没必要的cpu周期，还可能导致其他线程的抢占。
NativeAlloc：native内存的回收，主要来自人为造成的native内存压力，例如：Bitmap、渲染脚本分配的对象
CollectorTransition：.....由于用到的太少，后面的就不再详述

2. 触发内存泄漏

  • 多次切换屏幕的横纵，在Activity不同状态旋转屏幕，然后再返回。旋转设备往往会导致应用程序的Activity、Context、或View对象泄漏，因为系统中重新创建活动，如果程序中其他地方拥有这些对象的引用，系统无法回收。
  • 多个应用之间切换，在Activity不同的状态下切换（导航至主屏幕，然后返回到您的应用程序）。

3. 怎样的内存是健康的？

  • 内存使用率低，使用率稳定(波动小)
  • 没有正在使用的对象，要能够被GC回收(避免内存泄漏)
  • 不再使用的内存对象、或着大型内存，使用结束(虚引用)马上回收(finalize()方法进行清理，通过 java.lang.ref.PhantomReference实现) 
    我们进行内存分析具体分析什么呢？
1. 大型对象
2. 不使用的未能被释放的对象(内存泄漏)

而谷歌目前提供的内存分析工具只能从宏观上进行内存分析，无法针对某个对象进行分析

这里我们这里需要使用强大的第三方内存分析工具MAT(Memory Analyzer Tool)针对具体内存进行分析

4. MAT基础知识

  • MAT简介

    • MAT(Memory Analyzer Tool)，一个基于Eclipse的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析，快速的计算出在内存中对象的占用大小，看看是谁阻止了垃圾收集器的回收工作，并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。
    • 当然MAT也有独立的不依赖Eclipse的版本，只不过这个版本在调试Android内存的时候，需要将DDMS生成的文件进行转换，才可以在独立版本的MAT上打开。不过Android SDK中已经提供了这个Tools，所以使用起来也是很方便的。
  • MAT下载地址
  • MAT中重要概念介绍

    要看懂MAT的列表信息，Shallow heap、Retained Heap、GC Root 这几个概念一定要弄懂。

    • Shallow heap

      Shallow size就是对象本身占用内存的大小，不包含其引用的对象。

      1. 常规对象（非数组）的Shallow size有其成员变量的数量和类型决定。
      2. 数组的shallow size有数组元素的类型（对象类型、基本类型）和数组长度决定

        因为不像c++的对象本身可以存放大量内存，java的对象成员都是些引用。真正的内存都在堆上，看起来是一堆原生的byte[],char[], int[]，所以我们如果只看对象本身的内存，那么数量都很小。所以我们看到Histogram图是以Shallow size进行排序的，排在第一位第二位的是byte，char 。

    • Retained Heap

      Retained Heap的概念：如果一个对象被释放掉，那么该对象引用的所有对象（包括被递归释放的）占用的heap也会被释放。

      如果一个对象的某个成员new了一大块int数组，那这个int数组也可以计算到这个对象中。与shallow heap比较，Retained heap可以更精确的反映一个对象实际占用的大小（因为如果该对象释放，retained heap都可以被释放）。

      注意：A和B都引用到同一内存，A释放时，该内存不会被释放。所以这块内存不会被计算到A或者B的Retained Heap中。故Retained Heap并不总是那么有效。

      这一点并不重要，因为MAT引入了Dominator Tree－－对象引用树，计算Retained Heap就会非常方便，显示也非常方便。对应到MAT UI上，在dominator tree这个view中，显示了每个对象的shallow heap和retained heap。然后可以以该节点为树根，一步步的细化看看retained heap到底是用在什么地方了。

    • GC Root

      GC发现通过任何reference chain(引用链)无法访问某个对象的时候，该对象即被回收。

      名词GC Roots正是分析这一过程的起点，例如JVM自己确保了对象的可到达性(那么JVM就是GC Roots)，所以GC Roots就是这样在内存中保持对象可到达性的，一旦不可到达，即被回收。

      通常GC Roots是一个在current thread(当前线程)的call stack(调用栈)上的对象（例如方法参数和局部变量），或者是线程自身或者是system class loader(系统类加载器)加载的类以及native code(本地代码)保留的活动对象。所以GC Roots是分析对象为何还存活于内存中的利器。

  • MAT界面功能介绍
    • 打开经过转换的hprof文件：

      可不选

    • Actions区域，几种分析方法：
      • Histogram：列出内存中的对象，对象的个数以及大小

      • Dominator Tree：列出最大的对象以及其依赖存活的Object （大小是以Retained Heap为标准排序的）

      点开每个对象，检查内部的超大对象

      • Top Consumers ： 通过图形列出最大的object

      一般Histogram和 Dominator Tree是最常用的。

  • MAT分析对象的引用
    • Path to GC Root

      在Histogram或者Domiantor Tree的某一个条目上，右键可以查看其GC Root Path：

    • 点击Path To GC Roots –> with all references

      通过这个图查看(内存泄漏)该内存还被谁所引用，为何还不能释放

  • MAT基础介绍来自Gracker

三、内存问题总览

  • 内存泄漏

    • 非静态内部类的静态实例容易造成内存泄漏

      非静态内部类的存活需要依赖外部类

    • Activity使用静态成员(静态成员引用Drawable、Bitmap等大内存对象)
    • 使用handler时的内存问题

      因为Handler的非即时性，导致部分代码不能及时释放

      可以使用Badoo开发的第三方的 WeakHandler

    • 注册某个对象后未反注册

      注册广播接收器、注册观察者等等

    • 集合中对象没清理造成的内存泄露
    • 资源对象没关闭造成的内存泄露

      资源性对象比如(Cursor，File文件等)往往都用了一些缓冲，我们在不使用的时候，应该及时关闭它们，以便它们的缓冲及时回收内存。

  • 一些不良代码成内存压力
    • 循环以及递归
    • 数据随意申请大小
    • 如果没有用到不要定义全局变量
  • Bitmap使用不当
    • 及时的销毁

    虽然，系统能够确认Bitmap分配的内存最终会被销毁，但是由于它占用的内存过多，所以很可能会超过Java堆的限制。因此，在用完Bitmap时，要及时的recycle掉。recycle并不能确定立即就会将Bitmap释放掉，但是会给虚拟机一个暗示：“该图片可以释放了”。

    • 设置一定的采样率(二次采样)

      有时候，我们要显示的区域很小，没有必要将整个图片都加载出来，而只需要记载一个缩小过的图片，这时候可以设置一定的采样率，那么就可以大大减小占用的内存。

    • 巧妙的运用软引用（SoftRefrence）

      有些时候，我们使用Bitmap后没有保留对它的引用，因此就无法调用Recycle函数。这时候巧妙的运用软引用，可以使Bitmap在内存快不足时得到有效的释放

      目前但凡是个图片加载框架都会使用SoftRefrence

  • 构造Adapter时，没有使用缓存的 convertView
  • 频繁的方法中创建对象

    不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用 hashtable ， vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次 new 之后又丢弃。

四、 MAT内存分析

  • 使用Dominator Tree -> Path To GC Roots –> with all references

    上面MAT基础里面已经讲

  • 根据某种类型的对象个数来分析内存泄漏。

    Actions -> Histogram

    上图展示了内存中各种类型的对象个数和Shallow heap，我们看到byte[]占用Shallow heap最多，那是因为Honeycomb之后Bitmap Pixel Data的内存分配在Dalvik heap中。右键选中byte[]数组，选择List Objects -> with incomingreferences，可以看到byte[]具体的对象列表：

    我们发现第二个byte[]的Retained heap较大，内存泄漏的可能性较大，因此右键选中这行，Path To GC Roots -> exclude weak references，同样可以看到上文所提到的情况，我们的Bitmap对象被leak所引用到，这里存在着内存泄漏。

  1. 讲的是对象及其应用的内存大小
  2. 讲的是大型对象被谁所引用

内存分析工具还有一个比较流行的内存泄漏检测库：LeakCannary

时间： 2024-08-26 14:14:27

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