android分析内存,Android 内存管理

android 内存问题怎么分析

使用eclipse 自带的 DDMS 工具分析各线程的内存使用情况，如下图所示

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Heap视图界面会定时刷新，在对应用的不断的操作过程中就可以看到内存使用的变化。

怎样判断当前进程是否有内存泄漏呢？

这里需要注意一个值：VM Heap页面中部有一个data object选项，即数据对象，也就是我们的程序中大量存在的类类型的对象。

在data object一行中有一列是“Total Size”，其值就是当前进程中所有Java数据对象的内存总量，一般情况下，这个值的大小决定了是否会有内存泄漏。如上图中选中行所示。

可以据此判断内存有泄漏：

1) 不断的操作当前应用，或者重复某一动作，注意观察data object的Total Size值。

2) 正常情况下Total Size值都会稳定在一个有限的范围内，也就是说如果程序中的的代码逻辑良好，

没有创建的对象不被GC机制正常回收的情况，即便 我们不断的操作生成很多对象，而在虚拟机不断的进行垃圾回收的过程中，这些对象都被正常回收了，内存使用量会保持在一个比较稳定的水平。

3) 如果代码中存在对象引用没有释放的情况，则data object的Total Size值在每次GC后不会有明显的回落，随着操作次数的增多Total Size的值会越来越大。

正常情况下，一个虚拟机的进程的内存在64M, 如果内存泄漏会发现 Heap Size 在不断的逼近 64M, 一旦达到这个值时，就会出现退出应用等情况。

发生内存泄露，Total Size的值越来越大时，按下“Dump HPROF file”按钮，这个时候会提示设置hprof文件的保存路径。保存后，可以对比log来分析是哪些操作造成了内存泄漏。

Android App内存优化

内存优化就是对内存问题的一个预防和解决，做内存优化能让应用挂得少、活得好和活得久。

挂的少：

“挂”指的是 Crash，内存问题导致 Crash 的具体表现就是内存溢出异常 OOM。

活得好：

活得好指的是使用流畅，Android 中造成界面卡顿的原因有很多种，其中一种就是由内存问题引起的。内存问题之所以会影响到界面流畅度，是因为垃圾回收（GC，Garbage Collection），在 GC 时，所有线程都要停止，包括主线程，当 GC 和绘制界面的操作同时触发时，绘制的执行就会被搁置，导致掉帧，也就是界面卡顿。

活得久：

活得久指的是我们的应用在后台运行时不会被干掉。Android 会按照特定的机制清理进程，清理进程时优先会考虑清理后台进程。清理进程的机制就是LowMemoryKiller。在 Android 中不同的进程有着不同的优先级，当两个进程的优先级相同时，低杀会优先考虑干掉消耗内存更多的进程。也就是如果我们应用占用的内存比其他应用少，并且处于后台时，我们的应用能在后台活下来，这也是内存优化为我们应用带来竞争力的一个直接体现。

内存占用是否越少越好？

当系统 内存充足 的时候，我们可以多用 一些获得更好的性能。当系统 内存不足 的时候，我们希望可以做到 ”用时分配，及时释放“。内存优化并不能一刀切。

我们都知道，应用程序的内存分配和垃圾回收都是由Android虚拟机完成的，在Android 5.0以下，使用的是Dalvik虚拟机，5.0及以上，则使用的是ART虚拟机。

Android虚拟机Dalvik和ART

1、内存区域划分

详细请看以下两篇文章（建议全看）：

java内存四大区_JVM内存区域划分

Android 内存机制

2、内存回收

垃圾收集的标记算法（找到垃圾）：

垃圾收集算法（回收垃圾）：

引用类型：强引用、软引用、弱引用、虚引用

对象的有效性=可达性+引用类型

JAVA垃圾回收机制-史上最容易理解看这一篇就够了

Android：玩转垃圾回收机制与分代回收策略

android中还存在低杀机制，这种情况属于系统整机内存不足，直接把应用进程杀掉的情况。

Android后台杀死系列：LowMemoryKiller原理

1、内存溢出

系统会给每个App分配内存空间也就是heap size值，当app占用的内存加上申请的内存超过这个系统分配的内存限额，最终导致OOM(OutOfMemory)使程序崩溃。

通过命令 getprop |grep dalvik.vm.heapsize 可以获取系统允许的最大

注意：在设置了heapgrowthlimit的状况下，单个进程可用最大内存为heapgrowthlimit值。在android开发中，若是要使用大堆，须要在manifest中指定android:largeHeap为true，这样dvm heap最大可达heapsize。

关于heapsize heapgrowthlimit

2、内存泄漏

Android系统虚拟机的垃圾回收是通过虚拟机GC机制来实现的。GC会选择一些还存活的对象作为内存遍历的根节点GC Roots，通过对GC Roots的可达性来判断是否需要回收。内存泄漏就是 在当前应用周期内不再使用的对象被GC Roots引用，造成该对象无法被系统回收，以致该对象在堆中所占用的内存单元无法被释放而造成内存空间浪费，使实际可使用内存变小。简言之，就是 对象被持有导致无法释放或不能按照对象正常的生命周期进行释放。

Android常见内存泄漏汇总

3、内存抖动

指的是在短时间内大量的新对象被实例化，运行时可能无法承载这样的内存分配，在这种情况下就会导致垃圾回收事件被大量调用，影响到应用程序的UI和整体性能，最终可能导致卡顿和OOM。

常见情况：在一些被频繁调用的方法内不断地创建对象。例如在View 的onDraw方法内new 一些新的对象。

注意内存抖动也会导致 OOM，主要原因有如下两点：

1、Android Studio Profiler

作用

优点

内存抖动问题处理实战

理解内存抖动的概念的话，我们就能明白只要能找到抖动过程中所产生的对象及其调用栈，我们就能解决问题，刚好Android Studio 的Porfiler里面的Memory工具就能帮我们记录下我们操作过程中或静止界面所产生的新对象，并且能清晰看到这些对象的调用栈。

选择Profile 中 的Memory ，选择 Record Java/Kotlin allocations，再点击Record开始记录， Record Java/Kotlin allocations 选项会记录下新增的对象。

操作完成之后，点击如图所示的红脑按钮，停止记录。

停止记录后，我们就可以排序（点击 Allocations可以排序）看看哪些对象或基本类型在短时间被频繁创建多个，点击这些新增的对象就可以看到它的完成的调用链了，进而就找找到导致内存抖动的地方在哪里了。

2、利用DDMS 和 MAT(Memory Analyzer tool)来分析内存泄漏

我们利用工具进行内存泄漏分析主要是用对比法：

a.先打开正常界面，不做任何操作，先抓取一开始的堆文件。

b.一顿胡乱操作，回到原来操作前的界面。主动触发一两次GC,过10秒再抓取第二次堆文件。

c.通过工具对比，获取胡乱操作后新增的对象，然后分析这些新增的对象。

DDMS作用:抓取堆文件，主动触发GC。（其实也是可以用Android Studio 的Profile里面的Memory工具来抓取堆文件的，但是我这边在利用Profile 主动触发gc 的时候会导致程序奔溃，也不知道是不是手机的问题，所以没用Android Studio的Profiler）

MAT作用：对堆文件进行对比，找到多出的对象，找到对象的强引用调用链。

以下是详细的过程：

步骤1.打开DDMS,选择需要调试的应用，打开初始界面，点击下图的图标（Dump Hprof File）先获取一次堆文件。

步骤2.对应用随便操作后，回到一开始的界面，先多触发几次GC ，点击下图的图标(Cause Gc)来主动触发GC,然后再次点击 Dump Hprof File 图标来获取堆文件。

步骤3.通过Android Studio Profile 或者 DDMS dump 的堆文件无法在MAT 打开，需要借助android sdk包下的一个工具hprof-conv.exe来转换。

格式为 hprof-conv 旧文件路径名 要转换的名称；

例如：hprof-conv 2022-04-13_17-54-40_827.hprof change.hprof

步骤4.把两份堆文件导入MAT,然后选择其中第二次获取的堆文件，点击 如图所示的 Histogram查看。

步骤5.点击下图图标，Compare To Another Heap Dump ,选择另一份堆文件。

6.会得出下图所示的 Hitogram 展示，我们主要看Objects 这一列。 如下图所示 “+ 2” 则代表前面两份堆文件对比，这个对象多了两个，我们主要就是要分析这些多了出来，没有被回收的对象。

7.加入我们从增加的对象中，看到了MainActivity ，则需要从一开始打开的Hitogram 展示里面找到这个对象的调用栈。如下图所示，搜索MainActivity

8.看到下图所示解雇，然后鼠标右键点击下图红色圈圈着的MainActivity ,选择 Merger Shortest Paths to Gc Roots ，再选择 exclude all phantom/weak/soft etc.references ,就可以看到这个MainActivity 对象的强引用链，至此我们就可以找到MainActivity对象是被什么引用导致无法回收了。

3、内存泄露检测神器之LeakCanary（线下集成）

自行学习了解，接入简单，使用简单，基本可以解决大部分内存泄漏问题。

github地址 ：

学习地址 ：

针对内存抖动的建议：

针对内存泄漏问题的建议：

针对内存溢出问题的建议（主要就是要减少内存占用）：

建议参考：

深入探索 Android 内存优化（炼狱级别）

对于 优化的大方向，我们应该优先去做见效快的地方，主要有以下三部分：内存泄漏、内存抖动、Bitmap。完善监控机制也是我们的重点，能帮助我们对内存问题快速分析和处理。

参考：

深入探索 Android 内存优化（炼狱级别）

Android内存泄露检测（二）

依赖库即可，重点在分析工具和分析方法：

debugImplementation'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:2.8.1'

分析工具：MAT 、AndroidStudioProfiler 和 自带分析工具；

这里先看一下Leaking的状态（YES、NO、UNKNOWN），NO表示没泄露、YES表示出现泄漏、UNKNOW表示可能泄漏。

具体学习资料： 学习资料

首先了解下Android中最重要的四大内存指标的概念

我们主要使用USS和PSS来衡量进程的内存使用情况

dumpsys meminfo命令展示的是系统整体内存情况，内存项按进程进行分类

查看单个进程的内存信息，命令如下

adb shell dumpsys meminfo [pid | packageName]

Objects中Views、Activities、AppContexts的异常可以判断有内存泄露，比如刚退出应用，查看Activites是否为0，如果不为0，则有Activity没有销毁。

具体用法直接参考大佬的资源即可，不赘述。

android studio 中Memory Profile的用法

接入LeakCanary，监控所有Activity和Fragment的释放，App所有功能跑一遍，观察是否有抓到内存泄露的地方，分析引用链找到并解决问题，如此反复，直到LeakCanary检查不到内存泄露。

adb shell dumpsys meminfo命令查看退出界面后Objects的Views和Activities数目，特别是退出App后数目为否为0。

打开Android Studio Memory Profiler，反复打开关闭页面多次，点击GC，如果内存没有恢复到之前的数值，则可能发生了内存泄露。再点击Profiler的垃圾桶图标旁的heap dump按钮查看当面内存堆栈情况，按包名找到当前测试的Activity，如果存在多份实例，则很可能发生了内存泄露。

Android内存优化三:内存泄漏检测与监控

Android内存优化一:java垃圾回收机制

Android内存优化二:内存泄漏

Android内存优化三:内存泄漏检测与监控

Android内存优化四：OOM

Android内存优化五：Bitmap优化

Memory Profiler 是 Profiler 中的其中一个版块，Profiler 是 Android Studio 为我们提供的性能分析工具，使用 Profiler 能分析应用的 CPU、内存、网络以及电量的使用情况。

进入了 Memory Profiler 界面。

点击 Record 按钮后，Profiler 会为我们记录一段时间内的内存分配情况。

在内存分配面板中，通过拖动时间线来查看一段时间内的内存分配情况

通过搜索类或者报名的方式查看对象的使用情况

使用Memory Profiler 分析内存可以查看官网： 使用内存性能分析器查看应用的内存使用情况

对于内存泄漏问题，Memory Profiler 只能提供一个简单的分析，不能够确认具体发生问题的地方。

而 MAT 就可以帮我们做到这一点，它是一款功能强大的 Java 堆内存分析工具，可以用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。

as 生成hprof文件无法被mat识别，需要进行转换

使用hprof-conv进行转换，hprof-conv位于sdk\platform-tools

ps：as导出hprof前最好先gc几次，可排除一些干扰

Histogram 可以列出内存中的对象，对象的个数以及大小； Dominator Tree 可以列出那个线程，以及线程下面的那些对象占用的空间； Top consumers 通过图形列出最大的object； Leak Suspects 通过MA自动分析泄漏的原因。

Shallow Heap就是对象本身占用内存的大小，不包含其引用的对象内存，实际分析中作用不大。常规对象（非数组）的ShallowSize由其成员变量的数量和类型决定。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。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[]，对象本身的内存都很小。

Retained Heap值的计算方式是将Retained Set（当该对象被回收时那些将被GC回收的对象集合）中的所有对象大小叠加。或者说，因为X被释放，导致其它所有被释放对象（包括被递归释放的）所占的heap大小。

Path To GC Roots - exclude all phantim/weak/soft etc. references：查看这个对象的GC Root，不包含虚、弱引用、软引用，剩下的就是强引用。从GC上说，除了强引用外，其他的引用在JVM需要的情况下是都可以 被GC掉的，如果一个对象始终无法被GC，就是因为强引用的存在，从而导致在GC的过程中一直得不到回收，因此就内存泄漏了。

List objects - with incoming references：查看这个对象持有的外部对象引用

List objects - with outcoming references：查看这个对象被哪些外部对象引用

使用对象查询语言可以快速定位发生泄漏的Activity及Fragment

使用 MAT 来分析内存问题，效率比较低，为了能迅速发现内存泄漏，Square 公司基于 MAT 开源了 LeakCanary ，LeakCanary 是一个内存泄漏检测框架。

集成LeakCanary后，可以在桌面看到 LeakCanary 用于分析内存泄漏的应用。

当发生泄漏，会为我们生成一个泄漏信息概览页，可以看到泄漏引用链的详情。

LeakCanary 会解析 hprof 文件，并且找出导致 GC 无法回收实例的引用链，这也就是泄漏踪迹（Leak Trace）。

泄漏踪迹也叫最短强引用路径，这个路径是 GC Roots 到实例的路径。

LeakCanary 存在几个问题，不同用于线上监控功能

线上监控需要做的，就是解决以上几个问题。

各大厂都有开发线上监控方案，比如快手的 KOOM ，美团的 Probe ，字节的 Liko

快手自研OOM解决方案KOOM今日宣布开源

总结一下几点：

通过无性能损耗的 内存阈值监控 来触发镜像采集。将对象是否泄漏的判断延迟到了解析时

利用系统内核COW( Copy-on-write ，写时复制)机制，每次dump内存镜像前先暂停虚拟机，然后fork子进程来执行dump操作，父进程在fork成功后立刻恢复虚拟机运行，整个过程对于父进程来讲总耗时只有几毫秒，对用户完全没有影响。