Android内存泄漏监控和优化技巧总结

男娘i 2022-05-25 13:40 208阅读 0赞

## 前言 ##

对于Android平台的应用程序来说，内存优化一直是个热门话题，与传统PC应用程序不同，Android上的应用一旦出现各种异常时系统默认会以最严厉的“崩溃”方式反馈给用户，如果处理不当，将严重影响用户体验。  
  
丛所周之，移动设备的软硬件资源无法与传统PC相提并论（至少目前是这样），因而开发人员在编写应用时，需要有更多技巧、更精深的技术来应对各种局面。这其中尤以内存OOM（内存溢出）等涉及内存泄漏这样的问题最为常见。  
  
本文着重总结降低应用内存占用的技巧以及对应的解决方案。

## 先来谈谈内存泄漏的监控机制 ##

内存泄露：简单来说对象由于编码错误或系统原因，仍然存在着对其直接或间接的引用，导致系统无法进行回收。内存泄露，容易留下逻辑隐患,同时增加了应用内存峰值与发生OOM的概率。它属于bug issue,是我们一定要修改的。下面是造成内存泄露的一些常见原因，但是如何建立一套发现内存泄露、解决内存泄露的闭环方案，才是我们工作的重点。

### 1监控方案 ###

Square的开源库leakcanry是一个非常不错的选择,它通过弱引用方式侦查Activity或对象的生命周期，若发现内存泄露自动dump Hprof文件，通过HAHA库得到泄露的最短路径，最后通过notification展示。  
  
内存泄露判断与处理的流程如下图 ，各自运行的进程空间(主进程通过idlehandler，HAHA分析使用的是单独的进程)：

微信在leakcanry推出之前已经有了自己的内存泄露监控体系，与leakcanry大致有以下的区别：

事实上，通过对leakcanry做简单的定制，我们就可以实现以下一个内存泄露监控闭环。

### 2内存泄露后的挽救措施 ###

Activity泄漏会导致该Activity引用到的Bitmap、DrawingCache等无法释放，对内存造成大的压力，挽救措施是指对于已泄漏Activity，尝试回收其持有的资源，泄漏的仅仅是一个Activity空壳，从而降低对内存的压力。  
  
做法也非常简单，在Activity onDestory时候从view的rootview开始，递归释放所有子view涉及的图片，背景，DrawingCache，监听器等等资源，让Activity成为一个不占资源的空壳，泄露了也不会导致图片资源被持有。

总的来说，我们不是只懂得一些内存泄露解决方法就可以，更重要的是通过日常测试与监控，得到内存泄露检测与修改的一整套闭环体系。

## 如何降低运行内存的占用 ##

### 1Android系统何时会发生OOM？ ###

### 2按照惯例：优化Bitmap占用的内存效果最为明显 ###

说到内存，bitmap必然是这里的大头。对于bitmap内存占用，想说的有以下几点:

一个好的imageLoader，可以将2.X、4.X或5.X对图片加载的处理对使用者隐藏，同时也可以将自适应大小、质量等放于框架中。

### 3内存占用情况实时监测 ###

对于系统函数onLowMemory等函数是针对整个系统而已的，对于本进程来说，其dalvik内存距离OOM的差值并没有体现，也没有回调函数供我们及时释放内存。假若能有那么一套机制，可以实时监控进程的堆内存使用率，达到设定值即关于通知相关模块进行内存释放，这会大大的降低OOM。  
  
\- 实现原理：

### 4进程隔离 ###

对于webview，图库等，由于存在内存系统泄露或者占用内存过多的问题，我们可以采用单独的进程。微信当前也会把它们放在单独的tools进程中。

### 5OOM错误信息上报机制 ###

当系统发生OOM的crash时，我们应当上传更加详细的内存相关信息，方便我们定位当时内存的具体情况。其他例如使用large heap、inBitmap、SparseArray、Protobuf等不再一一细述，对代码采用优化--埋坑--优化--埋坑的方式并不推荐。我们应该着力于建立一套合理的框架与监控体系，能及时的发现诸如bitmap过大、像素浪费、内存占用过大、应用OOM等问题。

## 内存回收（GC）优化 ##

### 1频繁的GC会带来何种影响 ###

Java拥有GC的机制，不同的系统版本GC的实现可能有比较大的差异。但是无论哪种版本，大量的GC操作则会显著占用帧间隔时间(16ms)。如果在帧间隔时间里面做了过多的GC操作，那么自然其他类似计算，渲染等操作的可用时间就变得少了。

### 2GC的类型介绍 ###

GC的类型有以下几种，其中GC\_FOR\_ALLOC是同步方式进行，对应用帧率的影响最大。  
  
\- GC\_FOR\_ALLOC：  
当堆内存不够的时候容易被触发，尤其是new一个对象的时候，很容易被触发到，所以如果要加速启动，可以提高dalvik.vm.heapstartsize的值，这样在启动过程中可以减少GC\_FOR\_ALLOC的次数。注意这个触发是以同步的方式进行的。如果GC后仍然没有空间，则堆进行扩张  
  
\- GC\_EXPLICIT：  
这个gc是被可以调用的，比如system.gc, 一般gc线程的优先级比较低，所以这个垃圾回收的过程不一定会马上触发， 千万不要认为调用了system.gc，内存的情况就能有所好转  
  
\- GC\_CONCURRENT：  
当分配的对象大小超过384K时触发，注意这是以异步的方式进行回收的.如果发现大量反复的Concurrent GC出现，说明系统中可能一直有大于384K的对象被分配，而这些往往是一些临时对象，被反复触发了。给到我们的暗示是：对象的复用不够。  
  
\- GC\_EXTERNAL\_ALLOC（在3.0系统之后被废了）：  
Native层的内存分配失败了，这类GC就会被触发。如果GPU的纹理、bitmap、或者java.nio.ByteBuffers的使用没有释放，这种类型的GC往往会被频繁触发。

### 3内存抖动 ###

Memory Churn内存抖动，内存抖动是因为在短时间内大量的对象被创建又马上被释放。瞬间产生大量的对象会严重占用内存区域，当达到阀值，剩余空间不够的时候，会触发GC从而导致刚产生的对象又很快被回收。即使每次分配的对象占用了很少的内存，但是他们叠加在一起会增加Heap的压力，从而触发更多其他类型的GC。这个操作有可能会影响到帧率，并使得用户感知到性能问题。  
  
通过Memory Monitor，我们可以跟踪整个app的内存变化情况。若短时间发生了多次内存的涨跌，这意味着很有可能发生了内存抖动。

### 4GC优化方案 ###

通过Heap Viewer，我们可以查看当前内存快照，便于对比分析哪些对象有可能发生了泄漏。更重要的工具是Allocation Tracker，追踪内存对象的类型、堆栈、大小等。手Q有做一个统计工具，对Allocation Tracker的原始数据，按照（类型&堆栈）的组合（堆栈取栈顶的5层）统计某一种对象分配的大小、次数。同时按照次数、大小的排序，从多/大到少/小结合代码分析，并自顶向下的逐轮进行优化。  
  
这样，我们就可以快速知道发生内存抖动时，是因为哪些变量的创建造成频繁GC。一般来说我们需要注意以下几个方面：  
  
\- 字符串拼接优化：

\- 资源重用：  
建立全球缓存池，对频繁申请、释放的对象类型重用  
  
\- 减少不必要或不合理的对象：  
例如在ondraw、getview中应减少对象申请，尽量重用。更多是一些逻辑上的东西，例如循环中不断申请局部变量等  
  
\- 选用合理的数据格式：  
使用SparseArray, SparseBooleanArray, and LongSparseArray来代替Hashmap

## 写在最后 ##

我们并不能将内存优化中用到的所有技巧都一一说明，而且随着Android版本的更替，可能很多方法都会变的过时。我在想更重要的是我们能持续的发现问题，精细化的监控，而不是一直处于"哪个有坑填哪里的"的窘况。在这里给大家的建议有：

*    
    
 *  率先考虑采用已有的工具；中国人喜欢重复造轮子，我们更推荐花精力去优化已有工具，为广大码农做贡献。生活已不易，码农何为为难码农！
 *  不拘泥于点，更重要在于如何建立合理的框架避免发生问题，或者是能及时的发现问题。

当前微信内存监控体系中也存在一些不尽人意的地方，在未来的日子里也同样需要努力去优化。

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