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微信团队原创分享:Android内存泄漏监控和优化技巧总结

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):

android内存监控.jpg

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:


  • 在微信中,对于4.0以上的机型也是采用通过注册ActivityLifecycleCallbacks接口,对于4.0以下的机型我们会尝试反射ActivityThread中的mInstrumentation对象。当然,现在微信也改成只支持android-15以上,美美哒。
  • leakcanry尽管使用了idlehandler与分进程,但是dumphprof依然会造成应用明显的卡顿(SuspendAll Thread)。而在三星等一些手机,系统会缓存最后一个Activity,所以在微信,我们采取了更严格的检测模式,即泄露三次确认以及经过5个新建的Activity,确保不是由于系统缓存的原因造成。
  • 在微信中,当发现疑似内存泄露时会弹出对话框,当我们主动点击时才会去做dumpHprof以及上传Hprof快照的操作,而是否误报、泄露链等分析工作也是放于服务器端。

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。
   …
   …
   Drawable d = iv.getDrawable();
   if (d != null) {
       d.setCallback(null);
   }        
   iv.setImageDrawable(null);
   ...
   ...

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?



  • Android 2.x系统,当dalvik allocated + external allocated + 新分配的大小 >= dalvik heap 最大值时候就会发生OOM。其中bitmap是放于external中 。
  • Android 4.x系统,废除了external的计数器,类似bitmap的分配改到dalvik的java heap中申请,只要allocated + 新分配的内存 >= dalvik heap 最大值的时候就会发生OOM(art运行环境的统计规则还是和dalvik保持一致)

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:


  • 防止bitmap占用资源多大导致OOM
    Android 2.x 系统 BitmapFactory.Options 里面隐藏的的inNativeAlloc反射打开后,申请的bitmap就不会算在external中。对于Android 4.x系统,可采用facebook的fresco库,即可把图片资源放于native中。
  • 图片按需加载
    即图片的大小不应该超过view的大小。在把图片载入内存之前,我们需要先计算出一个合适的inSampleSize缩放比例,避免不必要的大图载入。对此,我们可以重载drawable与ImageView,例如在Activity ondestroy时,检测图片大小与View的大小,若超过,可以上报或提示。
  • 统一的bitmap加载器
    Picasso、Fresco都是比较出名的加载库,同样微信也有自己的库ImageLoader。加载库的好处在于将版本差异、大小处理对使用者不感知。有了统一的bitmap加载器,我们可以在加载bitmap时,若发生OOM(try catch方式),可以通过清除cache,降低bitmap format(ARGB8888/RBG565/ARGB4444/ALPHA8)等方式,重新尝试。
  • 图片存在像素浪费
    对于.9图,美工可能在出图时在拉伸与非拉伸区域都有大量的像素重复。通过获取图片的像素ARGB值,计算连续相同的像素区域,自定义算法判定这些区域是否可以缩放。关键也是需要将这些工作做到系统化,可及时发现问题,解决问题。

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:
这个其实比较简单,通过Runtime获得maxMemory,而totalMemory-freeMemory即为当前真正使用的dalvik内存。  
  Runtime.getRuntime().maxMemory();  
  Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();

- 操作方式:
我们可以定期(前台每隔3分钟)去得到这个值,当我们这个值达到危险值时(例如80%),我们应当主要去释放我们的各种cache资源(bitmap的cache为大头),同时显示的去Trim应用的memory,加速内存收集。
WindowManagerGlobal.getInstance().startTrimMemory(TRIM_MEMORY_COMPLETE);

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:
减少字符串使用加号拼接,改为使用StringBuilder。减少StringBuilder.enlarge,初始化时设置capacity;这里需要注意的是,若打开Looper中Printer回调,也会存在较多的字符串拼接。
    Printer logging = me.mLogging;
    if (logging != null) {
        logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +
                msg.callback + ": " + msg.what);
    }
读文件优化 读文件使用ByteArrayPool,初始设置capacity,减少expand

- 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。

参考资料



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评论 4
android应用的内存优化到不到位,可以评估一个android程序员的内力到达什么程度
签名: 今天有点头晕。。
实现内存泄漏监控机制以前倒是从未想过。
签名: 今天有点头晕。。
WindowManagerGlobal.getInstance().startTrimMemory(TRIM_MEMORY_COMPLETE);
这个没法调用怎么办
签名: 该会员没有填写今日想说内容.
引用:淡云流痕 发表于 2017-08-21 16:24
WindowManagerGlobal.getInstance().startTrimMemory(TRIM_MEMORY_COMPLETE);
这个没法调用怎么办

百度一下
签名: 今天有点头晕。。
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