讲一讲 Android 内存优化的小秘密

Pay4love
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/   内存的划分   /

procrank是一个adb的root指令，可以查询内存的划分：

  • VSS - Virtual Set Size虚拟耗用内存（包含共享库占用的内存）
  • RSS- Resident Set Size实际使用物理内存（包含所有共享库占用的内存）
  • PSS- Proportional Set Size实际使用的物理内存（按比例分配共享库占用的内存）
  • USS- Unique Set Size进程独自占用的物理内存（不包含共享库占用的内存）

那么最值得关注的是PSS和USS，我们可以用dumpsys meminfo来查询（无需root权限）

dumpsys meminfo查询pss划分

重点字段解读：

  • Native Heap - Native堆内存
  • Dalvik Heap - Dalvik虚拟机内存，Dalvik虚拟机代码在 libdvm.so 主要负责运行时dex解析成机器码（android 5.0+ ART 中已经取消 Dalvik 虚拟机，这里任然出现 Dalvik 目测是没改过来）
  • .art mmap - Android RunTime映射内存，art代码在 android_runtime.so, mmap（是linux C的一个函数接口，用来做内存映射）
  • Private Dirty - 进程独占的内存，内存已经被本进程修改过，只能被自己进程使用
  • Private clean - 进程独占的内存，内存是映射过来的，没有做修改，可以置换给到其他进程使用
  • java heap - Dalvik heap（dirty+ clean） + art heap（dirty + clean）

通过上面图片可得launcher app占用的内存是250M，大部分内存在Native Heap、code、graphics，那如何分析和解决，我们下面讲。

android studio profile是ide提供出来的分类：

  • Total - 整个应用占据的总内存
  • Java - java堆占据的内存
  • Native - Native层调用malloc/new（C/C++）占据的内存
  • Graphics - 图形缓冲区队列向屏幕显示像素，（如果没有用到OpenGL或者不是游戏，可以直接忽略）
  • Stack - 线程栈占据的内存
  • Code - dex+so库占据的内存
  • Others - 未解之谜

JMM 分类

  • 方法区 - 存放常量和静态变量区域
  • java堆 - new出来的对象内存都放在这里面
  • java栈 - 方法中执行的基本类型变量 和 变量引用都在栈中。（类中的内部成员属性的引用在堆中）
  • native栈 - 同java栈，指针引用都在native栈中
  • 程序计数器 - 作用是多线程切换记录上一个线程执行到的点。譬如：A线程 切换到B线程。程序计数器要记录A线程 已经执行到哪一行代码。接着cpu切换到B线程，再切换回来A线程的时候，cpu才知道从A线程哪一行代码继续执行

注意：

  • java栈、native栈、程序计数器是线程私有
  • java堆、方法区是线程共有的

/   Java内存优化   /

Java内存优化 内存泄漏 内存抖动 大内存对象使用
发生的场景 单例、匿名内部类、接口忘记释放 ... String拼接、循环内重复生成对象 ... HashMap、ArrayList ...
Java检查泄漏 - LeakCanary使用
LeakCanary结果分析

LeakCanary可以检查Activity Fragment View界面的泄漏问题。通过接入LeakCanary跑上monkey接着静等java内存泄漏的出现：

image

通过上图可以知道SearchActivity被HistorySource.mContext持有，HistorySource是一个单例，然后最顶层的Thread.contextClassLoader就是GC root（注意：静态变量不是GC root），Thread.contextClassLoader是PathClassLoader类，只要把 SearchActivity的context换成Application那就解决了。

Android中GC root有哪些：
  • 被System ClassLoader加载过的类，继而生成的对象，譬如rt.jar中的类
  • PathClassLoader、DexClassLoader
  • 活着的线程Thread
  • 函数方法中的局部变量（跑在线程中的）
  • JNI中的全局变量和局部变量
LeakCanary的核心原理：
  • 通过registerActivityLifecycleCallbacks()监听各个Activity的退出
  • Activity退出后，拿到Activity的对象封装成KeyedWeakReference弱引用对象。
  • 通过手动Runtime.getRuntime().gc();垃圾回收
  • 通过removeWeaklyReachableReferences()手动移除已经被回收的对象
  • 通过gone()函数判断是否被移除，如果移除了，说明Activity 已经没有其他强引用 在引用它，没有泄露
  • 如果没有移除，通过android原生接口Debug.dumpHprofData()，把Hprof文件搞下来，通过haha这个第三方库去解析是否有指定Activity的残留。（haha是分析Hprof的java库）
小结
那么LeakCanary只能解决界面上的泄漏，其他内存上的优化是做不到的，譬如：线程池的泄漏，内存的抖动，大对象的滥用.. 那么就需要更为强大的工具MAT了。
内存检测工具MAT
MAT是分析内存文件hprof的工具。
抓取步骤
跑几分钟monkey后，退回应用主界面，手动多次点击GC按钮，把可回收的回收掉，为了剔除脏数据。通过Android Studio的Profile把内存文件hprof给dump下来。

  • 进入Android SDK目录：G:\AndroidSDK\platform-tools
  • 把dump下载的文件memory-20190828T162317.hprof拖进platform-tools文件夹
  • 敲入cmd命令hprof-conv memory-20190828T162317.hprof 1.hprof转成可被MAT识别的1.hprof文件
  • 使用MAT打开1.hprof

分析内存完成以上步骤之后的结果图。

image

  • 直接点击左上角Histogram查看内存分布
  • objects - 对象数目
  • shallow heap - 对象自身实际占用的堆大小
  • retained heap - 对象被回收后能释放多少内存
  • Inspector - 可以看到对象的GC Root是谁

  • with outgoing references - 表示的是 当前对象，引用了内部哪些成员对象
  • with incoming references - 表示的是 当前对象，被外部哪些对象应用了（重点操作）

  • merge shortest paths to gc roots - 从GC roots到一个或一组对象的公共路径
  • exclude all phantom/weak/soft etc. references - 排除一些类型的引用（如软引用、弱引用、虚引用），留下强引用

为了避免查看太多并不是强相关的对象，直接从本应用的java 类入手，MAT 也提供正则式过滤，直接输入.com.vd.（本应用 packageName）去过滤，结果就非常明显，整个应用自己写的对象占用的内存都在这里。从大的对象下手，是否这个对象有存在的意义，是否需要占这么大的一个内存。是否可以对其做相应的处理。

MAT提供了更加方便的OQL查询，可以找到指定一个名字的对象，包括可以根据本身java对象的成员属性来做条件语句。譬如上图我找长宽都大于100px的图片都有哪些。可以把大图片揪出来。

小结
可先用LeakCanary跑出明显的内存泄漏，再用MAT检查整个应用的内存分布状况，去优化该优化的Java堆内存。

/   Native内存优化   /

native 内存优化 malloc_debug heapsnap DDMS
root权限 需要 需要 不需要
环境 python jni 需要使用sdk18 的 tools/ddms.bat(sdk 18之后就被剔除了)

  • malloc_debug是官方推荐的一种方法，目前效果还不错

  • heapsnap 是一个可以跑在Adnroid的C库github开源库 ，目前只能查询内存泄漏。而且编译不过，原因是缺少了一些库。在它基础上我整合了一份编译成功，有兴趣点击这里

  • DDMS目前被遗弃，在android 9.0没整成功，放弃。

malloc_debug步骤开启malloc debug模式，打开cmd窗口输入。

//查询所有内存
adb shell setprop wrap.packagename '"LIBC_DEBUG_MALLOC_OPTIONS=backtrace logwrapper"'

//查询内存泄漏
adb shell setprop wrap.packagename '"LIBC_DEBUG_MALLOC_OPTIONS=leak_track logwrapper"'

  • 关掉自身应用，再打开，monkey跑起来
  • 通过adb shell dumpsys meminfo com.all.videodownloader.videodownload查到pid为2968

通过adb shell am dumpheap -n <PID_TO_DUMP> /data/local/tmp/heap.txt把文件抓取出来到/data/local/tmp/heap.txt。

把native内存文件拷贝出来，等下分析。

使用python分析
搭建环境
  • 下载native_heapdump_viewer.py
  • python编译器我选择了PyCharm
  • 新建项目，把native_heapdump_viewer.py和 heap.txt,放到同一个目录，如下图

修改python代码修改native_heapdump_viewer.py 代码中NDK配置地方：

resByte = subprocess.check_output(["G:/AndroidNDK/android-ndk-r17/toolchains/aarch64-linux-android-4.9/prebuilt/windows-x86_64/bin/aarch64-linux-android-objdump", "-w", "-j", ".text", "-h", sofile])

p = subprocess.Popen(["G:/AndroidNDK/android-ndk-r17/toolchains/aarch64-linux-android-4.9/prebuilt/windows-x86_64/bin/aarch64-linux-android-addr2line", "-C", "-j", ".text", "-e", sofile, "-f"], stdout=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE)

替换def init(self):函数中的部分代码，把下面代码：

if len(extra_args) != 1:
      print(self._usage)
      sys.exit(1)

替换为：

self.symboldir = "C:/Users/chaojiong.zhang/Documents/AndroidStudio/DeviceExplorer/xiaomi-mi_8-4b429b4"
extra_args.append("dump.txt")

self.symboldir - 就是dump.txt 里面的内存地址都需要 通过so库来查找对应的是哪一个函数。而so存放的父路径地址就是self.symboldir，那么也就是说需要把 手机上的/system/lib64、/vendor/lib64/整个 文件夹pull 下来到电脑上，譬如这里是pull到C:/Users/chaojiong.zhang/Documents/AndroidStudio/DeviceExplorer/xiaomi-mi_8-4b429b4。

image

在def main():函数插入部分代码在函数第一行插入和最后一行插入以下代码，目的是直接把结果log输出到test.txt可以直接查看。

def main(): sys.stdout= open("test.txt", "w")

 //...
sys.stdout.close()

跑起来看看。

malloc_debug内存文件分析
字段解读
  • BYTES- 占用的内存大小单位byte
  • %TOTAL - 占总 native 内存百分比
  • %PARENT - 占父帧内存百分比
  • COUNT - 调用了多少次
  • ADDR- 内存地址
  • LIBRARY - 占用的内存所属哪一个 so 库
  • FUNCTION- 占用的内存所属哪一个方法
  • LOCATION - 占用的内存所属哪一行
内存信息分析一
10285756  58.29%  99.95%       49     eac0b276 /system/lib/libhwui.so android::Bitmap::allocateHeapBitmap(SkBitmap*)
可以看得出来 allocateHeapBitmap方法占用了，10M左右的内存，占总native内存 58.29%，占父帧 99.95% （意思是：A-> B ，A方法调用B方法，A方法总共占用了10M，其中9.9M是在B方法中申请的，那么%PARENT 就是99%），调用了49次，动作发生在libhwui.so中的 android::Bitmap::allocateHeapBitmap方法。下面是allocateHeapBitmap被调用的流程：
BitmapFactory.decodeResource -> BitmapFactory.nativeDecodeStream ->BitmapFactory.cpp 中 nativeDecodeStream() -> doDecode() -> SkBitmap.tryAllocPixels() -> ... -> android::Bitmap::allocateHeapBitmap()

Bitmap.createBitmap -> nativeCreate() -> Bitmap.cpp 中的 nativeCreate() -> GraphicsJNI.cpp zhong de allocateJavaPixelRef() -> ... -> android::Bitmap::allocateHeapBitmap()

也就是说java层的bitmap 创建都会跑到allocateHeapBitmap这个函数。那么上面这个占用了10M的 allocateHeapBitmap，究竟是java层哪个类调用下来的，这个目前是无解（包括最近华为的方舟环境平台DevEco也不行），只能在java层去全盘查询了，哪些图片使用了较多的内存。内存信息分析二

  • WebViewGoogle.apk占用了10M的内存，WebViewGoogle.apk就是应用使用的WebView，android 5.0之前作为模块存在于frameworks/base目录下，并提供接口。android 5.0之后变成了编译为一个独立的apk，包名是 com.android.webview。检查所有的WebView使用情况，譬如：如果场景允许，使用完毕是否有 调用WebView.clearCache()
  • boot-framework.oat 占了5M ，Android framework代码通过dex2oat转成的oat二进制文件（机器码），无需优化
  • libandroid_runtime.so 占了 5M，虚拟机内存，属于按比例划分共享库，无需优化
小结
native内存目前无法很清晰的定位到对应的java层代码，无解。只能看个大概，然后有目的性去排查某个类，或者某个模块。

/   graphics内存优化   /

若应用没有自己接入OpenGL/ GL surfaces/ GL textures开源库，来绘制图形，可不必理会。毕竟已经超出android应用工程师的范围了。

/   stack内存优化   /

解决栈溢出
死循环问题
JDK 1.8之前的HaskMap，避免使用多线程造成死循环问题。
递归问题
避免深层次的递归问题，较深层次的递归可采用尾递归的方法。递归的退出，最好用标识位退出。或者通过线程interrupt()，isInterrupted()去退出递归，确保递归正确退出。递归中如果有Thread.sleep ,要注意中断被消费问题。
Intenet问题
对于Intent传递大对象，或者ArrayList，Intent的上限是505K 。解决方案：
  • 一般通过 static 持有需要传递的对象解决。
  • 把跳转的页面写成 fragment ，数据可以不需要传递也可获取
  • 通过EventBus RxBus（原理都是通过全局单例来传递）
  • 通过ObjectCache把对象转成json串，保存到本地，获取时候序列化为对象。
解决重复生成局部变量
避免在循环内重复生成局部变量
 private void memoryShake() {
        ArrayList<Integer> shakes = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Integer shake = new Integer(i);
            shakes.add(shake);
        }
    }

    private void memoryShake1() {
        ArrayList<Integer> shakes = new ArrayList<>();
        Integer shake;
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            shake = new Integer(i);
            shakes.add(shake);
        }
    }

memoryShake()会在循环内生成100个shake局部变量+100个局部变量的引用，memoryShake1()会在循环内生成100个shake局部变量+1个局部变量的引用，一个对象引用在64bit的环境是8byte 。100*8 = 800 byte = 0.8KB。

String使用问题

循环内字符的拼接不要使用+符号，（使用+符号，编译成字节码后，循环内会生成StringBuilder对象去拼接）。正确应该使用StringBuffer（线程安全）或者StringBuilder（线程不安全）。

/   code内存优化   /

code内存消耗主要是：so库，dex，ttf。

以上三种文件都是要加载到运行内存才能被解析运行，所以它们的体积要算进自身的应用内存中。so库，可以通过STRIP去掉一些符号表和调试信息，在Android.mk加入 LOCAL_STRIP_MODULE:= true，即可。

dex，是java代码编译成的字节码，没混淆的apk中的dex会大很多，混淆后的dex 会小很多，所以debug包的内存占用会大于release包。Android Studio 3.3带了了一个新特性R8压缩，可以在gradle.properties加入 android.enableR8=true ，减小dex包的体积（完美兼容现有混淆）。当然还要剔除自身应用的无用代码，可使用Android Studio Menu > Refactor > Remove Unused Resources进行排查，这里不再详细展开。

ttf - 如果应用中只用到部分字体，可通过FontZip提取使用的字体。

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