一、背景
内存对于应用来说是非常重要的性能指标，直接影响了应用在后台的存活时间以及性能表现。Linux内核有个这样的机制：它会监控每个进程的内存使用情况，并使用oom_score_adj来对进程的内存使用情况进行评分。一个进程的内存占用的使用越多，也会间接带来流程性问题（系统低内存查杀的影响），在后台被系统机制查杀的概率也越大。
我们在分析应用的内存时，通常会直接通过adb 命令dump meminfo来获取当前内存的基本情况：
有时候我们发现Native Heap在做完需求后变大了，并想分析下这块变大的原因，通常我们可以通过抓取hprof文件来获得java对象的分配情况，从而间接知道natvie内存增长的原因。
一般来说，对于普通的应用来说，native内存的增长情况主要来自于bitmap对象、线程创建、so库的调用等。
如果我们想进一步知道分配的细节，想调试下这口内存的分配情况，我们还可以通过以下方法来进行。
二、分析方法
native内存的分析方法，对于我们应用开发来说，接触较多的可能就是malloc debug。通过adb 命令直接触发native内存的debug，但有个明显的缺点：需要用到root版本的手机。
这里将介绍另外一种方式：基于perfetto工具的native内存调试方法，条件上要求比malloc debug会方便些，操作的步骤也比较简单，我们一起看下。
三、分析过程
2.1 条件
a）当前的安卓系统需要是Q及以上的版本； b）被调试的应用需要时debug版本。当然如果当前系统时root版本，你甚至可以调试系统应用的native内存分配情况。
2.2 脚本下载
你需要到以下地址下载要执行的脚本： raw.githubusercontent.com/google/perf…
并将该脚本保存成.py格式的文件，如heap_profile.py
2.3 执行命令
heap_profile.py -n com.nativeheap.demo -d 5000 -o <out put file path>
其中，对应的参数含义如下：
-d：日志抓取的时长：
-n：抓取的目标应用；
-o：结果输出的目录（执行前要为空文件）
2.4 结果解析
1） 执行完以上命令后，我们将在结果文件夹中看到一下trace文件：
2）这时候我们可以将结果文件拖到perfetto（ ui.perfetto.dev/ ）中进行解析并查看：
2.5 结果解读：
1）标签定义
这里面有几项，包括space、alloc space、objects、alloc objects，这里我们只需要关心space即可，即未被释放的nativeheap。
2）内存分配概览
数据解析出来后，我们可以看到分配的情况如下：
3）关键字搜索
在解析出的结果中，搜索对应的关键字：
4）SQL查询
perfetto另个一强大之处就是支持SQL的查询，如：
详细的使用介绍可以参考：
perfetto.dev/docs/data-s…
5）相关代码
分析的基本原理是在内存分配和回收的接口处注入了自定义的指令，以统计内存的分配和释放情况，perfetto相关的源码地址如下：android.googlesource.com/platform/ex…
