Android-性能优化-02-内存优化-KOOM1 KOOM使用 KOOM简介与接入 KOOM(Kwai OOM, K

1 KOOM使用

KOOM简介与接入

KOOM(Kwai OOM, Kill OOM)是快手性能优化团队在处理移动端OOM问题的过程中沉淀出的一套完整解决方案。

依赖配置:

项目根目录 build.gradle 中增加 mavenCentral

repositories {

mavenCentral()

}

项目 app/build.gradle 中增加依赖


dependencies {

implementation "com.kuaishou.koom:koom-java-leak:2.2.0"

}

KOOM初始化

1、初始化 MonitorManager

2、初始化并开启 OOMMonitor

注意事项

1、一定需要在自定义的Application中初始化MonitorManager；

KOOM会开启IntentService启动hprof（内存快照）解析，该Service注册于子进程: heap_analysis!

2、MonitorManager初始化为非DebugMode，则一个APP版本：

第一次触发OOM完成dump与分析内存后，超过15天再次触发OOM，不再dump与分析内存快照；
触发四次OOM完成dump与分析内存后，第五次不再dump与分析内存快照；
15天与5次可在初始化MonitorManager时配置

3、KOOM不是内存泄漏时触发内存的dump与分析，而是周期性检测，在满足以下情况触发：

APP内存占用率超过内存阈值（默认：），且连续三次检测中，后一次检测没有比前一次降低0.05；
线程数量超过阈值，且连续三次检测中，后一次检测没有比前一次检测减少50个线程；
文件描述符超过阈值，且连续三次检测中，后一次检测没有比前一次检测减少50个文件打开数；
APP内存占用率超过阈值；
当前内存占用率-上次检测内存占用率大于阈值（内存占用率增长过快）；

4、为什么LeakCanary不能用于线上?

LeakCanary通过弱引用关联对象连续两次主动触发GC判定是否泄露，频繁GC易导致程序卡顿；
每次检测到泄露都会dump快照文件，同一个泄露多次触发也会dump多份快照；
dump hprof文件（内存镜像）耗时，易造成程序长时间无响应；
hprof文件太大，解析耗时；

2 KOOM原理

1. KOOM 的整体架构

KOOM 的主要模块包括以下几部分：

内存监控模块：
- 监控内存的使用情况，捕获 OOM 前的状态。
- 提供稳定性保障，通过轻量化的堆采样减少性能开销。
堆转储模块：
- 在内存达到特定阈值或发生 OOM 崩溃时，捕获堆转储文件。
堆分析模块：
- 使用定制化的堆分析引擎，快速分析转储文件，定位内存问题。
结果反馈与优化：
- 提供内存泄漏、对象冗余和大对象使用等问题的分析报告。
- 提供基于运行时的解决方案，例如释放缓存。

2. 核心工作原理

(1) 内存监控

KOOM 通过监听应用内存的使用情况，结合多种触发条件进行堆分析或问题定位。其触发条件包括：

Native 层监控：使用 /proc/self/status 和 mmap 机制监控应用的内存占用，如 VSS、RSS、PSS 和 Native 堆。
Java 层监控：通过 Runtime.getRuntime() 获取 Java 堆使用信息，例如已分配堆大小和最大堆大小。
触发条件：
- 内存使用超过阈值（如 PSS > 80%）。
- OOM 崩溃时。
- 定时触发。

(2) 堆转储

KOOM 在触发条件满足时，会通过轻量化的方式进行堆转储：

Android 5.0+：使用 ART 提供的 Debug.dumpHprofData 方法。
Android 4.x：通过底层 malloc_debug 实现类似功能。

为了避免影响性能，KOOM 使用增量转储或部分转储，避免在 OOM 高风险时因堆转储导致应用直接崩溃。

(3) 堆分析

KOOM 的堆分析基于自研引擎进行优化，针对移动设备的内存限制进行了轻量化设计：

堆数据解析：
- 分析 .hprof 文件中的对象分布、引用关系和大小。
- 构建内存引用图，查找内存泄漏路径。
优化分析流程：
- KOOM 引入采样分析，跳过部分小对象和不重要的引用路径，只分析大对象和关键对象（如 Activity、Bitmap）。
问题定位：
- 内存泄漏：查找长生命周期对象与短生命周期对象的引用关系。
- 大对象检测：分析是否存在 Bitmap、缓存等对象占用过多内存。
- 对象冗余：检测是否存在重复分配的对象。

(4) OOM 崩溃保护

KOOM 提供了以下功能来降低 OOM 崩溃风险：

释放内存：
- 在内存占用过高时，自动释放缓存或可重构的资源。
- 针对性清理部分生命周期较短的对象。
预警机制：
- 在即将发生 OOM 时，通过日志和上报机制通知开发者。

3. 核心模块源码解析

以下是 KOOM 的几个核心模块及其原理解析：

(1) 监控模块

功能：通过实时监控应用的内存状态，触发堆转储或其他操作。

关键类：`MemoryMonitor`

原理：

使用定时任务或内存状态监听器，定期获取内存信息。结合 Java 堆和 Native 堆的监控，判断是否触发内存转储。

   kotlin
   复制代码
   class MemoryMonitor(private val onThresholdExceeded: () -> Unit) {
       fun startMonitoring() {
           // 定时检查内存占用
           Timer().scheduleAtFixedRate(object : TimerTask() {
               override fun run() {
                   val currentPss = MemoryUtils.getPss()
                   if (currentPss > THRESHOLD) {
                       onThresholdExceeded()
                   }
               }
           }, 0, MONITOR_INTERVAL)
       }
   }

getPss 方法：

通过 /proc/self/statm 或 Android 提供的 API 获取进程内存状态。

周期轮询检测:

不再关注某个具体对象，通过轮询检测是否出现内存泄漏！

    1、内存占用率检测
    2、线程数检测
    3、文件描述符检测
    4、内存增长检测

内存检测

HeapOOMTracker：

1、连续三次检测处于高内存占用状态且没有出现明显下降触发；

FastHugeMemoryOOMTracker：

2、超过内存占用率阈值触发；

3、短时间内内存占用量快速增长，超过350M触发！

线程与文件描述符检测

连续三次检测处于高线程数状态且没有出现明显下降触发；

N+1次检测虽然超过阈值，但是比第N次检测减少了50以上的线程数，则认为线程数在有效降低，此时重置，否则触发。

1、线程数超过阈值（默认：750，华为：450）

2、本次检测线程数不少于上次检测线程数-50

(2) 转储模块

功能：当内存状态达到预警值时，捕获堆快照供后续分析。

关键类：`HeapDumper`

堆转储实现：使用 Debug.dumpHprofData 方法生成堆转储文件。

源码解析：

kotlin
复制代码
object HeapDumper {
    fun dumpHeap(outputPath: String): Boolean {
        return try {
            Debug.dumpHprofData(outputPath)
            true
        } catch (e: Exception) {
            false
        }
    }
}

特点：
- 异步转储，避免阻塞主线程。
- 支持增量或部分转储，降低性能开销。

Dump hprof

hprof是基于JVMTI 实现的内存分析器代理，其转储文件记录了 Java 的内存镜像（Heap Profile），其中记录了内存堆详细的使用信息，可用于分析Java程序内存的各种性能问题。

虚拟机提供的 Debug.dumpHprofData 可以将hprof文件输出在指定的文件中，但是这个过程会 “冻结” 整个应用进程，造成数秒甚至数十秒内用户无法操作！(能否在子线程中dump hprof?)

fork子进程

fork系统调用用于创建一个新进程，称为子进程，它与调用fork的进程（父进程）同时运行。fork一次调用会返回多次，其中：

n 负值：创建子进程失败。

n 零：返回到新创建的子进程。

n 正值：返回新创建的子进程的进程ID

子进程的内存镜像就是父进程的！在子进程中完成内存dump

fork与多线程

在多线程执行的情况下调用fork()函数，仅会将发起调用的线程复制到子进程中，其他线程均在子进程中立即停止并消失。但父进程全局变量的状态以及所有的pthreads对象（如互斥量、条件变量等）都会在子进程中得以保留！

因此，当子进程中进行dump hprof时，SuspendAll触发暂停是永远等不到其他线程返回结果，从而导致子进程阻塞卡死！

KOOM内存dump

先在主进程执行SuspendAll，使ThreadList中保存的所有线程状态为suspend，之后fork，此时子进程执行dumphprof，由于其共享父进程的ThreadList全局变量，因此认为全部线程已经处于suspend状态，避免了子进程dump时SuspendAll触发暂停等不到线程返回结果的情况。fork完毕父进程即可立刻执行ResumeAll恢复运行。

在Android中，suspend相关代码被编译成libart.so（Art），调用libart.so库中的代码需要用到动态加载

动态加载API

(3) 分析模块

功能：解析堆转储文件，生成内存分析报告。

关键类：`HeapAnalyzer`

原理：使用 KOOM 自研的轻量化 Shark 引擎，对堆转储文件进行解析和引用图构建。

源码解析：

kotlin
复制代码
class HeapAnalyzer {
    fun analyzeHeap(heapDumpFile: File): HeapAnalysisResult {
        // 加载堆文件并解析
        val parser = HeapDumpParser(heapDumpFile)
        val referenceGraph = parser.parse()
        return analyzeLeaks(referenceGraph)
    }

    private fun analyzeLeaks(graph: ReferenceGraph): HeapAnalysisResult {
        // 从 GC Root 开始追踪未释放对象
        return graph.findLeaks()
    }
}

Leak 检测：通过引用链从 GC Root 出发，查找长生命周期对象与短生命周期对象的引用关系，定位内存泄漏。

(4) 崩溃保护模块

功能：当内存接近 OOM 时，通过释放缓存等手段降低崩溃风险。

关键类：`OOMProtection`

逻辑：
- 监控内存占用。
- 触发缓存清理或其他降级操作。

源码解析：

kotlin
复制代码
object OOMProtection {
    fun protect() {
        if (MemoryUtils.isNearOOM()) {
            CacheManager.clear()
            System.gc()
        }
    }
}

特点：
- 分级保护：根据内存占用程度采取不同措施。
- 自动化清理：对可释放资源进行清理。

(5) 工具类

KOOM 的工具类负责提供辅助功能，例如获取内存信息、日志记录等。

关键类：`MemoryUtils`

获取进程内存占用：

kotlin
复制代码
object MemoryUtils {
    fun getPss(): Long {
        // 从 /proc/self/statm 文件读取 PSS
        val statusFile = File("/proc/self/status")
        return parsePss(statusFile)
    }
}

判断是否接近 OOM：

kotlin
复制代码
fun isNearOOM(): Boolean {
    val pss = getPss()
    return pss > NEAR_OOM_THRESHOLD
}

4. KOOM 的优势

(1) 高效轻量化

通过采样和增量分析，减少性能开销。
适配移动设备的内存限制。

(2) 全流程覆盖

从内存监控到堆转储，再到堆分析，全流程优化。

(3) 实时保护

提供内存预警和 OOM 崩溃保护功能。

(4) 易用性

开发者只需简单集成，KOOM 即可自动监控内存状态。

5. 应用场景

内存泄漏检测：快速定位和修复导致 OOM 的内存泄漏。
内存优化：检测大对象或不必要的缓存占用。
崩溃保护：降低 OOM 崩溃率，提高应用稳定性。

6. 结论

KOOM 是一款专注于移动端 OOM 问题的内存优化工具，其工作原理包括：

内存监控：实时监控 Java 和 Native 层内存使用情况。
堆转储：在合适时机捕获内存堆信息。
堆分析：通过引用链和大对象分析，定位内存问题。
崩溃保护：提供内存清理和预警机制，降低 OOM 风险。

KOOM 的轻量化设计、高效堆分析能力和易用性，使其成为解决 Android 内存问题的强大工具。

Android-性能优化-02-内存优化-KOOM

1 KOOM使用

KOOM简介与接入

KOOM初始化

注意事项

2 KOOM原理

1. KOOM 的整体架构

2. 核心工作原理

(1) 内存监控

(2) 堆转储

(3) 堆分析

(4) OOM 崩溃保护

3. 核心模块源码解析

(1) 监控模块

关键类：MemoryMonitor

(2) 转储模块

关键类：HeapDumper

Dump hprof

fork子进程

fork与多线程

KOOM内存dump

(3) 分析模块

关键类：HeapAnalyzer

(4) 崩溃保护模块

关键类：OOMProtection

(5) 工具类

关键类：MemoryUtils

4. KOOM 的优势

(1) 高效轻量化

(2) 全流程覆盖

(3) 实时保护

(4) 易用性

5. 应用场景

6. 结论

关键类：`MemoryMonitor`

关键类：`HeapDumper`

关键类：`HeapAnalyzer`

关键类：`OOMProtection`

关键类：`MemoryUtils`