1概述

介绍

内存抖动：锯齿状，GC导致卡顿
内存泄漏，可用内存减少，频繁GC
内存溢出：OOM，程序异常

工具

1Memory Profiler
AS自带实时图表展示应用内存使用量
识别内存泄漏（简单判断）、抖动
提供捕获堆转储、强制GC以及跟踪内存分配的能力

方便直观
线下平时使用

2Memory Analyzer --》MAT
强大的java Heap分析工具，查找内存泄漏及内存占用
生成整体报告、分析问题等
线下深入使用

3LeakCanary
自动内存泄漏检测
也是线下集成

2Android 内存管理机制

java内存管理机制

java内存分配

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java内存回收算法

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效率不高：需要从头到尾
产生大量不连续碎片

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实现简单，运行相比上一个高效
浪费一半内存，代价大

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避免了标记清除导致的内存碎片
避免了复制算法的看空间浪费

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Android内存管理机制

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3内存抖动解决实战

内存抖动介绍

定义：内存频繁分配和税收导致的内存不稳定
表现：频繁GC、内存曲线呈锯齿状
危害：卡顿、OOm；频繁创建对象，导致内存不足及不连续，不连续的内存无法被分配，导致OOm。

内存抖动解决实战

使用Memort Profiler初步排查：

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找到了。

4内存泄漏实战解决

内存泄漏介绍

定义：内存中存在已经没有用的对象
表现：内存抖动，可用内存逐渐减少
危害：内存不足，GC频繁，OOM

Memory Analyzer MAT

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内存泄漏实战

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Memort Profiler发现 逐渐上升，此时用MAT了

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点击进行堆转储
后执行命令

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用MAT打开

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现在要找到内存泄漏位置

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Histogram

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当然这里也没有软引用

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左下角有个圆圈 "sCallBacks"

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添加解决方案

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5全面理解MAT

略

6ARTHook优雅检测不合理图片

Bitmap内存模型

API10之前Bitmap自身在Balvik Heap中，像素在Native中（不占用java 内存；回收时机不确定）；
API10之后像素也放在Balvik Heap中；
API26之后，更优的方法又把像素在Native中。

常规方式

背景：图片对内存优化至关重要、图片宽高远大于控件宽高。
实现：继承ImageView，复写实现计算大小。

1侵入性强
2不通用

ARTHook实战

挂钩，将额外的代码勾住原有方法，修改执行逻辑
1运行时插桩
2性能分析

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注入

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无侵入性
通用性强
兼容问题大，开源方案不能带到线上环境

7线上内存监控方案

常规方案

设定场景线上Dump：Debug.dumpHprofData();将当前内存信息转化成本地文件（比较大，wifi时）

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Dump文件太大，和对象数正相关，可裁剪，还有几十兆。
上传失败率高、分析困难。
配合一定策略有一定效果

LeakCanary

LeakCanary带到线上
预设泄漏怀疑点
发现泄漏回传

不适合所有情况，必须预设怀疑点
分析比较耗时，也容易oom

LeakCanary原理

监控生命周期，onDestroy添加RefWatcher检测
二次确认断定发生内存泄漏
分析泄漏找出引用链
监控组件+分析组件

LeakCanary改良

预设怀疑点---》自动找怀疑点
分析泄露链路慢---》分析Retain size大的对象
分析oom---》对象裁剪，不全都加载到内存

完整线上内存监控方案

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8内存优化总结

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优化细节

LargeHeap 属性 --》申请更多内存
onTrimMemory 低内存回调
使用优化过得集合：SparseArray
谨慎使用SharedPreference：第一次会全都加载到内存里；
谨慎使用外部库：未经过大规模验证的
业务架构设计合理

9内存优化模拟面试

你们内存优化怎么做的？
1分析现状 确认问题。
抖动、泄漏 bitmap粗狂
2针对性优化
抖动--》memory profler
3效率提升
使用arthook没有侵入性，写了文档分享给团队。

内存优化最大感受
1磨刀不误砍柴工。
学习memory profler 、Mat后能很快定位解决
2技术优化必须结合业务代码
比如用了多个图片库。
3系统化完善解决方案

如何检测所有不合理的地方
ArtHook
重点强调区别：最初是继承ImageView复写OnDraw方法，但是推广过程中不理想。后来是用ArtHook