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谁动了我的内存，揭秘Android OOM崩溃下降90%的秘密

2022-08-23  本文已影响0人  不落魄Android开发

最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。

今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：

不知道小伙伴们有没有经历过，相同的优化方案，A 应用上线之后，崩溃率下降很多，但是 B 应用上线只有一点点收益，每个优化方案，在不同的 App 上所得到的优化效果未必一样，因为每个 App 在不同的国家和地区面对的用户群体不一样，因此机型也都不一样，所以我们需要了解内存相关的知识点，结合线上和线下数据，对自己的 App 进行归因，对症下药，才能取得较大的收益。

内存是极其稀缺的资源，不合理的使用会导致可用内存越来越少，可能会引发卡顿、ANR、OOM 崩溃、Native 崩溃等等，严重影响用户的体验。所以当我们在做性能优化的时候，内存优化是非常重要的环节。

初期在做内存优化的时候，在我们的脑海里都会有一个潜意识「内存占用越少越好」，在某些情况下是不对的。例如在高端机上我们可以多分配点内存，可以提升用户的体验，但是在低端机上内存本身就很小，所以我们应尽量减少内存的分配。例如针对损耗性能的动画、特效等等，在低端机上是不是可以关掉，或者关掉硬件加速、采用其他的方案代替，这样不仅可以减少崩溃，还可以减少卡顿，提高用户体验。

因为 Java 有自动回收机制，所以在开发过程中，很少有人会去关心内存问题，在脑海中都会有一个潜意识 GC 会自动回收，所以用完不会主动释放掉无用资源例如 Bitmap、动画、播放器等等，等待 GC 来回收，在实际项目中，依赖 GC 是不可靠的。首先 GC 自动回收机制具有不确定性，GC 也分为了不同的类型，如果发生 Full GC 时，会触发 stop the work 事件，会使 App 变得更加严重。

另外 GC 的回收机制根据可达性分析算法判断一个对象是否可以被回收，如果存在内存泄露，GC 是不会回收这些资源的，逐渐累积，当达到堆的内存上限时，发生 OOM 崩溃了，所以你要保证自己不要写出内存泄露的代码，以及团队其他人不要写出内存泄露的代码，然而实际情况这是不可能的，所以依靠 GC 自动回收机制这种想法是不可靠的。虽然 Java 有内存回收机制，但是我们应该在脑海中保留内存管理的意识，所以当申请完内存，退出或者不在使用时，及时释放掉内存。真正做到 用时分配，及时释放。

可用内存越来越少时，严重时会导致 OOM 崩溃，做过 OOM 优化的朋友应该会发现，线上捕获的大部分 OOM 崩溃堆栈，都是压死骆驼的最后一根稻草，并不是问题的根本所在，所以我们需要对 OOM 崩溃进行归因，找到占用内存的大头。降低整机已使用的内存，从而降低 OOM 崩溃，因此我大概分为了以下几个方面。

其中 FD 和线程崩溃占比很低，因此这不是我们前期优化的重点。这篇文章我们重点介绍 虚拟内存和物理内存，下篇文章将会介绍堆内存， 堆内存是程序在运行过程中为对象分配内存的区域，它也属于虚拟内存的范围。

虚拟内存和物理内存

介绍虚拟内存之前，我们需要先介绍物理内存，物理内存就是实实在在的内存（即内存条），如果应用直接对物理内存操作，会存在很多问题：

为了解决上面的问题，我们需要为每个应用分配 "中间内存" 最终会映射到物理内存上，这就是接下来要说的虚拟内存。

操作系统会为每个应用分配一个独立的虚拟内存，实现应用间的内存隔离，避免了应用 A 修改应用 B 的内存数据的问题，虚拟内存最终会映射到物理内存上，当应用申请内存时，得到的是虚拟内存，只有真正执行写操作时，才会分配到物理内存，好处是应用可以使用连续的地址空间来访问不连续的物理内存。

每个应用程序可使用的虚拟内存大小受 CPU 位宽及内核的限制。我们常说的 16 位 cpu，32 位 cpu，64 位 CPU，指的都是 CPU 的位宽，表示的是一次能够处理的数据宽度，即 CPU 能处理的 2 进制位数，即分别是 16bit，32bit 和 64bit。而目前市面上常用的是 32 位和 64 的设备。

32 位和 64 位设备可用虚拟内存分别是多少

32 位设备可以使用的虚拟内存大小 3GB

32 位 CPU 架构的设备可使用的地址空间大小为 2^32=4GB, 虚拟内存空间分为 内核空间 和 用户空间，系统提供了三种虚拟地址空间分配的参数，代表用户空间可访问的虚拟地址空间大小。

64 位应用可以使用的虚拟内存大小 512GB

64 位 CPU 架构的设备虽然拥有 64 位的地址空间，但是不是全部都可以使用的，为了后期的扩展，只能使用部分地址。

Android 默认的虚拟地址的长度配置为 CONFIG_ARM64_VA_BITS=39，即 Android 的 64 位应用可使用的地址空间大小为 2^39=512GB。

当 32 位应用在 64 位的设备上运行时，可使用 4GB 虚拟地址空间，而 64 位应用可使用 512GB 的空间。因此在 64 位机器上不存在虚拟空间不足的问题。因此在 2019 年的时候 Google Play 要求除了提供 32 位的版本之外，还需要提供 64 位的版本。

在我们的 OOM 崩溃设备中，32 位的设备占比 50%+ 以上，虚拟内存不足主要发生在 32 位的设备上。

为什么虚拟内存不足主要发生在 32 位的设备上

在 32 位的设备上，受地址空间最大内存 4 GB 限制，内核空间占用 1G，剩下的 3G 是用户空间，我们可以通过解析 /process/pid/smaps 文件，查看当前虚拟内存分配情况。 android.googlesource/frameworks/…

根据 Android 源码中的解释，Java 堆的大小应该是根据 RAM Size 来设置的，这是一个经验值，厂商是可以更改的，如果手机 Root 之后，自己也可以改，无论 RAM 多大，到目前为止 Java 堆的上限默认都是 512MB， Google 源码的设置如下如下图所示。

RAM (MB)-dalvik-heap. Mk heapsize (MB)
phone-hdpi-dalvik-heap. Mk 32
512-dalvik-heap. Mk 128
1024-dalvik-heap. Mk 256
2048-dalvik-heap. Mk 512
4096-dalvik-heap. Mk 512
无论 RAM 多大，到目前为止堆的上限默认都是 512MB

经过分析内核、系统资源、以及各 APP 的资源占用，最后留给我们使用的内存并不是很多，所以我们要合理使用系统资源，真正做到 "用时分配，及时释放"。

如何解决虚拟内存不足的问题

目前业界也有很多黑科技来释放因系统占用的虚拟内存不足的问题，这些黑科技可以参考微信分享的文章 快速缓解 32 位 Android 环境下虚拟内存地址空间不足的“黑科技”，大概有以下几个方面的优化。

以下统计的是在 Android 7.0 App 首次启动完成 libc_malloc 占用的虚拟内存 156MB

Vss         Pss             Rss             name            
159744 kB   81789 kB        82320 kB        [anon:libc_malloc]

Android 11 之前使用的垃圾回收器是 jemalloc，Android 11 之后默认使用的垃圾回收器是 scudo。

App 启动完成之后，虚拟内存的分布

下图是 App 在 Android 7.0 上启动完成之后所占用的虚拟内存 (Vss)，不同系统、不同的 App 虚拟内存的分布都不一样，，我们可以通过解析 /process/pid/smaps 文件，查看自己的 App 虚拟内存分配情况。 android.googlesource/frameworks/…

正如上图所示，主要分为三个部分：

针对上面的问题，我们在项目中通过以下手段进行优化，重点优化 dalvik 占用的内存，因篇幅问题，将会在后面的文章中，做详细的分析：

Java 堆上还有很多可用的内存，为什么还会出现 OOM

很多小伙伴们都问过我这么一个问题，大概归因了一下，主要有以下几个原因：

文章的最后想提一点，我们在做性能优化的时候，不仅要关心性能指标数据，还需要关心对业务指标数据的影响，比如对使用时长、留存等等能提升多少。

为什么需要关心业务指标数据？

性能指标数据，比如 OOM 崩溃率、Native 崩溃率、ANR 等等、可能只有客户端的小伙伴才知道 OOM、Native、ANR 是什么意思，但是其他人（产品经理、老板等等）他们是不知道的，也不会去关心这些，但是他们对使用时长、留存等业务指标数据更加的敏感，更能够体现做这件事的价值，这只是阐述了我自己的观点，每个人站的角度不一样，观点也不一样。

全文到这里就结束了，这篇文章只是梳理一下内存相关的知识点，以及有那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案。下篇文章将会介绍堆内存， 堆内存是程序在运行过程中为对象分配内存的区域。

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