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讲一讲 Android 内存优化的小秘密

2019-10-09  本文已影响0人  bfc7f634299a

/ 内存的划分 /

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procrank是一个adb的root指令，可以查询内存的划分：
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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
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重点字段解读：

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：
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JMM 分类

注意：

/ 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：
LeakCanary的核心原理：
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。
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分析内存完成以上步骤之后的结果图。

image image image image

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。


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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"'
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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。


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把native内存文件拷贝出来，等下分析。


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使用python分析
搭建环境
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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。 image
malloc_debug内存文件分析
字段解读
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

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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<Info>，Intent的上限是505K 。解决方案：
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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