深入探索 Android 内存优化（炼狱级别）

前言

成为一名优秀的Android开发，需要一份完备的知识体系，在这里，让我们一起成长为自己所想的那样~。

本篇是 Android 内存优化的进阶篇，难度可以说达到了炼狱级别，建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章： Android性能优化之内存优化，其中详细分析了以下几大模块：

1）、Android的内存管理机制
2）、优化内存的意义
3）、避免内存泄漏
4）、优化内存空间
5）、图片管理模块的设计与实现

如果你对以上基础内容都比较了解了，那么我们便开始 Android 内存优化的探索之旅吧。

本篇文章非常长，建议收藏后慢慢享用~

思维导图大纲

一、重识内存优化
- 1、手机RAM
- 2、内存优化的纬度
- 3、内存问题
二、常见工具选择
- 1、Memory Profiler
- 2、Memory Analyzer
- 3、LeakCanary
三、Android内存管理机制回顾
- 1、Java 内存分配
- 2、Java 内存回收算法
- 3、Android 内存管理机制
- 4、小结
四、内存抖动
- 1、那么，为什么内存抖动会导致 OOM？
- 2、内存抖动解决实战
- 3、内存抖动常见案例
五、内存优化体系化搭建
- 1、MAT回顾
- 2、搭建体系化的图片优化 / 监控机制
- 3、建立线上应用内存监控体系
- 4、建立全局的线程监控组件
- 5、GC 监控组件搭建
- 6、建立线上 OOM 监控组件：Probe
- 7、实现单机版的 Profile Memory 自动化内存分析
- 8、搭建线下 Native 内存泄漏监控体系
- 9、设置内存兜底策略
- 10、更深入的内存优化策略
六、内存优化演进
- 1、自动化测试阶段
- 2、LeakCanary
- 3、使用基于 LeakCannary 的改进版 ResourceCanary
七、内存优化工具
- 1、top
- 2、dumpsys meminfo
- 3、LeakInspector
- 4、JHat
- 5、ART GC Log
- 6、Chrome Devtool
八、内存问题总结
- 1、内类是有危险的编码方式
- 2、普通 Hanlder 内部类的问题
- 3、登录界面的内存问题
- 4、使用系统服务时产生的内存问题
- 5、把 WebView 类型的泄漏装进垃圾桶进程
- 6、在适当的时候对组件进行注销
- 7、Handler / FrameLayout 的 postDelyed 方法触发的内存问题
- 8、图片放错资源目录也会有内存问题
- 9、列表 item 被回收时注意释放图片的引用
- 10、使用 ViewStub 进行占位
- 11、注意定时清理 App 过时的埋点数据
- 12、针对匿名内部类 Runnable 造成内存泄漏的处理
九、内存优化常见问题
- 1、你们内存优化项目的过程是怎么做的？
- 2、你做了内存优化最大的感受是什么？
- 3、如何检测所有不合理的地方？
十、总结
- 1、优化大方向
- 2、优化细节
- 3、内存优化体系化建设总结

一、重识内存优化

Android给每个应用进程分配的内存都是非常有限的，那么，为什么不能把图片下载下来都放到磁盘中呢？那是因为放在内存中，展示会更 “快”，快的原因有两点，如下所示：

1）、硬件快：内存本身读取、存入速度快。
2）、复用快：解码成果有效保存，复用时，直接使用解码后对象，而不是再做一次图像解码。

这里说一下解码的概念。Android系统要在屏幕上展示图片的时候只认 “像素缓冲”，而这也是大多数操作系统的特征。而我们常见的jpg，png等图片格式，都是把 “像素缓冲” 使用不同的手段压缩后的结果，所以这些格式的图片，要在设备上展示，就必须经过一次解码，它的执行速度会受图片压缩比、尺寸等因素影响。(官方建议：把从内存中淘汰的图片，降低压缩比后存储到本地，以备后用，这样可以最大限度地降低以后复用时的解码开销。)

下面，我们来了解一下内存优化的一些重要概念。

1、手机RAM

手机不使用 PC 的 DDR内存，采用的是 LPDDR RAM，即 ”低功耗双倍数据速率内存“。其计算规则如下所示：

LPDDR系列的带宽 = 时钟频率 ✖️内存总线位数 / 8
LPDDR4 = 1600MHZ ✖️64 / 8 ✖️双倍速率 = 25.6GB/s。

那么内存占用是否越少越好？

当系统内存充足的时候，我们可以多用一些获得更好的性能。当系统内存不足的时候，我们希望可以做到 ”用时分配，及时释放“。

2、内存优化的纬度

对于Android内存优化来说又可以细分为如下两个维度，如下所示：

1）、RAM优化
2）、ROM优化

1、RAM优化

主要是降低运行时内存。它的目的有如下三个：

1）、防止应用发生OOM。
2）、降低应用由于内存过大被LMK机制杀死的概率。
3）、避免不合理使用内存导致GC次数增多，从而导致应用发生卡顿。

2、ROM优化

降低应用占ROM的体积，进行APK瘦身。它的目的主要是为了降低应用占用空间，避免因ROM空间不足导致程序无法安装。

3、内存问题

那么，内存问题主要是有哪几类呢？内存问题通常来说，可以细分为如下三类:

1）、内存抖动
2）、内存泄漏
3）、内存溢出

下面，我们来了解下它们。

1、内存抖动

内存波动图形呈锯齿张、GC导致卡顿。

这个问题在 Dalvik虚拟机上会更加明显，而 ART虚拟机在内存管理跟回收策略上都做了大量优化，内存分配和GC效率相比提升了5~10倍，所以出现内存抖动的概率会小很多。

2、内存泄漏

Android系统虚拟机的垃圾回收是通过虚拟机GC机制来实现的。GC会选择一些还存活的对象作为内存遍历的根节点GC Roots，通过对GC Roots的可达性来判断是否需要回收。内存泄漏就是在当前应用周期内不再使用的对象被GC Roots引用，导致不能回收，使实际可使用内存变小。简言之，就是对象被持有导致无法释放或不能按照对象正常的生命周期进行释放。一般来说，可用内存减少、频繁GC，容易导致内存泄漏。

3、内存溢出

即OOM，OOM时会导致程序异常。Android设备出厂以后，java虚拟机对单个应用的最大内存分配就确定下来了，超出这个值就会OOM。单个应用可用的最大内存对应于 /system/build.prop 文件中的 dalvik.vm.heapgrowthlimit。

此外，除了因内存泄漏累积到一定程度导致OOM的情况以外，也有一次性申请很多内存，比如说一次创建大的数组或者是载入大的文件如图片的时候会导致OOM。而且，实际情况下很多OOM就是因图片处理不当而产生的。

二、常见工具选择

在 Android性能优化之内存优化中我们已经介绍过了相关的优化工具，这里再简单回顾一下。

1、Memory Profiler

作用

1）、实时图表展示应用内存使用量。
2）、用于识别内存泄漏、抖动等。
3）、提供捕获堆转储、强制GC以及根据内存分配的能力。

优点

1）、方便直观
2）、线下使用

2、Memory Analyzer

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、分析内存问题等等。建议线下深入使用。

3、LeakCanary

自动化内存泄漏检测神器。建议仅用于线下集成。

它的缺点比较明显，具体有如下两点：

1）、虽然使用了 idleHandler与多进程，但是 dumphprof 的 SuspendAll Thread 的特性依然会导致应用卡顿。
2）、在三星等手机，系统会缓存最后一个Activity，此时应该采用更严格的检测模式。

三、Android内存管理机制回顾

ART 和 Dalvik 虚拟机使用分页和内存映射来管理内存。下面我们先从Java的内存分配开始说起。

1、Java 内存分配

Java的内存分配区域分为如下五部分：

1）、方法区：主要存放静态常量。
2）、虚拟机栈：Java变量引用。
3）、本地方法栈：native变量引用。
4）、堆：对象。
5）、程序计数器：计算当前线程的当前方法执行到多少行。

2、Java 内存回收算法

1、标记-清除算法

流程可简述为两步：

1）、标记所有需要回收的对象。
2）、统一回收所有被标记的对象。

优点

实现比较简单。

缺点

1）、标记、清除效率不高。
2）、产生大量内存碎片。

2、复制算法

流程可简述为三步：

1）、将内存划分为大小相等的两块。
2）、一块内存用完之后复制存活对象到另一块。
3）、清理另一块内存。

优点

实现简单，运行高效，每次仅需遍历标记一半的内存区域。

缺点

会浪费一半的空间，代价大。

3、标记-整理算法

流程可简述为三步：

1）、标记过程与标记-清除算法一样。
2）、存活对象往一端进行移动。
3）、清理其余内存。

优点

1）、避免标记-清除导致的内存碎片。
2）、避免复制算法的空间浪费。

4、分代收集算法

现在主流的虚拟机一般用的比较多的还是分代收集算法，它具有如下特点：

1）、结合多种算法优势。
2）、新生代对象存活率低，使用复制算法。
3）、老年代对象存活率高，使用标记-整理算法。

3、Android 内存管理机制

Android 中的内存是弹性分配的，分配值与最大值受具体设备影响。

对于 OOM场景其实可以细分为如下两种：

1）、内存真正不足。
2）、可用（被分配的）内存不足。

我们需要着重注意一下这两种的区分。

4、小结

以Android中虚拟机的角度来说，我们要清楚 Dalvik 与 ART 区别，Dalvik 仅固定一种回收算法，而 ART 回收算法可在运行期按需选择，并且，ART 具备内存整理能力，减少内存空洞。

最后，LMK（Low Memory killer）机制保证了进程资源的合理利用，它的实现原理主要是根据进程分类和回收收益来综合决定的一套算法集。

四、内存抖动

当内存频繁分配和回收导致内存不稳定，就会出现内存抖动，它通常表现为频繁GC、内存曲线呈锯齿状。

并且，它的危害也很严重，通常会导致页面卡顿，甚至造成 OOM。

1、那么，为什么内存抖动会导致 OOM？

主要原因有如下两点：

1）、频繁创建对象，导致内存不足及碎片（不连续）。
2）、不连续的内存片无法被分配，导致OOM。

2、内存抖动解决实战

这里我们假设有这样一个场景：点击按钮使用 handler 发送一个空消息，handler 的 handleMessage 接收到消息后创建内存抖动，即在 for 循环创建 100个容量为10万的 strings 数组并在 30ms 后继续发送空消息。

一般使用 Memory Profiler （表现为频繁GC、内存曲线呈锯齿状）结合代码排查即可找到内存抖动出现的地方。

通常的技巧就是着重查看循环或频繁被调用的地方。

3、内存抖动常见案例

下面列举一些导致内存抖动的常见案例，如下所示：

1、字符串使用加号拼接

1）、使用StringBuilder替代。
2）、初始化时设置容量，减少StringBuilder的扩容。

2、资源复用

1）、使用全局缓存池，以重用频繁申请和释放的对象。
2）、注意结束使用后，需要手动释放对象池中的对象。

3、减少不合理的对象创建

1）、ondraw、getView 中创建的对象尽量进行复用。
2）、避免在循环中不断创建局部变量。

4、使用合理的数据结构

使用 SparseArray类族、ArrayMap 来替代 HashMap。

五、内存优化体系化搭建

在开始我们今天正式的主题之前，我们先来回归一下内存泄漏的概念与解决技巧。

所谓的内存泄漏就是内存中存在已经没有用的对象。它的表现一般为内存抖动、可用内存逐渐减少。它的危害即会导致内存不足、GC频繁、OOM。

而对于内存泄漏的分析一般可简述为如下两步：

1）、使用 Memory Profiler 初步观察。
2）、通过 Memory Analyzer 结合代码确认。

1、MAT回顾

MAT查找内存泄漏

对于MAT来说，其常规的查找内存泄漏的方式可以细分为如下三步：

1）、首先，找到当前 Activity，在 Histogram 中选择其 List Objects 中的 with incoming reference（哪些引用引向了我）。
2）、然后，选择当前的一个 Path to GC Roots/Merge to GC Roots 的 exclude All 弱软虚引用。
3）、最后，找到的泄漏对象在左下角下会有一个小圆圈。

此外，在 Android性能优化之内存优化还有几种进阶的使用方式，这里就不一一赘述了，下面，我们来看看关于 MAT 使用时的一些关键细节。

MAT的关键使用细节

要全面掌握MAT的用法，必须要先了解隐藏在 MAT 使用中的四大细节，如下所示：

1）、善于使用 Regex 查找对应泄漏类。
2）、使用 group by package 查找对应包下的具体类。
3）、明白 with outgoing references 和 with incoming references 的区别。
- with outgoing references：它引用了哪些对象。
- with incoming references：哪些对象引用了它。
4）、了解 Shallow Heap 和 Retained Heap 的区别。
- Shallow Heap：表示对象自身占用的内存。
- Retained Heap：对象自身占用的内存 + 对象引用的对象所占用的内存。

MAT 关键组件回顾

除此之外，MAT 共有 5个关键组件帮助我们去分析内存方面的问题，分别如下所示：

1）、Dominator_tree
2）、Histogram
3）、thread_overview
4）、Top Consumers
5）、Leak Suspects

下面我们这里再简单地回顾一下它们。

1、Dominator（支配者）：

如果从GC Root到达对象A的路径上必须经过对象B，那么B就是A的支配者。

2、Histogram和dominator_tree的区别：

1）、Histogram 显示 Shallow Heap、Retained Heap、Objects，而 dominator_tree 显示的是 Shallow Heap、Retained Heap、Percentage。
2）、Histogram 基于类的角度，dominator_tree是基于实例的角度。Histogram 不会具体显示每一个泄漏的对象，而dominator_tree会。

3、thread_overview

查看线程数量和线程的 Shallow Heap、Retained Heap、Context Class Loader 与 is Daemon。

4、Top Consumers

通过图形的形式列出占用内存比较多的对象。

在下方的 Biggest Objects 还可以查看其相对比较详细的信息，例如 Shallow Heap、Retained Heap。

5、Leak Suspects

列出有内存泄漏的地方，点击 Details 可以查看其产生内存泄漏的引用链。

2、搭建体系化的图片优化 / 监控机制

在介绍图片监控体系的搭建之前，首先我们来回顾下 Android Bitmap 内存分配的变化。

Android Bitmap 内存分配的变化

在Android 3.0之前

1）、Bitmap 对象存放在 Java Heap，而像素数据是存放在 Native 内存中的。
2）、如果不手动调用 recycle，Bitmap Native 内存的回收完全依赖 finalize 函数回调，但是回调时机是不可控的。

Android 3.0 ~ Android 7.0

将 Bitmap对象和像素数据统一放到 Java Heap 中，即使不调用 recycle，Bitmap 像素数据也会随着对象一起被回收。

但是，Bitmap 全部放在 Java Heap 中的缺点很明显，大致有如下两点：

1）、Bitmap是内存消耗的大户，而 Max Java Heap 一般限制为 256、512MB，Bitmap 过大过多容易导致 OOM。
2）、容易引起大量 GC，没有充分利用系统的可用内存。

Android 8.0及以后

1）、使用了能够辅助回收 Native 内存的 NativeAllocationRegistry，以实现将像素数据放到 Native 内存中，并且可以和 Bitmap 对象一起快速释放，最后，在 GC 的时候还可以考虑到这些 Bitmap 内存以防止被滥用。
2）、Android 8.0 为了解决图片内存占用过多和图像绘制效率过慢的问题新增了硬件位图 Hardware Bitmap。

那么，我们如何将图片内存存放在 Native 中呢？

将图片内存存放在Native中的步骤有四步，如下所示：

1）、调用 libandroid_runtime.so 中的 Bitmap 构造函数，申请一张空的 Native Bitmap。对于不同 Android 版本而言，这里的获取过程都有一些差异需要适配。
2）、申请一张普通的 Java Bitmap。
3）、将 Java Bitmap 的内容绘制到 Native Bitmap 中。
4）、释放 Java Bitmap 内存。

我们都知道的是，当系统内存不足的时候，LMK 会根据 OOM_adj 开始杀进程，从后台、桌面、服务、前台，直到手机重启。并且，如果频繁申请释放 Java Bitmap 也很容易导致内存抖动。对于这种种问题，我们该如何评估内存对应用性能的影响呢？

对此，我们可以主要从以下两个方面进行评估，如下所示：

1）、崩溃中异常退出和 OOM 的比例。
2）、低内存设备更容易出现内存不足和卡顿，需要查看应用中用户的手机内存在 2GB 以下所占的比例。

对于具体的优化策略与手段，我们可以从以下七个方面来搭建一套成体系化的图片优化 / 监控机制。

1、统一图片库

在项目中，我们需要收拢图片的调用，避免使用 Bitmap.createBitmap、BitmapFactory 相关的接口创建 Bitmap，而应该使用自己的图片框架。

2、设备分级优化策略

内存优化首先需要根据设备环境来综合考虑，让高端设备使用更多的内存，做到针对设备性能的好坏使用不同的内存分配和回收策略。

因此，我们可以使用类似 device-year-class 的策略对设备进行分级，对于低端机用户可以关闭复杂的动画或”重功能“，使用565格式的图片或更小的缓存内存等等。

业务开发人员需要考虑功能是否对低端机开启，在系统资源不够时主动去做降级处理。

3、建立统一的缓存管理组件

建立统一的缓存管理组件（参考 ACache），并合理使用 OnTrimMemory / LowMemory 回调，根据系统不同的状态去释放相应的缓存与内存。

在实现过程中，需要解决使用 static LRUCache 来缓存大尺寸 Bitmap 的问题。

并且，在通过实际的测试后，发现 onTrimMemory 的 ComponetnCallbacks2.TRIM_MEMORY_COMPLETE 并不等价于 onLowMemory，因此建议仍然要去监听 onLowMemory 回调。

4、低端机避免使用多进程

一个空进程也会占用 10MB 内存，低端机应该尽可能减少使用多进程。

针对低端机用户可以推出 4MB 的轻量级版本，如今日头条极速版、Facebook Lite。

5、线下大图片检测

在开发过程中，如果检测到不合规的图片使用（如图片宽度超过View的宽度甚至屏幕宽度），应该立刻提示图片所在的Activity和堆栈，让开发人员更快发现并解决问题。在灰度和线上环境，可以将异常信息上报到后台，还可以计算超宽率（图片超过屏幕大小所占图片总数的比例）。

下面，我们介绍下如何实现对大图片的检测。

常规实现

继承 ImageView，重写实现计算图片大小。但是侵入性强，并且不通用。

因此，这里我们介绍一种更好的方案：ARTHook。

ARTHook优雅检测大图

ARTHook，即挂钩，用额外的代码勾住原有的方法，以修改执行逻辑，主要可以用于以下四个方面：

1）、AOP编程
2）、运行时插桩
3）、性能分析
4）、安全审计

具体我们是使用 Epic 来进行 Hook，Epic 是一个虚拟机层面，以 Java 方法为粒度的运行时 Hook 框架。简单来说，它就是 ART 上的 Dexposed，并且它目前支持 Android 4.0~10.0。

Epic github 地址

使用步骤

Epic通常的使用步骤为如下三个步骤：

1、在项目 moudle 的 build.gradle 中添加

compile 'me.weishu:epic:0.6.0'

2、继承 XC_MethodHook，实现 Hook 方法前后的逻辑。如监控Java线程的创建和销毁：

class ThreadMethodHook extends XC_MethodHook{
    @Override
    protected void beforeHookedMethod(MethodHookParam param) throws Throwable {
        super.beforeHookedMethod(param);
        Thread t = (Thread) param.thisObject;
        Log.i(TAG, "thread:" + t + ", started..");
    }

    @Override
    protected void afterHookedMethod(MethodHookParam param) throws Throwable {
        super.afterHookedMethod(param);
        Thread t = (Thread) param.thisObject;
        Log.i(TAG, "thread:" + t + ", exit..");
    }
}

3、注入 Hook 好的方法：

DexposedBridge.findAndHookMethod(Thread.class, "run", new ThreadMethodHook());

知道了 Epic 的基本使用方法之后，我们便可以利用它来实现大图片的监控报警了。

项目实战

以 Awesome-WanAndroid 项目为例，首先，在 WanAndroidApp 的 onCreate 方法中添加如下代码：

DexposedBridge.hookAllConstructors(ImageView.class, new XC_MethodHook() {
        @Override
        protected void afterHookedMethod(MethodHookParam param) throws Throwable {
            super.afterHookedMethod(param);
        // 1
        DexposedBridge.findAndHookMethod(ImageView.class, "setImageBitmap", Bitmap.class, new ImageHook());
        }
    });

在注释1处，我们通过调用 DexposedBridge 的 findAndHookMethod 方法找到所有通过 ImageView 的 setImageBitmap 方法设置的切入点，其中最后一个参数 ImageHook 对象是继承了 XC_MethodHook 类，其目的是为了重写 afterHookedMethod 方法拿到相应的参数进行监控逻辑的判断。

接下来，我们来实现我们的 ImageHook 类，代码如下所示：

public class ImageHook extends XC_MethodHook {

    @Override
    protected void afterHookedMethod(MethodHookParam param) throws Throwable {
        super.afterHookedMethod(param);
        // 1
        ImageView imageView = (ImageView) param.thisObject;
        checkBitmap(imageView,((ImageView) param.thisObject).getDrawable());
    }

    private static void checkBitmap(Object thiz, Drawable drawable) {
        if (drawable instanceof BitmapDrawable && thiz instanceof View) {
            final Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) drawable).getBitmap();
            if (bitmap != null) {
                final View view = (View) thiz;
                int width = view.getWidth();
                int height = view.getHeight();
                if (width > 0 && height > 0) {
                    // 2、图标宽高都大于view的2倍以上，则警告
                    if (bitmap.getWidth() >= (width << 1)
                        &&  bitmap.getHeight() >= (height << 1)) {
                    warn(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), width, height, new RuntimeException("Bitmap size too large"));
                }
                } else {
                    // 3、当宽高度等于0时，说明ImageView还没有进行绘制，使用ViewTreeObserver进行大图检测的处理。
                    final Throwable stackTrace = new RuntimeException();
                    view.getViewTreeObserver().addOnPreDrawListener(new ViewTreeObserver.OnPreDrawListener() {
                        @Override
                        public boolean onPreDraw() {
                            int w = view.getWidth();
                            int h = view.getHeight();
                            if (w > 0 && h > 0) {
                                if (bitmap.getWidth() >= (w << 1)
                                    && bitmap.getHeight() >= (h << 1)) {
                                    warn(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), w, h, stackTrace);
                                }
                                view.getViewTreeObserver().removeOnPreDrawListener(this);
                            }
                            return true;
                        }
                    });
                }
            }
        }
    }

    private static void warn(int bitmapWidth, int bitmapHeight, int viewWidth, int viewHeight, Throwable t) {
        String warnInfo = "Bitmap size too large: " +
            "\n real size: (" + bitmapWidth + ',' + bitmapHeight + ')' +
            "\n desired size: (" + viewWidth + ',' + viewHeight + ')' +
            "\n call stack trace: \n" + Log.getStackTraceString(t) + '\n';

        LogHelper.i(warnInfo);
    }
}

首先，在注释1处，我们重写了 ImageHook 的 afterHookedMethod 方法，拿到了当前的 ImageView 和要设置的 Bitmap 对象。然后，在注释2处，如果当前 ImageView 的宽高大于0，我们便进行大图检测的处理：ImageView 的宽高都大于 View 的2倍以上，则警告。接着，在注释3处，如果当前 ImageView 的宽高等于0，则说明 ImageView 还没有进行绘制，则使用 ImageView 的 ViewTreeObserver 获取其宽高进行大图检测的处理。至此，我们的大图检测检测组件就已经实现了。如果有小伙伴对 epic 的实现原理感兴趣的，可以查看这篇文章。

ARTHook方案实现小结

1）、无侵入性
2）、通用性强
3）、兼容性问题大，开源方案不能带到线上环境。

6、线下重复图片检测

首先我们来了解一下这里的重复图片所指的概念：即 Bitmap 像素数据完全一致，但是有多个不同的对象存在。

重复图片检测的原理其实就是使用内存 Hprof 分析工具，自动将重复 Bitmap 的图片和引用堆栈输出。

已完全配置好的项目请参见这里

使用说明

使用非常简单，只需要修改 Main 类的 main 方法的第一行代码，如下所示：

// 设置我们自己 App 中对应的 hprof 文件路径
String dumpFilePath = "//Users//quchao//Documents//heapdump//memory-40.hprof";

然后，我们执行 main 方法即可在 //Users//quchao//Documents//heapdump 这个路径下看到生成的 images 文件夹，里面保存了项目中检测出来的重复的图片。images 目录如下所示：

注意：需要使用 8.0 以下的机器，因为 8.0 及以后 Bitmap 中的 buffer 已保存在 native 内存之中。

实现步骤

具体的实现可以细分为如下三个步骤：

1）、首先，获取 android.graphics.Bitmap 实例对象的 mBuffer 作为 ArrayInstance ，通过 getValues 获取的数据为 Object 类型。由于后面计算 md5 需要为 byte[] 类型，所以通过反射的方式调用 ArrayInstance#asRawByteArray 直接返回 byte[] 数据。
2）、然后，根据 mBuffer 的数据生成 png 图片文件，这里直接参考了 github.com/JetBrains/a… 的实现方式。
3）、最后，获取堆栈信息，直接使用LeakCanary 获取 stack 的方法，使用 leakcanary-analyzer-1.6.2.jar 和 leakcanary-watcher-1.6.2.jar 这两个库文件。并用反射的方式调用了 HeapAnalyzer#findLeakTrace 方法。

其中，获取堆栈的信息也可以直接使用 haha 库来进行获取。这里简单说一下使用 haha 库获取堆栈的流程，其具体可以细分为八个步骤，如下所示：

1）、首先，预备一个已经存在重复 bitmap 的 hprof 文件。
2）、利用 haha 库上的 MemoryMappedFileBuffer 读取 hrpof 文件 [关键代码 new MemoryMappedFileBuffer(heapDumpFile) ]。
3）、解析生成 snapshot，获取 heap，这里我只获取了 app heap [关键代码 snapshot.getHeaps(); heap.getName().equals("app") ]。
4）、从 snapshot 中根据指定 class 查找出所有的 Bitmap Classes [关键代码snapshot.findClasses(Bitmap.class.getName()) ]。
5）、从 heap 中获得所有的 Bitmap 实例 instance [关键代码 clazz.getHeapInstances(heap.getId()) ]。
6）、根据 instance 中获取所有的属性信息 Field[]，并从 Field[] 查找出我们需要的 "mWidth" "mHeight" "mBuffer" 信息。
7）、通过 "mBuffer" 属性即可获取到他们的 hashcode 来判断是否是重复图片。
8）、最后，通过 instance 中 mNextInstanceToGcRoot 获取整个引用链信息并打印。

7、建立全局的线上 Bitmap 监控

为了建立全局的 Bitmap 监控，我们必须对 Bitmap 的分配和回收进行追踪。我们先来看看 Bitmap 有哪些特点：

1）、创建场景比较单一：在 Java 层调用 Bitmap.create 或 BitmapFactory 等方法创建，可以封装一层对 Bitmap 创建的接口，注意要包含调用第三方库产生的 Bitmap，这里我们具体可以使用编译插桩 + ASM 的方式来高效地实现。
2）、创建频率比较低。
3）、和 Java 对象的生命周期一样服从 GC，可以使用 WeakReference 来追踪 Bitmap 的销毁。

根据以上特点，我们可以建立一套 Bitmap 的高性价比监控组件：

1）、首先，在接口层将所有创建出来的 Bitmap 放入一个 WeakHashMap 中，并记录创建 Bitmap 的数据、堆栈等信息。
2）、然后，每隔一定时间查看 WeakHashMap 中有哪些 Bitmap 仍然存活来判断是否出现 Bitmap 滥用或泄漏。
3）、最后，如果发生了 Bitmap 滥用或泄露，则将相关的数据与堆栈等信息打印出来或上报至 APM 后台。

这个方案的性能消耗很低，可以在正式环境中进行。但是，需要注意的一点是，正式与测试环境需要采用不同程度的监控。

3、建立线上应用内存监控体系

要建立线上应用的内存监控体系，我们需要先获取 App 的 DalvikHeap 与 NativeHeap，它们的获取方式可归结为如下四个步骤：

1、首先，通过 ActivityManager 的 getProcessMemoryInfo => Debug.MemoryInfo 获取内存信息数据。
2、然后，通过 hook Debug.MemoryInfo 的 getMemoryStat 方法（os v23 及以上）可以获得 Memory Profiler 中的多项数据，进而获得细分内存的使用情况。
3、接着，通过 Runtime 获取 DalvikHeap。
4、最后，通过 Debug.getNativeHeapAllocatedSize 获取 NativeHeap。

对于监控场景，我们需要将其划分为两大类，如下所示：

1）、常规内存监控
2）、低内存监控

1、常规内存监控

根据斐波那契数列每隔一段时间（max：30min）获取内存的使用情况。常规内存的监控方法有多种实现方式，下面，我们按照项目早期 => 壮大期 => 成熟期的常规内存监控方式进行演进式讲解。

项目早期：针对场景进行线上 Dump 内存的方式

具体使用 Debug.dumpHprofData() 实现。

其实现的流程为如下四个步骤：

1）、超过最大内存的 80%。
2）、内存 Dump。
3）、回传文件至服务器。
4）、MAT 手动分析。

但是，这种方式有如下几个缺点：

1）、Dump文件太大，和对象数正相关，可以进行裁剪。
2）、上传失败率高，分析困难。

壮大期：LeakCanary带到线上的方式

在使用 LeakCanary 的时候我们需要预设泄漏怀疑点，一旦发现泄漏进行回传。但这种实现方式缺点比较明显，如下所示：

1）、不适合所有情况，需要预设怀疑点。
2）、分析比较耗时，容易导致 OOM。

成熟期：定制 LeakCanary 方式

那么，如何定制线上的LeakCanary？

定制 LeakCanary 其实就是对 haha组件来进行定制。haha库是 square 出品的一款自动分析Android堆栈的java库。这是haha库的链接地址。

对于haha库，它的基本用法一般遵循为如下四个步骤：

1、导出堆栈文件

File heapDumpFile = ...
Debug.dumpHprofData(heapDumpFile.getAbsolutePath());

2、根据堆栈文件创建出内存映射文件缓冲区

DataBuffer buffer = new MemoryMappedFileBuffer(heapDumpFile);

3、根据文件缓存区创建出对应的快照

Snapshot snapshot = Snapshot.createSnapshot(buffer);

4、从快照中获取指定的类

ClassObj someClass = snapshot.findClass("com.example.SomeClass");

我们在实现线上版的LeakCanary的时候主要要解决的问题有三个，如下所示：

1）、解决预设怀疑点时不准确的问题 => 自动找怀疑点。
2）、解决掉将 hprof 文件映射到内存中的时候可能导致内存暴涨甚至发生 OOM 的问题 => 对象裁剪，不全部加载到内存。即对生成的 Hprof 内存快照文件做一些优化：裁剪大部分图片对应的 byte 数据以减少文件开销，最后，使用 7zip 压缩，一般可节省 90% 大小。
3）、分析泄漏链路慢而导致分析时间过长 => 分析 Retain size 大的对象。

成熟期：实现内存泄漏监控闭环

在实现了线上版的 LeakCanary 之后，就需要将线上版的 LeakCanary 与服务器和前端页面结合起来。具体的内存泄漏监控闭环流程如下所示：

1）、当在线上版 LeakCanary 上发现内存泄漏时，手机将上传内存快照至服务器。
2）、此时服务器分析 Hprof，如果不是系统原因导致误报则通过 git 得到该最近修改人。
3）、最后将内存泄漏 bug 单提交给负责人。该负责人通过前端实现的 bug 单系统即可看到自己新增的bug。

此外,在实现图片内存监控的过程中，应注意两个关键点，如下所示：

1）、在线上可以按照不同的系统、屏幕分辨率等纬度去分析图片内存的占用情况。
2）、在 OOM 崩溃时，可以将图片总内存、Top N 图片占用内存写入崩溃日志。

2、低内存监控

对于低内存的监控，通常有两种方式，分别如下所示：

1、利用 onTrimMemory / onLowMemory 监听系统回调的物理内存警告。
2、在后台起一个服务定时监控系统的内存占用，只要超过虚拟内存大小最大限制的 90% 则直接触发内存警告。

3、内存监控指标

为了准确衡量内存性能，我们需要引入一系列的内存监控指标，如下所示：

1）、发生频率

2）、发生时各项内存使用状况

3）、发生时App的当前场景

4）、内存异常率

内存 UV 异常率 = PSS 超过 400MB 的 UV / 采集UV
PSS 获取：调用 Debug.MemoryInfo 的 API 即可

如果出现新的内存使用不当或内存泄漏的场景，这个指标会有所上涨。

5）、触顶率

内存 UV 触顶率 = Java 堆占用超过最大堆限制的 85% 的 UV / 采集UV

计算触顶率的代码如下所示：

long javaMax = Runtime.maxMemory();
long javaTotal = Runtime.totalMemory();
long javaUsed = javaTotal - runtime.freeMemory();
float proportion = (float) javaUsed / javaMax;

如果超过 85% 最大堆的限制，GC 会变得更加频发，容易造成 OOM 和卡顿。

4、小结

在具体实现的时候，客户端尽量只负责上报数据，而指标值的计算可以由后台来计算。这样便可以通过版本对比来监控是否有新增内存问题。因此，建立线上内存监控的完整方案至少需要包含以下四点：

1）、待机内存、重点模块内存、OOM率。
2）、整体及重点模块 GC 次数、GC 时间。
3）、增强的 LeakCanry 自动化内存泄漏分析。
4）、低内存监控模块的设置。

4、建立全局的线程监控组件

每个线程初始化都需要 mmap 一定的栈大小，在默认情况下初始化一个线程需要 mmap 1MB 左右的内存空间。

在 32bit 的应用中有 4g 的 vmsize，实际能使用的有 3g+，这样一个进程最大能创建的线程数可以达到 3000个，但是，linux 对每个进程可创建的线程数也有一定的限制（/proc/pid/limits），并且，不同厂商也能修改这个限制，超过该限制就会 OOM。

因此，对线程数量的限制，在一定程度上可以有效地避免 OOM 的发生。那么，实现一套全局的线程监控组件便是刻不容缓的了。

全局线程监控组件的实现原理

在线下或灰度的环境下通过一个定时器每隔 10分钟 dump 出应用所有的线程相关信息，当线程数超过当前阈值时，则将当前的线程信息上报并预警。

5、GC 监控组件搭建

通过** Debug.startAllocCounting** 来监控 GC 情况，注意有一定性能影响。

在 Android 6.0 之前可以拿到内存分配次数和大小以及 GC 次数，其对应的代码如下所示：

long allocCount = Debug.getGlobalAllocCount();
long allocSize = Debug.getGlobalAllocSize();
long gcCount = Debug.getGlobalGcInvocationCount();

并且，在 Android 6.0 及之后可以拿到更精准的 GC 信息：

Debug.getRuntimeStat("art.gc.gc-count");
Debug.getRuntimeStat("art.gc.gc-time");
Debug.getRuntimeStat("art.gc.blocking-gc-count");
Debug.getRuntimeStat("art.gc.blocking-gc-time");

对于 GC 信息的排查，我们一般关注阻塞式GC的次数和耗时，因为它会暂停线程，可能导致应用发生卡顿。建议仅对重度场景使用。

6、建立线上 OOM 监控组件：Probe

美团的 Android 内存泄漏自动化链路分析组件 Probe 在 OOM 时会生成 Hprof 内存快照，然后，它会通过单独进程对这个文件做进一步分析。

Probe 组件的缺陷及解决方案

它的缺点比较多，具体为如下几点：

1、在崩溃的时候生成内存快照容易导致二次崩溃。
2、部分手机生成 Hprof 快照比较耗时。
3、部分 OOM 是由虚拟内存不足导致。

在实现自动化链路分析组件 Probe 的过程中主要要解决两个问题，如下所示：

1、链路分析时间过长

1）、使用链路归并：将具有相同层级与结构的链路进行合并。
2）、使用自适应扩容法：通过不断比较现有链路和新链路，结合扩容因子，逐渐完善为完整的泄漏链路。

2、分析进程占用内存过大

分析进程占用的内存跟内存快照文件的大小不成正相关，而跟内存快照文件的 Instance 数量呈正相关。所以在开发过程中我们应该尽可能排除不需要的Instance实例。

Prope 分析流程揭秘

Prope 的总体架构图如下所示：

而它的整个分析流程具体可以细分为八个步骤，如下所示：

1、hprof 映射到内存 => 解析成 Snapshot & 计数压缩：

解析后的 Snapshot 中的 Heap 有四种类型，具体为：

1）、DefaultHeap
2）、ImageHeap
3）、App Heap：包括 ClassInstance、ClassObj、ArrayInstance、RootObj。
4）、System Heap

解析完后使用了计数压缩策略，对相同的 Instance 使用计数，以减少占用内存。超过计数阈值的需要计入计数桶（计数桶记录了丢弃个数和每个 Instance 的大小）。

2、生成 Dominator Tree。

3、计算 RetainSize。

4、生成 Reference 链 && 基础数据类型增强:

如果对象是基础数据类型，会将自身的 RetainSize 累加到父节点上，将怀疑对象替换为它的父节点。

5、链路归并。

6、计数桶补偿 & 基础数据类型和父节点融合：

使用计数补偿策略计算 RetainSize，主要是判断对象是否在计数桶中，如果在的话则将丢弃的个数和大小补偿到对象上，累积计算RetainSize，最后对 RetainSize 排序以查找可疑对象。

7、排序扩容。

8、查找泄露链路。

7、实现单机版的 Profile Memory 自动化内存分析

项目地址请点击此处

在配置的时候要注意两个问题：

1、liballoc-lib.so在构建后工程的 build => intermediates => cmake 目录下。将对应的 cpu abi 目录拷贝到新建的 libs 目录下。
2、在 DumpPrinter Java 库的 build.gradle 中的 jar 闭包中需要加入以下代码以识别源码路径:

sourceSets.main.java.srcDirs = ['src']

使用步骤

具体的使用步骤如下所示：

1、首先，点击 ”开始记录“ 按钮可以看到触发对象分配的记录，说明对象已经开始记录对象的分配，log如下所示：

12-26 10:54:03.963 30450-30450/com.dodola.alloctrack I/AllocTracker: ====current alloc count 388=====
复制代码

2、然后，点击多次 ”生成1000个对象“ 按钮，当对象达到设置的最大数量的时候触发内存dump，会得到保存数据路径的日志。如下所示：

12-26 10:54:03.963 30450-30450/com.dodola.alloctrack I/AllocTracker: ====current alloc count 388=====
12-26 10:56:45.103 30450-30450/com.dodola.alloctrack I/AllocTracker: saveARTAllocationData write file to /storage/emulated/0/crashDump/1577329005
复制代码

3、此时，可以看到数据保存在 sdk 下的 crashDump 目录下。

4、接着，通过 gradle task :buildAlloctracker 任务编译出存放在 tools/DumpPrinter-1.0.jar 的 dump 工具，然后采用如下命令来将数据解析到dump_log.txt 文件中。

java -jar tools/DumpPrinter-1.0.jar dump文件路径 > dump_log.txt
复制代码

5、最后，就可以在 dump_log.txt 文件中看到解析出来的数据，如下所示：

Found 4949 records:
tid=1 byte[] (94208 bytes)
    dalvik.system.VMRuntime.newNonMovableArray (Native method)
    android.graphics.Bitmap.nativeCreate (Native method)
    android.graphics.Bitmap.createBitmap (Bitmap.java:975)
    android.graphics.Bitmap.createBitmap (Bitmap.java:946)
    android.graphics.Bitmap.createBitmap (Bitmap.java:913)
    android.graphics.drawable.RippleDrawable.updateMaskShaderIfNeeded (RippleDrawable.java:776)
    android.graphics.drawable.RippleDrawable.drawBackgroundAndRipples (RippleDrawable.java:860)
    android.graphics.drawable.RippleDrawable.draw (RippleDrawable.java:700)
    android.view.View.getDrawableRenderNode (View.java:17736)
    android.view.View.drawBackground (View.java:17660)
    android.view.View.draw (View.java:17467)
    android.view.View.updateDisplayListIfDirty (View.java:16469)
    android.view.ViewGroup.recreateChildDisplayList (ViewGroup.java:3905)
    android.view.ViewGroup.dispatchGetDisplayList (ViewGroup.java:3885)
    android.view.View.updateDisplayListIfDirty (View.java:16429)
    android.view.ViewGroup.recreateChildDisplayList (ViewGroup.java:3905)
复制代码

8、搭建线下 Native 内存泄漏监控体系

在 Android 8.0 及之后，可以使用 Address Sanitizer、Malloc 调试和 Malloc 钩子进行 native 内存分析，参见 native_memory

对于线下 Native 内存泄漏监控的建立，主要针对是否能重编 so 的情况来记录分配的内存信息。

针对无法重编so的情况

1）、首先，使用 PLT Hook 拦截库的内存分配函数，然后，重定向到我们自己的实现后去记录分配的内存地址、大小、来源so库路径等信息。
2）、最后，定期扫描分配与释放的配对内存块，对于不配对的分配输出上述记录的信息。

针对可重编的so情况

1）、首先，通过 GCC 的 ”-finstrument-functions“ 参数给所有函数插桩，然后，在桩中模拟调用栈的入栈与出栈操作。
2）、接着，通过 ld 的 ”--warp“ 参数拦截内存分配和释放函数，重定向到我们自己的实现后记录分配的内存地址、大小、来源so以及插桩调用栈此刻的内容。
3）、最后，定期扫描分配与释放是否配对，对于不配对的分配输出我们记录的信息。

9、设置内存兜底策略

设置内存兜底策略的目的，是为了在用户无感知的情况下，在接近触发系统异常前，选择合适的场景杀死进程并将其重启，从而使得应用内存占用回到正常情况。

通常执行内存兜底策略时至少需要满足六个条件，如下所示：

1）、是否在主界面退到后台且位于后台时间超过 30min。
2）、当前时间为早上 2~5 点。
3）、不存在前台服务（通知栏、音乐播放栏等情况）。
4）、Java heap 必须大于当前进程最大可分配的85% || native内存大于800MB。
5）、vmsize 超过了4G（32bit）的85%。
6）、非大量的流量消耗（不超过1M/min） && 进程无大量CPU调度情况。

只有在满足了以上条件之后，我们才会去杀死当前主进程并通过 push 进程重新拉起及初始化。

10、更深入的内存优化策略

除了在 Android性能优化之内存优化 => 优化内存空间中讲解过的一些常规的内存优化策略以外，在下面列举了一些更深入的内存优化策略。

1、使 bitmap 资源在 native 中分配

对于 Android 2.x 系统，使用反射将 BitmapFactory.Options 里面隐藏的 inNativeAlloc 打开。

对于 Android 4.x 系统，使用或借鉴 Fresco 将 bitmap 资源在 native 中分配的方式。

2、图片加载时的降级处理

使用 Glide、Fresco 等图片加载库，通过定制，在加载 bitmap 时，若发生 OOM，则使用 try catch 将其捕获，然后清除图片 cache，尝试降低 bitmap format（ARGB8888、RGB565、ARGB4444、ALPHA8）。

需要注意的是，OOM 是可以捕获的，只要 OOM 是由 try 语句中的对象声明所导致的，那么在 catch 语句中，是可以释放掉这些对象，解决 OOM 的问题的。

3、前台每隔 3 分钟去获取当前应用内存占最大内存的比例，超过设定的危险阈值（如80%）则主动释放应用 cache（Bitmap 为大头），并且显示地除去应用的 memory，以加速内存收集的过程。

计算当前应用内存占最大内存的比例的代码如下：

max = Runtime.getRuntime().maxMemory();
available = Runtime.getRuntime.totalMemory() - Runtime.getFreeMemory();
ratio = available / max;

显示地除去应用的 memory，以加速内存收集过程的代码如下所示：

WindowManagerGlobal.getInstance().startTrimMemory(TRIM_MEMORY_COMPLETE);

5、由于 webview 存在内存系统泄漏，还有图库占用内存过多的问题，可以采用单独的进程。

6、当UI隐藏时释放内存

当用户切换到其它应用并且你的应用 UI 不再可见时，应该释放应用 UI 所占用的所有内存资源。这能够显著增加系统缓存进程的能力，能够提升用户体验。

在所有 UI 组件都隐藏的时候会接收到 Activity 的 onTrimMemory() 回调并带有参数 TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN。

7、Activity 的兜底内存回收策略

在 Activity 的 onDestory 中递归释放其引用到的 Bitmap、DrawingCache 等资源，以降低发生内存泄漏时对应用内存的压力。

8、使用类似 Hack 的方式修复系统内存泄漏

LeakCanary 的 AndroidExcludeRefs 列出了一些由于系统原因导致引用无法释放的例子，可使用类似 Hack 的方式去修复。具体的实现代码可以参考 Booster => 系统问题修复。

9、应用发生 OOM 时，需要上传更加详细的内存相关信息。

10、当应用使用的Service不再使用时应该销毁它，建议使用 IntentServcie。

11、谨慎使用第三方库，避免为了使用其中一两个功能而导入一个大而全的解决方案。

六、内存优化演进

1、自动化测试阶段

内存达到阈值后自动触发 Hprof Dump，将得到的 Hprof 存档后由人工通过 MAT 进行分析。

2、LeakCanary

检测和分析报告都在一起，批量自动化测试和事后分析都不太方便。

3、使用基于 LeakCannary 的改进版 ResourceCanary

Matrix => ResourceCanary 实现原理

主要功能

目前，它的主要功能有三个部分，如下所示：

1、分离检测和分析两部分流程

自动化测试由测试平台进行，分析则由监控平台的服务端离线完成，最后再通知相关开发解决问题。

2、裁剪 Hprof文件，以降低传输 Hprof 文件与后台存储 Hprof 文件的开销

获取需要的类和对象相关的字符串信息即可，其它数据都可以在客户端裁剪，一般能 Hprof 大小会减小至原来的 1/10 左右。

3、增加重复 Bitmap 对象检测

方便通过减少冗余 Bitmap 的数量，以降低内存消耗。

4、小结

在研发阶段需要不断实现更多的工具和组件，以此系统化地提升自动化程度，以最终提升发现问题的效率。

七、内存优化工具

除了常用的内存分析工具 Memory Profiler、MAT、LeakCanary 之外，还有一些其它的内存分析工具，下面我将一一为大家进行介绍。

1、top

top 命令是 Linux 下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于 Windows 的任务管理器。top 命令提供了实时的对系统处理器的状态监视。它将显示系统中 CPU 最“敏感”的任务列表。该命令可以按 CPU使用、内存使用和执行时间对任务进行排序。

接下来，我们输入以下命令查看top命令的用法：

quchao@quchaodeMacBook-Pro ~ % adb shell top --help
usage: top [-Hbq] [-k FIELD,] [-o FIELD,] [-s SORT] [-n NUMBER] [-d SECONDS] [-p PID,] [-u USER,]

Show process activity in real time.

-H  Show threads
-k  Fallback sort FIELDS (default -S,-%CPU,-ETIME,-PID)
-o  Show FIELDS (def PID,USER,PR,NI,VIRT,RES,SHR,S,%CPU,%MEM,TIME+,CMDLINE)
-O  Add FIELDS (replacing PR,NI,VIRT,RES,SHR,S from default)
-s  Sort by field number (1-X, default 9)
-b  Batch mode (no tty)
-d  Delay SECONDS between each cycle (default 3)
-n  Exit after NUMBER iterations
-p  Show these PIDs
-u  Show these USERs
-q  Quiet (no header lines)

Cursor LEFT/RIGHT to change sort, UP/DOWN move list, space to force
update, R to reverse sort, Q to exit.

这里使用 top 仅显示一次进程信息，以便来讲解进程信息中各字段的含义。

整体的统计信息区

前四行是当前系统情况整体的统计信息区。下面我们看每一行信息的具体意义。

第一行：Tasks — 任务（进程）

具体信息说明如下所示：

系统现在共有 729 个进程，其中处于运行中的有 1 个，715 个在休眠（sleep），stoped 状态的有0个，zombie 状态（僵尸）的有 8 个。

第二行：内存状态

具体信息如下所示：

1）、5847124k total：物理内存总量（5.8GB）
2）、5758016k used：使用中的内存总量（5.7GB）
3）、89108k free：空闲内存总量（89MB）
4）、112428k buffers：缓存的内存量（112M）

第三行：swap交换分区信息

具体信息说明如下所示：

1）、2621436k total：交换区总量（2.6GB）
2）、612572k used：使用的交换区总量（612MB）
3）、2008864k free：空闲交换区总量（2GB）
4）、2657696k cached：缓冲的交换区总量（2.6GB）

第四行：cpu状态信息

具体属性说明如下所示：

1）、800% cpu：8核 CPU
2）、39% user：39% CPU被用户进程使用
3）、0% nice：优先值为负的进程占 0%
4）、42% sys — 内核空间占用 CPU 的百分比为 42%
5）、712% idle：除 IO 等待时间以外的其它等待时间为 712%
6）、0% iow：IO 等待时间占 0%
7）、0% irq：硬中断时间占 0%
8）、6% sirq - 软中断时间占 0%

对于内存监控，在 top 里我们要时刻监控第三行 swap 交换分区的 used，如果这个数值在不断的变化，说明内核在不断进行内存和 swap 的数据交换，这是真正的内存不够用了。

进程（任务）的状态监控

在第五行及以下，就是各进程（任务）的状态监控，项目列信息说明如下所示：

1）、PID：进程 id
2）、USER：进程所有者
3）、PR：进程优先级
4）、NI：nice 值。负值表示高优先级，正值表示低优先级
5）、VIRT：进程使用的虚拟内存总量。VIRT = SWAP + RES
6）、RES：进程使用的、未被换出的物理内存大小。RES = CODE + DATA
7）、SHR：共享内存大小
8)、S：进程状态。D = 不可中断的睡眠状态、R = 运行、 S = 睡眠、T = 跟踪 / 停止、Z = 僵尸进程
9）、%CPU — 上次更新到现在的 CPU 时间占用百分比
10）、%MEM：进程使用的物理内存百分比
11）、TIME+：进程使用的 CPU 时间总计，单位 1/100秒
12）、ARGS：进程名称（命令名 / 命令行）

从上图中可以看到，第一行的就是 Awesome-WanAndroid 这个应用的进程，它的进程名称为 json.chao.com.w+，PID 为 23104，进程所有者 USER 为 u0_a714，进程优先级 PR 为 10，nice 置 NI 为 -10。进程使用的虚拟内存总量 VIRT 为 4.3GB，进程使用的、未被换出的物理内存大小 RES 为138M，共享内存大小 SHR 为 66M，进程状态 S 是睡眠状态，上次更新到现在的 CPU 时间占用百分比 %CPU 为 21.2。进程使用的物理内存百分比 %MEM 为 2.4%，进程使用的 CPU 时间 TIME+ 为 1:47.58 / 100小时。

2、dumpsys meminfo

四大内存指标

在讲解 dumpsys meminfo 命令之前，我们必须先了解下 Android 中最重要的四大内存指标的概念，如下表所示：

内存指标	英文全称	含义	等价
USS	Unique Set Size	物理内存	进程独占的内存
PSS	Proportional Set Size	物理内存	PSS = USS + 按比例包含共享库
RSS	Resident Set Size	物理内存	RSS= USS+ 包含共享库
VSS	Virtual Set Size	虚拟内存	VSS= RSS+ 未分配实际物理内存

从上可知，它们之间内存的大小关系为 VSS >= RSS >= PSS >= USS。

RSS 与 PSS 相似，也包含进程共享内存，但比较麻烦的是 RSS 并没有把共享内存大小全都平分到使用共享的进程头上，以至于所有进程的 RSS 相加会超过物理内存很多。而 VSS 是虚拟地址，它的上限与进程的可访问地址空间有关，和当前进程的内存使用关系并不大。比如有很多的 map 内存也被算在其中，我们都知道，file 的 map 内存对应的可能是一个文件或硬盘，或者某个奇怪的设备，它与进程使用内存并没有多少关系。

而 PSS、USS 最大的不同在于 “共享内存“（比如两个 App 使用 MMAP 方式打开同一个文件，那么打开文件而使用的这部分内存就是共享的），USS不包含进程间共享的内存，而PSS包含。这也造成了USS因为缺少共享内存，所有进程的USS相加要小于物理内存大小的原因。

最早的时候官方就推荐使用 PSS 曲线图来衡量 App 的物理内存占用，而 Android 4.4 之后才加入 USS。但是 PSS，有个很大的问题，就是 ”共享内存“，考虑一种情况，如果 A 进程与 B 进程都会使用一个共享 SO 库，那么 So 库中初始化所用掉的那部分内存就会平分到 A 与 B 的头上。但是 A 是在 B 之后启动的，那么对于 B 的 PSS 曲线而言，在 A 启动的那一刻，即使 B 没有做任何事情，也会出现一个比较大的阶梯状下滑，这会给用曲线图分析软件内存的行为造成致命的麻烦。

USS 虽然没有这个问题，但是由于 Dalvik 虚拟机申请内存牵扯到 GC 时延和多种 GC 策略，这些都会影响到曲线的异常波动。例如异步 GC 是 Android 4.0 以上系统很重要的特性，但是 GC 什么时候结束？曲线什么时候”降低“？就无法预计了。还有 GC 策略，什么时候开始增加 Dalvik 虚拟机的预申请内存大小（Dalvik 启动时是有一个标称的 start 内存大小，它是为 Java 代码运行时预留的，避免 Java 运行时再申请而造成卡顿），但是这个预申请大小是动态变化的，这一点也会造成 USS 忽大忽小。

dumpsys meminfo 命令解析

了解完 Android 内存的性能指标之后，下面我们便来说说 dumpsys meminfo 这个命令的用法，首先我们输入 adb shell dumpsys meminfo -h 查看它的帮助文档：

quchao@quchaodeMacBook-Pro ~ % adb shell dumpsys meminfo -h
meminfo dump options: [-a] [-d] [-c] [-s] [--oom] [process]
-a: include all available information for each process.
-d: include dalvik details.
-c: dump in a compact machine-parseable representation.
-s: dump only summary of application memory usage.
-S: dump also SwapPss.
--oom: only show processes organized by oom adj.
--local: only collect details locally, don't call process.
--package: interpret process arg as package, dumping all
            processes that have loaded that package.
--checkin: dump data for a checkin
If [process] is specified it can be the name or
pid of a specific process to dump.

接着，我们之间输入adb shell dumpsys meminfo命令：

quchao@quchaodeMacBook-Pro ~ % adb shell dumpsys meminfo
Applications Memory Usage (in Kilobytes):
Uptime: 257501238 Realtime: 257501238

// 根据进程PSS占用值从大到小排序
Total PSS by process:
    308,049K: com.tencent.mm (pid 3760 / activities)
    225,081K: system (pid 2088)
    189,038K: com.android.systemui (pid 2297 / activities)
    188,877K: com.miui.home (pid 2672 / activities)
    176,665K: com.plan.kot32.tomatotime (pid 22744 / activities)
    175,231K: json.chao.com.wanandroid (pid 23104 / activities)
    126,918K: com.tencent.mobileqq (pid 23741)
    ...

// 以oom来划分，会详细列举所有的类别的进程
Total PSS by OOM adjustment:
    432,013K: Native
        76,700K: surfaceflinger (pid 784)
        59,084K: android.hardware.camera.provider@2.4-service (pid 743)
        26,524K: transport (pid 23418)
        25,249K: logd (pid 597)
        11,413K: media.codec (pid 1303)
        10,648K: rild (pid 1304)
        9,283K: media.extractor (pid 1297)
        ...

    661,294K: Persistent
        225,081K: system (pid 2088)
        189,038K: com.android.systemui (pid 2297 / activities)
        103,050K: com.xiaomi.finddevice (pid 3134)
        39,098K: com.android.phone (pid 2656)
        25,583K: com.miui.daemon (pid 3078)
        ...

    219,795K: Foreground
        175,231K: json.chao.com.wanandroid (pid 23104 / activities)
        44,564K: com.miui.securitycenter.remote (pid 2986)

    246,529K: Visible
        71,002K: com.sohu.inputmethod.sogou.xiaomi (pid 4820)
        52,305K: com.miui.miwallpaper (pid 2579)
        40,982K: com.miui.powerkeeper (pid 3218)
        24,604K: com.miui.systemAdSolution (pid 7986)
        14,198K: com.xiaomi.metoknlp (pid 3506)
        13,820K: com.miui.voiceassist:core (pid 8722)
        13,222K: com.miui.analytics (pid 8037)
        7,046K: com.miui.hybrid:entrance (pid 7922)
        5,104K: com.miui.wmsvc (pid 7887)
        4,246K: com.android.smspush (pid 8126)

    213,027K: Perceptible
        89,780K: com.eg.android.AlipayGphone (pid 8238)
        49,033K: com.eg.android.AlipayGphone:push (pid 8204)
        23,181K: com.android.thememanager (pid 11057)
        13,253K: com.xiaomi.joyose (pid 5558)
        10,292K: com.android.updater (pid 3488)
        9,807K: com.lbe.security.miui (pid 23060)
        9,734K: com.google.android.webview:sandboxed_process0 (pid 11150)
        7,947K: com.xiaomi.location.fused (pid 3524)

    308,049K: Backup
        308,049K: com.tencent.mm (pid 3760 / activities)

    74,250K: A Services
        59,701K: com.tencent.mm:push (pid 7234)
        9,247K: com.android.settings:remote (pid 27053)
        5,302K: com.xiaomi.drivemode (pid 27009)

    199,638K: Home
        188,877K: com.miui.home (pid 2672 / activities)
        10,761K: com.miui.hybrid (pid 7945)

    53,934K: B Services
        35,583K: com.tencent.mobileqq:MSF (pid 14119)
        6,753K: com.qualcomm.qti.autoregistration (pid 8786)
        4,086K: com.qualcomm.qti.callenhancement (pid 26958)
        3,809K: com.qualcomm.qti.StatsPollManager (pid 26993)
        3,703K: com.qualcomm.qti.smcinvokepkgmgr (pid 26976)

    692,588K: Cached
        176,665K: com.plan.kot32.tomatotime (pid 22744 / activities)
        126,918K: com.tencent.mobileqq (pid 23741)
        72,928K: com.tencent.mm:tools (pid 18598)
        68,208K: com.tencent.mm:sandbox (pid 27333)
        55,270K: com.tencent.mm:toolsmp (pid 18842)
        24,477K: com.android.mms (pid 27192)
        23,865K: com.xiaomi.market (pid 27825)
        ...

// 按内存的类别来进行划分
Total PSS by category:
    957,931K: Native
    284,006K: Dalvik
    199,750K: Unknown
    193,236K: .dex mmap
    191,521K: .art mmap
    110,581K: .oat mmap
    101,472K: .so mmap
    94,984K: EGL mtrack
    87,321K: Dalvik Other
    84,924K: Gfx dev
    77,300K: GL mtrack
    64,963K: .apk mmap
    17,112K: Other mmap
    12,935K: Ashmem
     3,364K: Stack
     2,343K: .ttf mmap
     1,375K: Other dev
     1,071K: .jar mmap
        20K: Cursor
         0K: Other mtrack

// 手机整体内存使用情况
Total RAM: 5,847,124K (status normal)
Free RAM: 3,711,324K (  692,588K cached pss + 2,428,616K cached kernel +   117,492K cached ion +   472,628K free)
Used RAM: 2,864,761K (2,408,529K used pss +   456,232K kernel)
Lost RAM:   184,330K
    ZRAM:   174,628K physical used for   625,388K in swap (2,621,436K total swap)
Tuning: 256 (large 512), oom   322,560K, restore limit   107,520K (high-end-gfx)

根据 dumpsys meminfo 的输出结果，可归结为如下表格：

划分类型	排序指标	含义
process	PSS	以进程的PSS从大到小依次排序显示，每行显示一个进程，一般用来做初步的竞品分析
OOM adj	PSS	展示当前系统内部运行的所有Android进程的内存状态和被杀顺序，越靠近下方的进程越容易被杀，排序按照一套复杂的算法，算法涵盖了前后台、服务或节目、可见与否、老化等
category	PSS	以Dalvik/Native/.art mmap/.dex map等划分并按降序列出各类进程的总PSS分布情况
total	-	总内存、剩余内存、可用内存、其他内存

此外，为了查看单个 App 进程的内存信息，我们可以输入如下命令：

dumpsys meminfo <pid> // 输出指定pid的某一进程
dumpsys meminfo --package <packagename> // 输出指定包名的进程，可能包含多个进程
复制代码

这里我们输入 adb shell dumpsys meminfo 23104 这条命令，其中 23104 为 Awesome-WanAndroid App 的 pid，结果如下所示：

quchao@quchaodeMacBook-Pro ~ % adb shell dumpsys meminfo 23104
Applications Memory Usage (in Kilobytes):
Uptime: 258375231 Realtime: 258375231

** MEMINFO in pid 23104 [json.chao.com.wanandroid] **
                Pss  Private  Private  SwapPss     Heap     Heap     Heap
                Total    Dirty    Clean    Dirty     Size    Alloc     Free
                ------   ------   ------   ------   ------   ------   ------
Native Heap    46674    46620        0      164    80384    60559    19824
Dalvik Heap     6949     6912       16       23    12064     6032     6032
Dalvik Other     7672     7672        0        0
       Stack      108      108        0        0
      Ashmem      134      132        0        0
     Gfx dev    16036    16036        0        0
   Other dev       12        0       12        0
   .so mmap     3360      228     1084       27
  .jar mmap        8        8        0        0
  .apk mmap    28279    11328    11584        0
  .ttf mmap      295        0       80        0
  .dex mmap     7780       20     4908        0
  .oat mmap      660        0       92        0
  .art mmap     8509     8028      104       69
 Other mmap      982        8      848        0
 EGL mtrack    29388    29388        0        0
  GL mtrack    14864    14864        0        0
    Unknown     2532     2500        8       20
      TOTAL   174545   143852    18736      303    92448    66591    25856

App Summary
                   Pss(KB)
                    ------
       Java Heap:    15044
     Native Heap:    46620
            Code:    29332
           Stack:      108
        Graphics:    60288
   Private Other:    11196
          System:    11957

           TOTAL:   174545       TOTAL SWAP PSS:      303

Objects
           Views:      171         ViewRootImpl:        1
     AppContexts:        3           Activities:        1
          Assets:       18        AssetManagers:        6
   Local Binders:       32        Proxy Binders:       27
   Parcel memory:       11         Parcel count:       45
Death Recipients:        1      OpenSSL Sockets:        0
        WebViews:        0

SQL
        MEMORY_USED:      371
 PAGECACHE_OVERFLOW:       72          MALLOC_SIZE:      117

DATABASES
    pgsz     dbsz   Lookaside(b)          cache  Dbname
        4       60            109      151/32/18  /data/user/0/json.chao.com.wanandroid/databases/bugly_db_
        4       20             19         0/15/1  /data/user/0/json.chao.com.wanandroid/databases/aws_wan_android.db

该命令输出了进程的内存概要，我们应该着重关注四个要点，下面我将一一进行讲解。

1、查看 Native Heap 的 Heap Alloc 与 Dalvik Heap 的 Heap Alloc

1）、Heap Alloc：表示 native 的内存占用，如果持续上升，则可能有泄漏。
2）、Heap Alloc：表示 Java 层的内存占用。

2、查看 Views、Activities、AppContexts 数量变化情况

如果 Views 与 Activities、AppContexts 持续上升，则表明有内存泄漏的风险。

3、SQL 的 MEMORY_USED 与 PAGECACHE_OVERFLOW

1）、MEMOERY_USED：表示数据库使用的内存。
2）、PAGECACHE_OVERFLOW：表示溢出也使用的缓存，这个数值越小越好。

4、查看 DATABASES 信息

1）、pgsz：表示数据库分页大小，这里全是 4KB。
2）、Lookaside(b)：表示使用了多少个 Lookaside 的 slots，可理解为内存占用的大小。
3）、cache：一栏中的 151/32/18 则分别表示分页缓存命中次数/未命中次数/分页缓存个数，这里的未命中次数不应该大于命中次数。

3、LeakInspector

LeakInspector 是腾讯内部的使用的一站式内存泄漏解决方案，它是 Android 手机经过长期积累和提炼、集内存泄漏检测、自动修复系统Bug、自动回收已泄露Activity内资源、自动分析GC链、白名单过滤等功能于一体，并深度对接研发流程、自动分析责任人并提缺陷单的全链路体系。

那么，LeakInspector 与 LeakCanary 又有什么不同之处呢？

它们之间主要有四个方面的不同，如下所示：

一、检测能力与原理方面不同

1、检测能力

它们都支持对 Activity、Fragment 及其它自定义类的泄漏检测，但是，LeakInspector 还增加了 Btiamp 的检测能力，如下所示：

1）、检测有没有在 View 上 decode 超过该 View 尺寸的图片，若有则上报出现问题的 Activity 及与其对应的 View id，并记录它的个数与平均占用内存的大小。
2）、检测图片尺寸是否超过所有手机屏幕大小，违规则报警。

这一个部分的实现原理，我们可以采用 ARTHook 的方式来实现，还不清楚的朋友请再仔细看看大图检测的部分。

2、检测原理

两个工具的泄漏检测原理都是在 onDestroy 时检查弱引用，不同之处在于 LeakInspector 直接使用 WeakReference 来检测对象是否已经被释放，而 LeakCanary 则使用 ReferenceQueue，两者效果是一样的。

并且针对 Activity，我们通常都会使用 Application的 registerActivityLifecycleCallbacks 来注册 Activity 的生命周期，以重写 onActivityDestroyed 方法实现。但是在 Android 4.0 以下，系统并没有提供这个方法，为了避免手动在每一个 Activity 的 onDestroy 中去添加这份代码，我们可以使用反射 Instrumentation 来截获 onDestory，以降低接入成本。代码如下所示：

Class<?> clazz = Class.forName("android.app.ActivityThread");
Method method = clazz.getDeclaredMethod("currentActivityThread", null);
method.setAccessible(true);
sCurrentActivityThread = method.invoke(null, null);
Field field = sCurrentActivityThread.getClass().getDeclaredField("mInstumentation");
field.setAccessible(true);
field.set(sCurrentActivityThread, new MonitorInstumentation());

二、泄漏现场处理方面不同

1、dump 采集

两者都能采集 dump，但是 LeakInspector 提供了回调方法，我们可以增加更多的自定义信息，如运行时 Log、trace、dumpsys meminfo 等信息，以辅助分析定位问题。

2、白名单定义

这里的白名单是为了处理一些系统引起的泄漏问题，以及一些因为业务逻辑要开后门的情形而设置的。分析时如果碰到白名单上标识的类，则不对这个泄漏做后续的处理。二者的配置差异有如下两点：

1）、LeakInspector 的白名单以 XML 配置的形式存放在服务器上。
- 优点：跟产品甚至不同版本的应用绑定，我们可以很方便地修改相应的配置。
- 缺点：白名单里的类不区分系统版本一刀切。
1）、而LeakCanary的白名单是直接写死在其源码的AndroidExcludedRefs类里。
- 优点：定义非常详细，并区分系统版本。
- 缺点：每次修改必定得重新编译。
2）、LeakCanary 的系统白名单里定义的类比 LeakInspector 中定义的多很多，因为它没有自动修复系统泄漏功能。

3、自动修复系统泄漏

针对系统泄漏，LeakInspector 通过反射自动修复了目前碰到的一些系统泄漏，只要在 onDestory 里面调用一个修复系统泄漏的方法即可。而 LeakCanary 虽然能识别系统泄漏，但是它仅仅对该类问题给出了分析，没有提供实际可用的解决方案。

4、回收资源（Activity内存泄漏兜底处理）

如果检测到发生了内存泄漏，LeakInspector 会对整个 Activity 的 View 进行遍历，把图片资源等一些占内存的数据释放掉，保证此次泄漏只会泄漏一个Activity的空壳，尽量减少对内存的影响。代码大致如下所示：

if (View instanceof ImageView) {
    // ImageView ImageButton处理
    recycleImageView(app, (ImageView) view);
} else if (view instanceof TextView) {
    // 释放TextView、Button周边图片资源
    recycleTextView((TextView) view);
} else if (View instanceof ProgressBar) {
    recycleProgressBar((ProgressBar) view);
} else {
    if (view instancof android.widget.ListView) {
        recycleListView((android.widget.ListView) view);
    } else if (view instanceof android.support.v7.widget.RecyclerView) {
        recycleRecyclerView((android.support.v7.widget.RecyclerView) view);
    } else if (view instanceof FrameLayout) {
        recycleFrameLayout((FrameLayout) view);
    } else if (view instanceof LinearLayout) {
        recycleLinearLayout((LinearLayout) view);
    }

    if (view instanceof ViewGroup) {
        recycleViewGroup(app, (ViewGroup) view);
    }
}

这里以 recycleTextView 为例，它回收资源的方式如下所示：

private static void recycleTextView(TextView tv) {
    Drawable[] ds = tv.getCompoundDrawables();
    for (Drawable d : ds) {
        if (d != null) {
            d.setCallback(null);
        }
    }
    tv.setCompoundDrawables(null, null, null, null);
    // 取消焦点，让Editor$Blink这个Runnable不再被post，解决内存泄漏。
    tv.setCursorVisible(false);
}

三、后期处理不同

1、分析与展示

采集 dump 之后，LeakInspector 会上传 dump 文件，并* 调用 MAT 命令行来进行分析*，得到这次泄漏的 GC 链。而 LeakCanary 则用开源组件 HAHA 来分析得到一个 GC 链。但是 LeakCanary 得到的 GC 链包含被 hold 住的类对象，一般都不需要用 MAT 打开 Hporf 即可解决问题。而 LeakInpsector 得到的 GC 链只有类名，还需要 MAT 打开 Hprof 才能具体去定位问题，不是很方便。

2、后续跟进闭环

LeakInspector 在 dump 分析结束之后，会提交缺陷单，并且把缺陷单分配给对应类的负责人。如果发现重复的问题则更新旧单，同时具备重新打开单等状态转换逻辑。而 LeakCanary 仅会在通知栏提醒用户，需要用户自己记录该问题并做后续处理。

四、配合自动化测试方面不同

LeakInspector 跟自动化测试可以无缝结合，当自动化脚本执行中发现内存泄漏，可以由它采集 dump 并发送到服务进行分析，最后提单，整个流程是不需要人力介入的。而 LeakCanary 则把分析结果通过通知栏告知用户，需要人工介入才能进入下一个流程。

4、JHat

JHat 是 Oracle 推出的一款 Hprof 分析软件，它和 MAT 并称为 Java 内存静态分析利器。不同于 MAT 的单人界面式分析，jHat 使用多人界面式分析。它被内置在 JDK 中，在命令行中输入 jhat 命令可查看有没有相应的命令。

quchao@quchaodeMacBook-Pro ~ % jhat
ERROR: No arguments supplied
Usage:  jhat [-stack <bool>] [-refs <bool>] [-port <port>] [-baseline <file>] [-debug <int>] [-version] [-h|-help] <file>

    -J<flag>          Pass <flag> directly to the runtime system. For
            example, -J-mx512m to use a maximum heap size of 512MB
    -stack false:     Turn off tracking object allocation call stack.
    -refs false:      Turn off tracking of references to objects
    -port <port>:     Set the port for the HTTP server.  Defaults to 7000
    -exclude <file>:  Specify a file that lists data members that should
            be excluded from the reachableFrom query.
    -baseline <file>: Specify a baseline object dump.  Objects in
            both heap dumps with the same ID and same class will
            be marked as not being "new".
    -debug <int>:     Set debug level.
                0:  No debug output
                1:  Debug hprof file parsing
                2:  Debug hprof file parsing, no server
    -version          Report version number
    -h|-help          Print this help and exit
    <file>            The file to read

For a dump file that contains multiple heap dumps,
you may specify which dump in the file
by appending "#<number>" to the file name, i.e. "foo.hprof#3".

出现如上输出，则表明存在 jhat 命令。它的使用很简单，直在命令行输入 jhat xxx.hprof 即可，如下所示：

quchao@quchaodeMacBook-Pro ~ % jhat Documents/heapdump/new-33.hprof
Snapshot read, resolving...
Resolving 408200 objects...
Chasing references, expect 81 dots.................................................................................
Eliminating duplicate references.................................................................................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 7000
Server is ready.

jHat 的执行过程是解析 Hprof 文件，然后启动 httpsrv 服务，默认是在 7000 端口监听 Web 客户端链接，维护 Hprof 解析后的数据，以持续供给 Web 客户端进行查询操作。

启动服务器后，我们打开入口地址 127.0.0.1:7000 即可查看 All Classes 界面，如下图所示：

jHat 还有两个比较重要的功能，分别如下所示：

1、统计表

打开 127.0.0.1:7000/histo/，统计表界面如下所示：

可以到，按 Total Size 降序排列了所有的 Class，并且，我们还可以查看到每一个 Class 与之对应的实例数量。

2、OQL 查询

OQL 是一种模仿 SQL 语句的查询语句，通常用来查询某个类的实例数量，打开 127.0.0.1:7000/oql/ 并输入 java.lang.String 查询 String 实例的数量，结果如下图所示：

JHat 比 MAT 更加灵活，且符合大型团队安装简单、团队协作的需求。但是，并不适合中小型高效沟通型团队使用。

5、ART GC Log

GC Log 分为 Dalvik 和 ART 的 GC 日志，关于 Dalvik 的 GC 日志，我们在前篇 Android性能优化之内存优化中已经详细讲解过了，接下来我们说说 ART 的 GC 日志。

ART 的日志与 Dalvik 的日志差距非常大，除了格式不同之外，打印的时间也不同，而且，它只有在慢 GC 时才会打印出来。下面我们看看这条 ART GC Log：

Explicit	（full）	concurrent mark sweep GC	freed 104710 （7MB） AllocSpace objects,	21（416KB） LOS objects，	33% free,25MB/38MB	paused 1.230ms total 67.216ms
GC产生的原因	GC类型	采集方法	释放的数量和占用的空间	释放的大对象数量和所占用的空间	堆中空闲空间的百分比和（对象的个数）/（堆的总空间）	暂停耗时

GC 产生的原因

GC 产生的原因有如下九种：

1）、Concurrent、Alloc、Explicit 跟 Dalvik 的基本一样，这里就不重复介绍了。
2）、NativeAlloc：Native 内存分配时，比如为 Bitmaps 或者 RenderScript 分配对象，这会导致Native内存压力，从而触发GC。
3）、Background：后台 GC，触发是为了给后面的内存申请预留更多空间。
4）、CollectorTransition：由堆转换引起的回收，这是运行时切换 GC 而引起的。收集器转换包括将所有对象从空闲列表空间复制到碰撞指针空间（反之亦然）。当前，收集器转换仅在以下情况下出现：在内存较小的设备上，App 将进程状态从可察觉的暂停状态变更为可察觉的非暂停状态（反之亦然）。
5）、HomogeneousSpaceCompact：齐性空间压缩是指空闲列表到压缩的空闲列表空间，通常发生在当 App 已经移动到可察觉的暂停进程状态。这样做的主要原因是减少了内存使用并对堆内存进行碎片整理。
6）、DisableMovingGc：不是真正的触发 GC 原因，发生并发堆压缩时，由于使用了 GetPrimitiveArrayCritical，收集会被阻塞。一般情况下，强烈建议不要使用 GetPrimitiveArrayCritical。
7）、HeapTrim：不是触发GC原因，但是请注意，收集会一直被阻塞，直到堆内存整理完毕。

GC 类型

GC 类型有如下三种：

1）、Full：与Dalvik的 FULL GC 差不多。
2）、Partial：跟 Dalvik 的局部 GC 差不多，策略时不包含 Zygote Heap。
3）、Sticky：另外一种局部中的局部 GC，选择局部的策略是上次垃圾回收后新分配的对象。

GC采集的方法

GC 采集的方法有如下四种：

1）、mark sweep：先记录全部对象，然后从 GC ROOT 开始找出间接和直接的对象并标注。利用之前记录的全部对象和标注的对象对比，其余的对象就应该需要垃圾回收了。
2）、concurrent mark sweep：使用 mark sweep 采集器的并发 GC。
3）、mark compact：在标记存活对象的时候，所有的存活对象压缩到内存的一端，而另一端可以更加高效地被回收。
4）、semispace：在做垃圾扫描的时候，把所有引用的对象从一个空间移到另外一个空间，然后直接 GC 剩余在旧空间中的对象即可。

通过 GC 日志，我们可以知道 GC 的量和它对卡顿的影响，也可以初步定位一些如主动调用GC、可分配的内存不足、过多使用Weak Reference 等问题。

6、Chrome Devtool

对于 HTML5 页面而言，抓取 JavaScript 的内存需要使用 Chrome Devtools 来进行远程调试。方式有如下两种：

1）、直接把 URL 抓取出来放到 Chrome 里访问。
2）、用 Android H5 远程调试。

纯H5

1、手机安装 Chrome，打开 USB 调试模式，通过 USB 连上电脑，在 Chrome 里打开一个页面，比如百度页面。然后在 PC Chrome 地址栏里访问 Chrome://inspect，如下图所示：

2、最后，直接点击 Chrome 下面的 inspect 选项即可弹出开发者工具界面。如下图所示：

默认 Hybrid H5 调试

Android 4.4 及以上系统的原生浏览器就是 Chrome 浏览器，可以使用 Chrome Devtool 远程调试 WebView，前提是需要在 App 的代码里把调试开关打开，如下代码所示：

if (Build.VERSION_SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.KITKAT && 是debug模式) {
    WebView.setWebContentsDebuggingEnabled(ture);
}

打开后的调试方法跟纯 H5 页面调试方法一样，直接在 App 中打开 H5 页面，再到 PC Chrome 的 inpsector 页面就可以看到调试目标页面。

这里总结一下 JS 中几种常见的内存问题点：

1）、closure 闭包函数。
2）、事件监听。
3）、变量作用域使用不当，全局变量的引用导致无法释放。
4）、DOM 节点的泄漏。

若想更深入地学习 Chrome 开发者工具的使用方法，请查看《Chrome开发者工具中文手册》。

八、内存问题总结

在我们进行内存优化的过程中，有许多内存问题都可以归结为一类问题，为了便于以后快速地解决类似的内存问题，我将它们归结成了以下的多个要点：

1、内类是有危险的编码方式

说道内类就不得不提到 ”**this $0“**，它是一种奇特的内类成员，每个类实例都具有一个 this$ 0，当它的内类需要访问它的成员时，内类就会持有外类的 this $0，通过 this$ 0 就可以访问外部类所有的成员。

解决方案是在 Activity 关闭，即触发 onDestory 时解除内类和外部的引用关系。

2、普通 Hanlder 内部类的问题

这也是一个 this$0 间接引用的问题，对于 Handler 的解决方案一般可以归结为如下三个步骤：

1）、把内类声明成 static：用来断绝 this$0 的引用。因为 static 描述的内类从 Java 编译原理的角度看，”内类“与”外类“相互独立，互相都没有访问对方成员变量的能力。
2、使用 WeakReference 来引用外部类的实例。
3、在外部类（如 Activity）销毁的时候使用 removeCallbackAndMessages 来移除回调和消息。

这里需要在使用过程中注意对 WeakReference 进行判空。

3、登录界面的内存问题

如果在闪屏页跳转到登录界面时没有调用 finish()，则会造成闪屏页的内存泄漏，在碰到这种”过渡界面“的情况时，需要注意不要产生这样的内存 Bug。

4、使用系统服务时产生的内存问题

我们通常都会使用 getSystemService 方法来获取系统服务，但是当在 Activity 中调用时，会默认把 Activity 的 Context 传给系统服务，在某些不确定的情况下，某些系统服务内部会产生异常，从而 hold 住外界传入的 Context。

解决方案是直接使用 Applicaiton 的 Context 去获取系统服务。

5、把 WebView 类型的泄漏装进垃圾桶进程

我们都知道，对应 WebView 来说，其网络延时、引擎 Session 管理、Cookies 管理、引擎内核线程、HTML5 调用系统声音、视频播放组件等产生的引用链条无法及时打断，造成的内存问题基本上可以用”无解“来形容。

解决方案是我们可以把 WebView 装入另一个进程。具体为在 AndroidManifes 中对当前的 Activity 设置 android:process 属性即可，最后，在 Activity 的 onDestory 中退出进程，这样即可基本上终结 WebView 造成的泄漏。

6、在适当的时候对组件进行注销

我们在平常开发过程中经常需要在Activity创建的时候去注册一些组件，如广播、定时器、事件总线等等。这个时候我们应该在适当的时候对组件进行注销，如 onPause 或 onDestory 方法中。

7、Handler / FrameLayout 的 postDelyed 方法触发的内存问题

不仅在使用 Handler 的 sendMessage 方法时，我们需要在 onDestory 中使用 removeCallbackAndMessage 移除回调和消息，在使用到 Handler / FrameLayout 的 postDelyed 方法时，我们需要调用 removeCallbacks 去移除实现控件内部的延时器对 Runnable 内类的持有。

8、图片放错资源目录也会有内存问题

在做资源适配的时候，因为需要考虑到 APK 的瘦身问题，无法为每张图片在每个 drawable / mipmap 目录下安置一张适配图片的副本。很多同学不知道图片应该放哪个目录，如果放到分辨率低的目录如 hdpi 目录，则可能会造成内存问题，这个时候建议尽量问设计人员要高品质图片然后往高密度目录下方，如 xxhdpi 目录，这样在低密屏上”放大倍数“是小于1的，在保证画质的前提下，内存也是可控的。也可以使用 Drawable.createFromSream 替换 getResources().getDrawable 来加载，这样便可以绕过 Android 的默认适配规则。

对于已经被用户使用物理“返回键”退回到后台的进程，如果包含了以下两点，则不会被轻易杀死。

1）、进程包含了服务 startService，而服务本身调用了 startForeground（低版本需通过反射调用）。
2）、主 Activity 没有实现 onSaveInstanceState 接口。

但建议在运行一段时间（如3小时）后主动保存界面进程（位于后台），然后重启它，这样可以有效地降低内存负载。

9、列表 item 被回收时注意释放图片的引用

我们应该在 item 被回收不可见时去释放掉对图片的引用。如果你使用的是 ListView，由于每次 item 被回收后被再次利用都会去重新绑定数据，所以只需在 ImageView 回调其 onDetchFromWindow 方法的时候区释放掉图片的引用即可。如果你使用的是 RecyclerView，因为被回收不可见时第一次选择是放进 mCacheView中，但是这里面的 item 被复用时并不会去执行 bindViewHolder 来重新绑定数据，只有被回收进 mRecyclePool 后拿出来复用才会重新绑定数据。所以此时我们应该在 item 被回收进 RecyclePool 的时候去释放图片的引用，这里我们只要去重写 Adapter 中的 onViewRecycled 方法就可以了，代码如下所示：

@Override
public void onViewRecycled(@Nullable VH holder) {
    super.onViewRecycled(holder);
    if (holder != null) {
        //做释放图片引用的操作
    }
}

10、使用 ViewStub 进行占位

我们应该使用 ViewStub 对那些没有马上用到的资源去做延迟加载，并且还有很多大概率不会出现的 View 更要去做懒加载，这样可以等到要使用时再去为它们分配相应的内存。

11、注意定时清理 App 过时的埋点数据

产品或者运营为了统计数据会在每个版本中不断地增加新的埋点。所以我们需要定期地去清理一些过时的埋点，以此来适当地优化内存以及CPU的压力。

12、针对匿名内部类 Runnable 造成内存泄漏的处理

我们在做子线程操作的时候，喜欢使用匿名内部类 Runnable 来操作。但是，如果某个 Activity 放在线程池中的任务不能及时执行完毕，在 Activity 销毁时很容易导致内存泄漏。因为这个匿名内部类 Runnable 类持有一个指向 Outer 类的引用，这样一来如果 Activity 里面的 Runnable 不能及时执行，就会使它外围的 Activity 无法释放，产生内存泄漏。从上面的分析可知，只要在 Activity 退出时没有这个引用即可，那我们就通过反射，在 Runnable 进入线程池前先干掉它，代码如下所示：

Field f = job.getClass().getDeclaredField("this$0");
f.setAccessible(true);
f.set(job, null);

这个任务就是我们的 Runnable 对象，而 ”this$0“ 就是上面所指的外部类的引用了。这里注意使用 WeakReference 装起来，要执行了先 get 一下，如果是 null 则说明 Activity 已经回收，任务就放弃执行。

九、内存优化常见问题

1、你们内存优化项目的过程是怎么做的？

1、分析现状、确认问题

我们发现我们的 APP 在内存方面可能存在很大的问题，第一方面的原因是我们的线上的 OOM 率比较高。

第二点呢，我们经常会看到在我们的 Android Studio 的 Profiler 工具中内存的抖动比较频繁。

这是我们一个初步的现状，然后在我们知道了这个初步的现状之后，进行了问题的确认，我们经过一系列的调研以及深入研究，我们最终发现我们的项目中存在以下几点大问题，比如说：内存抖动、内存溢出、内存泄漏，还有我们的Bitmap 使用非常粗犷。

2、针对性优化

比如内存抖动的解决 => Memory Profiler 工具的使用（呈现了锯齿张图形） => 分析到具体代码存在的问题（频繁被调用的方法中出现了日志字符串的拼接），也可以说说内存泄漏或内存溢出的解决。

3、效率提升

为了不增加业务同学的工作量，我们使用了一些工具类或 ARTHook 这样的大图检测方案，没有任何的侵入性。同时，我们将这些技术教给了大家，然后让大家一起进行工作效率上的提升。

我们对内存优化工具Profiler Memory、MAT 的使用比较熟悉，因此针对一系列不同问题的情况，我们写了一系列解决方案的文档，分享给大家。这样，我们整个团队成员的内存优化意识就变强了。

2、你做了内存优化最大的感受是什么？

1、磨刀不误砍柴工

我们一开始并没有直接去分析项目中代码哪些地方存在内存问题，而是先去学习了 Google 官方的一些文档，比如说学习了 Memory Profiler 工具的使用、学习了 MAT 工具的使用，在我们将这些工具学习熟练之后，当在我们的项目中遇到内存问题时，我们就能够很快地进行排查定位问题进行解决。

2、技术优化必须结合业务代码

一开始，我们做了整体 APP 运行阶段的一个内存上报，然后，我们在一些重点的内存消耗模块进行了一些监控，但是，后面发现这些监控并没有紧密地结合我们的业务代码，比如说在梳理完项目之后，发现我们项目中存在使用多个图片库的情况，多个图片库的内存缓存肯定是不公用的，所以导致我们整个项目的内存使用量非常高。所以进行技术优化时必须结合我们的业务代码。

3、系统化完善解决方案

我们在做内存优化的过程中，不仅做了 Android 端的优化工作，还将我们 Android 端一些数据的采集上报到了我们的服务器，然后传到我们的 APM 后台，这样，方便我们的无论是 Bug 跟踪人员或者是 Crash 跟踪人员进行一系列问题的解决。

3、如何检测所有不合理的地方？

比如说大图片的检测，我们最初的一个方案是通过继承 ImageView，重写它的 onDraw 方法来实现。但是，我们在推广它的过程中，发现很多开发人员并不接受，因为很多 ImageView 之前已经写过了，你现在让他去替换，工作成本是比较高的。所以说，后来我们就想，有没有一种方案可以免替换，最终我们就找到了 ARTHook 这样一个 Hook 的方案。