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android應用分配內存

發布時間: 2022-06-01 11:50:53

⑴ 一個android應用在內存中佔用多少內存

在Android中,一個Process 只能使用16M內存,如果超過了這個限制就會拋出Android Out Of Memory(OOM) 這個異常。 在Android中: 1.一個進程的內存可以由2個部分組成:java 使用內存 ,C 使用內存 ,這兩個內存的和必須小於16M,不然就會出現OOM...

安卓手機不開應用的話,要佔多少內存呢

不開應用估計占總內存三分之一。

以我的 手機 舉例:

開一個導航的情況如圖6G快閃記憶體,佔了2.16G

後台打開圖片庫、QQ、VR游戲水果忍者、計算器、微信、WPS、微軟EXCEL、微軟WORD、微軟翻譯、谷歌瀏覽器、高德地圖的情況,6G快閃記憶體,佔了2.3G。如下圖:

手機是 榮耀10 ,麒麟970晶元,6G快閃記憶體+128G內存。

⑶ 如何使用DDMS Heap查看Android應用內存情況

Android默認情況下分配給一個應用程序的內存大小是16M,這對於涉及到大量圖片或者後台的應用程序來說,有點吃力,一個不小心,就會出現OOM的問題,所以,要對應用程序運行過程中的內存使用情況進行測試。


可以使用Eclipse DDMS的Heap進行測試。


首先,我們在DDMS的界面的設備選項中找到手機設備,可以看到它裡面正在運行的進程:


點一下"Cause GC", 相當於向虛擬機執行一次GC請求,然後無需再按就可以動態的查看該應用程序的內存使用情況。


最值得關注的就是」data object「的"Total Size",它決定了是否存在內存泄露的危險。一般情況下,它都是固定在一個穩定的數值范圍,如果回落非常大,或者該數值非常大,像是3.55後就會被kill掉,說明該應用程序的內存使用情況不佳,代碼結構需要優化。

⑷ android 4.0給每個應用程序分配多少內存,還是動態分配的嗎

android 4.0給每個應用程序分配內存是動態分配的。
應用程序,指為完成某項或多項特定工作的計算機程序,它運行在用戶模式,可以和用戶進行交互,具有可視的用戶界面。
內存是計算機中重要的部件之一,它是與CPU進行溝通的橋梁。計算機中所有程序的運行都是在內存中進行的,因此內存的性能對計算機的影響非常大。內存(Memory)也被稱為內存儲器,其作用是用於暫時存放CPU中的運算數據,以及與硬碟等外部存儲器交換的數據。

⑸ 如何得知android設備為app分配的內存大小

設置webview要載入的網頁:

web的網頁:webView.loadUrl("http://www.google.com");
本地的網頁:webView.loadUrl("file:///android_asset/XX.html"); //本地的存放在:assets文件夾
webview做完基本的初始化後我們還要要給它,加進一個回調的代理類Javas criptInterface,並給它一個調用的名稱:ncp
Java代碼
mWebView.addJavas criptInterface(new Javas criptInterface(),"ncp");

⑹ 手機安卓軟體佔用的是什麼內存

手機軟體安裝時佔用的是手機內存,但使用手機軟體時產生的緩存垃圾是會佔用運行內存的。所以手機下載軟體兩種內存都會佔用。如果手機緩存垃圾過多,可以藉助手機版的應用寶處理,軟體中有垃圾清理,經常性的清除手機中的緩存垃圾,就可以使手機運行順暢了。

⑺ android系統嚴格規定了每個應用所能分配的最大的內存為多少

Android應用程序的默認最大內存值為16M,不同的手機版本和型號有所不同(我的三星galaxy s3的是256M)

Android應用程序的默認最大內存值

有些應用程序可能會出現內存溢出,譬如:

ERROR/AndroidRuntime(264): java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget

除了要檢查修正代碼之外,還可以考慮修改Android應用程序的默認最大內存值。

⑻ 如何檢查 Android 應用的內存使用情況

解析日誌信息
最簡單的調查應用內存使用情況的地方就是Dalvik日誌信息。可以在logcat(輸出信息可以在Device Monitor或者IDE中查看到,例如Eclipse和Android Studio)中找到這些日誌信息。每次有垃圾回收發生,logcat會列印出帶有下面信息的日誌消息:

Java

1

D/dalvikvm: <GC_Reason> <Amount_freed>, <Heap_stats>, <External_memory_stats>, <Pause_time>

GC原因
觸發垃圾回收執行的原因和垃圾回收的類型。原因主要包括:
GC_CONCURRENT
並發垃圾回收,當堆開始填滿時觸發來釋放內存。
GC_FOR_MALLOC
堆已經滿了時應用再去嘗試分配內存觸發的垃圾回收,這時系統必須暫停應用運行來回收內存。
GC_HPROF_DUMP_HEAP
創建HPROF文件來分析應用時觸發的垃圾回收。
GC_EXPLICIT
顯式垃圾回收,例如當調用 gc()(應該避免手動調用而是要讓垃圾回收器在需要時主動調用)時會觸發。
GC_EXTERNAL_ALLOC
這種只會在API 10和更低的版本(新版本內存都只在Dalvik堆中分配)中會有。回收外部分配的內存(例如存儲在本地內存或NIO位元組緩沖區的像素數據)。
釋放數量
執行垃圾回收後內存釋放的數量。
堆狀態
空閑的百分比和(活動對象的數量)/(總的堆大小)。
外部內存狀態
API 10和更低版本中的外部分配的內存(分配的內存大小)/(回收發生時的限制值)。
暫停時間
越大的堆的暫停時間就越長。並發回收暫停時間分為兩部分:一部分在回收開始時,另一部分在回收將近結束時。
例如:

Java

1

D/dalvikvm( 9050): GC_CONCURRENT freed 2049K, 65% free 3571K/9991K, external 4703K/K, paused 2ms+2ms

隨著這些日誌消息的增多,注意堆狀態(上面例子中的3571K/9991K)的變化。如果值一直增大並且不會減小下來,那麼就可能有內存泄露了。
查看堆的更新
為了得到應用內存的使用類型和時間,可以在Device Monitor中實時查看應用堆的更新:
1.打開Device Monitor。
從<sdk>/tools/路徑下載入monitor工具。
2.在Debug Monitor窗口,從左邊的進程列表中選擇要查看的應用進程。
3.點擊進程列表上面的Update Heap。
4.在右側面板中選擇Heap標簽頁。

Heap視圖顯示了堆內存使用的基本狀況,每次垃圾回收後會更新。要看更新後的狀態,點擊Gause GC按鈕。

圖1.Device Monitor工具顯示[1] Update Heap和 [2] Cause GC按鈕。右邊的Heap標簽頁顯示堆的情況。
跟蹤內存分配
當要減少內存問題時,應該使用Allocation Tracker來更好的了解內存消耗大戶在哪分配。Allocation Tracker不僅在查看內存的具體使用上很有用,也可以分析應用中的關鍵代碼路徑,例如滑動。
例如,在應用中滑動列表時跟蹤內存分配,可以看到內存分配的動作,包括在哪些線程上分配和哪裡進行的分配。這對優化代碼路徑來減輕工作量和改善UI流暢性都極其有用。
使用Allocation Tracker:
1.打開Device Monitor 。
從<sdk>/tools/路徑下載入monitor工具。
2.在DDMS窗口,從左側面板選擇應用進程。
3.在右側面板中選擇Allocation Tracker標簽頁。
4.點擊Start Tracking。
5.執行應用到需要分析的代碼路徑處。
6.點擊Get Allocations來更新分配列表。
列表顯示了所有的當前分配和512大小限制的環形緩沖區的情況。點擊行可以查看分配的堆棧跟蹤信息。堆棧不只顯示了分配的對象類型,還顯示了屬於哪個線程哪個類哪個文件和哪一行。

圖2. Device Monitor工具顯示了在Allocation Tracker中當前應用的內存分配和堆棧跟蹤的情況。
注意:總會有一些分配是來自與 DdmVmInternal 和 allocation tracker本身。
盡管移除掉所有嚴重影響性能的代碼是不必要的(也是不可能的),但是allocation tracker還是可以幫助定位代碼中的嚴重問題。例如,應用可能在每個draw操作上創建新的Paint對象。把對象改成全局變數就是一個很簡單的改善性能的修改。
查看總體內存分配
為了進一步的分析,查看應用內存中不同內存類型的分配情況,可以使用下面的 adb 命令:

Java

1

adb shell mpsys meminfo <package_name>

應用當前的內存分配輸出列表,單位是千位元組。
當查看這些信息時,應當熟悉下面的分配類型:
私有(Clean and Dirty) 內存
進程獨占的內存。也就是應用進程銷毀時系統可以直接回收的內存容量。通常來說,「private dirty」內存是其最重要的部分,因為只被自己的進程使用。它只在內存中存儲,因此不能做分頁存儲到外存(Android不支持swap)。所有分配的Dalvik堆和本地堆都是「private dirty」內存;Dalvik堆和本地堆中和Zygote進程共享的部分是共享dirty內存。
實際使用內存 (PSS)
這是另一種應用內存使用的計算方式,把跨進程的共享頁也計算在內。任何獨占的內存頁直接計算它的PSS值,而和其它進程共享的頁則按照共享的比例計算PSS值。例如,在兩個進程間共享的頁,計算進每個進程PPS的值是它的一半大小。
PSS計算方式的一個好處是:把所有進程的PSS值加起來就可以確定所有進程總共佔用的內存。這意味著用PSS來計算進程的實際內存使用、進程間對比內存使用和總共剩餘內存大小是很好的方式。
例如,下面是平板設備中Gmail進程的輸出信息。它顯示了很多信息,但是具體要講解的是下面列出的一些關鍵信息。
注意:實際看到的信息可能和這里的稍有不同,輸出的詳細信息可能會根據平台版本的不同而不同。

Java

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** MEMINFO in pid 9953 [com.google.android.gm] **
Pss Pss Shared Private Shared Private Heap Heap Heap
Total Clean Dirty Dirty Clean Clean Size Alloc Free
------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------
Native Heap 0 0 0 0 0 0 7800 7637(6) 126
Dalvik Heap 5110(3) 0 4136 4988(3) 0 0 9168 8958(6) 210
Dalvik Other 2850 0 2684 2772 0 0
Stack 36 0 8 36 0 0
Cursor 136 0 0 136 0 0
Ashmem 12 0 28 0 0 0
Other dev 380 0 24 376 0 4
.so mmap 5443(5) 1996 2584 2664(5) 5788 1996(5)
.apk mmap 235 32 0 0 1252 32
.ttf mmap 36 12 0 0 88 12
.dex mmap 3019(5) 2148 0 0 8936 2148(5)
Other mmap 107 0 8 8 324 68
Unknown 6994(4) 0 252 6992(4) 0 0
TOTAL 24358(1) 4188 9724 17972(2)16388 4260(2)16968 16595 336

Objects
Views: 426 ViewRootImpl: 3(8)
AppContexts: 6(7) Activities: 2(7)
Assets: 2 AssetManagers: 2
Local Binders: 64 Proxy Binders: 34
Death Recipients: 0
OpenSSL Sockets: 1

SQL
MEMORY_USED: 1739
PAGECACHE_OVERFLOW: 1164 MALLOC_SIZE: 62

通常來說,只需關心Pss Total列和Private Dirty列就可以了。在一些情況下,Private Clean列和Heap Alloc列也會提供很有用的信息。下面是一些應該查看的內存分配類型(行中列出的類型):
Dalvik Heap
應用中Dalvik分配使用的內存。Pss Total包含所有的Zygote分配(如上面PSS定義所描述的,共享跨進程的加權)。Private Dirty是應用堆獨占的內存大小,包含了獨自分配的部分和應用進程從Zygote復制分裂時被修改的Zygote分配的內存頁。
注意:新平台版本有Dalvik Other這一項。Dalvik Heap中的Pss Total和Private Dirty不包括Dalvik的開銷,例如即時編譯(JIT)和垃圾回收(GC),然而老版本都包含在Dalvik的開銷裡面。
Heap Alloc是應用中Dalvik堆和本地堆已經分配使用的大小。它的值比Pss Total和Private Dirty大,因為進程是從Zygote中復制分裂出來的,包含了進程共享的分配部分。
.so mmap和.dex mmap
mmap映射的.so(本地) 和.dex(Dalvik)代碼使用的內存。Pss Total 包含了跨應用共享的平台代碼;Private Clean是應用獨享的代碼。通常來說,實際映射的內存大小要大一點——這里顯示的內存大小是執行了當前操作後應用使用的內存大小。然而,.so mmap 的private dirty比較大,這是由於在載入到最終地址時已經為本地代碼分配好了內存空間。
Unknown
無法歸類到其它項的內存頁。目前,這主要包含大部分的本地分配,就是那些在工具收集數據時由於地址空間布局隨機化(Address Space Layout Randomization ,ASLR)不能被計算在內的部分。和Dalvik堆一樣, Unknown中的Pss Total把和Zygote共享的部分計算在內,Unknown中的Private Dirty只計算應用獨自使用的內存。
TOTAL
進程總使用的實際使用內存(PSS),是上面所有PSS項的總和。它表明了進程總的內存使用量,可以直接用來和其它進程或總的可以內存進行比較。
Private Dirty和Private Clean是進程獨自佔用的總內存,不會和其它進程共享。當進程銷毀時,它們(特別是Private Dirty)佔用的內存會重新釋放回系統。Dirty內存是已經被修改的內存頁,因此必須常駐內存(因為沒有swap);Clean內存是已經映射持久文件使用的內存頁(例如正在被執行的代碼),因此一段時間不使用的話就可以置換出去。
ViewRootImpl
進程中活動的根視圖的數量。每個根視圖與一個窗口關聯,因此可以幫助確定涉及對話框和窗口的內存泄露。
AppContexts和Activities
當前駐留在進程中的Context和Activity對象的數量。可以很快的確認常見的由於靜態引用而不能被垃圾回收的泄露的 Activity對象。這些對象通常有很多其它相關聯的分配,因此這是追查大的內存泄露的很好辦法。
注意:View 和 Drawable 對象也持有所在Activity的引用,因此,持有View 或 Drawable 對象也可能會導致應用Activity泄露。
獲取堆轉儲
堆轉儲是應用堆中所有對象的快照,以二進制文件HPROF的形式存儲。應用堆轉儲提供了應用堆的整體狀態,因此在查看堆更新的同時,可以跟蹤可能已經確認的問題。
檢索堆轉儲:
1.打開Device Monitor。
從<sdk>/tools/路徑下載入monitor工具。
2.在DDMS窗口,從左側面板選擇應用進程。
3.點擊Dump HPROF file,顯示見圖3。
4.在彈出的窗口中,命名HPROF文件,選擇存放位置,然後點擊Save。

圖3.Device Monitor工具顯示了[1] Dump HPROF file按鈕。
如果需要能更精確定位問題的堆轉儲,可以在應用代碼中調用mpHprofData()來生成堆轉儲。
堆轉儲的格式基本相同,但與Java HPROF文件不完全相同。Android堆轉儲的主要不同是由於很多的內存分配是在Zygote進程中。但是由於Zygote的內存分配是所有應用進程共享的,這些對分析應用堆沒什麼關系。
為了分析堆轉儲,你需要像jhat或Eclipse內存分析工具(MAT)一樣的標准工具。當然,第一步需要做的是把HPROF文件從Android的文件格式轉換成J2SE HRPOF的文件格式。可以使用<sdk>/platform-tools/路徑下的hprof-conv工具來轉換。hprof-conv的使用很簡單,只要帶上兩個參數就可以:原始的HPROF文件和轉換後的HPROF文件的存放位置。例如:

Java

1

hprof-conv heap-original.hprof heap-converted.hprof

注意:如果使用的是集成在Eclipse中的DDMS,那麼就不需要再執行HPROF轉換操作——默認已經轉換過了。
現在就可以在MAT中載入轉換過的HPROF文件了,或者是在可以解析J2SE HPROF格式的其它堆分析工具中載入。
分析應用堆時,應該查找由下導致的內存泄露:
對Activity、Context、View、Drawable的長期引用,以及其它可能持有Activity或Context容器引用的對象
非靜態內部類(例如持有Activity實例的Runnable)
不必要的長期持有對象的緩存
使用Eclipse內存分析工具
Eclipse內存分析工具(MAT)是一個可以分析堆轉儲的工具。它是一個功能相當強大的工具,功能遠遠超過這篇文檔的介紹,這里只是一些入門的介紹。

在MAT中打開類型轉換過的HPROF文件,在總覽界面會看到一張餅狀圖,它展示了佔用堆的最大對象。在圖表下面是幾個功能的鏈接:
Histogram view顯示所有類的列表和每個類有多少實例。
正常來說類的實例的數量應該是確定的,可以用這個視圖找到額外的類的實例。例如,一個常見的源碼泄露就是Activity類有額外的實例,而正確的是在同一時間應該只有一個實例。要找到特定類的實例,在列表頂部的<Regex>域中輸入類名查找。
當一個類有太多的實例時,右擊選擇List objects>with incoming references。在顯示的列表中,通過右擊選擇Path To GC Roots> exclude weak references來確定保留的實例。
Dominator tree是按照保留堆大小來顯示的對象列表。
應該注意的是那些保留的部分堆大小粗略等於通過GC logs、heap updates或allocation tracker觀察到的泄露大小的對象。
當看到可疑項時,右擊選擇Path To GC Roots>exclude weak references。打開新的標簽頁,標簽頁中列出了可疑泄露的對象的引用。
注意:在靠近餅狀圖中大塊堆的頂部,大部分應用會顯示Resources的實例,但這通常只是因為在應用使用了很多res/路徑下的資源。

圖4.MAT顯示了Histogram view和搜索」MainActivity」的結果。
想要獲得更多關於MAT的信息,請觀看2011年Google I/O大會的演講–《Android 應用內存管理》(Memory management for Android apps),在大約21:10 的時候有關於MAT的實戰演講。也可以參考文檔《Eclipse 內存分析文檔》(Eclipse Memory Analyzer documentation)。
對比堆轉儲
為了查看內存分配的變化,比較不同時間點應用的堆狀態是很有用的方法。對比兩個堆轉儲可以使用MAT:
1.按照上面描述得到兩個HPROF文件,具體查看獲取堆轉儲章節。
2.在MAT中打開第一個HPROF文件(File>Open Heap Dump)。
3.在Navigation History視圖(如果不可見,選擇Window>Navigation History),右擊Histogram,選擇Add to Comp are Basket。
4.打開第二個HRPOF文件,重復步驟2和3。
5.切換到Compare Basket視圖,點擊Compare the Results(在視圖右上角的紅色「!」圖標)。
觸發內存泄露
使用上述描述工具的同時,還應該對應用代碼做壓力測試來嘗試復現內存泄露。一個檢查應用潛在內存泄露的方法,就是在檢查堆之前先運行一會。泄露會慢慢達到分配堆的大小的上限值。當然,泄露越小,就要運行應用越長的時間來復現。
也可以使用下面的方法來觸發內存泄露:
1.在不同Activity狀態時,重復做橫豎屏切換操作。旋轉屏幕可能導致應用泄露 Activity、Context 或 View對象,因為系統會重新創建 Activity,如果應用在其它地方持有這些對象的引用,那麼系統就不能回收它們。
2.在不同Activity狀態時,做切換應用操作(切換到主屏幕,然後回到應用中)。
提示:也可以使用monkey測試來執行上述步驟。想要獲得更多運行 monkey 測試的信息,請查閱 monkeyrunner 文檔。

⑼ 如何突破24M內存的限制,為Android程序分配到更多內存

一個Android的應用最多使用16M的內存,如果要突破這個限制,則要使用c/c++編寫JNI,即直接調用底層的函數來處理.linux也是用c/c++來編寫的,因此有非常非常多的函數庫可以調用.

⑽ 在Android開發中,有哪些好的內存優化方式

我的做法是時間換空間,盡量文件化一些佔用內存的數據。最典型的就是ListView中的Bitmap,可以參考這個開源組件的實現。 其將Bitmap都本地文件緩存,內存中只保留最近使用的4張圖片,在使用中發現還是會偶爾出現OOM,然後我就將其改為完全的讀取文件,內存中不保留圖片,使用以後都自動回收,由此擴展的數據文件也同樣緩存成文件。

除了Bitmap,其他的地方沒想到什麼能佔用這么大內存,網路下載下來的數據文件?需要都留在內存中嗎?目前我做的應用,每次請求的數據大小都比較小,每次Http請求下來的數據都把url轉換成文件名,然後緩存成文件,在下次Http請求的時候先根據url來預讀文件,暫時不用的數據就釋放掉。

經常會OOM我覺得就是在Bitmap處理的時候,比如decodeFile,在往界面上載入圖片時,不用直接載入原圖,可以進行縮放。一張1000*1000的圖片要載入到一個100*100的ImageView上,直接載入進來大多數都會OOM,可以先用inJustDecodeBounds
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
拿到這個圖片的大小,再算好縮放比例
int scale = 0;
scale = (int)(options.outHeight / (float)size);
if (scale <= 0) {
scale = 1;
}
options.inSampleSize = scale;
options.inJustDecodeBounds = false;
再進行decode。

總之就是盡量時間換空間,實際這個時間是非常非常短的,用戶體驗內的。

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