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android獲取內存使用情況

發布時間: 2024-04-22 10:51:37

1. 如何使用DDMS Heap查看Android應用內存情況

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。

2. 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。

3. Android內存的相關排查方法

mpsys meminfo 是Android系統提供的查詢內存命令,用該命令可以看到:
每個進程佔用的物理內存大小
系統內存分布狀態,包括
總的可用物理內存 Total RAM
當前可用物理內存 Free RAM
已用物理內存 Used RAM
不岩察可見內存 Lost RAM

比如輸入該命令後輸出如下日誌:

該命令列印的最後一部分,反應物嘩系統級別的內存狀況:
Total RAM: 1015868 kB
Free RAM: 638914 kB (105418 cached pss + 180168 cached + 353328 free)
Used RAM: 211428 kB (186096 used pss + 8008 buffers + 520 shmem + 16804 slab)
Lost RAM: 165526 kB
Tuning: 96 (large 256), oom 20480 kB, restore limit 6826 kB (high-end-gfx)
裡面某些欄位的意義需要注意:
mpsys meminfo

OOM Killer(Out Of Memory Killer) 是Linux當中,內存保護機制的一種。當物理內存幾乎耗盡而又需要分配新內存時,會殺掉一些優先順序低的進程,釋放內存。
LowMemoryKiller 是Android的內存保護機制。當物理內存低於閾值,就會殺掉一些優先順序低的進程,釋放內存。

聯系:LowMemoryKiller 用到了 OOM Killer 的評分機制
區別:LowMemoryKiller 是通過閾值觸發,OOM Killer 是分配內存失敗時觸發

評分原理:
oom_adj,代表進程的優先順序, 數值越大,優先順序越低,越容易被殺。系統分16個級別(取值范圍[-16, 15]整數,不連續)
通過 cat /proc/xxx/oom_adj 查看,其中xxx是進程號
oom_score_adj: 在 oom_adj 基礎上的評分,取值范圍[-1000, 1000]
通過 cat /proc/xxx/oom_score_adj 查看,其中xxx是進程號

閾值查看,以98mv100為例:
cat /sys/mole/lowmemorykiller/parameters/minfree
1024,1536,2048,3072,3584,4096
cat /sys/mole/lowmemorykiller/parameters/adj
0,58,117,176,529,1000
上訴數值表示:可用內存低於 4096 4K 時,殺掉 oom_score_adj>=1000 的應用;可用內存低於 3584 4K 時,殺掉 oom_score_adj>=529 的應用,以此類推。

因此,客戶可以通過調整 minfree 的閾值來觸發 LowMemoryKiller 更頻繁地殺應用,從而為高優先順序應用省下內存。

在 mpsys meminfo 中,GPU內存被統計到了 Lost RAM 裡面罩棗行了。

因此,當應用佔用GPU內存過高時,不會體現在 Used RAM 裡面,而是體現在 Lost RAM 中。反過來,如果發現有問題的時候 Lost RAM 很高,就需要看看GPU內存使用情況了。用以下命令:�
mount -t debugfs debugfs /sys/kernel/debug/
cat /sys/kernel/debug/mali/gpu_memory

130|root@MR820:/ # cat /sys/kernel/debug/mali/gpu_memory
Name (:bytes) pid mali_mem max_mali_mem external_mem ump_mem dma_mem

其中mali_mem列就是應用佔用的GPU內存

4. Android studio怎麼監控內存

參考如下內容:
AndroidStudio 中Memory控制項台(顯示器)提供了一個內存監視器。我們可以通過它方便地查看應用程序的性能和內存使用情況,從而也就可以找到需要釋放對象,查找內存泄漏等。
熟悉Memory界面
打開日誌控制台,有一個標簽Memory ,我們可以在這個界面分析當前程序使用的內存情況。

運行要監控的程序(APP)後,打開Android Monitor控制台窗口,可以看到Memory控制台。 點擊Memory控制台上Enable按鈕,Memory控制台開始顯示正在運行時程序的Memory使用情況。如上圖中顯示:
AndroidStudio Memory的功能:
啟動與關閉Memory監測按鈕
手動觸發GC按鈕
mp java heap 按鈕,點擊Android Studio就開始幹活了,成功後會自動打開 hprof文件。
start(stop) allocation tracking按鈕先點擊一次,然後會看到Memory
Recorder開始轉動,然後自己開始在APP上面做相應的操作。在合適的時間再點一次,結束記錄。

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