• Android 处理内存泄露的方法


    内存泄漏是指分配出去的内存无法回收了

    内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况,是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,失去了对该段内存的控制,因而造成了内存的浪费。
    一般我们常说的内存泄漏是指堆内存的泄漏。堆内存是指程序从堆中分配的,大小任意的(内存块的大小可以在程序运行期决定),使用完后必须显示释放的内存。应用程序一般使用malloc,realloc,new等函数从堆中分配到一块内存,使用完后,程序必须负责相应的调用free或delete释放该内存块,否则,这块内存就不能被再次使用,我们就说这块内存泄漏了。

    下面给出了一个简单的内存泄露的例子。在这个例子中,我们循环申请Object对象,并将所申请的对象放入一个Vector中,如果我们仅仅释放引用本身,那么Vector仍然引用该对象,所以这个对象对GC来说是不可回收的。因此,如果对象加入到Vector后,还必须从Vector中删除,最简单的方法就是将Vector对象设置为null

    Vector v=new Vector(10);

    for (int i=1;i<100; i++)

    {

        Object o=new Object();

        v.add(o);

        o=null; 

    }

    内存溢出是指程序要求的内存,超出了系统所能分配的范围,从而发生溢出
    内存溢是指在一个域中输入的数据超过它的要求而且没有对此作出处理引发的数据溢出问题,多余的数据就可以作为指令在计算机上运行。


    内存泄露是指分配出去的内存无法回收。

    内存泄露是指由于疏忽或者错误导致程序在运行完之后没有正确的释放已经不再使用内存,由于设计的错误,失去了对该段内存的控制,从而造成内存的浪费。

    一般我们常说的内存泄露是指堆内存泄露,使用完后要显式的释放内存。否则这块内存一直被占着,我们就说内存泄露了。

    而内存溢出是指程序要求的内存超出了系统所能分配给的范围。

    内存泄露可以通过修改程序逻辑或者设计来避免发生,但是内存溢出必须修改运行参数,分配给足够的内存给程序才可以。


    1.   内容

    本文档包含如下内容:

     

     如何确定App存在内存泄露

     如何定位App的内存泄露位置

     怎样避免内存泄露

    2.   名词解释

    App:Application

    VSS - Virtual Set Size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存)

    RSS - Resident Set Size 实际使用物理内存(包含共享库占用的内存)

    PSS - Proportional Set Size 实际使用的物理内存(比例分配共享库占用的内存)

    USS - Unique Set Size 进程独自占用的物理内存(不包含共享库占用的内存)

    3.   Android查看内存的工具

    DDMS查看系统内存

    在sdk/ android-sdk_eng._linux-x86/tools下,启动ddms,

    ./ddms

    通过ddms的sysInfo,如下图,我们可以看到系统内存目前的分布情况,这是一个饼状图,

    从图中看BaiduReader大概占用了12%,10M左右的内存。

     

    使用procrank查看进程内存

    procrank 命令可以获得当前系统中各进程的内存使用快照,这里有PSS,USS,VSS,RSS。我们一般观察Uss来反映一个Process的内存使用情况,Uss 的大小代表了只属于本进程正在使用的内存大小,这些内存在此Process被杀掉之后,会被完整的回收掉,

    Vss和Rss对查看某一Process自身内存状况没有什么价值,因为他们包含了共享库的内存使用,而往往共享库的资源占用比重是很大的,这样就稀释了对Process自身创建内存波动。

    而Pss是按照比例将共享内存分割,某一Process对共享内存的占用情况。

    procrank 的代码在 /system/extras/procrank,,在模拟器或者设备上的运行文件位/system/xbin

    在adb shell之后,我们运行procrank下图是Help

    下图是BaiduReader运行下的所有进程的内存使用列表

    从上图我们可以看到,所有的后台守护进程都比基于dalvik的虚拟机进程要小的多,zygote是虚拟机收个进程,由它来负责folk生成其他的虚拟机进程,而刚才PSS中谈到的共享库,其实就是由Zygote加载的,而其他虚拟机进程与Zygote共享这些内存。

     

    使用脚本配合procrank跟踪内存变化(Linux 环境下面跑的内容)

    使用procrank来跟踪某进程的使用哪个情况我们常常借助与脚本。这样就可以查看某一段时间的内存变化。

    如创建一个文件:trackmem.sh    chmod 775 trackmem.sh

    内容如下:

    #!/bin/bash

     

    while true; do

    adb shell procrank | grep "com.baidu.BaiduReader"

    sleep 1

    done

    运行该脚本:

    ./trackmem.sh

     

             这个脚本的用途是每1秒钟让系统输出一次BaiduReader的内存使用状况,如下图:

    观察USS的变化,从7M多提高到了9M多,这是由于打开了一个比较消耗资源的阅读界面,之后的操作时,不断的重复打开关闭这个界面(Activity),会发现内存只会偶尔的下降一点,而不会跟随GC的回收策略,当Acitivity被关闭之后,相关的资源会一并回收,所以我们判断这个Activity很可能存在内存泄露。

     

    怎样判断是否存在内存泄露

    AndroidApp是基于虚拟机的,其内存管理都是由Dalvik代为管理的,GC的回收不是及时的,比如一个Activity被Finish掉之后,其内存的引用对象会在下次GC回收的时候,通过回收算法计算,如果这部分内存已经属于可回收的对象,那么这些垃圾对象会被一并回收,所以内存的趋势图大概如下:

     

     

    如果我们怀疑某一次操作或者某个界面存在内存泄露,一般的查找方法是重复这个操作,或者重复打开关闭这个界面,理论上,每次关闭都会对应一次大的内存释放,而如果存在内存泄露的情况,举例如下图,在重复打开关闭Reader的阅读界面的时候,内存一直在向上爬升,也就是说每次关闭这个Activity的时候,有些应该释放的内存没有被释放掉

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    如何定位内存泄露的位置

    查找内存泄露一种比较土但比较彻底的方法就是代码走查,我们可以一行行的分析对象的创建去留等等,但会很耗时间,也比较迷茫

    这里给出一种通过工具来查找的方法,但此方法只适用于Java层的查找,C/C++是没用的,也就是说只针对与被虚拟机来管理的进程和内存。

           现在向大家引荐Eclipse Memory Analyzer tool(MAT),,可以直接使用RCP版本或者安装其eclipse的插件,下载地址是http://www.eclipse.org/mat/downloads.php 。

    Mat的解析文件是hprof文件。 这个文件存放了某Process的内存快照

    如何从手机或者模拟器获得hprof文件呢?

    adb shell

    #ps  (找一下要Kill的进程号)

    # chmod 777 /data/misc

    # kill -10 进程号

    这样会在/data/misc目录下生成一个带当前时间的hprof文件,比如

    heap-dump-tm1291023618-pid1059.hprof

    但是这个文件不能直接被mat读取,我们需要借助android提供的工具hprof-conv 来把上面的hprof转化为mat可以读取的格式。

    首先将文件pull到当前目录

    adb pull /data/misc/heap-dump-tm1291023618-pid1059.hprof ./

    然后借助hprof-conv转换一下格式,此工具在sdk/android-sdk_eng._linux-x86/tools下面.

    ./hprof-conv heap-dump-tm1291023618-pid1059.hprof readershot.hprof

     

    用mat或eclipse打开(如果装mat插件的话) ,选择[Leak Suspects Report],如图 :

    这样就Mat就会为我们自动生成一个泄露推测报告,如下图,

    从报告中报告的三个问题,我们大约可以断定这些地方存在一些问题,

    从上图中Suspect1中,可以看到由class loader加载的HashMap有内存聚集,大概分配了1.6M的内存,所以对照代码中的HashMapEntry,就可以准确定位到有可能存在内存泄露的地方,通过逻辑判断这部分是否有优化的可能。

    这里顺便介绍一下dalvik.system.PahtClassLoader,这个是Android中Dalvik的系统类和程序类的装载器,所有的.dex都需要通过它的装载之后生成我们所需要的对象。

     

     

    另外Mat还提供了其他的视图,比如上图可以通过类名/Class loadeer来展示各类所占用的堆空间大小,所占内存的比例,对象的数目,通过这些参数我们也可以判断哪些对象可能是不太正常的。

    简单介绍一下ShallowHeap和RetainedHeap。

    Shallow size就是对象本身占用内存的大小,不包含对其他对象的引用,也就是对象头加成员变量(不是成员变量的值)的总和。在32位系统上,对象头占用8字节,int占用4字节,不管成员变量(对象或数组)是否引用了其他对象(实例)或者赋值为null它始终占用4字节。

    Retained size是该对象自己的shallow size,加上从该对象能直接或间接访问到对象的shallow size之和。换句话说,retained size是该对象被GC之后所能回收到内存的总和。

     

     

    借助于Mat堆内存快照的分析,我们基本可以定位Java层的内存泄露的问题,Mat是个很强悍的工具,更多的用法请参考http://dev.eclipse.org/blogs/memoryanalyzer/

     

    而还有一些内存泄露通过Mat是查不出来的,比如native的代码,对C/C++是无能为力的,对于这些问题是本文无法涵盖的,相关可以参考valgrind(http://valgrind.org/

     

     

    如何避免内存泄露

    AndroidSDK中有一篇文章专门写了怎样避免内存泄露,这篇文章的中文翻译我贴在了下面。除了下文中提到的Context和View的强引用,还有一些需要注意点:

    1:BraodcastReceiver,ContentObserver,FileObserver在Activity onDeatory或者某类声明周期结束之后一定要unregister掉,否则这个Activity/类会被system强引用,不会被内存回收。

    2:不要直接对Activity进行直接引用作为成员变量,如果不得不这么做,请用private WeakReference<Activity> mActivity来做,相同的,对于Service等其他有自己声明周期的对象来说,直接引用都需要谨慎考虑是否会存在内存泄露的可能;

    3:很多内存泄露是由于循环引用造成的,比如a中包含了b,b包含了c,c又包含a,这样只要一个对象存在其他肯定会一直常驻内存,这要从逻辑上来分析是否需要这样的设计。

     

     

    下文来自http://androidappdocs.appspot.com/resources/articles/avoiding-memory-leaks.html

    Avoiding Memory Leaks

    避免内存泄露

             Android应用程序,至少是在 T-Mobile G1上,是被分配了16M的Heap。对于手机来说,这已经是很多内存了,但是对开发者而言,却显的很少。尽管你没有打算用光所有的内存,也应该尽量少用内存以至于其他应用程序不被杀掉。越多的应用程序被Android保存在内存里,用户在切换程序的时候就越快。作为我工作的一部分,我遇到的大部分 Android应用程序中的内存泄露问题都是因为相同的原因:对 Context保持一个长生命周期的引用。

             在Android里,一个Context被用于很多操作,但是大部分是用于加载和访问资源。这就是为什么所有的widget在他们的构造里都接收一个Context的参数。在一个典型的Android应用程序里,你经常用到两种Context,Activity 和Application。开发者经常把前者传到需要Context的类和方法里。

    @Override

    protected void onCreate(Bundle state) {

      super.onCreate(state);

      TextView label = new TextView(this);

      label.setText("Leaks are bad");

      setContentView(label);

    }

             这就意味views有一个对这个activity的引用,也就是保持了该Activity里的所有引用,经常是整个view体系和它所有的资源。因此如果你"泄露"了Context("泄露"意思是你保存了一个引用,因此阻止了GC收集它),你就泄露了很多内存。如果你不注意的话,泄露整个Activity真的很容易。

             当屏幕的orientation变化时,默认情况下系统会销毁当前的activity再创建一个保存原来状态的新activity,这时Android会从资源中重新加载这个application的UI。现在假设你写的一个application里有一个很大的bitmap,你又不想每次转屏都重新加载。最简单的方式就是把它保存为一个static变量:

    private static Drawable sBackground;

    @Override

    protected void onCreate(Bundle state) {

      super.onCreate(state);

      TextView label = new TextView(this);

      label.setText("Leaks are bad");

      if (sBackground == null) {

        sBackground = getDrawable(R.drawable.large_bitmap);

      }

      label.setBackgroundDrawable(sBackground);

      setContentView(label);

    }

             这个代码非常快,但是也是非常错误的,它泄露了屏幕旋转前的activity。当一个 Drawable附到一个view上时,view就被作为一个callback设置到drawable上。在上面一小断代码里,就意味着该drawable有一个对textview的引用,而这个textview又有对这个activity(就是这个context)的引用,而这个activity里有很多对其他对象的引用(取决你的代码)。

             这个例子是一个泄露Context的最简单的情况,你可以在 Home screen's source code(方法unbindDrawables())看到当一个activity被销毁时我们是怎么工作的,我们会设置保存drawable的callback为null。有很多情况可以造成一系列context泄漏,它们会很快地耗光你的内存,这些非常不好。

             有两个简单的方法来避免context相关的内存泄露。最明显的方法是避免context超过自己的使用范围。上面的例子表明对外部静态变量的引用同样危险。第二种解决方法是用Application context。这个context会存活在整个application生命周期中,它不依靠activity的生命周期。如果你想保存一个需要context的长生命周期的对象,记住使用Application context。你可以通过调用 Context.getApplicationContext() 或者Activity.getApplication()来获得它。

             总之,为了避免context相关的内存泄露,记得下面的步骤:

    不要在context-activity里保存长生命周期的引用 (对于activity的引用,应该有和这个activiy相同的生命周期)

    试着使用Application context来代替context-activity

    如果你不想控制非静态内部类的生命周期,就要避免在一个activity里使用它,而要用一个静态的内部类,对外部的这个activity有一个弱引用。这种解决方法有一个实例: ViewRoot和它的内部类中有一个对外部类的WeakReference

    GC对内存泄露是无能为力的。

     

    参考资料

    How to avoid memory leak

    How to use Eclipse Memory Analyzer to analyze JVM Memeory

     valgrind

    MAT Wiki

    Understanding Weak References译文

    Java HotSpot VM Options

    Shallow and retained sizes

    JVM Memory Structure

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xieping/p/4784531.html
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