Android性能优化第篇---Memory Monitor检测内存泄露

Posted 2020-09-06 一点点征服

上篇说了一些性能优化的理论部分，主要是回顾一下，有了理论，小平同志又讲了，实践是检验真理的唯一标准，对于内存泄露的问题，现在通过android Studio自带工具Memory Monitor 检测出来。性能优化的重要性不需要在强调，但是要强调一下，我并不是一个老司机，嘿嘿！没用过这个工具的，请睁大眼睛。如果你用过，那么就不用在看这篇博客了。

先看一段会发生内存泄露的代码

public class UserManger {

    private static UserManger instance;

    private Context context;

    private UserManger(Context context) {
        this.context = context;
    }

    public static UserManger getInstance(Context context) {
        if (instance == null) {
            instance = new UserManger(context);
        }
        return instance;
    }
}

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        UserManger userManger = UserManger.getInstance(this);
    }
}

代码很简单，就是一个单利模式泄露的场景，我们现在的关心的不是代码本身，而是如何将代码里面的内存泄露给找出来。但是对于上面的代码发生内存泄露的原因还是有必要提一下。

上篇博客说了，内存泄漏产生的原因是：当一个对象已经不需要再使用了，本该被回收时，而有另外一个正在使用的对象持有它的引用从而就导致，对象不能被回收。这种导致了本该被回收的对象不能被回收而停留在堆内存中，就产生了内存泄漏。

在上面的代码中，发生泄露的不是UserManger,而是MainActivity，UserManger中有一个静态成员instance，其生命周期和应用程序的生命周期一致，当退出应用时，才能被销毁，但是当GC准备回收MainActivity时,结果呢MainActivity的对象（this）在被UserManger所引用，UserManger本身又不能被干掉，所以就发生了内存泄露。

monitors.png

Memory Monitor是Android Monitors中的一种，Monitors主要包括四种，Memory Monitor ,CPU Monitor ,NetWork Monitor, GPU Monitor ,今天介绍的是Memory Monitor ，其他的Monitor，在后面也准备讲。

• Memory Monitor界面

Memory Monitor.png

• 图中水平方向是时间轴，竖直方向是内存的分配情况
• 图中深蓝色的区域，表示当前正在使用中的内存总量，浅蓝色或者浅灰色区域，表示空闲内存或者叫作未分配内存。
• 左上角工具栏三个圆圈按钮依次代表
  GC按钮 ，可以手动GC，回收程序垃圾
  内存快照（Dump Java Heap） ，点击可以生成一个文件（包名+日期+“.hprof”），可以记录摸一个时间点内，程序内存的情况
  Allocation Traking ，点击一次开始, 再次点击结束,也可以可以生成一个文件。

回到我们的程序，多点击几次GC，看一下这个应用的内存使用情况。

内存使用情况.jpg

可以看到现在已经分配的内存有19.68M，我把手机旋转一下，在看。

旋转后内存使用情况.png

可以看到现在的内存使用量是21.09M,还是一样的界面，却多了1.41M!!!这很关键。

接下来，我们找一下，哪里发生了泄露。点击Dump Java Heap，生成快照文件tool.test.memory.memoryleak_2016.11.13_21.38.hprof,Android Studio 自动弹出HPROF Viewer来分析它。

快照文件分析.png

现在介绍一下HPROF Viewer的用法

• HPROF Viewer查看方式
  左上角两个红框，是可选列表, 分别是用来选择Heap区域, 和Class View的展示方式的.
  Heap类型分为:
  App Heap -- 当前App使用的Heap
  Image Heap -- 磁盘上当前App的内存映射拷贝
  Zygote Heap -- Zygote进程Heap(每个App进程都是从Zygote孵化出来的, 这部分基本是framework中的通用的类的Heap)
  Class List View -- 类列表方式
  Package Tree View -- 根据包结构的树状显示

我通常点击App heap下面的Classs Name把Heap中所有类按照字母顺序排序，然后按照字母顺序查找。

• HPROF Viewer主要分ABC三大板块
  板块A：这个应用中所有类的名字
  版块B：左边类的所有实例
  板块C：在选择B中的实例后，这个实例的引用树

• A板块左上角列名解释

列名	解释
Class Name	类名，Heap中的所有Class
Total Count	内存中该类这个对象总共的数量，有的在栈中，有的在堆中
Heap Count	堆内存中这个类 对象的个数
Sizeof	每个该实例占用的内存大小
Shallow Size	所有该类的实例占用的内存大小
Retained Size	所有该类对象被释放掉，会释放多少内存

• B板块右上角上角列名解释

列名	解释
Instance	该类的实例
Depth	深度, 从任一GC Root点到该实例的最短跳数
Dominating Size	该实例可支配的内存大小

B板块右上角有个"的按钮, 点击会进入HPROF Analyzer的hprof的分析界面:

Analyzer Tasks.png

"
在这个界面中可以直接把内存泄露可能的类找出来。

下面分析一下MainActivity的泄露情况

MainActivity发生内存泄露.png

• 一个Activity应该只有一个实例，但是从A区域来看 total count的值为2，heap count的值也为2，说明有一个是多余的。
• 在B区域中可以看见两个MainActivity的实例，点击一个看他的引用树情况
• 在C区域中可以看到MainActivity的实例Context被UserManger的 instance引用了，引用深度为1.
• 在Analyzer Tasks 区域中，直接告诉你Leaked Activities，MainActivity包含其中

多方面的证据表明MainActivity发生了内存泄露

解决方案

public class UserManger {

    private static UserManger instance;

    private Context context;

    private UserManger(Context context) {
        this.context = context;
    }

    public static UserManger getInstance(Context context) {
        if (instance == null) {
            if(context!=null){
                instance = new UserManger(context.getApplicationContext());
            }
        }
        return instance;
    }
}

不要用Activity的Context,因为Activity随时可能被回收，我们用Application的Context,Application的Context的生命周期是整个应用，不回收也没有关系。

Memory Monitor获得内存的动态视图，Heap Viewer显示堆内存中存储了什么，可惜Heap Viewer不能显示你的数据具体分配在代码的何处，如果还不过瘾，想知道具体是哪些代码使用了内存，还有一个功能是Allocation Tracker,用来内存分配追踪。在内存图中点击途中标红的部分，启动追踪，再次点击就是停止追踪，随后自动生成一个alloc结尾的文件，这个文件就记录了这次追踪到的所有数据，然后会在右上角打开一个数据面板
Allocation Tracker启动追踪

Allocation Tracker启动追踪.png

，

Allocation Tracker查看方式

Allocation Tracker查看方式

有两种查看方式，默认是Group by Method方式

• Group by Method:用方法来分类我们的内存分配
• Group by Allocator:用内存分配器来分类我们的内存分配

从上图可以看出，首先以线程对象分类，Size是内存大小，Count是分配了多少次内存，点击一下线程就会查看每个线程里所有分配内存的方法

• Group by Method方式

  
  

  每个线程里所有分配内存的方法.png

  
  OK，-Memory Monitor

• Group by Allocator方式

  
  

  EY%HY_B74%BUE22C6$G~CTP.png

  
  右键可以直接跳到源码

- 扇形统计图

[email protected]_1`[email protected]%S%6.png

点击统计图按钮，会生成上图，扇形统计图是以圆心为起点，最外层是其内存实际分配的对象，每一个同心圆可能被分割成多个部分，代表了其不同的子孙，每一个同心圆代表他的一个后代，每个分割的部分代表了某一带人有多人，你双击某个同心圆中某个分割的部分，会变成以你点击的那一代为圆心再向外展开。

 

Memory Monitor可以发现的问题

Memory Monitor工具为监控工具，是一种发现型或者说监控性质的工具，比如医生的四大技能[望闻问切]，[望]是第一步。这里的Memory Monitor就是一种[望]的工具，目前我主要用它来看下面几个内存问题：
1.发现内存抖动的场景
2.发现大内存对象分配的场景
3.发现内存不断增长的场景
4.确定卡顿问题是否因为执行了GC操作

案例分析

上面的第一段标记显示内存突然增加了7M，我们也能看的很清楚，所以这个点我们要去定位了一下问题在哪里，是Bitmap还是什么原因造成的，第二段标记是内存抖动，很明显在很短的时间了发生了多次的内存分配和释放。而且在发生内存抖动的时候，也能感觉到App的卡顿，可以看出来是由于执行了GC操作造成的。
内存的不断增加通过Memory monitor很容易看出来，蓝色的曲线是一路高歌猛进的，一看便知。