快手开源KOOM浅析，一个高性能线上内存监控方案

Posted 2021-10-08 涂程

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KOOM 相比较 LeakCanary 和 Matrix 来说有点不同，后俩者由于 dump 的整个过程会影响到主进程，所以基本应用与线下监控，而 KOOM 提出了 fork dump 的概念，能在 dump 分析内存泄漏的时候而不影响到主进程的应用运行，所以，非常适合使用在线上监控。

所有的内存泄漏监控工具都离不开这三点：

• 监控触发时机
• dump 内存堆栈
• 分析 hprof 文件

1、监控触发时机

LeakCanary 和 Matrix 都是在 Activity.onDestroy 时触发泄漏检测，KOOM 有点另辟蹊径，KOOM 是用阈值检测法来触发，我们来看下核心逻辑：

MonitorThread.class

class MonitorRunnable implements Runnable {
    ...
    @Override
    public void run() {
      if (stop) {
        return;
      }
      // 是否触发检测
      if (monitor.isTrigger()) {
        // 检测回调触发
        stop = monitorTriggerListener
            .onTrigger(monitor.monitorType(), monitor.getTriggerReason());
      }
      if (!stop) {
        // 间隔 5s 轮训检测
        handler.postDelayed(this, monitor.pollInterval());
      }
    }
  }

MonitorThread 是一个利用 HandlerThread 不停在轮训监控当前是否触发检测，isTrigger 是关键所在

HeapMonitor.class

  @Override
  public boolean isTrigger() {
    ...
	// ①、获取当前的内存状态
    HeapStatus heapStatus = currentHeapStatus();
	// ②、当前使用内存是否达到最大阈值，内存使用占比超过 95%
    if (heapStatus.isOverMaxThreshold) {
      // 已达到最大阀值，强制触发 trigger，防止后续出现大内存分配导致 OOM 进程 Crash，无法触发 trigger
      currentTimes = 0;
      return true;
    }
	// ③、当前使用内存是否达到触发条件，内存使用占比超过 80、85、90
    if (heapStatus.isOverThreshold) {
      // 默认是 true
      if (heapThreshold.ascending()) {
         // ④、此时记录的内存占用比上次记录的高、达到最大阈值
        if (lastHeapStatus == null || heapStatus.used >= lastHeapStatus.used || heapStatus.isOverMaxThreshold) {
          currentTimes++;
        } else {
          currentTimes = 0;
        }
      } else {
        currentTimes++;
      }
    } else {
      currentTimes = 0;
    }
    // 将本地记录进行缓存
    lastHeapStatus = heapStatus;
    // ⑤、记录的次数超过 3 次，则触发条件
    return currentTimes >= heapThreshold.overTimes();
  }
  private HeapStatus lastHeapStatus;

  private HeapStatus currentHeapStatus() {
    HeapStatus heapStatus = new HeapStatus();
    heapStatus.max = Runtime.getRuntime().maxMemory();
    heapStatus.used = Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();
    float heapInPercent = 100.0f * heapStatus.used / heapStatus.max;
    heapStatus.isOverThreshold = heapInPercent > heapThreshold.value();
    heapStatus.isOverMaxThreshold = heapInPercent > heapThreshold.maxValue();
    return heapStatus;
  }

解释：

• ①：currentHeapStatus 方法是获取当前的内存状态，主要收集了当前最大内存、已使用的内存、已使用内存的占比、已使用的内存占比是否超过阈值，已使用的内存占比是否超过最大阈值。
• ②：当前已使用内存是否达到最大阈值，内存使用占比超过 95%(常量值，可配置)，如果超过的话，则直接触发
• ③：当前已使用内存占比是否触发到阈值，该阈值会根据机型内存来进行变更，具体看 KConstants.getDefaultPercentRation(常量值，可配置)
• ④、如果本次记录的内存占比比上次记录的还要大，或是触发到了最大阈值，则记录一下次数
• ⑤：记录的次数超过 3 次，则触发

对于第四点我开始是有点疑虑的，只有内存是在连续 3 次增长的时候才会迭代次数，并且我们的检测是轮训的 5s，如果在增长的次数刚好 2 次，gc 回收又让内存重新回跌，然后次数又会被重置，下次再又增长上来，又要从 0 开始记录次数，这种会不会漏检？但又思考再三，如果内存泄漏的话，内存的趋势肯定是增长状态的，只不过是时间问题，他并不像 crash 检测那样，需要很高的时效性。

2、dump 内存堆栈

Dump hprof是通过虚拟机提供的 API dumphprofData 实现的，这个过程会 “冻结” 整个应用进程，造成数秒甚至数十秒内用户无法操作，这也是LeakCanary 无法线上部署的最主要原因，如果能将这一过程优化至用户无感知，将会给 OOM 治理带来很大的想象空间。

正如 KOOM 所说的，解决 dump 无感知会是非常大的想象空间，因为他可以部署到线上监控。

KOOM 使用 fork dump 操作，从当前主进程 fork 出一个子进程，由于 linux 的 copy-on-write 机制，子进程和父进程共享的是一块内存，那么我们就可以在子进程中进行 dump 堆栈，不影响主进程的运行。当然其中还是有很多的坑，这里不展开讲，可以查看快手的文章 解决 Dump hprof 冻结 app 部分

HeapDumpTrigger.class

  public void doHeapDump(TriggerReason.DumpReason reason) {
    // 生成 dump 的 hprof 文件存储路径
    KHeapFile.getKHeapFile().buildFiles();
    ...
    // 开始 dump
    boolean res = heapDumper.dump(KHeapFile.getKHeapFile().hprof.path);
    ...
  }

heapDumper 实现类有三个，我们只看 ForkJvmHeapDumper 类

ForkJvmHeapDumper

  @Override
  public boolean dump(String path) {
    ...
    // 适配 android 11 ，和下面流程差不多
    if (Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.Q) {
      return dumpHprofDataNative(path);
    }
    ...
    try {
      // ①、挂起主进程并 for 出子进程
      int pid = trySuspendVMThenFork();
      if (pid == 0) {
        // ②、子进程开始 dump hprof
        Debug.dumpHprofData(path);
        // 结束子进程
        exitProcess();
      } else {
        // ③、恢复挂起的主进程
        resumeVM();
        // ④、等待子进程的 dump
        dumpRes = waitDumping(pid);
      }
    } catch (IOException e) {
       e.printStackTrace();
    }
    return dumpRes;
  }

解释：

• ① ： 调用 native 方法，挂起当前的主进程，并 for 出子进程，该挂起仅仅只是更改 ThreadList 变量的线程状态味 suspend，主要目的的欺骗子进程的 dump
• ② ： 子进程开始 dump hprof 文件
• ③ ： 恢复挂起的主进程，也是更改 ThreadList 变量状态
• ④ ： 等待子进程退出， 看到 issue #81 有人对这个等待过程提出了疑虑，作者也进行相应的解答，waitPid 只是暂停线程，而我们 dump 的过程是在 HandlerThread 进行的，所以并不影响主线程

dump 出的堆栈已存放到了指定 path 中，接下来只需要继续回到 doHeapDump 方法，做接下来的解析操作。

3、分析 hprof 文件

分析的回调有点长，就直接写类和方法好了：

• KOOMInternal.onHeapDumped
• HeapAnalysisTrigger.startTrack
• HeapAnalysisTrigger.trigger
• HeapAnalysisTrigger.doAnalysis
• HeapAnalyzeService.runAnalysis : 启动一个 IntentService 服务
• HeapAnalyzeService.doAnalyze
• KHeapAnalyzer.analyze

KHeapAnalyzer.class

 public boolean analyze() {
    // 查找泄漏的引用链
    Pair<List<ApplicationLeak>, List<LibraryLeak>> leaks = leaksFinder.find();
    if (leaks == null) {
      return false;
    }
    //将 gc 引用链写入到 report 文件中
    HeapAnalyzeReporter.addGCPath(leaks, leaksFinder.leakReasonTable);
    // 标记当前 report 已完成
    HeapAnalyzeReporter.done();
    return true;
  }

对于解析，KOOM 做了如下优化：

• GC root 剪枝，由于我们搜索 Path to GC Root 时，是从 GC Root 自顶向下 BFS，如JavaFrame、MonitorUsed等此类 GC Root 可以直接剪枝。
• 基本类型、基本类型数组不搜索、不解析。
• 同类对象超过阈值时不再搜索。
• 增加预处理，缓存每个类的所有递归 super class，减少重复计算。
• 将object ID的类型从long修改为int，Android虚拟机的object ID大小只有32位，目前shark里使用的都是long来存储的，OOM时百万级对象的情况下，可以节省10M内存。

4、总结

KOOM 将内存泄漏做到线上监控，已经是市面上几款内存泄漏框架中的一种创新了