Android内存优化的“三大优化方向”

前言：

作为一个Android开发工程师，每天都需要解决各种各样的技术问题，其中性能优化是Android开发工作中最为考验技术的工作之一，更是Android开发工程师必备的技能。

想要解决内存优化的核心优化，就在内存泄漏、内存抖动、bitmap三大方向去解决根本问题。

细节优化：

LargeHeap属性：在AndroidManifest.xml的application节点配置，设为true表示向系统申请更大的内存
onTrimMemory
使用优化过的集合：SparseArray
谨慎使用SharedPreference
谨慎使用外部库
业务架构设计合理

一、内存泄漏

Android虚拟机：Dalvik和ART

Dalvik是Google特别设计专门用于Android平台的虚拟机，它位于Android系统架构的Android的运行环境(Android Runtime)中，是Android移动设备平台的核心组成部分之一。类似于传统的JVM，Dalvik虚拟机是在Android操作系统上虚拟出来的一个“设备”，用来运行Android应用程序(APP)，主要负责堆栈管理、线程管理、安全及异常管理、垃圾回收、对象的生命周期管理等。在Android系统中，每一个APP对应着一个Dalvik虚拟机实例。

Dalvik虚拟机支持.dex(即"Dalvik Executable")格式的Java应用程序的运行，.dex是专为Dalvik设计的一种压缩格式，它是在.class字节码文件的基础上经过DEX工具压缩、优化后得到的，适用于内存和处理器速度有限的系统。在Android 4.4以前的系统中，Android系统均采用Dalvik作为运行Android应用的虚拟机，但随着Dalvik的不足逐渐暴露，到Android 5.0以后的系统使用ART虚拟机完全取代了Dalvik虚拟机。ART虚拟机在性能上做了很多优化，比如采用预编译(AOT，Ahead Of Time compilation)取代JIT编译器、支持64位CPU、改进垃圾回收机制等等，从而使得Android系统运行更为流畅。

下图展示了Android系统架构和DVM架构：

Android虚拟机的使用，使得Android应用和Linux内核分离，从而使得Android系统更加稳定可靠，也就是说，即便是某个Android程序被嵌入了恶意代码，也不会直接影响系统的正常运行。接下来，我们就从分析JVM、Dalvik、ART三者之间的关系，来进一步了解它们。

1.1 JVM与Dalvik区别

在Android 4.4以前，Android中的所有Java程序都是运行在Dalvik虚拟机上的，每个Android应用进程对应着一个独立的Dalvik虚拟机实例并在其解释下执行。虽然Dalvik虚拟机也是用来运行Java程序，但是它并没有遵守Java虚拟机规范来实现，是Google为Android平台特殊设计且运行在Android 运行时库的虚拟机，因此Dalvik虚拟机并不是一个Java虚拟机。它们的主要区别如下：

(1) 基于的架构不同

JVM基于栈架构，Dalvik虚拟机基于寄存器架构。JVM基于栈则意味着需要去栈中读写数据，所需更多的指令会更多(主要是load/store指令)，这样会导致速度变慢，对于性能有限的移动设备，显然是不合适的；Dalvik虚拟机基于寄存器实现，则意味着它的指令会更加紧凑、简洁，因为虚拟机在复制数据时不需要使用大量的出入栈指令，但由于需要指定源地址和目标地址，所以基于寄存器的指令会比基于栈的指令要大，当然，由于指令数量的减少，总的代码数不会增加多少。下图的一段Java程序代码，展示了在JVM和Dalvik虚拟机中字节码的表现形式：

Java字节码以单字节(1 byte)为单元，JVM使用的指令只占1个单元；Dalvik字节码以双字节(2 byte)为单元，Dalvik虚拟机使用的指令占1个单元或2个单元。因此，在上面的代码中JVM字节码占11个单元=11字节，Dalvik字节码占6个单元=12字节(其中，mul-int/lit8指令占2单元)。

(2) 执行的字节码文件不同

JVM运行的.class文件，Dalvik运行的是.dex(即Dalvik Executable)文件。在Java程序中，Java类会编译成一个或多个.class文件，然后打包到.jar文件中，.jar文件中的每个.class文件里面包含了该类的常量池、类信息、属性等。当JVM加载该.jar文件时，会加载里面的所有的.class文件，JVM的这种加载方式很慢，对于内存有限的移动设备并不合适；.dex文件是在.class文件的基础上，经过DEX工具压缩和优化后形成的，通常每一个.apk文件中只包含了一个.dex，这个.dex文件将所有的.class里面所包含的信息全部整合在一起了，这样做的好处就是减少了整体的文件尺寸(去除了.class文件中相同的冗余信息)，同时减少了I/O操作，加快了类的查找速度。下图展示了.jar和.dex的对比差异：

(3) 在内存中的表现形式差异

Dalvik经过优化，允许在有限的内存中同时运行多个进程，或说同时运行多个Dalvik虚拟机的实例。在Android中每一个应用都运行在一个Dalvik虚拟机实例中，每一个Dalvik虚拟机实例都运行在一个独立的进程空间中，因此都对应着一个独立的进程，独立的进程可以防止在虚拟机崩溃时所有程序都被关闭。而对于JVM来说，在其宿主OS的内存中只运行着一个JVM的实例，这个JVM实例中可以运行多个Java应用程序(进程)，但是一旦JVM异常崩溃，就会导致运行在其中的所有程序被关闭。

(4) Dalvik拥有Zygote进程与共享机制

在Android系统中有个一特殊的虚拟机进程--Zygote，它是虚拟机实例的孵化器。它在Android系统启动的时候就会产生，完成虚拟机的初始化、库的加载、预制类库和初始化操作。如果系统需要一个新的虚拟机实例，他会迅速复制自身，以最快的速度提供给系统。对于一些只读的系统库，所有的虚拟机实例都和Zygote共享一块区域。Dalvik虚拟机拥有预加载-共享的机制，使得不同的应用之间在运行时可以共享相同的类，因此拥有更高的效率。而JVM则不存在这个共享机制，不同的程序被打包后都是彼此独立的，即便它们在包里使用了相同的类，运行时的都是单独加载和运行，无法进行共享。

1.2 Dalvik与ART区别

ART虚拟机被引入于Android 4.4，用来替换Dalvik虚拟机，以缓解Dalvik虚拟机的运行机制导致Android应用运行变慢的问题。在Android 4.4中，可以选择使用Dalvik还是ART，而从Android 5.0开始，Dalvik被完全删除，Android系统默认采用ART。Dalvik与ART的主要区别如下：

(1) ART运行机制优于Dalvik

对于运行在Dalvik虚拟机实例中的应用程序而言，在每一次重新运行的时候，都需要将字节码通过JIT(Just-In-Time)编译器编译成机器码，这会使用应用程序的运行效率降低，虽然Dalvik虚拟机已经被做过很多优化(.dex文件->.odex文件)，但由于这种先翻译再执行的机制仍然无法有效解决Dalvik拖慢Android应用运行的事实。而在ART中，系统在安装应用程序时会进行一次AOT(Ahead Of Time compilication，预编译)，即将字节码预先编译成机器码并存储在本地，这样应用程序每次运行时就不需要执行编译了，运行效率会大大提高。

(2) 支持的CPU架构不同

Dalvik是为32位CPU设计的，而ART支持64位并兼容32位的CPU。

(3) 运行时堆划分不同

Dalvik虚拟机的运行时堆使用标记--清除(Mark--Sweep)算法进行GC，它由两个Space以及多个辅助数据结构组成，两个Space分别是Zygote Space(Zygote Heap)和Allocation Space(Active Heap)。Zygote Space用来管理Zygote进程在启动过程中预加载和创建的各种对象，Zygote Space中不会触发GC，应用进程和Zygote进程之间会共享Zygote Space。Zygote进程在fork第一个子进程之前，会把Zygote Space分为两个部分，原来被Zygote进程使用的部分仍然叫Zygote Space，而剩余未被使用的部分被称为Allocation Space，以后fork的子进程相关的所有的对象都会在Allocation Space上进行分配和释放。需要注意的是，Allocation Space不是进程共享的，在每个进程中都独立拥有一份。下图展示了Dalvik虚拟机的运行时堆结构：

与Dalvik的GC不同，ART采用了多种垃圾收集方案，每个方案会运行不同的垃圾收集器，默认是采用了CMS(Concurrent Mark-Sweep)方案，该方案主要使用了sticky-CMS和patial-CMS。根据不同的CMS方案，ART的运行时堆的空间划分也会不同，默认是由4个Space和多个辅助数据结构组成，4个Space分别是Zygote Space、Allocation Space、Image Space以及Large Object Space，其中，Zygote Space和Allocation Space和Dalvik的一样，Image Space用来存放一些预加载类，Large Object Space用来分配一些大对象(默认大小为12Kb)。需要注意的是，Zygote Space和Image Space是进程间共享的。下图展示了ART采用标记–清除算法的堆划分：

ART虚拟机的不足：

安装时间变长。应用在安装的时候需要预编译，从而增大了安装时间。
存储空间变大。ART引入AOT技术后，需要更多的空间存储预编译后的机器码。

因此，从某些程度上来说，ART虚拟机是利用了“空间换时间”，来提高Android应用的运行速度。为了缓解上述的不足，Android7.0（N）版本中的ART加入了即时编译器JIT，作为AOT的一个补充，在应用程序安装时并不会将字节码全部编译成机器码，而是在运行中将热点代码编译成机器码，具体来说，就是当我们第一次运行应用相关程序后，JIT提供了一套追踪机制来决定哪一部分代码需要在手机处于idle状态和充电的时候来编译，并将编译得到的机器码存储到本地，这个追踪技术被称为Profile Guided Compilcation。

1.3 Dalvik/ART的启动流程

从剖析Android系统的启动过程一文可知，init进程(pid=1)是Linux系统的用户进程，是所有用户进程的父进程。当Android系统在启动init进程后，该进程会孵化出一堆用户守护进程、ServiceManager服务以及Zygote进程等等，其中，Zygote进程是Android系统启动的第一个Java进程，或者说是虚拟机进程，因为它持有Dalvik或ART的实例。Zygote进程是所有Java进程的父进程，每当系统需要创建一个应用程序时，Zygote进程就会fork自身，并快速地创建和初始化一个虚拟机实例，用于应用程序的运行。下面我们就从Android9.0源码的角度，来分析Zygote进程中的Dalvik或ART虚拟机实例是如何创建的。

首先，根据init.rc的启动服务的命令，将运行/system/bin/app_process可执行程序来启动zygote进程，该可执行程序对应的源文件为../base/cmds/app_process/app_main.cpp，也就是说，当从init进程发起启动Zygote进程后，会调用app_main.cpp的main函数进入Zygote进程的启动流程。app_main.cpp的main函数源码如下：

//app_main.cpp$main函数
int main(int argc, char* const argv[])
{
    
    
    // (1) 创建AppRuntime对象
    AppRuntime runtime(argv[0], computeArgBlockSize(argc, argv));
  // （2） 解析执行init.rc的启动服务的命令传入的参数
    // 解析后：zygote = true
    //        startSystemServer = true
    //        niceName = zygote （当前进程名称）
    bool zygote = false;
    bool startSystemServer = false;
    bool application = false;
    String8 niceName;
    String8 className;
    while (i < argc) {
    
    
        const char* arg = argv[i++];
        if (strcmp(arg, "--zygote") == 0) {
    
    
            zygote = true;
            niceName = ZYGOTE_NICE_NAME;
        } else if (strcmp(arg, "--start-system-server") == 0) {
    
    
            startSystemServer = true;
        } else if (strcmp(arg, "--application") == 0) {
    
    
            application = true;
        } else if (strncmp(arg, "--nice-name=", 12) == 0) {
    
    
            niceName.setTo(arg + 12);
        } else if (strncmp(arg, "--", 2) != 0) {
    
    
            className.setTo(arg);
            break;
        } else {
    
    
            --i;
            break;
        }
    }
    // (3) 设置进程名为Zygote，执行ZygoteInit类
    // Zygote = true
    if (!niceName.isEmpty()) {
    
    
        runtime.setArgv0(niceName.string());
        set_process_name(niceName.string());
    }
    if (zygote) {
    
    
        runtime.start("com.android.internal.os.ZygoteInit", args, zygote);
    } else if (className) {
    
    
        runtime.start("com.android.internal.os.RuntimeInit", args, zygote);
    } else {
    
    
        fprintf(stderr, "Error: no class name or --zygote supplied.\n");
        app_usage();
        LOG_ALWAYS_FATAL("app_process: no class name or --zygote supplied.");
        return 10;
    }
}

从app_main.cpp$main函数源码可知，为了启动Zygote进程，该函数主要做个如下三个方面的工作，即：

创建AppRuntime实例。AppRuntime是在app_process.cpp中定义的类，继承于系统的AndroidRuntime，主要用于创建和初始化虚拟机。AppRuntime类继承关系如下：

class AppRuntime : public AndroidRuntime {
    
    };

解析执行init.rc的启动服务的命令传入的参数。/init.zygote64_32.rc文件中启动Zygote的内容如下，在<Android源代码目录>/system/core/rootdir/ 目录下可以看到init.zygote32.rc、init.zygote32_64.rc、init.zygote64.rc、init.zygote64_32.rc等文件，这是因为Android5.0开始支持64位的编译，所以Zygote进程本身也有32位和64位版本。启动Zygote进程命令如下：

service zygote /system/bin/app_process64 -Xzygote /system/bin --zygote --start-system-server --socket-name=zygote
    class main
    priority -20
    socket zygote stream 660 root system
    onrestart write /sys/android_power/request_state wake
    onrestart write /sys/power/state on
    onrestart restart audioserver
    onrestart restart cameraserver
    onrestart restart media
    onrestart restart netd
    writepid /dev/cpuset/foreground/tasks /dev/stune/foreground

执行ZygoteInit类。由前面解析命令传入的参数可知，zygote=true说明当前程序运行的进程是Zygote进程，将调用AppRuntime的start函数执行ZygoteInit类，从类名可以看出执行该类将进入Zygote的初始化流程。

runtime.start("com.android.internal.os.ZygoteInit", args, zygote);

接着，我们详细分析下AppRuntime的start函数执行流程。由于AppRuntime继承于AndroidRuntime，因此start函数具体在AndroidRuntime中实现。该函数主要完成三个方面的工作：(a) 初始化JNI环境，启动虚拟机；(b) 为虚拟机注册JNI方法；(c)从传入的com.android.internal.os.ZygoteInit 类中找到main函数，即调用ZygoteInit.java类中的main方法。AndroidRuntime$start源码如下：

void AndroidRuntime::start(const char* className, const Vector<String8>& options, bool zygote)
{
    
    
    ...
    // (1) 初始化JNI环境、启动虚拟机
    JniInvocation jni_invocation;
    jni_invocation.Init(NULL);
    JNIEnv* env;
    if (startVm(&mJavaVM, &env, zygote) != 0) {
    
    
        return;
    }
    onVmCreated(env);

    // (2) 为虚拟机注册JNI方法
    if (startReg(env) < 0) {
    
    
        ALOGE("Unable to register all android natives\n");
        return;
    }
    
    ...
    // (3) 从传入的com.android.internal.os.ZygoteInit 类中找到main函数，即调用  
    // ZygoteInit.java类中的main方法。AndroidRuntime及之前的方法都是native的方法，而此刻  
        // 调用的ZygoteInit.main方法是java的方法，到这里我们就进入了java的世界
    char* slashClassName = toSlashClassName(className);
    jclass startClass = env->FindClass(slashClassName);
    if (startClass == NULL) {
    
    
        ALOGE("JavaVM unable to locate class '%s'\n", slashClassName);
        /* keep going */
    } else {
    
    
        jmethodID startMeth = env->GetStaticMethodID(startClass, "main",
            "([Ljava/lang/String;)V");
        if (startMeth == NULL) {
    
    
            ALOGE("JavaVM unable to find main() in '%s'\n", className);
            /* keep going */
        } else {
    
    
            env->CallStaticVoidMethod(startClass, startMeth, strArray);
      #if 0
            if (env->ExceptionCheck())
                threadExitUncaughtException(env);
      #endif
        }
    }
    ...
}

至此，随着AndroidRuntime$startVm函数被调用，Init进程是如何启动Zygote进程和在Zygote进程中创建虚拟机的实例的这个过程我们就分析完毕了，也验证了Zygote进程在被创建启动后，确实已经持有了虚拟机的实例，以至于Zygote进程fork自身创建应用程序时，应用程序也得到了虚拟机的实例，这样就不需要每次启动应用程序进程都要创建虚拟机实例，从而加快了应用程序进程的启动速度。至于被创建的是Dalvik还是ART实例，我们可以看注释(1)处调用了jni_invocation的Init()函数，该函数源码如下，位于源码根目录下libnativehelper/Jnilnvocation.cpp源文件中。该函数源码如下：

#ifdef __ANDROID__
#include <sys/system_properties.h>
#endif

// JniInvocation::Init
bool JniInvocation::Init(const char* library) {
    
    
    // Android平台标志
    #ifdef __ANDROID__
      char buffer[PROP_VALUE_MAX];
    #else
      char* buffer = NULL;
    #endif
      // 获取“libart.so”或“libdvm.so”
      library = GetLibrary(library, buffer);
      const int kDlopenFlags = RTLD_NOW | RTLD_NODELETE;
      // 加载“libart.so”或“libdvm.so”
      handle_ = dlopen(library, kDlopenFlags);
      if (handle_ == NULL) {
    
    
        if (strcmp(library, kLibraryFallback) == 0) {
    
    
          return false;
        }
        library = kLibraryFallback;
        handle_ = dlopen(library, kDlopenFlags);
        if (handle_ == NULL) {
    
    
          ALOGE("Failed to dlopen %s: %s", library, dlerror());
          return false;
        }
      }
      ...
      return true;
}

从JniInvocation::Init函数源码可知，它首先会调用JniInvocation::GetLibrary函数来获取要指定的虚拟机库名称–“libart.so”或“libdvm.so”，然后调用JniInvocation::dlopen函数加载这个虚拟机库。通过查阅JniInvocation::GetLibrary函数源码可知，如果当前不是Debug模式构建的，是不允许动态更改虚拟机动态库，即默认为"libart.so"；如果当前是Debug模式构建且传入的buffer不为NULL时，就需要通过读取"persist.sys.dalvik.vm.lib.2"这个系统属性来设置返回的library。JniInvocation::GetLibrary函数源码如下：

static const char* kLibraryFallback = "libart.so";
const char* JniInvocation::GetLibrary(const char* library, char* buffer) {
    
    
  return GetLibrary(library, buffer, &IsDebuggable, &GetLibrarySystemProperty);
}

const char* JniInvocation::GetLibrary(const char* library,
                         char* buffer,
                         bool (*is_debuggable)(),
                         int (*get_library_system_property)(char* buffer)) {
    
    
#ifdef __ANDROID__
  const char* default_library;
  // 如果不是debug构建,不允许更改虚拟机动态库
  // library = default_library = kLibraryFallback = "libart.so"
  if (!is_debuggable()) {
    
    
    library = kLibraryFallback;
    default_library = kLibraryFallback;
  } else {
    
    
    // 如果是debug构建，需要判断传入的buffer参数是否为空
    // 如果不为空，default_library赋值为buffer
    if (buffer != NULL) {
    
    
      if (get_library_system_property(buffer) > 0) {
    
    
        default_library = buffer;
      } else {
    
    
        default_library = kLibraryFallback;
      }
    } else {
    
    
      default_library = kLibraryFallback;
    }
  }
#else
  UNUSED(buffer);
  UNUSED(is_debuggable);
  UNUSED(get_library_system_property);
  const char* default_library = kLibraryFallback;
#endif
  if (library == NULL) {
    
    
    library = default_library;
  }

  return library;
}

// "persist.sys.dalvik.vm.lib.2"是系统属性
// 它的取值可以为libdvm.so或libart.so
int GetLibrarySystemProperty(char* buffer) {
    
    
#ifdef __ANDROID__
  return __system_property_get("persist.sys.dalvik.vm.lib.2", buffer);
#else
  UNUSED(buffer);
  return 0;
#endif
}

####

常见内存分析工具

2.1 Android Profiler

Android Profiler引入于Android Studio 3.0，是用来替换之前的Android Monitor，主要用来观察内存(Memory)、网络(Network)、CPU使用状态的实时变化。这里我们主要介绍Android Profiler中的Memory Profiler组件，它对应于Android Monitor的Memory Monitor，通过Memory Profiler可以实时查看/捕获存储内存的使用状态、强制GC以及跟踪内存分配情况，以便于快速地识别可能会导致应用卡顿、冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动。我们可以通过依次点击AS控制面板的View->Tool Windows->Profiler或者点击左下角的

图标，进入Memory Profiler监控面板。

标注(1~6)说明：
1：用于强制执行垃圾回收事件的按钮； 2：用于捕获堆转储的按钮，即Dump the Java heap； 3：用于放大、缩小、复位时间轴的按钮； 4 ：用于实时播放内存分配情况的按钮； 5：发生一些事件的记录(如Activity的跳转，事件的输入，屏幕的旋转)； 6：内存使用量事件轴，它包括以下内容：
- 一个堆叠图表。显示每个内存类别当前使用多少内存，如左侧的y轴和顶部的彩色健所示。

- Java：从Java或Kotlin代码分配的对象的内存(重点关注)；
- Native：从C或C++代码分配的对象的内存(重点关注)；
- Graphics：图像缓存等，包括GL surfaces, GL textures等；
- Stack：栈内存（包括java和c/c++）；
- Code：用于处理代码和资源（如 dex 字节码.so 库和字体）分配的内存；
- Other：系统都不知道是什么类型的内存，放在这里；
- Allocated：从Java或Kotlin代码分配的对象数。
- 一个堆叠图表。显示每个内存类别当前使用多少内存，如左侧的y轴和顶部的彩色健所示。

一条虚线。虚线表示分配的对象数量，如右侧的y轴所示(5000/15000)。
每个垃圾回收时间的图标。

2.1.1 Allocation Tracker

Allocation Tracker，即跟踪一段时间内存分配情况，Memory Profiler能够显示内存中的每个Java对象和JNI引用时如何分配的。我们需要关注如下信息：

分配了哪些类型的对象，分配了多大的空间；
对象分配的栈调用，是在哪个线程中调用的；
对象的释放时间（只针对8.0+）；

如果是Android 8.0以上的设备，支持随时查看对象的分配情况，具体的步骤如下：在时间轴上拖动以选择要查看的哪个区域(时间段)的内存分配情况，如下图所示：

接下来，我们就以上一篇文章中所提及的单例模式引起的内存泄漏为例，来检查内存分配的记录，排查可能存在内存泄漏的对象。具体的步骤如下：

(1) 浏览列表以查找堆计数异常大且可能存在泄漏的对象，即大对象。为了帮助查找已知类，可以点击下图中黄色方框的选项选择使用Arrange by class或Arrange by Package按类名或者包名进行分组，然后再红色方框中的第一个选项就会列出Class Name或Package Name，我们可以直接去查找目标类，也可以点击下图中的Filter 图标

快速查找某个类，比如SingleInstanceActivity，当然我们还可以使用正则表达式Regex和大小写匹配Match Case。红色方框中其他选项意义：

Allocations：堆中动态分配对象个数；
Deallocations：解除分配的对象个数；
Total Counts：目前存在的对象总数；
Shallow Size：堆中所有对象的总大小(以字节为单位)，不包含其引用的对象；

(2) 当点击SingleInstanceActivity类时，会出现一个Instance View窗口，该窗口完整得记录了该对象在这一段时间内的分配情况，如下图所示，Instance View窗口中显示了7个SingleInstanceActivity对象，并记录了每个对象被分配(Alloc Time)、释放(Dealloc Time)的时间。但是当我们强制GC后，仍然还存在两个SingleInstanceActivity对象，根据平时的开发经验，其中的一个对象可能被某个对象持有，导致无法被释放从而造成泄漏。

(3) 如果我们希望确定(2)中无法被GC的对象被谁持有，可以点击该对象，此时在Instance View窗口的下方就会出现Allocation Call Stack标签，如上图蓝色方框所示，该标签中显示了该对象被分配到何处以及哪里线程中，此外，我们还可以在标签中右键点击任意行并选择Jump to Source，以在编辑器中打开该代码。

2.1.2 Heap Dump

Head Dump，即捕获堆转储，它的作用是捕获某一时刻应用中有哪些对象正在使用内存，并将这些信息存储到文件中。Head Dump可以帮助我们找到大对象和通过数据的变化发现内存泄漏，比如当我们的应用使用一段时候后，捕获了一个heap dump，这个heap dump里面发现了并不应该存在的对象分配情况，这说明是存在内存泄漏的。捕获堆转储后，可以查看以下信息：

该时刻应用分配了哪些类型的对象，每种对象有多少；
每个对象当前时刻使用了多少内存；
对象所分配到的调用堆栈（Android 7.1以下会有所区别）；

要捕获堆转储，通过点击 Memory Profiler 工具栏中的 Dump Java heap图标

实现，获得某一时刻的Heap Dump如下图：

接下来，我们仍然以上一篇文章中所提及的单例模式引起的内存泄漏为例，来分析Heap Dump所表达的信息。从下图展示内容可看出，Heap Dump表达的窗体与Allocation Tracker差不多，只是展示的具体内容不同。具体如下图所示：

下面我们解释下上图颜色方框中相关标签名表示的意义。

(1) 红色方框

Allocations: 堆中分配对象的个数；
Native Size：此对象类型使用的native内存总量。此列仅适用于Android 7.0及更高版本。您将在这里看到一些用Java分配内存的对象，因为Android使用native内存来处理某些框架类，例如Bitmap。
Shallow Size: 此对象类型使用的Java内存总量；
Retained Size: 因此类的所有实例而保留的内存总大小；

(2) 黄色方框

Depth：从任意 GC root 到所选实例的最短 hop 数。
Native Size: native内存中此实例的大小。此列仅适用于Android 7.0及更高版本。
Shallow Size：此实例Java内存的大小。
Retained Size：此实例支配[dominator]的内存大小（根据 [支配树]

2.2 MAT

在进行内存分析时，我们可以使用Android Profiler的Memory Profiler组件来观察、追踪内存的分配使用情况(Allocation Tracker)，也可以通过这个工具找到疑似发生内存泄漏的位置(Heap Dump)。但是如果想要深入地进行分析并确定内存泄漏，就要分析疑似发生内存泄漏时所生产的堆转储文件，该文件由点击 Memory Profiler工具栏中的 Dump Java heap图标

生成，输出的文件格式为hprof，分析工具使用的是MAT。由于Memory Profiler生成的hprof文件不是标准的hprof文件，需要使用SDK自带的hprof-conv进行转换，它的路径在sdk/platform-tools中，执行命令：hprof-conv E:\1.hprof E:\standar.hprof。

MAT，全称"Memory Analysis Tool"，是对内存进行详细分析的工具，它是eclipse的一个插件，对于AS开发来说，需要单独下载MAT(当前最新版本为1.9.1)。使用MAT打开一个标准的hprof文件如上图所示，选择Leak Suspects Report选项，MAT为hprof文件生成的报告，该报告为中给出了MAT认为可能出现内存泄漏问题的地方，除非内存泄漏特别明显，通过Leak Suspects还是很难发现内存泄漏的位置。因此，我们还是老老实实自己来动手分析，这里打开Overview标签(一般打开文件时会自动打开)，具体如下图：

在上述图中，我们主要关注两个部分：饼状图和Actions，其中，饼状图主要用来显示内存的消耗，它的彩色部分表示被分配的内存，灰色部分则是空闲区域，单击每个彩色区域可以看到这块区域的详细信息；Actons一栏列出了4种Action，其作用与区别如下。

Historgram：列出每个类的所有对象。从类的角度进行分析，注重量的分析；
Dominator Tree：列出大对象和它们的引用关系。从对象的角度分析，注重引用关系分析；
Top Consumers：获取开销最大的对象，可通过类或包形式分组；
Duplicate Classes：检测出被多个类加载器加载的类；

其中，分析内存泄漏最常用的就是Histogram和Dominator Tree。这两种方式只是判断内存问题的方式不同，但是最终都会归结到通过查看GC引用链来确定内存泄漏的具体位置(原因)。接下来，我们就以Dominator Tree为例来讲解如何使用MAT来判定是否有内存泄漏以及泄漏的具体原因。Dominator Tree，即支配树，点击Dominator Tree选项如下图所示，然后使用条件过滤(黄色方框输入)，找一个我们认为可能发生了内存泄漏的类：

从上图可以看到，在Dominator Tree列出了很多SingleInstanceActivity的实例，而一般SingleInstanceActivity是不该有这么多实例的，因此，基本可以断定发生了内存泄漏，至于内存泄漏的具体原因，就需要查看GC引用链。但在查看之前，我们需要理解下红色方框几个标签的意义。

Shallow Heap

对象自身占用的内存大小，不包括引用的对象。如果是数组类型的对象，它的大小由数组元素的类型和长度决定；如果是非数组类型的对象，它的大小由其成员变量的数量和类型决定。

Retained Heap

Retained Heap就是当前对象被GC后，从Heap上总共能释放掉多大的内存空间，这部分内存空间被称之为Retained Set。Retained Set指的是这个对象本身和它持有引用的对象以及这些引用对象的Retained Set所占内存大小的总和。下面我们从一颗引用树(GC引用链)来理解下Retained Set：

假设A、B为GC Root对象，根据Retained Set定义可知，对象E的Retained Set为对象E、G，对象C的Retained Set为对象C、D、E、F、G、H。另外，通过引用树我们还可以演化得到本小节最重要的部分–支配树(Dominator Tree)，即在引用树中如果一条到对象Y的路径一定(必然)会经过对象X，那么称为X支配Y，并且在所有支配Y的对象中，X是Y最近的一个对象就称为X直接支配Y，支配树就是反应的这种直接支配关系。在支配树中，父节点直接支配子节点。上图就是引用树转换为支配树的例子，由此可以得到：

对象C直接支配对象D、E、H，故C是D、E、H的父节点；
对象D直接支配对象F，故D是F的父节点；
对象E直接支配对象G，故E是G的父节点；

通过支配树，我们可以知道假如对象E被回收了，则会释放E、G的内存，而不会释放H的内存，因为F可能还会引用着H，只有C被回收了，H的内存才会被释放。因此，我们可以得到一个结论：通过MAT的Dominator Tree，可以清晰地得到一个对象的直接支配的对象，如果直接支配对象中出现了不该有的对象，就说明发生了内存泄漏。示例如下：

从上图可知，被选中的SingleInstanceActivity对象的直接支配对象出现了不该有的CommonUtils对象，因为SingleInstanceActivity是要被回收的。换句话说，CommonUtils持有SingleInstanceActivity对象的引用，导致SingleInstanceActivity对象无法被正常回收，从而导致了内存泄漏。

2.3 LeakCanary

文章最后，我们借助Dalvik 虚拟机和 Sun JVM 在架构和执行方面有什么本质区别？一文中的一段话作个总结，个人觉得这对理解JVM/Dalvik/ART的本质比较有启发意义，即JVM其核心目的，是为了构建一个真正跨OS平台，跨指令集的程序运行环境（VM）。DVM的目的是为了将android OS的本地资源和环境，以一种统一的界面提供给应用程序开发。严格来说，DVM不是真正的VM，它只是开发的时候提供了VM的环境，并不是在运行的时候提供真正的VM容器。这也是为什么JVM必须设计成stack-based的原因。

二、内存抖动

内存抖动（Memory Churn）是因为在短时间内大量的对象被创建又马上被释放。瞬间大量产生的对象会把内存区域大量占用，当达到阀值，剩余空间不够的时候，GC会被触发从而导致刚产生的对象又很快被回收。

即使每次分配的对象都只占用很少的内存，但是他们叠加在一起导致Heap的压力增加，导致其他类型的GC被触发。此时帧率有可能会被影响到，从而使得用户感知到性能问题，带来不好的用户体验。

1.内存抖动介绍

定义：内存频繁分配和回收导致内存不稳定

表现：频繁GC、内存曲线呈锯齿状

危害：导致卡顿、OOM

2.内存抖动导致OOM

频繁创建对象，导致内存不足及碎片(不连续)

不连续的内存片无法被分配，导致OOM

4.内存抖动解决实战

使用Memory Profiler初步排查

使用Memory Profiler或CPU Profiler结合代码排查

public class MemoryShakeActivity extends AppCompatActivity implements View.OnClickListener {
    
    

    @SuppressLint("HandlerLeak")
    private static Handler mHandler = new Handler() {
    
    
        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
    
    
            super.handleMessage(msg);
            // 创造内存抖动
            for (int index = 0; index <= 100; index++){
    
    
                String arg[] = new String[100000];
            }
            mHandler.sendEmptyMessageDelayed(0,30);
        }
    };

    @Override
    protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
    
    
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_memory);
        findViewById(R.id.bt_memory).setOnClickListener(this);

    }

    @Override
    public void onClick(View v) {
    
    
        mHandler.sendEmptyMessage(0);
    }

    @Override
    protected void onDestroy() {
    
    
        super.onDestroy();
        mHandler.removeCallbacksAndMessages(null);
    }
}

现象：

排查：

5.内存抖动解决技巧

找循环或频繁调用的地方

三、Bitmap

在Android应用里，最耗费内存的就是图片资源。而且在Android系统中，读取位图Bitmap时，分给虚拟机中的图片的堆栈大小只有8M，如果超出了，就会出现OutOfMemory异常。所以，对于图片的内存优化，是Android应用开发中比较重要的内容。

1.要及时回收Bitmap的内存

Bitmap类有一个方法recycle()，从方法名可以看出意思是回收。这里就有疑问了，Android系统有自己的垃圾回收机制，可以不定期的回收掉不使用的内存空间，当然也包括Bitmap的空间。那为什么还需要这个方法呢？

Bitmap类的构造方法都是私有的，所以开发者不能直接new出一个Bitmap对象，只能通过BitmapFactory类的各种静态方法来实例化一个Bitmap。仔细查看BitmapFactory的源代码可以看到，生成Bitmap对象最终都是通过JNI调用方式实现的。所以，加载 Bitmap到内存里以后，是包含两部分内存区域的。简单的说，一部分是Java部分的，一部分是C部分的。这个Bitmap对象是由Java部分分配的，不用的时候系统就会自动回收了，但是那个对应的C可用的内存区域，虚拟机是不能直接回收的，这个只能调用底层的功能释放。所以需要调用 recycle()方法来释放C部分的内存。从Bitmap类的源代码也可以看到，recycle()方法里也的确是调用了JNI方法了的。

那如果不调用recycle()，是否就一定存在内存泄露呢？也不是的。Android的每个应用都运行在独立的进程里，有着独立的内存，如果整个进程被应用本身或者系统杀死了，内存也就都被释放掉了，当然也包括C部分的内存。

Android对于进程的管理是非常复杂的。简单的说，Android系统的进程分为几个级别，系统会在内存不足的情况下杀死一些低优先级的进程，以提供给其它进程充足的内存空间。在实际项目开发过程中，有的开发者会在退出程序的时候使用 Process.killProcess(Process.myPid())的方式将自己的进程杀死，但是有的应用仅仅会使用调用 Activity.finish()方法的方式关闭掉所有的Activity。

经验分享： Android手机的用户，根据习惯不同，可能会有两种方式退出整个应用程序：一种是按Home键直接退到桌面；另一种是从应用程序的退出按钮或者按 Back键退出程序。那么从系统的角度来说，这两种方式有什么区别呢？按Home键，应用程序并没有被关闭，而是成为了后台应用程序。按Back键，一般来说，应用程序关闭了，但是进程并没有被杀死，而是成为了空进程（程序本身对退出做了特殊处理的不考虑在内）。
Android系统已经做了大量进程管理的工作，这些已经可以满足用户的需求。个人建议，应用程序在退出应用的时候不需要手动杀死自己所在的进程。对于应用程序本身的进程管理，交给Android系统来处理就可以了。应用程序需要做的，是尽量做好程序本身的内存管理工作。

一般来说，如果能够获得Bitmap对象的引用，就需要及时的调用Bitmap的recycle()方法来释放Bitmap占用的内存空间，而不要等Android系统来进行释放。

下面是释放Bitmap的示例代码片段。

// 先判断是否已经回收 

if(bitmap != null && !bitmap.isRecycled()){
    
       

        // 回收并且置为null 

        bitmap.recycle();   

        bitmap = null;   

}   

System.gc();

从上面的代码可以看到，bitmap.recycle()方法用于回收该Bitmap所占用的内存，接着将bitmap置空，最后使用 System.gc()调用一下系统的垃圾回收器进行回收，可以通知垃圾回收器尽快进行回收。这里需要注意的是，调用System.gc()并不能保证立即开始进行回收过程，而只是为了加快回收的到来。

如何调用recycle()方法进行回收已经了解了，那什么时候释放Bitmap的内存比较合适呢？一般来说，如果代码已经不再需要使用 Bitmap对象了，就可以释放了。释放内存以后，就不能再使用该Bitmap对象了，如果再次使用，就会抛出异常。所以一定要保证不再使用的时候释放。比如，如果是在某个Activity中使用Bitmap，就可以在Activity的onStop()或者onDestroy()方法中进行回收。

2.捕获异常

因为Bitmap是吃内存大户，为了避免应用在分配Bitmap内存的时候出现OutOfMemory异常以后Crash掉，需要特别注意实例化Bitmap部分的代码。通常，在实例化Bitmap的代码中，一定要对OutOfMemory异常进行捕获。

以下是代码示例。

Bitmap bitmap = null; 

try {
    
     

    // 实例化Bitmap 

    bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path); 

} catch (OutOfMemoryError e) {
    
     

    // 

} 

if (bitmap == null) {
    
     

    // 如果实例化失败 返回默认的Bitmap对象 

    return defaultBitmapMap; 

}

这里对初始化Bitmap对象过程中可能发生的OutOfMemory异常进行了捕获。如果发生了OutOfMemory异常，应用不会崩溃，而是得到了一个默认的Bitmap图。

经验分享：很多开发者会习惯性的在代码中直接捕获Exception。但是对于OutOfMemoryError来说，这样做是捕获不到的。因为 OutOfMemoryError是一种Error，而不是Exception。在此仅仅做一下提醒，避免写错代码而捕获不到 OutOfMemoryError。

3.缓存通用的Bitmap对象

有时候，可能需要在一个Activity里多次用到同一张图片。比如一个Activity会展示一些用户的头像列表，而如果用户没有设置头像的话，则会显示一个默认头像，而这个头像是位于应用程序本身的资源文件中的。

如果有类似上面的场景，就可以对同一Bitmap进行缓存。如果不进行缓存，尽管看到的是同一张图片文件，但是使用BitmapFactory类的方法来实例化出来的Bitmap，是不同的Bitmap对象。缓存可以避免新建多个Bitmap对象，避免内存的浪费。

经验分享： Web开发者对于缓存技术是很熟悉的。其实在Android应用开发过程中，也会经常使用缓存的技术。这里所说的缓存有两个级别，一个是硬盘缓存，一个是内存缓存。比如说，在开发网络应用过程中，可以将一些从网络上获取的数据保存到SD卡中，下次直接从SD卡读取，而不从网络中读取，从而节省网络流量。这种方式就是硬盘缓存。再比如，应用程序经常会使用同一对象，也可以放到内存中缓存起来，需要的时候直接从内存中读取。这种方式就是内存缓存。

4.压缩图片

如果图片像素过大，使用BitmapFactory类的方法实例化Bitmap的过程中，需要大于8M的内存空间，就必定会发生OutOfMemory异常。这个时候该如何处理呢？如果有这种情况，则可以将图片缩小，以减少载入图片过程中的内存的使用，避免异常发生。

使用BitmapFactory.Options设置inSampleSize就可以缩小图片。属性值inSampleSize表示缩略图大小为原始图片大小的几分之一。即如果这个值为2，则取出的缩略图的宽和高都是原始图片的1/2，图片的大小就为原始大小的1/4。

如果知道图片的像素过大，就可以对其进行缩小。那么如何才知道图片过大呢？

使用BitmapFactory.Options设置inJustDecodeBounds为true后，再使用decodeFile()等方法，并不会真正的分配空间，即解码出来的Bitmap为null，但是可计算出原始图片的宽度和高度，即options.outWidth和 options.outHeight。通过这两个值，就可以知道图片是否过大了。

BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options(); 

    // 设置inJustDecodeBounds为true 

    opts.inJustDecodeBounds = true; 

    // 使用decodeFile方法得到图片的宽和高 

    BitmapFactory.decodeFile(path, opts); 

    // 打印出图片的宽和高 

    Log.d("example", opts.outWidth + "," + opts.outHeight);

在实际项目中，可以利用上面的代码，先获取图片真实的宽度和高度，然后判断是否需要跑缩小。如果不需要缩小，设置inSampleSize的值为 1。如果需要缩小，则动态计算并设置inSampleSize的值，对图片进行缩小。需要注意的是，在下次使用BitmapFactory的 decodeFile()等方法实例化Bitmap对象前，别忘记将opts.inJustDecodeBound设置回false。否则获取的 bitmap对象还是null。

经验分享：如果程序的图片的来源都是程序包中的资源，或者是自己服务器上的图片，图片的大小是开发者可以调整的，那么一般来说，就只需要注意使用的图片不要过大，并且注意代码的质量，及时回收Bitmap对象，就能避免OutOfMemory异常的发生。
如果程序的图片来自外界，这个时候就特别需要注意OutOfMemory的发生。一个是如果载入的图片比较大，就需要先缩小；另一个是一定要捕获异常，避免程序Crash。

总结：

性能优化虽然说容易学、好上手，但还有绝大多数做业务方面的老开发对性能优化也只停留在“听说过”或者“简单使用过工具”的阶段。如果想要吃透性能优化，光会利用工具是远远不够的，必须要对底层原理了解透彻。

例如：App启动速度优化、内存优化、UI流畅度优化、apk瘦身、电量优化等等。其中与性能优化有直接关联的绝大多数都是内存问题

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