Android内存优化杂谈

      Android内存优化是我们性能优化工作中比较重要的一环,这里其实主要包括两方面的工作:
  1. 优化RAM,即降低运行时内存。这里的目的是防止程序发生OOM异常,以及降低程序由于内存过大被LMK机制杀死的概率。另一方面,不合理的内存使用会使GC大大增多,从而导致程序变卡。
  2. 优化ROM,即降低程序占ROM的体积。这里主要是为了降低程序占用的空间,防止由于ROM空间不足导致程序无法安装。

本文的着重点为第一点,总结概述降低应用运行内存的技巧。在这里我们不再细述PSS、USS等概念与Android应用的内存管理,如对这部分内容感兴趣,可自行阅读文末的参考文章。

内存泄露的检测与修改

内存泄露:简单来说对象由于编码错误或系统原因,仍然存在着对其直接或间接的引用,导致系统无法进行回收。内存泄露,容易留下逻辑隐患,同时增加了应用内存峰值与发生OOM的概率。它属于bug issue,是我们一定要修改的。

下面是造成内存泄露的一些常见原因,但是如何建立一套发现内存泄露、解决内存泄露的闭环方案,才是我们工作的重点。

一. 内存泄露的监控方案

Square的开源库leakcanry是一个非常不错的选择,它通过弱引用方式侦查Activity或对象的生命周期,若发现内存泄露自动dump Hprof文件,通过HAHA库得到泄露的最短路径,最后通过notification展示。

内存泄露判断与处理的流程如下图 ,各自运行的进程空间(主进程通过idlehandler,HAHA分析使用的是单独的进程):

微信在leakcanry推出之前已经有了自己的内存泄露监控体系,与leakcanry大致有以下的区别:

  1. 在微信中,对于4.0以上的机型也是采用通过注册ActivityLifecycleCallbacks接口,对于4.0以下的机型我们会尝试反射ActivityThread中的mInstrumentation对象。当然,现在微信也改成只支持android-15以上,美美哒。
  2. leakcanry尽管使用了idlehandler与分进程,但是dumphprof依然会造成应用明显的卡顿(SuspendAll Thread)。而在三星等一些手机,系统会缓存最后一个Activity,所以在微信,我们采取了更严格的检测模式,即泄露三次确认以及经过5个新建的Activity,确保不是由于系统缓存的原因造成。
  3. 在微信中,当发现疑似内存泄露时会弹出对话框,当我们主动点击时才会去做dumpHprof以及上传Hprof快照的操作,而是否误报、泄露链等分析工作也是放于服务器端。

事实上,通过对leakcanry做简单的定制,我们就可以实现以下一个内存泄露监控闭环。

二. 对系统内存泄露的Hack Fix

AndroidExcludedRefs列出了一些由于系统原因导致引用无法释放的例子,同时对于大多数的例子,都会提供建议如何通过hack的建议去修复。在微信中,对TextLine、InputMethodManager、AudioManger、android.os.Message也采用了类似Hack的方式(详细可看参考资料)。

三. 通过兜底回收内存

Activity泄漏会导致该Activity引用到的Bitmap、DrawingCache等无法释放,对内存造成大的压力,兜底回收是指对于已泄漏Activity,尝试回收其持有的资源,泄漏的仅仅是一个Activity空壳,从而降低对内存的压力。

做法也非常简单,在Activity onDestory时候从view的rootview开始,递归释放所有子view涉及的图片,背景,DrawingCache,监听器等等资源,让Activity成为一个不占资源的空壳,泄露了也不会导致图片资源被持有。

总的来说,我们不是只懂得一些内存泄露解决方法就可以,更重要的是通过日常测试与监控,得到内存泄露检测与修改的一整套闭环体系。

降低运行时内存的一些方法

当我们能确保应用中不会出现内存泄露时,我们需要一些其他的方法来降低运行时的内存。更多的时候,我们其实只希望降低应用发生OOM的概率。

Android OOM:

  • Android 2.x系统,当dalvik allocated + external allocated + 新分配的大小 >= dalvik heap 最大值时候就会发生OOM。其中bitmap是放于external中 。
  • Android 4.x系统,废除了external的计数器,类似bitmap的分配改到dalvik的java heap中申请,只要allocated + 新分配的内存 >= dalvik heap 最大值的时候就会发生OOM(art运行环境的统计规则还是和dalvik保持一致)

一. 减少bitmap占用的内存

说到内存,bitmap必然是这里的大头。对于bitmap内存占用,想说的有以下几点:

  1. 防止bitmap占用资源多大导致OOM
    Android 2.x 系统 BitmapFactory.Options 里面隐藏的的inNativeAlloc反射打开后,申请的bitmap就不会算在external中。对于Android 4.x系统,可采用facebook的fresco库,即可把图片资源放于native中。
  2. 图片按需加载
    即图片的大小不应该超过view的大小。在把图片载入内存之前,我们需要先计算出一个合适的inSampleSize缩放比例,避免不必要的大图载入。对此,我们可以重载drawable与ImageView,例如在Activity ondestroy时,检测图片大小与View的大小,若超过,可以上报或提示。
  3. 统一的bitmap加载器
    Picasso、Fresco都是比较出名的加载库,同样微信也有自己的库ImageLoader。加载库的好处在于将版本差异、大小处理对使用者不感知。有了统一的bitmap加载器,我们可以在加载bitmap时,若发生OOM(try catch方式),可以通过清除cache,降低bitmap format(ARGB8888/RBG565/ARGB4444/ALPHA8)等方式,重新尝试。
  4. 图片存在像素浪费
    对于.9图,美工可能在出图时在拉伸与非拉伸区域都有大量的像素重复。通过获取图片的像素ARGB值,计算连续相同的像素区域,自定义算法判定这些区域是否可以缩放。关键也是需要将这些工作做到系统化,可及时发现问题,解决问题。

一个好的imageLoader,可以将2.X、4.X或5.X对图片加载的处理对使用者隐藏,同时也可以将自适应大小、质量等放于框架中。

二. 自身内存占用监控

对于系统函数onLowMemory等函数是针对整个系统而已的,对于本进程来说,其dalvik内存距离OOM的差值并没有体现,也没有回调函数供我们及时释放内存。假若能有那么一套机制,可以实时监控进程的堆内存使用率,达到设定值即关于通知相关模块进行内存释放,这会大大的降低OOM。

  • 实现原理
    这个其实比较简单,通过Runtime获得maxMemory,而totalMemory-freeMemory即为当前真正使用的dalvik内存。

  • 操作方式
    我们可以定期(前台每隔3分钟)去得到这个值,当我们这个值达到危险值时(例如80%),我们应当主要去释放我们的各种cache资源(bitmap的cache为大头),同时显示的去Trim应用的memory,加速内存收集。

三. 使用多进程

对于webview,图库等,由于存在内存系统泄露或者占用内存过多的问题,我们可以采用单独的进程。微信当前也会把它们放在单独的tools进程中

四. 上报OOM详细信息

当系统发生OOM的crash时,我们应当上传更加详细的内存相关信息,方便我们定位当时内存的具体情况。

其他例如使用large heap、inBitmap、SparseArray、Protobuf等不再一一细述,对代码采用优化--埋坑--优化--埋坑的方式并不推荐。我们应该着力于建立一套合理的框架与监控体系,能及时的发现诸如bitmap过大、像素浪费、内存占用过大、应用OOM等问题。

GC优化

Java拥有GC的机制,不同的系统版本GC的实现可能有比较大的差异。但是无论哪种版本,大量的GC操作则会显著占用帧间隔时间(16ms)。如果在帧间隔时间里面做了过多的GC操作,那么自然其他类似计算,渲染等操作的可用时间就变得少了。

一. GC的类型

GC的类型有以下几种,其中GC_FOR_ALLOC是同步方式进行,对应用帧率的影响最大。

  1. GC_FOR_ALLOC
    当堆内存不够的时候容易被触发,尤其是new一个对象的时候,很容易被触发到,所以如果要加速启动,可以提高dalvik.vm.heapstartsize的值,这样在启动过程中可以减少GC_FOR_ALLOC的次数。注意这个触发是以同步的方式进行的。如果GC后仍然没有空间,则堆进行扩张
  2. GC_EXPLICIT
    这个gc是被可以调用的,比如system.gc, 一般gc线程的优先级比较低,所以这个垃圾回收的过程不一定会马上触发, 千万不要认为调用了system.gc,内存的情况就能有所好转
  3. GC_CONCURRENT
    当分配的对象大小超过384K时触发,注意这是以异步的方式进行回收的.如果发现大量反复的Concurrent GC出现,说明系统中可能一直有大于384K的对象被分配,而这些往往是一些临时对象,被反复触发了。给到我们的暗示是:对象的复用不够。
  4. GC_EXTERNAL_ALLOC (在3.0系统之后被废了)
    Native层的内存分配失败了,这类GC就会被触发。如果GPU的纹理、bitmap、或者java.nio.ByteBuffers的使用没有释放,这种类型的GC往往会被频繁触发。

二. 内存抖动现象

Memory Churn内存抖动,内存抖动是因为在短时间内大量的对象被创建又马上被释放。瞬间产生大量的对象会严重占用内存区域,当达到阀值,剩余空间不够的时候,会触发GC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占用了很少的内存,但是他们叠加在一起会增加Heap的压力,从而触发更多其他类型的GC。这个操作有可能会影响到帧率,并使得用户感知到性能问题。

通过Memory Monitor,我们可以跟踪整个app的内存变化情况。若短时间发生了多次内存的涨跌,这意味着很有可能发生了内存抖动。

三. GC优化

通过Heap Viewer,我们可以查看当前内存快照,便于对比分析哪些对象有可能发生了泄漏。更重要的工具是Allocation Tracker,追踪内存对象的类型、堆栈、大小等。手Q有做一个统计工具,对Allocation Tracker的原始数据,按照(类型&堆栈)的组合(堆栈取栈顶的5层)统计某一种对象分配的大小、次数。同时按照次数、大小的排序,从多/大到少/小结合代码分析,并自顶向下的逐轮进行优化。

这样,我们就可以快速知道发生内存抖动时,是因为哪些变量的创建造成频繁GC。一般来说我们需要注意以下几个方面:

  1. 字符串拼接优化
    减少字符串使用加号拼接,改为使用StringBuilder。减少StringBuilder.enlarge,初始化时设置capacity;这里需要注意的是,若打开Looper中Printer回调,也会存在较多的字符串拼接。

  1. 读文件优化 读文件使用ByteArrayPool,初始设置capacity,减少expand
  2. 资源重用
    建立全球缓存池,对频繁申请、释放的对象类型重用
  3. 减少不必要或不合理的对象
    例如在ondraw、getview中应减少对象申请,尽量重用。更多是一些逻辑上的东西,例如循环中不断申请局部变量等
  4. 选用合理的数据格式 使用SparseArray, SparseBooleanArray, and LongSparseArray来代替Hashmap

总结

我们并不能将内存优化中用到的所有技巧都一一说明,而且随着Android版本的更替,可能很多方法都会变的过时。我在想更重要的是我们能持续的发现问题,精细化的监控,而不是一直处于”哪个有坑填哪里的”的窘况。在这里给大家的建议有:

  1. 率先考虑采用已有的工具;中国人喜欢重复造轮子,我们更推荐花精力去优化已有工具,为广大码农做贡献。生活已不易,码农何为为难码农!
  2. 不拘泥于点,更重要在于如何建立合理的框架避免发生问题,或者是能及时的发现问题。

当前微信内存监控体系中也存在一些不尽人意的地方,在未来的日子里也同样需要努力去优化。

参考文章

  1. Android内存管理(http://developer.android.com/intl/zh-cn/training/articles/memory.html)
  2. leakcanary(https://github.com/square/leakcanary)
  3. AndroidExcludedRefs(https://github.com/square/leakcanary/blob/master/leakcanary-android/src/main/java/com/squareup/leakcanary/AndroidExcludedRefs.java)
  4. fresco(https://github.com/facebook/fresco)
  5. 优化安卓应用内存的神秘方法以及背后的原理(http://bugly.qq.com/blog/?p=621)
  6. Android性能优化之内存篇(http://hukai.me/android-performance-memory/)
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