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最近在网上看了不少Android内存管理方面的博文,但是文章大多都是就单个方面去介绍内存管理,没有能全局把握,缺乏系统性阐述,而且有些观点有误。

这样对Android内存管理进行局部性介绍,很难使读者建立系统性概念,无法真正理解内存管理,对提高系统优化和系统稳定性分析方面的能力是不够的。

我结合自己的一些思考和理解,从宏观层面上,对内存管理做一个全局性的介绍,在此与大家交流分享。

首先,回顾一下基础知识,基础知识是理解系统机制的前提和关键:

1、  进程的地址空间

在32位操作系统中,进程的地址空间为0到4GB,

示意图如下:

图1

这里主要说明一下Stack和Heap:

Stack空间(进栈和出栈)由操作系统控制,其中主要存储函数地址、函数参数、局部变量等等,所以Stack空间不需要很大,一般为几MB大小。

Heap空间的使用由程序员控制,程序员可以使用malloc、new、free、delete等函数调用来操作这片地址空间。Heap为程序完成各种复杂任务提供内存空间,所以空间比较大,一般为几百MB到几GB。正是因为Heap空间由程序员管理,所以容易出现使用不当导致严重问题。

2、进程内存空间和RAM之间的关系

进程的内存空间只是虚拟内存(或者叫作逻辑内存),而程序的运行需要的是实实在在的内存,即物理内存(RAM)。在必要时,操作系统会将程序运行中申请的内存(虚拟内存)映射到RAM,让进程能够使用物理内存。

RAM作为进程运行不可或缺的资源,对系统性能和稳定性有着决定性影响。另外,RAM的一部分被操作系统留作他用,比如显存等等,内存映射和显存等都是由操作系统控制,我们也不必过多地关注它,进程所操作的空间都是虚拟地址空间,无法直接操作RAM。

示意图如下:

图2

基础知识介绍到这里,如果读者理解以上知识有障碍,请好好恶补一下基础知识,基础理论知识至关重要。

3、  Android中的进程

(1)   native进程:采用C/C++实现,不包含dalvik实例的进程,/system/bin/目录下面的程序文件运行后都是以native进程形式存在的。如图           3,/system/bin/surfaceflinger、/system/bin/rild、procrank等就是native进程。

(2)   java进程:Android中运行于dalvik虚拟机之上的进程。dalvik虚拟机的宿主进程由fork()系统调用创建,所以每一个java进程都是存在于一个native进程中,因此,java进程的内存分配比native进程复杂,因为进程中存在一个虚拟机实例。如图3,Android系统中的应用程序基本都是java进程,如桌面、电话、联系人、状态栏等等。

图3

4、  Android中进程的堆内存

图1和图4分别介绍了native process和java process的结构,这个是我们程序员需要深刻理解的,进程空间中的heap空间是我们需要重点关注的。heap空间完全由程序员控制,我们使用的malloc、C++ new和java new所申请的空间都是heap空间, C/C++申请的内存空间在native heap中,而java申请的内存空间则在dalvik heap中。

图4

5、  Android的 java程序为什么容易出现OOM

这个是因为Android系统对dalvik的vm heapsize作了硬性限制,当java进程申请的java空间超过阈值时,就会抛出OOM异常(这个阈值可以是48M、24M、16M等,视机型而定),可以通过adb shell getprop | grep dalvik.vm.heapgrowthlimit查看此值。

也就是说,程序发生OMM并不表示RAM不足,而是因为程序申请的java heap对象超过了dalvik vm heapgrowthlimit。也就是说,在RAM充足的情况下,也可能发生OOM。

这样的设计似乎有些不合理,但是Google为什么这样做呢?这样设计的目的是为了让Android系统能同时让比较多的进程常驻内存,这样程序启动时就不用每次都重新加载到内存,能够给用户更快的响应。迫使每个应用程序使用较小的内存,移动设备非常有限的RAM就能使比较多的app常驻其中。但是有一些大型应用程序是无法忍受vm heapgrowthlimit的限制的,后面会介绍如何让自己的程序跳出vm heapgrowthlimit的限制。

6、  Android如何应对RAM不足

在第5点中提到:java程序发生OMM并不是表示RAM不足,如果RAM真的不足,会发生什么呢?这时Android的memory killer会起作用,当RAM所剩不多时,memory killer会杀死一些优先级比较低的进程来释放物理内存,让高优先级程序得到更多的内存。我们在分析log时,看到的进程被杀的log,如图5,往往就是属于这种情况。

图5

7、  如何查看RAM使用情况

可以使用adb shell cat /proc/meminfo查看RAM使用情况:

MemTotal:        396708 kB

MemFree:           4088 kB

Buffers:           5212 kB

Cached:          211164 kB

SwapCached:           0 kB

Active:          165984 kB

Inactive:        193084 kB

Active(anon):    145444 kB

Inactive(anon):     248 kB

Active(file):     20540 kB

Inactive(file):  192836 kB

Unevictable:       2716 kB

Mlocked:              0 kB

HighTotal:            0 kB

HighFree:             0 kB

LowTotal:        396708 kB

LowFree:           4088 kB

SwapTotal:            0 kB

SwapFree:             0 kB

Dirty:                0 kB

Writeback:            0 kB

AnonPages:       145424 kB

……

……

这里对其中的一些字段进行解释:

MemTotal:可以使用的RAM总和(小于实际RAM,操作系统预留了一部分)

MemFree:未使用的RAM

Cached:缓存(这个也是app可以申请到的内存)

HightTotal:RAM中地址高于860M的物理内存总和,只能被用户空间的程序使用。

HightFree:RAM中地址高于860M的未使用内存

LowTotal:RAM中内核和用户空间程序都可以使用的内存总和(对于512M的RAM: lowTotal= MemTotal)

LowFree: RAM中内核和用户空间程序未使用的内存(对于512M的RAM: lowFree = MemFree)

8、  如何查看进程的内存信息

(1)、使用adb shell dumpsys meminfo + packagename/pid:

从图6可以看出,com.example.demo作为java进程有2个heap,native heap和dalvik heap,

native heap size为159508KB,dalvik heap size为46147KB

图6

(2)、使用adb shell procrank查看进程内存信息

如图7:

图7

解释一些字段的意思:

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)

一般来说内存占用大小有如下规律:VSS >= RSS >= PSS >= USS

注意:dumpsys meminfo可以查看native进程和java进程,而procrank只能查看java进程。

9、  应用程序如何绕过dalvikvm heapsize的限制

对于一些大型的应用程序(比如游戏),内存使用会比较多,很容易超超出vm heapsize的限制,这时怎么保证程序不会因为OOM而崩溃呢?

(1)、创建子进程

创建一个新的进程,那么我们就可以把一些对象分配到新进程的heap上了,从而达到一个应用程序使用更多的内存的目的,当然,创建子进程会增加系统开销,而且并不是所有应用程序都适合这样做,视需求而定。

创建子进程的方法:使用android:process标签

(2)、使用jni在native heap上申请空间(推荐使用)

nativeheap的增长并不受dalvik vm heapsize的限制,从图6可以看出这一点,它的native heap size已经远远超过了dalvik heap size的限制。

只要RAM有剩余空间,程序员可以一直在native heap上申请空间,当然如果 RAM快耗尽,memory killer会杀进程释放RAM。大家使用一些软件时,有时候会闪退,就可能是软件在native层申请了比较多的内存导致的。比如,我就碰到过UC web在浏览内容比较多的网页时闪退,原因就是其native heap增长到比较大的值,占用了大量的RAM,被memory killer杀掉了。

(3)、使用显存(操作系统预留RAM的一部分作为显存)

使用OpenGL textures等API,texture memory不受dalvik vm heapsize限制,这个我没有实践过。再比如Android中的GraphicBufferAllocator申请的内存就是显存。

10、Bitmap分配在native heap还是dalvik heap上?

一种流行的观点是这样的:

Bitmap是jni层创建的,所以它应该是分配到native heap上,并且为了解释bitmap容易导致OOM,提出了这样的观点:

native heap size + dalvik heapsize <= dalvik vm heapsize

详情请看:http://devspirit.blog.163.com/blog/static/16425531520104199512427/

但是请大家看看图6,native heap size为159508KB,远远超过dalvik vm heapsize,所以,事实证明以上观点是不正确的。

正确的观点:

大家都知道,过多地创建bitmap会导致OOM异常,且native heapsize不受dalvik限制,所以可以得出结论:

Bitmap只能是分配在dalvik heap上的,因为只有这样才能解释bitmap容易导致OOM。

但是,有人可能会说,Bitmap确实是使用java native方法创建的啊,为什么会分配到dalvik heap中呢?为了解决这个疑问,我们还是分析一下源码:

涉及的文件:

  1. framework/base/graphic/java/Android/graphics/BitmapFactory.java
  2. framework/base/core/jni/Android/graphics/BitmapFactory.cpp
  3. framework/base/core/jni/Android/graphics/Graphics.cpp
framework/base/graphic/java/Android/graphics/BitmapFactory.java
framework/base/core/jni/Android/graphics/BitmapFactory.cpp
framework/base/core/jni/Android/graphics/Graphics.cpp

BitmapFactory.java里面有几个decode***方法用来创建bitmap,最终都会调用:

private staticnative Bitmap nativeDecodeStream(InputStream is, byte[] storage,Rect padding,Options opts);

而nativeDecodeStream()会调用到BitmapFactory.cpp中的deDecode方法,最终会调用到Graphics.cpp的createBitmap方法。

我们来看看createBitmap方法的实现:

  1. jobjectGraphicsJNI::createBitmap(JNIEnv* env, SkBitmap* bitmap, jbyteArray buffer,
  2. boolisMutable, jbyteArray ninepatch, int density)
  3. {
  4. SkASSERT(bitmap);
  5. SkASSERT(bitmap->pixelRef());
  6. jobject obj = env->NewObject(gBitmap_class, gBitmap_constructorMethodID,
  7. static_cast<jint>(reinterpret_cast<uintptr_t>(bitmap)),
  8. buffer, isMutable, ninepatch,density);
  9. hasException(env); // For the side effectof logging.
  10. return obj;
  11. }
jobjectGraphicsJNI::createBitmap(JNIEnv* env, SkBitmap* bitmap, jbyteArray buffer,
boolisMutable, jbyteArray ninepatch, int density)
{
SkASSERT(bitmap);
SkASSERT(bitmap->pixelRef()); jobject obj = env->NewObject(gBitmap_class, gBitmap_constructorMethodID,
static_cast<jint>(reinterpret_cast<uintptr_t>(bitmap)),
buffer, isMutable, ninepatch,density);
hasException(env); // For the side effectof logging.
return obj;
}

从代码中可以看到bitmap对象是通过env->NewOject( )创建的,到这里疑惑就解开了,bitmap对象是虚拟机创建的,JNIEnv的NewOject方法返回的是java对象,并不是native对象,所以它会分配到dalvik heap中。

11、java程序如何才能创建native对象

必须使用jni,而且应该用C语言的malloc或者C++的new关键字。实例代码如下:

  1. JNIEXPORT void JNICALLJava_com_example_demo_TestMemory_nativeMalloc(JNIEnv *, jobject)
  2. {
  3. void * p= malloc(1024*1024*50);
  4. SLOGD("allocate50M Bytes memory");
  5. if (p !=NULL)
  6. {
  7. //memorywill not used without calling memset()
  8. memset(p,0, 1024*1024*50);
  9. }
  10. else
  11. SLOGE("mallocfailure.");
  12. ….
  13. ….
  14. free(p); //free memory
  15. }
JNIEXPORT void JNICALLJava_com_example_demo_TestMemory_nativeMalloc(JNIEnv *, jobject)
{ void * p= malloc(1024*1024*50); SLOGD("allocate50M Bytes memory"); if (p !=NULL)
{
//memorywill not used without calling memset()
memset(p,0, 1024*1024*50);
}
else
SLOGE("mallocfailure.");
….
….
free(p); //free memory
}

或者:

  1. JNIEXPORT voidJNICALL Java_com_example_demo_TestMemory_nativeMalloc(JNIEnv *, jobject)
  2. {
  3. SLOGD("allocate 50M Bytesmemory");
  4. char *p = new char[1024 * 1024 * 50];
  5. if (p != NULL)
  6. {
  7. //memory will not usedwithout calling memset()
  8. memset(p, 1, 1024*1024*50);
  9. }
  10. else
  11. SLOGE("newobject failure.");
  12. ….
  13. ….
  14. free(p); //free memory
  15. }
JNIEXPORT voidJNICALL Java_com_example_demo_TestMemory_nativeMalloc(JNIEnv *, jobject)
{ SLOGD("allocate 50M Bytesmemory");
char *p = new char[1024 * 1024 * 50];
if (p != NULL)
{
//memory will not usedwithout calling memset()
memset(p, 1, 1024*1024*50);
}
else
SLOGE("newobject failure.");
….
….
free(p); //free memory
}

这里对代码中的memset做一点说明:

new或者malloc申请的内存是虚拟内存,申请之后不会立即映射到物理内存,即不会占用RAM,只有调用memset使用内存后,虚拟内存才会真正映射到RAM。

本文旨在让大家对Android内存管理有一个整体性的认识,着重全局性理解,希望对大家有用。

如果对java层内存泄漏感兴趣,可以阅读我的文章Android内存泄漏分析及调试

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