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作者 |  无名之辈FTER

责编 | 夕颜

出品 | CSDN（ID:CSDNnews）

在昨天的一文中，我们详细阐述了Java虚拟机工作原理和Android开发中常见的内存泄漏及其优化方法，本文将在此基础上继续学习Android虚拟机发展历程、Dalvik/ART的运行时堆、Dalvik/ART启动流程以及常见的内存分析工具的特点和使用方法，包括Android Profiler、MAT、LeakCanary等。

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

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：

     
       
       
     
  
      
        
        
      /tasks
  
     
       
       
     

• 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::Initbool 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.soint 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。

原文链接：https://blog.csdn.net/AndrExpert/article/details/102956524

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