Android内存分析工具：Memory Profiler
一、前言?
我們知道，Android系統檢測到app有不再使用對象時，就會進行內存回收相關的工作。
盡管Android檢測無用對象、回收內存的方法在不斷改進，?
但在目前所有的Android版本中，進行上述工作時，系統仍需要短暫地停止app的運行。
在大多數情況下，系統進行內存回收的行為是無法被用戶察覺到的。?
然而，如果應用分配內存的速度大于系統回收的速度，?
那么app進程的正常運行可能就回受到影響。
畢竟，系統必須回收到足夠的供app需要的內存，才會恢復處于暫停狀態的app。?
在這種情況下，app就可能出現掉幀、卡頓等現象。
在更嚴重的情況下，如果出現了內存泄露的問題，那么系統中就可能堆積無法釋放的內存，?
使得系統必須更加頻繁地進行內存回收，從而降低系統的性能。
甚至在極端條件下，系統不得不殺死部分正在后臺運行的app進程。?
于是用戶將后臺應用移到前臺時，卻發現應用無故重啟，這顯然帶來了較差的用戶體驗。
由此可見，內存對于app而言，是極其關鍵的性能指標。?
目前，分析app內存的工具有很多，?
本文主要記錄一下Android Studio內置的內存分析工具Memory Profiler。
二、基本介紹?
Memory Profiler是Android Profiler的一個組件， 用于幫助分析內存泄露和內存抖動的問題。?
當PC連接Android L以上的設備時，該工具才能夠正常使用。
Memory Profiler的功能包括：?
展示應用內存使用情況的實時圖像、抓取內存的dump信息、強制垃圾回收及追蹤內存分配。
2.1 開啟步驟?
打開Memory Profiler的步驟為：?
1、?依次點擊Android Studio的View → Tool Windows → Android Profiler，?
或直接點擊工具欄Android Profiler對應的圖標；
2、?PC連接Android終端后，在Android Profiler對應的區域選擇接的設備和需要監控的進程：?
3、?點擊Android Profiler界面中MEMORY區域的任意位置，即可開啟Memory Profiler，如下圖所示：?
需要注意的是，如果PC連接Android 7.1以下的設備時，有些關鍵數據可能無法被Android Profiler統計，?
此時Android Profiler會顯示如下信息：?
這時我們需要依次點擊Android Studio的Run → Edit Configurations → Profiling 按鍵，選中app后點擊Enabled advanced profiling，?
如下圖所示：?
?
為了支持該功能，要求app對應的gradle版本必須在2.4以上。
2.2 界面介紹?
打開Memory Profiler后，主界面如下所示(為了方便，這里直接盜取Android技術文檔中的圖)：?
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其中：?
標注1對應的按鍵用于強制內存回收。
標注2對應的按鍵用于抓取進程內存的dump信息。
標注3對應的按鍵用于記錄內存的分配信息(連接Android 7.1及以下才會有此按鍵)。?
初次點擊時，對應統計的開始時間點；再次點擊時，對應統計的結束時間點。?
進程在兩個時間點之間的內存分配信息，將被Memory Profiler記錄和分析。
標注4對應的區域用于縮放時間軸。
標注5對應的按鍵用于顯示實時的內存數據。
標注6對應的區域用于記錄事件發生的時間點及大致持續的時間(例如activity狀態改變、用戶操作界面等事件）。
標注7對應的區域用于顯示內存使用情況對應的時間軸(與標注6結合，就可以看出各事件帶來的內存變化情況)。?
需要說明的是，標注7對應區域顯示的內容包括：?
不同類型內存占用情況對應的圖像；?
分配對象數量對應的短畫線；?
內存回收事件發生的時機。
2.3 統計的數據類型及含義?
Memory Profiler主要根據Android系統提供的信息，?
統計app獨自占用內存，即不統計app與系統或其它app共有的內存。
Memory Profiler統計內存的種類如下圖所示：?
?
如上圖所示，其中：?
Java表示Java代碼或Kotlin代碼分配的內存；
Native表示C或C++代碼分配的內存(即使App沒有native層，調用framework代碼時，也有可能觸發分配native內存)；
Graphics表示圖像相關緩存隊列占用的內存；
Stack表示native和java占用的棧內存；
Code表示代碼、資源文件、庫文件等占用的內存；
Others表示無法明確分類的內存；
Allocated表示Java或Kotlin分配對象的數量(Android8.0以下時，僅統計Memory Profiler啟動后，進程再分配的對象數量；?
8.0以上時，由于系統內置了統計工具，Memory Profiler可以得到整個app啟動后分配對象的數量)。
三、基本用法?
對Memory Profiler有了基本的了解后，我們來看看它的基本用法。
3.1 查看內存分配情況?
Memory Profiler可以查看兩個時間點之間的內存分配情況，包括：?
對象的類型、占用內存的大小、棧信息等。?
連接8.0以上的設備時，Memory Profiler還可以顯示對象被回收的時間。
PC連接8.0以上的設備時，在內存統計的時間線上，直接點擊和拖動就可以選擇觀察區域；?
連接低版本的設備時，則需要點擊Record Memory allocations按鍵(2.2小結介紹的標注3)選擇觀察區域。
選定觀察區域后， Memory Profiler就可以統計這段時間內app分配內存的情況：?
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從圖中可以看出，Memory Profiler可以顯示分配對象的類名；?
點擊類后，會在Instance View顯示具體的對象；?
點擊具體對象后，會在Call back區域顯示調用棧。?
點擊調用棧信息后，就會跳轉到具體的代碼。
3.2 查看內存占用情況?
點擊2.2小結介紹的標注2，即可抓取點擊后一段時間內app占用內存的dump信息。
通過dump信息，我們可以看到app當前仍存在于內存中的對象。?
結合代碼，我們可以分析是否有本應被析構卻仍存活的泄露對象。
與統計內存分配信息一樣，內存占用信息同樣會顯示對象的類型、數量、占用內存的大小、引用關系等。?
如下圖所示：?
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圖中Alloc Count表示堆中分配對象的數量；?
Shallow Size表示對象使用Java內存的大小，單位為byte；?
Retained Size表示對象占用的實際內存大小，大于等于Shallow Size；?
7.0及以上版本的設備，還會顯示對象占用的Native Size。
點擊具體的對象時，也會顯示Instance View。?
此時，Instance View顯示的信息變多了，包括：?
Depth表示當前對象到任一GC root的最短跳數；?
Shallow Size、Retained Size的含義與前文一致。?
同樣，7.0及以上版本的設備，還會顯示對象占用的Native Size。
從圖中可以看出，Instance View不會顯示棧信息。?
如果想獲得棧信息的話，必須先點擊Record Memory allocations按鍵。
四、使用示例?
利用Memory Profiler，我分析了一下某反病毒引擎SDK的內存占用情況。?
隨便寫了個demo，繼承SDK后啟動app，內存占用情況如下圖所示：?
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然后，通過操作UI初始化SDK，發現穩定后內存占用情況如下圖所示：?
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比對前后兩圖，不考慮界面UI變化消耗的內存，?
可以看出：內存增加的主體部分來自于Native函數，其它類型的內存變化幾乎可以忽略。?
這是因為該SDK初始化時，最主要的工作是在Native層加載底層的so文件。
接下來，我們在demo里調用SDK的接口，批量掃描樣本，統計內存消耗情況如下圖所示：?
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從圖中可以看出app消耗的內存飆升到了104M，?
與初始化后的內存相比，其中增加主要是code和native類型的內存。
根據2.3小結的描述，我們知道code類型統計的是app進程需要的資源文件、庫文件等，?
因此這部分內存主要是SDK中引擎加載病毒庫等消耗掉的內存；?
而Native內存的消耗，應該也是由于引擎掃描文件導致的。
按照3.1小結的描述，我們查看了一下批量掃描這段時間內，?
app進程內存分配的情況，如下圖所示：?
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容易看出，在這段時間內，除去native內存外，整個app分配內存并不大，?
且按照對象占用內存的大小排序，排在前列的都是基本數據類型。?
因此，這段時間內app進程的內存應該是比較正常的。
我們進行GC操作，內存情況如下圖所示：?
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發現內存幾乎和掃描前一致，按照3.2小結進行dump分析，沒有發現泄露對象。?
因此，可以確認SDK不存在內存泄露的問題(dump信息含有sdk的隱私，這里就不再附圖了)。
五、總結?
至此，我們已經介紹了Android Memory Profiler工具的基本情況，?
并簡單列舉了該工具的使用方式。
個人感覺，不同于LeakCanary，?
Android Memory Profiler更側重于宏觀場景下的內存分析。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Android内存分析工具：Memory Profiler的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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