【Android】Android內存機制，瞭解Android堆和棧

一、dalvik的Heap和Stack

這裏說的只是dalvik java部分的內存，實際上除了dalvik部分，還有native。

     下面針對上面列出的數據類型進行說明，只有瞭解了咱們申請的數據在哪裏，才能更好掌控咱們本身的程序。

 二、對象實例數據

其實是保存對象實例的屬性，屬性的類型和對象自己的類型標記等，可是不保存實例的方法。實例的方法是屬於數據指令，是保存在Stack裏面，也就是上面表格裏面的類方法。

對象實例在Heap中分配好之後，會在stack中保存一個4字節的Heap內存地址，用來查找對象的實例。由於在Stack裏面會用到Heap的實例，特別是調用實例的時候須要傳入一個this指針。

三、方法內部變量

　　類方法的內部變量分爲兩種狀況：簡單類型保存在Stack中；對象類型在Stack中保存地址，在Heap 中保存值。

四、非靜態方法和靜態方法

　　非靜態方法有一個隱含的傳入參數，這個參數是dalvik虛擬機傳進去的，這個隱含參數就是對象實例在Stack中的地址指針。所以非靜態方法（在Stack中的指令代碼）老是能夠找到本身的專用數據（在Heap 中的對象屬性值）。

　　固然非靜態方法也必須得到該隱含參數，所以非靜態方法在調用前，必須先new一個對象實例，得到Stack中的地址指針，不然dalvik虛擬機將沒法將隱含參數傳給非靜態方法。

　　靜態方法沒有隱含參數，所以也不須要new對象，只要class文件被ClassLoader load進入JVM的Stack，該靜態方法便可被調用。因此咱們能夠直接使用類名調用類的方法。固然此時靜態方法是存取不到Heap 中的對象屬性的。

五、靜態屬性和動態屬性

　　靜態屬性是保存在Stack中的，而不一樣於動態屬性保存在Heap 中。正由於都是在Stack中，而Stack中指令和數據都是定長的，所以很容易算出偏移量，因此類方法(靜態和非靜態)均可以訪問到類的靜態屬性。也正由於靜態屬性被保存在Stack中，因此具備了全局屬性。

六、小結

　　Java的堆是一個運行時數據區,類的(對象從中分配空間。這些對象經過new、newarray、anewarray和multianewarray等指令創建，它們不須要程序代碼來顯式的釋放。

　　堆是由垃圾回收來負責的，堆的優點是能夠動態地分配內存大小，生存期也沒必要事先告訴編譯器，由於它是在運行時動態分配內存的，Java的垃圾收集器會自動收走這些再也不使用的數據。但缺點是，因爲要在運行時動態分配內存，存取速度較慢。

　　棧的優點是，存取速度比堆要快，僅次於寄存器，棧數據能夠共享。但缺點是，存在棧中的數據大小與生存期必須是肯定的，缺少靈活性。棧中主要存放一些基本類型的變量（,int, short, long, byte, float, double, boolean, char）和對象句柄。

　　對比上面的解析能夠看出，其實Java處理Heap和Stack的大體原理跟C++是同樣的。只是多了一個內存回收機制，讓程序員不用主動調用delete釋放內存。就像在C++裏面，通常使用new申請的內存纔會放到堆裏面，而通常的臨時變量都是放到棧裏面去。

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七、APP默認分配內存大小

　　在Android裏，程序內存被分爲2部分：native和dalvik，dalvik就是咱們普通的java使用內存，也就是剛分析堆棧的時候使用的內存。

　　咱們建立的對象是在這裏面分配的，對於內存的限制是 native+dalvik 不能超過最大限制。

　　android程序內存通常限制在16M，也有的是24M（早期的Android系統G1，就是隻有16M）。具體看定製系統的設置，在Linux初始化代碼裏面Init.c，能夠查到到默認的內存大小。有興趣的朋友，能夠分析一下虛擬機啓動相關代碼。

1. gDvm.heapSizeStart =2*1024*1024;// heap初始化大小爲2M
   gDvm.heapSizeMax =16*1024*1024;// 最大的heap爲16M

八、Android的GC如何回收內存

　　Android的一個應用程序的內存泄露對別的應用程序影響不大。爲了可以使得Android應用程序安全且快速的運行，Android的每一個應用程序都會使用一個專有的Dalvik虛擬機實例來運行，它是由Zygote服務進程孵化出來的，也就是說每一個應用程序都是在屬於本身的進程中運行的。

　　Android爲不一樣類型的進程分配了不一樣的內存使用上限，若是程序在運行過程當中出現了內存泄漏的而形成應用進程使用的內存超過了這個上限，則會被系統視爲內存泄漏，從而被kill掉，這使得僅僅本身的進程被kill掉，而不會影響其餘進程（若是是system_process等系統進程出問題的話，則會引發系統重啓）。

　　作應用開發的時候，你須要瞭解系統的GC（垃圾回收）機制是如何運行的，Android裏面使用有向圖做爲遍歷回收內存的機制。

　　Java將引用關係考慮爲圖的有向邊，有向邊從引用者指向引用對象。線程對象能夠做爲有向圖的起始頂點，就是從起始頂點開始的一棵樹，根頂點能夠到達的對象都是有效對象，GC不會回收這些對象。若是某個對象 (連通子圖)與這個根頂點不可達(注意，該圖爲有向圖)，那麼咱們認爲這個(這些)對象再也不被引用，能夠被GC回收。

　　所以對於咱們已經不須要使用的對象，咱們能夠把它設置爲null，這樣當GC運行的時候，就好遍歷到你這個對象已經沒有引用，會自動把該對象佔用的內存回收。咱們無法像C++那樣立刻釋放不須要的內存，可是咱們能夠主動告訴系統，哪些內存能夠回收了。

九、查看應用內存使用狀況

　　下面咱們看看如何在開發過程當中查看咱們程序運行時內存使用狀況。咱們能夠經過ADB的一個命令查看：

1. //$package_name：應用包名
   //$pid：應用進程ID，能夠用PS命令查看
   adb shell dumpsys meminfo $package_name or $pid

　　

　　上面是我使用包名查看的內存使用狀況圖，裏面信息不少，不過咱們主要關注的是native和Davilk的使用狀況。

　　Android底層內核是基於Linux的，而Linux裏面相對Window來講，有一點很特別的是，會盡可能使用系統內存加載一些緩存數據或者進程間共享數據。

　　Linux本着不用白不用的原則，會盡可能使用系統內存，加快咱們應用的運行速度。固然，若是咱們期待某個須要大內存的應用，系統也能立刻釋放出必定的內存使用，這是系統內部調度實現。所以嚴格來講，咱們要準備計算Linux下某個進程內存大小比較困難。 由於有paging out to disk（換頁），因此若是你把全部映射到進程的內存相加，它可能大於你的內存的實際物理大小。

• dalvik：是指dalvik所使用的內存。
• native：是被native堆使用的內存。應該指使用C\C++在堆上分配的內存。
• other:是指除dalvik和native使用的內存。可是具體是指什麼呢？至少包括在C\C++分配的非堆內存，好比分配在棧上的內存。puzlle!
• Pss：它是把共享內存根據必定比例分攤到共享它的各個進程來計算所獲得進程使用內存。網上又說是比例分配共享庫佔用的內存，也就是上面所說的進程共享問題。
• PrivateDirty：它是指非共享的，又不能換頁出去（can not be paged to disk ）的內存的大小。好比Linux爲了提升分配內存速度而緩衝的小對象，即便你的進程結束，該內存也不會釋放掉，它只是又從新回到緩衝中而已。
• SharedDirty:參照PrivateDirty我認爲它應該是指共享的，又不能換頁出去（can not be paged to disk ）的內存的大小。好比Linux爲了提升分配內存速度而緩衝的小對象，即便全部共享它的進程結束，該內存也不會釋放掉，它只是又從新回到緩衝中而已。

十、程序中獲取內存信息

經過ActivityManager獲取相關信息，下面是一個例子代碼：

1. 1 privatevoid displayBriefMemory()
   2 {
   3     finalActivityManager activityManager =(ActivityManager) getSystemService(ACTIVITY_SERVICE);
   4     ActivityManager.MemoryInfo info =newActivityManager.MemoryInfo();
   5     activityManager.getMemoryInfo(info);
   6     Log.i(tag,"系統剩餘內存:"+(info.availMem >>10)+"k");
   7     Log.i(tag,"系統是否處於低內存運行："+info.lowMemory);
   8     Log.i(tag,"當系統剩餘內存低於"+info.threshold+"時就當作低內存運行");
   9 }

   View Code

　　另外經過Debug的getMemoryInfo(Debug.MemoryInfo memoryInfo)能夠獲得更加詳細的信息。跟咱們在ADB Shell看到的信息同樣比較詳細。

十一、小結

　　以上主要是分析瞭如何獲取咱們應用的內存使用狀況信息，關於這方面的信息，其實還有其餘一些方法。

　　上面只是很淺薄地分析了一下，有個印象。這些東西真要深刻分析得花很多精力。