android如何查看cpu的佔用率和內存泄漏

 

      在分析內存優化的過程當中，其中一個最重要的是咱們如何查看cpu的佔用率和內存的佔用率呢，這在必定程度上很重要，通過查詢資料，研究了一下，暫時瞭解到大概有如下幾種方式，若是哪位高手有更好的辦法，或者文中描述有錯誤，還望高手在下面留言，很是感謝！

 

      1、 經過eclipse，ADT開發工具的DDMS來查看(Heap)

 

         在「Devices」窗口中選擇模擬器中的一個須要查看的程序，從工具條中選「Update heap」按鈕，給這個程序設置上「heap Updates」，而後在Heap視圖中點擊Cause GC就能夠實時顯示這個程序的一些內存和cpu的使用狀況了。

 

而後就會出現以下界面：

說明：
a) 點擊「Cause GC」按鈕至關於向虛擬機請求了一次gc操做；
b) 當內存使用信息第一次顯示之後，無須再不斷的點擊「Cause GC」，Heap視圖界面會定時刷新，在對應用的不斷的操做過程當中就能夠看到內存使用的變化；
c) 內存使用信息的各項參數根據名稱便可知道其意思，在此再也不贅述。

 

大體解析以下：

這個就是當前應用的內存佔用，allocated 是已經分配的內存 free是空閒內存，

heap size 是虛擬機分配的 不是固定值
heap  size 的最大值跟手機相關的

 

 

有網友說，

通常看1byte的大部分就是圖片佔用的

 

如何判斷應用是否有內存泄漏的可能性呢？

  如何才能知道咱們的程序是否有內存泄漏的可能性呢。這裏須要注意一個值：Heap視圖中部有一個Type叫作data object，即數據對象，也就是咱們的程序中大量存在的類類型的對象。在data object一行中有一列是「Total Size」，其值就是當前進程中全部Java數據對象的內存總量，通常狀況下，這個值的大小決定了是否會有內存泄漏。能夠這樣判斷：
a) 不斷的操做當前應用，同時注意觀察data object的Total Size值；
b) 正常狀況下Total Size值都會穩定在一個有限的範圍內，也就是說因爲程序中的的代碼良好，沒有形成對象不被垃圾回收的狀況，因此說雖然咱們不斷的操做會不斷的生成不少對 象，而在虛擬機不斷的進行GC的過程當中，這些對象都被回收了，內存佔用量會會落到一個穩定的水平；
c) 反之若是代碼中存在沒有釋放對象引用的狀況，則data object的Total Size值在每次GC後不會有明顯的回落，隨着操做次數的增多Total Size的值會愈來愈大，
  直到到達一個上限後致使進程被kill掉。
d) 此處已system_process進程爲例，在個人測試環境中system_process進程所佔用的內存的data object的Total Size正常狀況下會穩定在2.2~2.8之間，而當其值超過3.55後進程就會被kill。

在以下的位置：

 

2、經過linux命令來查看                                                          

經常使用的命令有

adb shell

ps 是看進程的

top命令是看佔用率的

 

 

3.獲取最大內存的方法
        ActivityManager am = (ActivityManager) getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
        am.getMemoryClass();
這個是最大內存，若是超過這個內存就OOM了

 

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內存耗用：VSS/RSS/PSS/USS 的介紹

• VSS - Virtual Set Size 虛擬耗用內存（包含共享庫佔用的內存）
• RSS - Resident Set Size 實際使用物理內存（包含共享庫佔用的內存）
• PSS - Proportional Set Size 實際使用的物理內存（比例分配共享庫佔用的內存）
• USS - Unique Set Size 進程獨自佔用的物理內存（不包含共享庫佔用的內存）

通常來講內存佔用大小有以下規律：VSS >= RSS >= PSS >= USS

Overview

The aim of this post is to provide information that will assist in interpreting memory reports from various tools so the true memory usage for Linux processes and the system can be determined.

Android has a tool called procrank (/system/xbin/procrank), which lists out the memory usage of Linux processes in order from highest to lowest usage. The sizes reported per process are VSS, RSS, PSS, and USS.

For the sake of simplicity in this description, memory will be expressed in terms of pages, rather than bytes. Linux systems like ours manage memory in 4096 byte pages at the lowest level.

VSS (reported as VSZ from ps) is the total accessible address space of a process. This size also includes memory that may not be resident in RAM like mallocs that have been allocated but not written to. VSS is of very little use for determing real memory usage of a process.

RSS is the total memory actually held in RAM for a process. RSS can be misleading, because it reports the total all of the shared libraries that the process uses, even though a shared library is only loaded into memory once regardless of how many processes use it. RSS is not an accurate representation of the memory usage for a single process.

PSS differs from RSS in that it reports the proportional size of its shared libraries, i.e. if three processes all use a shared library that has 30 pages, that library will only contribute 10 pages to the PSS that is reported for each of the three processes. PSS is a very useful number because when the PSS for all processes in the system are summed together, that is a good representation for the total memory usage in the system. When a process is killed, the shared libraries that contributed to its PSS will be proportionally distributed to the PSS totals for the remaining processes still using that library. In this way PSS can be slightly misleading, because when a process is killed, PSS does not accurately represent the memory returned to the overall system.

USS is the total private memory for a process, i.e. that memory that is completely unique to that process. USS is an extremely useful number because it indicates the true incremental cost of running a particular process. When a process is killed, the USS is the total memory that is actually returned to the system. USS is the best number to watch when initially suspicious of memory leaks in a process.

For systems that have Python available, there is also a nice tool called smem that will report memory statistics including all of these categories.

# procrank procrank PID      Vss      Rss      Pss      Uss cmdline 481   31536K   30936K   14337K    9956K system_server 475   26128K   26128K   10046K    5992K zygote 526   25108K   25108K    9225K    5384K android.process.acore 523   22388K   22388K    7166K    3432K com.android.phone 574   21632K   21632K    6109K    2468K com.android.settings 521   20816K   20816K    6050K    2776K jp.co.omronsoft.openwnn 474    3304K    3304K    1097K     624K /system/bin/mediaserver 37     304K     304K     289K     288K /sbin/adbd 29     720K     720K     261K     212K /system/bin/rild 601     412K     412K     225K     216K procrank    1     204K     204K     185K     184K /init 35     388K     388K     182K     172K /system/bin/qemud 284     384K     384K     160K     148K top 27     376K     376K     148K     136K /system/bin/vold 261     332K     332K     123K     112K logcat 33     396K     396K     105K      80K /system/bin/keystore 32     316K     316K     100K      88K /system/bin/installd 269     328K     328K      95K      72K /system/bin/sh 26     280K     280K      93K      84K /system/bin/servicemanager 45     304K     304K      91K      80K /system/bin/qemu-props 34     324K     324K      91K      68K /system/bin/sh 260     324K     324K      91K      68K /system/bin/sh 600     324K     324K      91K      68K /system/bin/sh 25     308K     308K      88K      68K /system/bin/sh 28     232K     232K      67K      60K /system/bin/debuggerd #