高德地圖駕車導航內存優化原理與實戰

背景算法

根據Apple官方WWDC的回答，減小內存可讓用戶體驗到更快的啓動速度，不會由於內存過大而致使Crash，可讓APP存活的更久。緩存

對於高德地圖來講，根據線上數據的分析，內存太高會致使導航過程當中系統強殺OOM。尤爲區別於其餘APP的地方是，通常APP只須要關注前臺內存太高的系統強殺FOOM，高德地圖有很多用戶使用後臺導航，因此也須要關注後臺的內存太高致使的系統強殺BOOM，且後臺強殺較前臺強殺更爲嚴重。爲了提高用戶體驗，內存治理迫在眉睫。markdown

原理剖析app

OOM框架

OOM是Out of Memory的縮寫。在iOS APP中若是內存超了，系統會把APP直接殺死，一種另類的Crash，且沒法捕獲。發現OOM時，咱們能夠從設備->隱私->分析與改進->分析數據中找到以JetsamEvent開頭的日誌，日誌裏面記錄了不少信息：手機設備信息、系統版本、內存大小、CPU時間等。函數

Jetsam工具

Jetsam是iOS系統的一種資源管理機制。不一樣於MacOS、Linux、Windows等，iOS中沒有內存交換空間，因此在設備總體內存緊張時，系統會將一些優先級不高或者佔用內存過大的直接Kill掉。性能

經過iOS開源的XNU內核源碼能夠分析到：測試

每一個進程在內核中都存在一個優先級列表，JetSam在受到內存壓力時會從優先級列表最低的進程開始嘗試殺死，直到內存水位恢復到正常水位。
Jetsam是經過get_task_phys_footprint獲取到phys_footprint的值，來決定要不要殺掉應用。

Jetsam機制清理策略能夠總結爲如下幾點：優化

單個APP物理內存佔用超過上限會被清理，不一樣的設備內存水位線不同。
整個設備物理內存佔用受到壓力時，優先清理後臺應用，再清理前臺應用。
優先清理內存佔用高的應用，再內存佔用低的應用。
相比系統應用，會優先清理用戶應用。

Android端爲Low Memory Killer：

根據APP的優先級和使用總內存的多少，系統會在設備內存吃緊狀況下強殺應用。
內存吃緊的判斷取決於系統RSS(實際使用物理內存，包含共享庫佔用的所有內存)的大小。
關鍵參數有3個:

1）oom_adj：在Framework層使用，表明進程的優先級，數值越高，優先級越低，越容易被殺死。

2）oom_adj threshold：在Framework層使用，表明oom_adj的內存閾值。Android Kernel會定時檢測當前剩餘內存是否低於這個閥值，若低於則殺死oom_adj ≥該閾值對應的oom_adj中，數值最大的進程，直到剩餘內存恢復至高於該閥值的狀態。

3）oom_score_adj：在Kernel層使用，由oom_adj換算而來，是殺死進程時實際使用的參數。

數據分析

phys_footprint獲取iOS應用總的物理內存，具體能夠參考官方說明iOS Memory Deep Dive.

std::optional<size_t> memoryFootprint()
{
    task\_vm\_info\_data\_t vmInfo;
    mach\_msg\_type\_number\_t count = TASK\_VM\_INFO_COUNT;
    kern\_return\_t result = task\_info(mach\_task\_self(), TASK\_VM\_INFO, (task\_info_t) &vmInfo, &count);
    if (result != KERN_SUCCESS)
        return std::nullopt;
    return static\_cast<size\_t>(vmInfo.phys_footprint);
}
複製代碼

Instruments-VM Tracker能夠用來分析具體內存分類，好比Malloc部分是堆內存，Webkit Malloc部分是JavaScriptCore佔用的內存等。須要注意的是每一個分類的內存值 = Dirty Size + Swapped。

經過Instruments VM Tracker抓取導航中內存分佈進行對比分析。導航前臺靜置時，高德地圖的總內存數值很是高，其中IOKit、WebKit Malloc和Malloc堆內存爲內存佔用大頭。

在分析過程當中可使用的工具不少，各有優缺點，須要配合使用，相互彌補。咱們在分析的過程當中主要用到Intruments VM Tracker、Allocations、Capture GPU Frame、MemGraph、dumpsys meminfo 、Graphics API Debugger、Arm Mobile Studio、AJX 內存分析工具、自研Malloc分析工具等。

IOKit內存爲地圖渲染顯存部分。
WebKit Malloc內存爲AJX JS業務內存。
Malloc堆內存，咱們經過Hook Malloc分配內存的API，經過抓取堆棧分析具體內存消費者。

治理優化

根據上面的數據分析，很容易作出從大頭開始抓起的思路。咱們在治理過程當中的大致思路：

分析數據：從內存大頭開始，分析各內存歸屬業務，以便業務進一步分析優化。
內存治理：優化技術方案減小內存開銷、高低端機功能分級和智能容災（即內存告警時經過功能降級等策略釋放內存)。

分而治之

據數據分析，高德地圖三大內存消耗分別是地圖渲染（Graphic顯存）、功能業務（JavaScriptCore）和通用業務（Malloc）。咱們也主要從這三個方面入手優化。

地圖Graphic顯存優化

Xcode自帶Debug工具Capture GPU Frame，能夠分析出具體顯存佔用，顯存主要分爲紋理Texture部分和Buffer部分，經過詳細的地址信息分析具體消耗。Android端相似分析顯存工具能夠用Google的Graphics API Debugger。

根據分析，Texture部分咱們經過FBO繪製方式調整、矢量路口大圖背景優化、圖標跨頁面釋放、文字紋理優化、低端機關閉全屏抗鋸齒等減小顯存消耗。Buffer部分經過開啓低顯存模式、關閉四叉樹預加載、切後臺釋放緩存資源等。

Webkit Malloc優化

高德地圖使用的是自研的動態化方案，依賴於iOS系統提供的框架JavaScriptCore，使用的業務內存消耗大多會被系統歸類到WebKit Malloc，從系統工具Instruments上的VM Tracker能夠看出。此處有兩個思路，一個是業務自身優化內存消耗，第二個是動態化引擎和框架優化內存消耗。

業務自身優化，動態化方案的IDE提供內存分析工具能夠清晰的輸出具體業務內存消耗在什麼地方，便於業務同窗分析是否合理。

動態化引擎和框架優化，咱們經過優化對系統庫JavaScriptCore的使用方式，即多個JSContextRef上下文共享同一份JSContextGroupRef的方式。多個頁面能夠共享一份框架代碼，從而減小內存開銷。

Malloc堆內存優化

iOS端堆內存分配基本上使用的libmalloc庫，其中包含如下幾個內存操做接口：

// c分配方法
void    *malloc(size\_t \_\_size) \_\_result\_use\_check \_\_alloc_size(1);
void    *calloc(size\_t \_\_count, size\_t \_\_size) \_\_result\_use\_check \_\_alloc_size(1,2);
void     free(void *);
void    \*realloc(void \*\_\_ptr, size\_t \_\_size) \_\_result\_use\_check \_\_alloc\_size(2);
void    *valloc(size\_t) \_\_alloc_size(1);

// block分配方法
// Create a heap based copy of a Block or simply add a reference to an existing one.
// This must be paired with Block_release to recover memory, even when running
// under Objective-C Garbage Collection.
BLOCK\_EXPORT void \*\_Block_copy(const void \*aBlock)
    \_\_OSX\_AVAILABLE\_STARTING(\_\_MAC\_10\_6, \_\_IPHONE\_3_2);
複製代碼

經過hook內存操做API記錄下內存分配的堆棧、大小，便可分析內存使用狀況。

同時源碼中還存在一個全局鉤子函數malloc_logger ，可輸出Malloc過程當中的日誌，定義以下：

// We set malloc_logger to NULL to disable logging, if we encounter errors
// during file writing
typedef void(malloc\_logger\_t)(uint32_t type,
        uintptr_t arg1,
        uintptr_t arg2,
        uintptr_t arg3,
        uintptr_t result,
        uint32\_t num\_hot\_frames\_to_skip);
extern malloc\_logger\_t *malloc_logger;
複製代碼

iOS堆內存分析方案，可經過hook malloc系列API，也能夠設置malloc_logger的函數實現，便可記錄下堆內存使用狀況。

此方案有幾個難點問題，每秒鐘內存分配的量級大、內存有分配有釋放須要高效查詢和堆棧反解聚合。爲此咱們設計了一套完整的Malloc堆內存分析方案，來知足快速定位堆內存歸屬，以便分發到各自業務Owner分析優化。

統一管理

隨着業務的增加給高德地圖這個超級APP帶來了極大資源壓力，所以咱們沉澱了一套自適應資源管理框架，來知足不一樣業務場景在有限資源下可以作到功能和體驗極致均衡。主要的設計思路是經過監測用戶設備等級、系統狀態、當前業務場景以及用戶行爲，利用調度算法進行實時推算，統一管理協調APP當前資源狀態分配，對用戶當前不可見的內存等資源進行回收。

自適應資源管理框架-內存部分

能夠根據不一樣的設備等級、業務場景、用戶行爲和系統狀態來管理資源。各業務均可以很容易的接入此框架，目前已經應用到多個業務場景，均有不錯的收益。

數據驗收

經過三個版本的連續治理，先後臺導航場景均有50%的收益，同時Abort率也有10%~20%的收益。總體收益算是比較樂觀，可是隨之而來的挑戰是咱們該如何守住成果。

長線管控

所謂打江山容易守江山難，若是沒有長線管控的方案，隨着業務的版本迭代，不出三五個版本就會將先前的優化消耗。爲此咱們構建了一套APM性能監控平臺，在研發測試階段發現並解決問題，不把問題帶上線。

APM性能監控平臺

爲了將APP的性能作到平常監控，咱們建設了一套線下「APM性能監控平臺」，平臺可以支持常規業務場景的性能監控，包括：內存、CPU、流量等，可以及時的發現問題並進行報警。再配合性能跟進流程，爲客戶端性能保障把好最後一關。

內存分析工具

Xcode memory gauge：在Xcode的Debug navigator中，能夠粗略查看內存佔用的狀況。

Instruments - Allocations：能夠查看虛擬內存佔用、堆信息、對象信息、調用棧信息、VM Regions信息等。能夠利用這個工具分析內存，並針對地進行優化。

Instruments - Leaks：用於檢測內存泄漏。

Instruments - VM Tracker：能夠查看內存佔用信息，查看各種型內存的佔用狀況，好比dirty memory的大小等等，能夠輔助分析內存過大、內存泄漏等緣由。

Instruments - Virtual Memory Trace：有內存分頁的具體信息，具體能夠參考WWDC 2016 - Syetem Trace in Depth。

Memory Resource Exceptions：從Xcode 10開始，內存佔用過大時，調試器能捕獲到EXC_RESOURCE RESOURCE_TYPE_MEMORY異常，並斷點在觸發異常拋出的地方。

Xcode Memory Debugger：Xcode中能夠直接查看全部對象間的相互依賴關係，能夠很是方便的查找循環引用的問題。同時，還能夠將這些信息導出爲memgraph文件。

memgraph + 命令行指令：結合上一步輸出的memgraph文件，能夠經過一些指令來分析內存狀況。vmmap能夠打印出進程信息，以及VMRegions的信息等，結合grep能夠查看指定VMRegion的信息。leaks可追蹤堆中的對象，從而查看內存泄漏、堆棧信息等。heap會打印出堆中全部信息，方便追蹤內存佔用較大的對象。malloc_history能夠查看heap指令獲得的對象的堆棧信息，從而方便地發現問題。

總結：malloc_history ===> Creation；leaks ===> Reference；heap & vmmap ===> Size。

MetricKit：iOS 13新推出的監控框架，用於收集和處理電池和性能指標。當用戶使用APP的時候，iOS會記錄各項指標，而後發送到蘋果服務端上，並自動生成相關的可視化報告。經過Window -> Organizer -> Metrics可查，包括電池、啓動時間、卡頓狀況、內存狀況、磁盤讀寫五部分。也能夠MetricKit集成到工程裏，將數據上傳到本身的服務進行分析。

MLeaksFinder：經過判斷UIViewController被銷燬後其子view是否也都被銷燬，能夠在不入侵代碼的狀況下檢測內存泄漏。

Graphics API Debugger：Google開源的一系列的Graphics調試工具，能夠檢查、微調、重播應用對圖形驅動的API調用。

Arm Mobile Studio: 專業級GPU分析工具。