Hi,各位朋友們,笨鳥又跟大家見面啦。之後的一兩個月裏,小笨鳥將會聚焦於Android性能優化這個方面,推出一系列的文章。做爲android進階知識,性能優化不論是在社招面試仍是在平常工做中都是至關實用的知識,而且也是區分中級和高級程序員的試金石。小笨鳥就會以不一樣的專題來進行講解,但願你們喜歡,若是想了解更多的話,歡迎關注我一塊兒學習。html
今天咱們先學習內存優化中的一個小知識點,就是內存泄露的檢測和解決。固然,如何解決是大多數中級工程師都要去學習的東西,網上也有大量的資料,因此我這裏不會詳解。而是主要着眼於內存泄露的檢測。Square公司出品的大名鼎鼎的LeakCanary,就是業界知名的內存泄露檢測的利器。java
閱讀本篇文章,預計須要20分鐘,你將會學習到:android
關於LeakCanary的原理,官網上已經給出了詳細的解釋。翻譯過來就是: 1.LeakCanary使用ObjectWatcher來監控Android的生命週期。當Activity和Fragment被destroy之後,這些引用被傳給ObjectWatcher以WeakReference的形式引用着。若是gc完5秒鐘之後這些引用尚未被清除掉,那就是內存泄露了。
2.當被泄露掉的對象達到一個閾值,LeakCanary就會把java的堆棧信息dump到.hprof
文件中。
3.LeakCanary用Shark庫來解析.hprof
文件,找到沒法被清理的引用的引用棧,而後再根據對Android系統的知識來斷定是哪一個實例致使的泄露。
4.經過泄露信息,LeakCanary會將一條完整的引用鏈縮減到一個小的引用鏈,其他的由於這個小的引用鏈致使的泄露鏈都會被聚合在一塊兒。git
經過官網的介紹,咱們很容易就抓住了學習LeakCanary這個庫的重點:程序員
.hprof
文件的?看官方原理老是感受不過癮,下面咱們從代碼層面上來分析。本文基於LeakCanary 2.0 beta版。github
LeakCanary的使用至關的簡單。只須要在module的build.gradle添加一行依賴,代碼侵入少。面試
dependencies {
// debugImplementation because LeakCanary should only run in debug builds.
debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:2.0-beta-3'
}
複製代碼
就這樣,應用很是簡單就接入了LeakCanary內存檢測功能。固然還有一些更高級的用法,好比更改自定義config,增長監控項等,你們能夠參考官網編程
和以前的1.x版本相比,2.0甚至都不須要再在Application裏面增長install的代碼。可能不少的同窗都會疑惑,LeakCanary是如何插入本身的初始化代碼的呢? 其實這裏LeakCanary是使用了ContentProvider來進行初始化。我以前在介紹Android插件化系列三:技術流派和四大組件支持的時候曾經介紹過ContentProvider的特色,即在打包的過程當中來自不一樣module的ContentProvider最後都會merge到一個文件中,啓動app的時候ContentProvider是自動安裝,而且安裝會比Application的onCreate還早。LeakCanary就是依據這個原理進行的設計。具體能夠參考【譯】你的Android庫是否還在Application中初始化?性能優化
咱們能夠查看LeakCanary源碼,發現它在leakcanary-object-watcher-android
的AndroidManifest.xml
中有一個ContentProvider。bash
<provider
android:name="leakcanary.internal.AppWatcherInstaller$MainProcess"
android:authorities="${applicationId}.leakcanary-installer"
android:exported="false"/>
複製代碼
而後咱們查看AppWatcherInstaller的代碼,發現內部是使用InternalAppWatcher進行的install。
// AppWatcherInstaller
override fun onCreate(): Boolean {
val application = context!!.applicationContext as Application
InternalAppWatcher.install(application)
return true
}
// InternalAppWatcher
fun install(application: Application) {
// 省略部分代碼
checkMainThread()
if (this::application.isInitialized) {
return
}
InternalAppWatcher.application = application
val configProvider = { AppWatcher.config }
ActivityDestroyWatcher.install(application, objectWatcher, configProvider)
FragmentDestroyWatcher.install(application, objectWatcher, configProvider)
onAppWatcherInstalled(application)
}
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能夠看到這裏主要把Activity和Fragment區分了開來,而後分別進行註冊。Activity的生命週期監聽是藉助於Application.ActivityLifecycleCallbacks。
private val lifecycleCallbacks =
object : Application.ActivityLifecycleCallbacks by noOpDelegate() {
override fun onActivityDestroyed(activity: Activity) {
if (configProvider().watchActivities) {
objectWatcher.watch(activity)
}
}
}
application.registerActivityLifecycleCallbacks(activityDestroyWatcher.lifecycleCallbacks)
複製代碼
而Fragment的生命週期監聽是藉助了Activity的ActivityLifecycleCallbacks生命週期回調,當Activity建立的時候去調用FragmentManager.registerFragmentLifecycleCallbacks方法註冊Fragment的生命週期監聽。
override fun onFragmentViewDestroyed(
fm: FragmentManager,
fragment: Fragment
) {
val view = fragment.view
if (view != null && configProvider().watchFragmentViews) {
objectWatcher.watch(view)
}
}
override fun onFragmentDestroyed(
fm: FragmentManager,
fragment: Fragment
) {
if (configProvider().watchFragments) {
objectWatcher.watch(fragment)
}
}
}
複製代碼
最終,Activity和Fragment都將本身的引用傳入了ObjectWatcher.watch()進行監控。從這裏開始進入到LeakCanary的引用監測邏輯。
題外話:LeakCanary 2.0版本和1.0版本相比,增長了Fragment的生命週期監聽,每一個類的職責也更加清晰。可是我我的以爲使用 (Activty)->Unit 這種lambda表達式做爲類的寫法不是很優雅,倒不如面向接口編程。徹底能夠設計成ActivityWatcher和FragmentWatcher都繼承自某個接口,這樣也方便後續擴展。
1.引用
首先咱們先介紹一點準備知識。你們都知道,java中存在四種引用:
一個對象在被gc的時候,若是發現還有軟引用(或弱引用,或虛引用)指向它,就會在回收對象以前,把這個引用加入到與之關聯的引用隊列(ReferenceQueue)中去。若是一個軟引用(或弱引用,或虛引用)對象自己在引用隊列中,就說明該引用對象所指向的對象被回收了。
當軟引用(或弱引用,或虛引用)對象所指向的對象被回收了,那麼這個引用對象自己就沒有價值了,若是程序中存在大量的這類對象(注意,咱們建立的軟引用、弱引用、虛引用對象自己是個強引用,不會自動被gc回收),就會浪費內存。所以咱們這就能夠手動回收位於引用隊列中的引用對象自己。
好比咱們常常看到這種用法
WeakReference<ArrayList> weakReference = new WeakReference<ArrayList>(list);
複製代碼
還有也有這樣一種用法
WeakReference<ArrayList> weakReference = new WeakReference<ArrayList>(list, new ReferenceQueue<WeakReference<ArrayList>>());
複製代碼
這樣就能夠把對象和ReferenceQueue關聯起來,進行對象是否gc的判斷了。另外咱們從弱引用的特徵中看到,弱引用是不會影響到這個對象是否被gc的,很適合用來監控對象的gc狀況。
2.GC
java中有兩種手動調用GC的方式。
System.gc();
// 或者
Runtime.getRuntime().gc();
複製代碼
咱們在第一節中提到,Activity和Fragment都依賴於響應的LifecycleCallback來回調銷燬信息,而後調用了ObjectWatcher.watch添加了銷燬後的監控。接下來咱們看ObjectWatcher.watch作了什麼操做。
@Synchronized fun watch( watchedObject: Any, name: String ) {
removeWeaklyReachableObjects()
val key = UUID.randomUUID().toString()
val watchUptimeMillis = clock.uptimeMillis()
val reference =
KeyedWeakReference(watchedObject, key, name, watchUptimeMillis, queue)
watchedObjects[key] = reference
checkRetainedExecutor.execute {
moveToRetained(key)
}
}
private fun removeWeaklyReachableObjects() {
// WeakReferences are enqueued as soon as the object to which they point to becomes weakly
// reachable. This is before finalization or garbage collection has actually happened.
var ref: KeyedWeakReference?
do {
ref = queue.poll() as KeyedWeakReference?
if (ref != null) {
watchedObjects.remove(ref.key)
}
} while (ref != null)
}
@Synchronized private fun moveToRetained(key: String) {
removeWeaklyReachableObjects()
val retainedRef = watchedObjects[key]
if (retainedRef != null) {
retainedRef.retainedUptimeMillis = clock.uptimeMillis()
onObjectRetainedListeners.forEach { it.onObjectRetained() }
}
}
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這裏咱們看到,有一個存儲着KeyedWeakReference的ReferenceQueue對象。在每次增長watch object的時候,都會去把已經處於ReferenceQueue中的對象給從監控對象的map即watchObjects中清理掉,由於這些對象都已經被回收了。而後再去生成一個KeyedWeakReference,這個對象就是一個持有了key和監測開始時間的WeakReference對象。 最後再去調用moveToRetained,至關於記錄和回調給監控方這個對象正式開始監測的時間。
那麼咱們如今已經拿到了須要監控的對象了,可是又是怎麼去判斷這個對象已經內存泄露的呢?這就要繼續往下面看。咱們主要到前面在講解InternalAppWatcher的install方法的時候,除了install了Activity和Fragment的檢測器,還調用了onAppWatcherInstalled(application)方法,看代碼發現這個方法就是InternalLeakCanary的invoke方法。
override fun invoke(application: Application) {
this.application = application
AppWatcher.objectWatcher.addOnObjectRetainedListener(this)
val heapDumper = AndroidHeapDumper(application, leakDirectoryProvider)
val gcTrigger = GcTrigger.Default
val configProvider = { LeakCanary.config }
val handlerThread = HandlerThread(LEAK_CANARY_THREAD_NAME)
handlerThread.start()
val backgroundHandler = Handler(handlerThread.looper)
heapDumpTrigger = HeapDumpTrigger(
application, backgroundHandler, AppWatcher.objectWatcher, gcTrigger, heapDumper,
configProvider
)
}
override fun onObjectRetained() {
if (this::heapDumpTrigger.isInitialized) {
heapDumpTrigger.onObjectRetained()
}
}
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咱們看到首先是初始化了heapDumper,gcTrigger,heapDumpTrigger等對象用於gc和heapDump,同時還實現了OnObjectRetainedListener,並把本身添加到了上面的onObjectRetainedListeners中,以便每一個對象moveToRetained的時候,InternalLeakCanary都能獲取到onObjectRetained()的回調,回調裏就只是回調了heapDumpTrigger.onObjectRetained()方法。看來都是依賴於HeapDumpTrigger這個類。
HeapDumpTrigger主要的處理邏輯都在checkRetainedObjects方法中。
private fun checkRetainedObjects(reason: String) {
val config = configProvider()
var retainedReferenceCount = objectWatcher.retainedObjectCount
if (retainedReferenceCount > 0) {
gcTrigger.runGc() // 觸發一次GC操做,只保留不能被回收的對象
retainedReferenceCount = objectWatcher.retainedObjectCount
}
if (checkRetainedCount(retainedReferenceCount, config.retainedVisibleThreshold)) return
if (!config.dumpHeapWhenDebugging && DebuggerControl.isDebuggerAttached) {
showRetainedCountWithDebuggerAttached(retainedReferenceCount)
scheduleRetainedObjectCheck("debugger was attached", WAIT_FOR_DEBUG_MILLIS)
return
}
val heapDumpUptimeMillis = SystemClock.uptimeMillis()
KeyedWeakReference.heapDumpUptimeMillis = heapDumpUptimeMillis
dismissRetainedCountNotification()
val heapDumpFile = heapDumper.dumpHeap()
if (heapDumpFile == null) {
scheduleRetainedObjectCheck("failed to dump heap", WAIT_AFTER_DUMP_FAILED_MILLIS)
showRetainedCountWithHeapDumpFailed(retainedReferenceCount)
return
}
lastDisplayedRetainedObjectCount = 0
objectWatcher.clearObjectsWatchedBefore(heapDumpUptimeMillis)
HeapAnalyzerService.runAnalysis(application, heapDumpFile)
}
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那麼HeapDumpTrigger具體作了些啥呢?我理了一下主要是下面幾個功能:
看到了這裏,咱們應該腦海中有概念了。Activity和Fragment經過註冊系統的監聽在onDestroy的時候把本身的引用放入ObjectWatcher進行監測,監測主要是經過HeapDumpTrigger類輪詢進行,主要是調用AndroidHeapDumper來dump出文件來,而後依賴於HeapAnalyzerService來進行分析。後面一小節,咱們將會聚焦於對象dump操做和HeapAnalyzerService的分析過程。
hprof是JDK提供的一種JVM TI Agent native工具。JVM TI,全拼是JVM Tool interface,是JVM提供的一套標準的C/C++編程接口,是實現Debugger、Profiler、Monitor、Thread Analyser等工具的統一基礎,在主流Java虛擬機中都有實現。hprof工具事實上也是實現了這套接口,能夠認爲是一套簡單的profiler agent工具。咱們在新知周推:10.8-10.14(啓動篇)中也提到過,能夠參考其中美團的文章。
用過Android Studio Profiler工具的同窗對hprof文件都不會陌生,當咱們使用Memory Profiler工具的Dump Java heap圖標的時候,profiler工具就會去捕獲你的內存分配狀況。可是捕獲之後,只有在Memory Profiler正在運行的時候咱們才能查看,那麼咱們要怎麼樣去保存當時的內存使用狀況呢,又或者我想用別的工具來分析堆分配狀況呢,這時候hprof文件就派上用場了。Android Studio能夠把這些對象給export到hprof文件中去。
LeakCanary也是使用的hprof文件進行對象存儲。hprof文件比較簡單,總體按照 前置信息 + 記錄表的格式來組織的。可是記錄的種類至關之多。具體種類能夠查看HPROF Agent。
同時,android中也提供了一個簡便的方法Debug.dumpHprofData(filePath)能夠把對象dump到指定路徑下的hprof文件中。LeakCanary使用使用Shark庫來解析Hprof文件中的各類record,比較高效,使用Shark中的HprofReader和HprofWriter來進行讀寫解析,獲取咱們須要的信息。你們能夠關注一些比較重要的,好比:
dump具體的代碼在AndroidHeapDumper類中。HprofReader和HprofWriter過於複雜,有興趣的直接查看源碼吧
override fun dumpHeap(): File? {
val heapDumpFile = leakDirectoryProvider.newHeapDumpFile() ?: return null
return try {
Debug.dumpHprofData(heapDumpFile.absolutePath)
if (heapDumpFile.length() == 0L) {
null
} else {
heapDumpFile
}
} catch (e: Exception) {
null
} finally {
}
}
複製代碼
前面咱們已經分析到了,HeapDumpTrigger主要是依賴於HeapAnalyzerService進行分析。那麼這個HeapAnalyzerService究竟有什麼玄機?讓咱們繼續往下面看。能夠看到HeapAnalyzerService實際上是一個ForegroundService。在接收到分析的Intent後就會調用HeapAnalyzer的analyze方法。因此最終進行分析的地方就是HeapAnalyzer的analyze方法。
核心代碼以下
try {
listener.onAnalysisProgress(PARSING_HEAP_DUMP)
Hprof.open(heapDumpFile)
.use { hprof ->
// 1.生成graph
val graph = HprofHeapGraph.indexHprof(hprof, proguardMapping)
// 2.尋找Leak
val findLeakInput = FindLeakInput(
graph, leakFinders, referenceMatchers, computeRetainedHeapSize, objectInspectors
)
val (applicationLeaks, libraryLeaks) = findLeakInput.findLeaks()
listener.onAnalysisProgress(REPORTING_HEAP_ANALYSIS)
return HeapAnalysisSuccess(
heapDumpFile, System.currentTimeMillis(), since(analysisStartNanoTime),
applicationLeaks, libraryLeaks
)
}
} catch (exception: Throwable) {
listener.onAnalysisProgress(REPORTING_HEAP_ANALYSIS)
return HeapAnalysisFailure(
heapDumpFile, System.currentTimeMillis(), since(analysisStartNanoTime),
HeapAnalysisException(exception)
)
}
}
複製代碼
這段代碼中涉及到了專爲LeakCanary設計的Shark庫的用法,在這裏就很少解釋了。大概介紹一下每一步的做用:
本篇文章分析了LeakCanary檢測內存泄露的思路和一些代碼的設計思想,可是限於篇幅不能面面俱到。接下來咱們回答一下文章開頭提出的問題。
1.LeakCanary是如何使用ObjectWatcher 監控生命週期的?
LeakCanary使用了Application的ActivityLifecycleCallbacks和FragmentManager的FragmentLifecycleCallbacks方法進行Activity和Fragment的生命週期檢測,當Activity和Fragment被回調onDestroy之後就會被ObjectWatcher生成KeyedReference來檢測,而後藉助HeapDumpTrigger的輪詢和觸發gc的操做找到彈出提醒的時機。
2.LeakCanary如何dump和分析.hprof
文件的?
使用Android平臺自帶的Debug.dumpHprofData方法獲取到hprof文件,使用自建的Shark庫進行解析,獲取到LeakTrace
【譯】你的Android庫是否還在Application中初始化?
我是Android笨鳥之旅,笨鳥也要有向上飛的心,我在這裏陪你一塊兒慢慢變強。