【腾讯优测干货分享】越用越卡为哪般——如何下降App的待机内存（一）

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做者：腾讯TMQ专项测试团队

导语

最近小优据说，隔壁的腾讯TMQ团队出了一本新书——《移动App性能评测与优化》，便借阅了一原本读，读完感受写得确实很赞。这本书体系化地介绍了移动应用性能评测与优化的方方面面，如内存，电量，流畅度，导航，网络优化和安装包瘦身等，强烈推荐你们阅读~

小优从书中摘取了第一章 “越用越卡为哪般——如何下降App的待机内存” 的内容。本章介绍了各类内存使用状况分析的方法和一些优化技巧，让你们可以准确地了解应用内存的消耗状况，找出存在的内存问题，并在开发过程当中尽可能节约使用内存。本章共5节，本篇为第1节的入门内容，一块儿来看看吧！

正文

在智能手机兴起的这几年中，咱们体验到了手机内存从256M到4G的巨大变化，进程可用的内存也从仅有16/32M到如今可使用2G以上的内存。与此同时，应用的功能也日益复杂，也有跟多的进程在同时运行，须要协做和互相切换的应用愈来愈多。

在硬件资源增加后，应用开发者们会尽可能使用这些资源来实现更多的功能和效果，所以咱们面对着各类大量消耗内存的应用，依然会感受到内存是稀缺资源。咱们任然须要须要每一个应用开发者了解内存的消耗状况，并尽可能节约使用内存。

1.1新手入门

当软件实现了新功能后，准备发布版本前，每每须要进行一轮性能测试以肯定没有性能问题，这类测试一般包括功能的流畅度，电量消耗和内存使用状况等。

因为内存组成的复杂性，实际上并无简单通用的方法就可以发现全部的内存问题。下面的章节里，咱们会围绕一组案例展开，经过对案例的分析讲解各类内存测试的工具和方法。这些例子都是从真实的测试案例中提取的，通过加工后使得问题表现的更加明显。

接下来咱们以一个最多见的内存泄漏开始，做为最典型的内存问题，相似的状况可能在无数应用的无数版本中出现过，并且还会不断的在新版本里出现。对于这样的问题，咱们必需要准确识别出来。

在大部分应用中，常常会有一类功能是须要加载附加资源的，好比显示从网络下载的文本或图片。这类功能每每须要在内存中存放要使用的资源对象，退出该功能后，就须要将这些资源对象清空。若是忘了清理，或者是代码缘由形成的清理无效，就会造成内存泄漏。咱们的测试任务就是保证功能的正常，而且不会有遗留的内存对象形成泄漏。

要开始进行性能测试，测试工具是必不可少的。咱们通常都会优先使用SDK/IDE自带的工具，所以首先会想到的工具就是和IDE集成在一块儿的Android Device Monitor/Android Studio了。

大多数状况下，功能代码都是由Dalvik虚拟机里执行的Java代码实现的，所以主要的内存消耗也是由Java代码使用new分配的内存。Android Device Monitor和Android Studio可以方便的观察Heap Alloc部分的大小，进行初步的统计，还可以观察到GC发生时的内存变化状况。

图1-1 使用DDMS观察应用的内存消耗

图1-2 使用Android Studio观察应用的内存消耗

在图1-1中，咱们可以看到应用当前消耗了多少内存，以及各类不一样类型对象的初步统计。在图1-2中，Android Studio更进一步的将内存数据进行了图形化，这样就能过方便地看出GC（垃圾回收）状况和明显的内存趋势。若是存在明显的内存泄漏，那么在图中就会表现为随着功能的反复使用，内存值不断的升高，即便出现GC也无法降下来，如图1-3所示。

图1-3典型的内存泄漏

发现了内存泄漏，一般就能够交给开发去处理了。但咱们能作的并不仅是丢一个问题描述和复现路径过去，而是利用手头的工具，得到一些更详细的数据，可以使你们更快的定位和解决问题。这样分析内存得到详细数据的首选工具就是Eclipse Memory Analyzer（MAT）了。

1.1.1使用Eclipse Memory Analyzer（MAT）进行内存分析

Eclipse Memory Analyzer（MAT）是使用很是普遍的Java内存分析工具，功能强大。已经有不少关于它的详细教程，在本书中就再也不细述用法。本节内容主要介绍使用MAT在分析Android应用时的一些经常使用技巧。

一般咱们用MAT打开hprof文件后，可以在首页看到Top Consumers和Component Report等功能，使用这些功能可以快速定位一些大块的内存消耗。但对于Android应用的hprof文件，咱们在使用了Top Consumers统计使用状况后，每每只能看到如图1-4所示的状况：

图1-4 使用MAT分析内存构成

系统的资源类占据了很大一部分的内存，而其他的前几名也每每是系统类。这是因为从虚拟机角度不会区分系统框架和应用自身的对象，后面的1.4.3节会详细说明出现这种现象的缘由。

为了去除这部分对分析的干扰，咱们在用Android SDK提供的hprof-conv转换时须要增长一个参数：

hprof-conv [-z] <infile><outfile>
-z: exclude non-app heaps, such as Zygote

另外一种可替代的方法是使用OQL。若是hprof文件是已经转换过的，能够在数据中寻找应用的Application类对象，将对象地址转换为10进制后输入如下查询语句：

select * from instanceof java.lang.Object s where s.@objectAddress > 1107296256

使用-z参数转换或OQL查询后获得的对象集合就只包含应用代码分配的部分了。在此基础上使用MAT提供的Top Consumers和Component Report等功能就可以获得比较准确的结果。如图1-5所示，没有了系统类所占内存的干扰，只有应用自身代码建立的对象，对于发现内存问题比较有帮助。

图1-5分离以后再次分析内存构成

对于通常的内存泄露类问题，使用以上方法后经过MAT提供的分析报告就很容易就会识别出来。在咱们以往的测试经历中，用这种方法发现了上百次的内存问题。这些内存每每是加载后忘了释放的Bitmap，临时生成的byte数组和文件缓冲区，包含Handler的Activity等等。

接下来咱们看一个真实的应用测试案例。在这个案例里，有些位图在使用完以后因为种种缘由，一直没有销毁而存在ImageLoader里，使用一段时间后ImageLoader会变得愈来愈庞大。使用上面介绍的方法去除了系统的影响后，MAT的泄露报告给出告终果，如图1-6所示，ImageLoader消耗了接近1/3的内存。

图1-6 MAT识别出来的问题

有了这样的数据，接下来就能够结合图片追踪代码，看引用到ImageLoader的代码部分哪里有问题，从而快速的修复问题。

下周咱们将带来规范测试流程及常见问题

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