Profiler分析内存抖动，Memory Analyzer（mat）分析内存泄漏（不懂砍我）

前言： 最近在系统性的温习了一遍android性能优化。写博客是学习也是记录，但愿在记录的同时也能帮助其余同窗。最近我以为我想出一个不懂系列。“不懂揍我”，“不懂砍我”，“不懂捶我”

1、Profiler分析内存抖动

在咱们开发项目中，若是稍不注意，每每会出现内存抖动的状况。而有些内存抖动也可能形成咱们的程序卡顿，甚至泄漏。接下来使用Android Studio自带的Profiler分析内存抖动。

1.一、模拟内存抖动并打开Profiler

首先在MainActivity建立一段内存抖动的代码：

private Handler mHandler = new Handler() {
        @Override
        public void handleMessage(@NonNull Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
            //创造内存抖动
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                String arg[] = new String[100000];
            }
            mHandler.sendEmptyMessageDelayed(0, 30);
        }
    };
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而后点击下图红色框内按钮运行程序

运行以后出现以下图，

鼠标移动到MEMORY上双击，进入内存分析

若是你的项目已经运行，也能够经过View --> Tool Windows --> Profiler打开

1.二、分析内存抖动

点击按钮，触发内存抖动的代码，来看看咱们的内存状况，能够看到呈锯齿状

点击上图红色框内record,而后点击stop分析一段咱们的锯齿状，如图：

Allocations： 表示当前分配的数量
Shallow Size： 表示当前内存占用状况

能够看到咱们的String[]占用最多，左键点击String[]后，右侧会出现全部的String[]，而后左键点击任意一个，会出现Allocation Call Stack：内存分配的堆栈信息：

能够很明显看到在咱们代码里，是由于handleMessage:21, MainActivity$1 (com.leo.memoryanalyzertest)，形成的内存抖动。右键这条，点击Jump to Source.能够跳转到咱们的问题代码。这就是咱们Profiler分析内存抖动的状况。

1.三、若是用上篇的traceView方式，即CPU Profiler方式

首先咱们推测下，traceView是分析卡顿利器，固然在这里能测出。但要知道它是偏向耗时状况的。上篇说过，这里就不说明了。一样点击CPU，而后record，stop记录一段。如图来到咱们的Top Down：

能够看到耗时时间在MessageQueue里，这也正和咱们的内存抖动代码相关联，每间隔30ms发送一次，在handleMessage()里，也指明了代码在com.leo.memoryanalyzertest.MainActivity里。能够发现这种方式去分析，并不明显。

注意：咱们都知道内存抖动，咱们要寻找的话，也是找循环或者频繁调用的地方。因此这么看咱们用CPU Profiler的方式也能大概确认问题代码的位置。

2、Memory Analyzer之分析内存泄漏

一样咱们先建立一段内存泄漏的代码，先定义个接口

public interface CallBack {
    void leoFun();
}
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而后建立个静态list，添加CallBack实例

public class CallBackManager {
    public static ArrayList<CallBack> sCallBacks = new ArrayList<>();

    public static void addCallBack(CallBack callBack) {
        sCallBacks.add(callBack);
    }

    public static void removeCallBack(Callback callback) {
        sCallBacks.remove(callback);
    }
}
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再建立个BitmapActivity实现CallBack接口，设置一个大图main_bg,同时把实例假如到静态sCallBacks中，这样每次打开BitmapActivity而后退出，都会形成BitmapActivity不能被回收。

@Override
    protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_bitmap);

        ImageView imageView = findViewById(R.id.image);
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.main_bg);
        imageView.setImageBitmap(bitmap);
        CallBackManager.addCallBack(this);
    }
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这样咱们不停打开这个页面而后关掉看内存状况，如图，能够看到内存直接上升：

红色框1：功能是主动发起一次gc。目的是回收一些可回收的，虚引用等。避免内存分析干扰
红色框2: 堆转储，将内存分配状况转换成hprof文件。（注意这里是studio的hprof文件，若是须要用Memory Analyzer分析，还要转换成标准的hprof文件）

点击右键Export，将文件存储在文件夹里。

转换成mat能识别的hprof文件，只要cmd命令行来到咱们的studio自带的hprof-conv.exe文件下，输入命令，便可转换

hprof-conv 源文件路径 输出文件路径，这样就生成了咱们的my.hprof

2.一、怎么使用咱们的Memory Analyzer

生成了hprof文件后，而后就是使用Memory Analyzer。 官网下载地址：www.eclipse.org/mat/downloa…，由于捐赠什么的，不建议。我这找到了一个比较靠谱的版本，csdn下载

下载好后启动咱们的MemoryAnalyzer.exe。File --> Open Heap Dump打开咱们的my.hprof文件如图：

先简单介绍下Memory Analyzer的信息。

2.1.一、红色框1： OverView大概信息

• Size 内存大小
• Classes : class对象
• Objects : Objects个数，也就是实例个数
• Unreachable Objects Histogram ：可被回收的对象，扔在内存当中

2.1.二、红色框2： Histogram直方图

• Objects: 这个类有多少个实例
• Shallow Heap: 单个实例占用的内存
• Retained Heap: 单个实例及其引用一共占有多少内存

咱们能够利用直方图，里的Regex搜索咱们最开始的内存泄漏案例。搜索BitmapActivity如图，能够看到咱们的BitmapActivity有3个实例：

咱们能够右键点击com.leo.me,oryanalyzertest.BitmapActivity --> List objects --> with incoming reference (谁引用了我)，如图能够看到有3个地方引用了BitmapActivity：

此时咱们右键一个实例点击 Path To GC Roots --> with all refrence,如图，找到文件下带小太阳的文件，可能触发内存溢出的地方。这里是说咱们的sCallBacks引用了，也证明了在咱们内存泄漏代码里的CallBackManager里的静态集合sCallBacks添加了它。

2.1.三、红色框3：dominator tree展现每一个实例的内存和所占比例

能够看到咱们这里的大头是bitmap。

一样咱们能够经过右键一个实例Path To GC Roots --> with all refrence如图，也能看到是咱们的sCallBacks引用了：

2.1.四、红色框4：OQL，相似于数据库搜索咱们的内存状况

写入命令后，点击红色感叹号运行，如图

2.1.五、红色框5：thread overview,展现线程状况

2.1.六、红色框6：Top Consumers (重点)，直接展现出咱们内存中的大内存

展现咱们内存中占有比较大的内存，能够看到这里都是被3个大bitmap占据着。直观利于分析

2.1.七、红色框7：Leak Suspects（重点），直接给出分析，分析出咱们代码中可能会出现内存泄漏的地方

这里我启动了3次BitmapActivity,它也给了我3个分析。点击details。看详情，也直接把问题定在了sCallBacks中：

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