内存泄漏是一个隐形炸弹,其本身并不会造成程序异常,但是随着量的增长会导致其他各种并发症:OOM,UI 卡顿等。
LeakCanary是Android面试中备受瞩目的一环,各大厂商如腾讯Matrix和快手Koom都自研内存泄漏检测框架,其原理分析也常被引述于帮助文档中。本文旨在抛却浮躁情绪,深入探究该框架的思想。
作为一个小Android,之前分析项过目中LeakCanary1.6.3的源码,今天在好奇心的驱使下,刷新了下maven发现,LeakCanary已经更新到2.6版本,今天对2.6的版本也进行源码的解析。
最近在群里看到有人在讨论有关内存分析的话题,比较好奇,Enmmm,也就有了今天这篇博文。
概述 LeakCanary是一个开源的内存泄漏检测库,极大简化了内存泄漏的检测流程。了解其工作原理,有助于我们更好的理解Android的内存管理机制。 使用示例 在 build.gradle中添加配置: dependencies { debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.6.3' releaseImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-androi
LeakCanary内部用到了Refercence及ReferenceQueue来实现对对象是否被回收的监听。这是LeakCanary的核心逻辑,因此在讲解LeakCanary之前,我们先来简单了解一下Refercence及ReferenceQueue。
demo 一个非常简单的 LeakCanary demo: https://github.com/liaohuqiu/leakcanary-demo 开始使用 在 build.gradle 中加入引用,不同的编译使用不同的引用: dependencies { debugCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.3' releaseCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-androi
这篇文章的内容是我回顾和再学习 Android 内存优化的过程中整理出来的,整理的目的是让我自己对 Android 内存优化相关知识的认识更全面一些,分享的目的是希望大家也能从这些知识中得到一些启发。
在正方形寄存器中,我们在位图缓存上绘制客户的签名。这个位图是设备屏幕的大小,我们在创建它时发生了大量的内存不足(OOM)崩溃。
LeakCanary是一款非常常见的内存泄漏检测工具。经过一系列的变更升级,LeakCanary来到了2.0版本。2.0版本实现内存监控的基本原理和以往版本差异不大,比较重要的一点变化是2.0版本使用了自己的hprof文件解析器,不再依赖于HAHA,整个工具使用的语言也由Java切换到了Kotlin。本文结合源码对2.0版本的内存泄漏监控基本原理和hprof文件解析器实现原理做一个简单地分析介绍。
在 GC 的过程中,其它在工作的线程会暂停,包括负责绘制的 UI 线程,并且在不同区域的内存释放速度也有一定的差异,但不管在哪个区域,都要到这次 GC 内存回收完成后,才会继续执行原来的线程。
在日常开发中,不可避免的会遇到内存泄漏的问题,从而导致App的内存使用紧张,严重的情况还会导致App的卡顿甚至是奔溃,所以需要开发人员解决这些内存泄漏的问题。
在Android开发中最让人们头疼的就是内存泄漏了,今天来介绍一个查看内存是否泄漏的工具LeakCanary,并通过研究源码明白它是如何分析和查找存在泄漏信息的 首先送上LeakCanary文档链接:[LeakCanary中文使用说明](https://www.liaohuqiu.net/cn/posts/leak-canary-read-me/) Part1. 知识回顾 常用工具 1. Mat 2. LeakCanary(Square) 原理
1.概述 如果使用MAT来分析内存问题,会有一些难度,并且效率也不是很高,对于一个内存泄漏问题,可能要进行多次排查和对比。 为了能够简单迅速的发现内存泄漏,Square公司基于MAT开源了LeakCa
到这里你就可以检测到Activity的内容泄露了。其实现原理是设置Application的ActivityLifecycleCallbacks方法监控所有Activity的生命周期回调。内部实现代码为
性能优化除过我们平时自己设计和开发之外就得考虑使用工具进行检测。Android 关于能够定位和剖析问题的内存工具有很多,但不是每个工具所有场景都能覆盖到。
为了简单方便的检测内存泄漏,Square开源了LeakCanary,它可以实时监测活动是否发生了泄漏,一旦发现就会自动弹出提示及相关的泄漏信息供分析。
为了将 LeakCanary 引入到我们的项目里,我们只需要做以下两步:(温馨提示:以下代码可以左右滑动查看)
大概一年以前,写过一篇 LeakCanary 源码解析 ,当时是基于 1.5.4 版本进行分析的 。Square 公司在今年四月份发布了全新的 2.0 版本,完全使用 Kotlin 进行重构,核心原理并没有太大变化,但是做了一定的性能优化。在本文中,就让我们通过源码来看看 2.0 版本发生了哪些变化。本文不会过多的分析源码细节,详细细节可以阅读我之前基于 1.5.4 版本写的文章,两个版本在原理方面并没有太大变化。
在上一篇《Android性能优化(三)之内存管理》中我们对Android的内存管理有了一定的认识,本篇文章从实际出发对内存进行优化,主要包含以下部分:
内存问题是个老大难,对用户来说,泄漏或者不合理的内存使用最终会反映到性能和体验上,并且极易造成 OOM( Out Of Memories ) 而闪退, 而对开发者来说更为头疼:
Reference 把内存分为 4 种状态,Active 、 Pending 、 Enqueued 、 Inactive。
内存管理的目的就是让我们在开发中怎么有效的避免我们的应用出现内存泄漏的问题。内存泄漏大家都不陌生了,简单粗俗的讲,就是该被释放的对象没有释放,一直被某个或某些实例所持有却不再被使用导致 GC 不能回收。最近自己阅读了大量相关的文档资料,打算做个 总结 沉淀下来跟大家一起分享和学习,也给自己一个警示,以后 coding 时怎么避免这些情况,提高应用的体验和质量。
LeakCanary是Square公司基于MAT开源的一个内存泄漏检测工具,在发生内存泄漏的时候LeakCanary会自动显示泄漏信息。
LeakCanary的使用从LeakCanary.install(this)开始,
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强引用:类似“Object obj = new Object()”这类的引用,只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
LeakCanary想来也是我们的一个老朋友了,但是它是如何做到对我们的App进行内存泄漏分析的呢?这也是我们今天要去研究的主题了。
内存泄漏指的是程序在向系统申请分配内存空间,使用完毕后未释放,结果导致一直占据该 内存单元,程序无法再使用该内存单元。在Android系统中,一般指的是对象在超出自身生命周期后, 该对象仍然没有被回收。泄漏包括的种类有:
当jvm进行垃圾回收时,无论内存是否充足,如果该对象只有弱引用存在,那么该对象会被垃圾回收器回收,同时该引用会被加入到关联的ReferenceQueue。因此程序通过判断引用队列中是否已经包含指定的引用,来了解被引用的对象是否被GC回收(引用队列存在指定的弱引用,说明对象被回收)
在Java中,内存的分配是由程序完成的,而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection,GC)完成的,程序员不需要通过调用函数来释放内存,但也随之带来了内存泄漏的可能,上篇博客,我介绍了 Android性能优化系列之布局优化,本篇博客,我将介绍内存优化的相关知识。
移动app开发是一个漫长而费力的过程。然而,现在的企业总是希望能够尽快发布app。幸运的是,我们有很多帮助移动开发人员加快工作步伐的工具。
当应用程序为对象分配内存,而对象不再被使用时却没有释放,就会发生内存泄漏。随着时间的推移,泄漏的内存会累积,导致应用程序性能变差,甚至崩溃。泄漏可能发生在任何程序和平台上,但由于活动生命周期的复杂性,这种情况在 Android 应用中尤其普遍。最新的 Android 模式,如 ViewModel 和 LifecycleObserver 可以帮助避免内存泄漏,但如果你遵循旧的模式或不知道要注意什么,很容易漏过错误。
本文最初发布于 Dropbox 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
meminfo的信息中各字段都是什么含义, 要理解各字段含义,我们才好进行内存的优化。
LeakCanary是Android开发中非常常用的一个内存泄漏监测和分析工具。了解其工作原理,有助于对Android的内存泄漏有更深层次的认识。
一般来说, 学习一门新的技术, 最应该做的就是阅读其官方文档, 那是最权威的。Android本身给我们提供了很多App性能测试和分析工具, 而且大部分都集成到Android Studio或DDMS中, 非常方便使用。
自动管理内存和回收机制,垃圾回收器负责回收程序中已经不使用,但是仍然被各种对象占用的内存,将程序员从繁重、危险的内存管理工中解放出来。
背景 ---- 随着微信 Android 客户端的代码规模越来越庞大,依赖人工 Review 来确保代码没有泄漏或冗余问题,虽然还是最保险的办法,但代码增长的速度总是大于 Review 的速度,完全靠人力介入变得越来越吃力,且依赖线上反馈进行事后排查也非常被动,为此我们从最为常见的 Activity 泄漏和 Bitmap 对象冗余入手提出了研发 ResourceCanary 模块的计划。 作为 Matrix 的一个子模块,ResourceCanary 将把原本难以发现的 Activity 泄漏和重复创建的
本篇是 Android 内存优化的进阶篇,难度可以说达到了炼狱级别,建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章: Android性能优化之内存优化,其中详细分析了以下几大模块:
LeakCanary是一个开源的,可以用来检测activtiy或者fragment内存泄漏的框架,本篇我们来学习这个框架的源码。
LeakCanary 是我们非常熟悉内存泄漏检测工具,它能够帮助开发者非常高效便捷地检测 Android 中常见的内存泄漏。在各大厂自研的内存泄漏检测框架(如腾讯 Matrix 和快手 Koom)的帮助文档中,也会引述 LeakCanary 原理分析。
LeakCanary : https://github.com/square/leakcanary
使用Profiler, 选择一段陡增的曲线, 选择恰当的排序方式: 也可以看到InnerClassActivity被各种点名:
Activity承载了应用和用户交互的任务,在Activity中有大量的资源引用和上下文Context这样占用内存较大的资源对象,因为Activity一旦因为外部变量的持有,就会造成比较严重的内存泄漏。造成Activity内存泄漏的场景有以下:
Android应用大部分性能问题归根结底都会成为内存的问题,今天我们就先以Out of Memory(OOM)为起点介绍一下Android内存的原理以及排查内存问题的方法。
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