内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
1. android studio 下如何dump heap Paste_Image.png 如图所示,在android studio下dump内存操作还是比较方便的。大致就是在minitor里面操作
在进行Android内存泄露分析时,面对成千上万个对象,你是否蓝瘦,香菇?作为测试人员你在进行内存泄露测试之后,是否有勇气告诉开发同事程序已经没有内存泄露,可以放心发布了? 众所周知,内存泄露测试难点在于准确的定位出泄露的对象。现在小哥有种方法通过一条命令就高效全面的得到Android程序内存泄露对象,让你不再蓝瘦,香菇! 1 Android内存泄露自动化分析方法 目前我知道的几种常用的Android内存泄漏方案主要有MAT、腾讯内部开发的Finder、LeakCanary以及浏览器目前使用的方法。
继介绍稳定性ANR类故障和Crash/Tombstone类故障后,本章将介绍第三大类故障资源泄露及其典型场景、分析定位和解决方法。
首先说3个测试内存泄露的三个动作,内存GC,退出测试app,关闭测试APP的进程的区别;
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出(OOM)的问题?遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的?提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验,也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章,那么99.9%这道题你要凉凉!
小伙伴们,有没有遇到过程序突然崩溃,然后抛出一个OutOfMemoryError的异常?这就是我们俗称的OOM,也就是内存溢出。简单来说,就是你的Java应用想要的内存超过了JVM愿意给的极限,就会抛出这个错误。
一、概述 Android内存的文章详见:http://blog.csdn.net/linghu_java/article/details/39480761 在Android的开发中,经常听到“内存泄漏”这个词。“内存泄漏”就是一个对象已经不需要再使用了,但是因为其它的对象持有该对象的引用,导致它的内存不能被回收。“内存泄漏”的慢慢积累,最终会导致OOM的发生,千里之堤,毁于蚁穴。所以在写代码的过程中,应该要注意规避会导致“内存泄漏”的代码写法,提高软件的健壮性。 本文将从发现问题、解决问题、总结问题的三个
工欲善其事必先利其器,学会使用工具也是一种本领。本篇文章就把自己之前工作中用到的一个内存分析工具给大家介绍下。
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -Xms524m -Xmx524m -XX:+PrintCommandLineFlags -Xlog:gc=debug,gc+metaspace:gc.log
https://www.eclipse.org/mat/downloads.php
工欲善其事必先利其器,为你呈上一箩筐性能优化工具,必有一款满足你,废话不多说,直奔主题。
1 最原始的内存泄露测试 重复多次操作关键的可疑的路径,从内存监控工具中观察内存曲线,是否存在不断上升的趋势且不会在程序返回时明显回落。 这种方式可以发现最基本,也是最明显的内存泄露问题,对用户价值最大,操作难度小,性价比极高。 2 MAT内存分析工具 2.1 MAT分析heap的总内存占用大小来初步判断是否存在泄露 在Devices 中,点击要监控的程序。 点击Devices视图界面中最上方一排图标中的“Update Heap” 点击Heap视图 点击Heap视图中的“Cause GC”按钮 到此为止需检
当你的应用没有一套完善的监控告警系统,线上故障了 ,总是很被动,但是还得要定位问题 ,奈何手里无利器 ,没办法只能硬上了,虽然原始,好在有效~
Dalvik 虚拟机支持垃圾收集,但是这不意味着你可以不用关心内存管理。你应该格外注意移动设备的内存使用,手机和平板的内存空间是受到限制的。
学会下面这几个方法,让你轻松玩转内存溢出,我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ?因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患,
后文会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业 等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患
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
之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令。 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题。
对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。
前言 对于JVM的性能监控,主要注意以下关键参数,通过jdk自带的命令行工具,即可查看相关参数,从而分析系统或目标服务程序中存在的性能瓶颈 jps JVM Process Status Tool的缩写,JVM进程状况工具。 主要功能: 列出正在运行的java进程,并显示执行主类的名称及进程在本地JVM中的ID。 与ps命令相似,可以查看java进程ID(LVMID)。 使用方法: jps [options][hostid] [options]:-q: 只输出LVMID -m: 输出JVM启动时传给主类的方
这里我们不讲JVM的内存划分,垃圾判定算法,垃圾回收算法,垃圾收集器等知识。主要讲的是实际调优的操作,对JVM调优感兴趣的可以看下去。至于垃圾回收算法,可以看看我这篇文章:
前言 在这个系列的前四篇文章中,我分别介绍了DVM、ART、内存泄漏和内存检测工具的相关知识点,这一篇我们通过一个小例子,来学习如何使用内存分析工具MAT。 1.概述 在进行内存分析时,我们可以使用Memory Monitor和Heap Dump来观察内存的使用情况、使用Allocation Tracker来跟踪内存分配的情况,也可以通过这些工具来找到疑似发生内存泄漏的位置。但是如果想要深入的进行分析并确定内存泄漏,就要分析 疑似发生内存泄漏时所生成堆存储文件。堆存储文件可以使用DDMS或者Memory
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
备注:默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制(MinHeapFreeRatio参数可以调整)
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在日常的开发工作中,遇到生产环境报OOM的问题时,你首先会想到采用哪些方式并使用什么样的工具对OOM问题进行分析,定位和解决呢?
jmap -dump:live,format=b,file=m.hprof <PID>
jhat 是Java堆分析工具(Java heap Analyzes Tool). 在JDK6u7之后成为标配. 使用该命令需要有一定的Java开发经验,官方不对此工具提供技术支持和客户服务。
王子在之前的JVM文章中已经大体上把一些原理性问题说清楚了,今天主要是介绍一些实际进行JVM调优工作的工具和命令,不会深入讲解,因为网上资料很多,篇幅可能不长,但都是实用的内容,小伙伴们有不清楚的可以自行查找资料。
前面几篇文章分析了 JVM 的一些概念,大部分都是偏理论的,本文介绍一些可以实操的 JVM 性能监控与分析工具。
本文将通过一次jvm内存分析过程来说明jps、jcmd、jstat、jstack 和 jmap 工具的使用方法。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
性能优化在一款产品的迭代过程中非常重要;程序实现了功能、还原产品原型只能保证程序能用,但如果要让用户更愿意使用,产品得好用。试想一下如果你开发的产品启动慢、页面显示需要长时间转圈加载、页面切换卡顿、黑白屏、用一会机器就发烫、耗内存、OOM、程序切换到后台后占用内存无法释放......,这些问题就像正在玩游戏时弹出提示框这类糟糕的用户体验一样让用户恼火,如果用户不得不使用你的产品,可能还会一直忍受;但如果有很多同类竞品,糟糕的用户体验会大大影响留存率。有时候产品在市场上的表现差,真不能全怪产品和运营,程序体验问题也是很大一部分原因。
前面介绍了虚拟机的内存分配和回收,大致有了一些理论基础,接下来我们从实践的角度去了解虚拟机内存管理。定位问题的时候,知识、经验是关键基础,数据是依据,工具是运用知识处理数据的手段。
通过上一篇文章 《自研的内存分析利器开源了!Android Bitmap Monitor 助你定位不合理的图片使用》 我们知道了好用的图片内存分析工具 AndroidBitmapMonitor,现在我们来了解下它的原理。
前面介绍了JVM相关的内存和线程相关的技术。对于JVM也算有了一个比较系统、完整的理论基础。理论总是作为指导实践的工具,但是从理论到实践,总会遇到一些虚拟机相关问题,故障。所以还需要学习一些常用的JVM排障工具,和一些常见的调优手段。
QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具,就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台,我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景,MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新,虽然功能有点简单,能处理部分安卓内存泄露,很简单内存触顶分析模块,但是用kottin重写,传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景,我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说,我们基于Shark如何进一步地性能优化,功能上,我们对其进行强化,加入图片重复,图片超尺寸,字符串重复,对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。
OutOfMemoryError是Java程序中常见的异常,通常出现在内存不足时,导致程序无法运行。
不知道大家看到这条告警内容后,是什么感触?我当时是一脸懵逼的,一万个为什么萦绕心头。
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。
在未对抖音内存进行专项治理之前我们梳理了一下整体内存指标的绝对值和相对崩溃,发现占比都很高。另外,内存相关指标在去年春节活动时又再次激增达到历史新高,所以整体来看内存问题相当严峻,必须要对其进行专项治理。抖音这边通过前期归因、工具建设以及投入一个双月的内存专项治理将整体 Java OOM 优化了百分之 80。
命令:jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof [pid] 描述:生成堆转储快照dump文件
上面我们将 jvm 的内存信息 dump 到文件中,这个文件是一个二进制的文件,不方便查看,这时我们可以借助于 jhat 工具进行查看。
这些问题在日常开发、维护中可能被很多人忽视(比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源),但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。
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