Android 内存分析(java native heap内存、虚拟内存、处理器内存.

1.jvm 堆内存(dalvik 堆内存)

每个Java应用程序在运行时都会拥有自己的JVM实例，这个实例会为其分配独立的堆内存空间。这意味着不同的应用程序之间不会共享堆内存。

不同手机中app进程的 jvm 堆内存是不同的，因厂商在出厂设备时会自定义设置其峰值。比如,在Android Studio 创建模拟器时，会设置jvm heap 默认384m , 如下图所示：

当app 进程中java 层 new 对象(加起来总和)占用的堆内存达到jvm heap 峰值时，就会抛出OOM 。

通过一个案例进一步，了解jvm 堆内存：

通过以下代码，可获取到进程中jvm 堆内存的使用情况：

    public JSONObject statisticsJVMMemory() {
        JSONObject json = new JSONObject();
        Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
        //进程中最大jvm 内存大小
        long max_memory = runtime.maxMemory() / 1024;
        //进程中申请的jvm内存大小，不等用于一定分配那么多内存(会随着时间变化而变化)
        long apply_memory = runtime.totalMemory() / 1024;
        //进程中申请内存中可使用的jvm内存大小
        long free_memory = runtime.freeMemory() / 1024;
        //进程中已经使用的jvm 内存
        long use_memory = apply_memory - free_memory;
        //计算出jvm 的内存使用率,超过0.8就需要警惕,可能java 层内存存在泄漏
        float use_memory_rate = ((float) use_memory) / max_memory;
        //....
     }

先来了解jvm 堆内存的几个指标:

1.最大限制内存: maxMemory，出厂时设置的

2.申请的内存: totalMemory,不等用于一定分配那么多内存(会随着时间变化而变化)

3.(申请的内存中)剩余使用的内存:freeMemory

4.已使用的内存: use_memory=totalMemory -freeMemory，重点关注是这个

5.内存使用率: use_memory/maxMemory

模拟jvm 堆内存一直上涨的场景，启动一个线程，周期性间隔几秒，不断模拟创建byte 数组，然后统计app 进程的jvm 堆内存使用情况：

        private List<byte[]> jvmLeakList = new ArrayList<>();
        public void addJvmLeak() {
            byte[] largeByte = new byte[50 * 1024 * 1024];
            for (int i = 0; i < largeByte.length; ++i) {
                largeByte[i] = 'a';//分配使用时,进程内存中物理内存才会使用
            }
            Log.i(TAG, "byte size: " + (largeByte.length / 1024 / 1024) + " mB");
            jvmLeakList.add(largeByte);
        }

查看输出日志 , 对比前后两次的堆内存变化：

多执行几次后，会触发oom 。先来看下oom 前的内存状况：

系统会主动触发gc ，输出art: Starting a blocking GC Alloc 和art: Alloc sticky concurrent mark sweep GC freed 0(0B) AllocSpace objects日志，解读如下：

当内存不足32m时，再次new 一个50M的byte 数组，就会抛出oom:

app 进程中真正剩余可用 jvm 堆内存是：

       //真正可用的内存,包含剩余可申请的内存
       long actual_free_memory=max_memory-use_memory;

处理jvm 内存不足的情况

当大型app或者游戏app 遇到 jvm 内存(大多数为384m)不足时，可通过android:largeHeap="true"来增加，jvm 堆内存会调整为512M峰值。

2.native内存

获取app 进程的native 堆内存，代码如下：

    /**
     * adb shell dumpsys meminfo packageName包名：
     * 查看每个进程中内存状况(包含jvm 和native 、shareLib)
     *
     * @return
     */
    private JSONObject statisticsNativeMemory() {
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
         // 当前进程中native层申请的堆内存，会随着时间而变化，加大或者减少
        long totalNative = Debug.getNativeHeapSize() / 1024 / 1024;
        //当进程中native层中已使用堆内存
        long useNative = Debug.getNativeHeapAllocatedSize() / 1024 / 1024;
        //当前进程中native层中剩余的堆内存
        long freeNative = Debug.getNativeHeapFreeSize() / 1024 / 1024;
        //....
 }

在android 8.0 以后，bitamp 所占内存从jvm 堆内存移到native内存中，大大减少了oom的风险：

通过一个案例来进一步了解：

在android 8.0以上非64位的设备验证：

      public void addNativeLeak() {
            /**
             * 在android 8.0 以上版本, bitmap内存放到native层内存中，非jvm 堆内存中
             *
             * Bitmap.Config.ARGB_8888：一个像素占用4 byte
             * Bitmap的内存大小=像素*4byte
             */
            int width = 1024 * 8;
            int height = 1024 * 8;
            //bitmap 被创建时，会申请虚拟内存 256m=1024*8*1024*8*4
            Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
            boolean draw=false;
            if (draw) {
                //当给bitmap绘制内容时，物理内存会增加; 物理内存是当真正需要使用时才会用到
                Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
                paint.setAntiAlias(true);
                paint.setColor(Color.WHITE);
                canvas.drawCircle(width / 2, height / 2, width / 2, paint);
            }
            int pictureSize = bitmap.getByteCount() / 1024 / 1024;
            int bitmapSize = bitmap.getAllocationByteCount() / 1024 / 1024;
            Log.i(TAG, "bitmap size: " + bitmapSize + " mB" + " ,picture size: " + pictureSize + " mB");
            nativeLeakList.add(bitmap);
        }

启动一个线程，间隔几秒，创建一个256m的bitmap ，输出当前native 内存情况：

当native 堆内存不断上涨，虚拟内存也会增加，直到oom。系统会输出Starting a blocking GC NativeAlloc标识当前native层内存不足。来看下， oom 前的native 内存情况：

3.app 进程中虚拟内存

先来了解下进程中虚拟内存与物理内存概念：

PSS(Proportional Set Size): 物理内存，PSS = USS + 按比例包含共享库

RSS(Resident Set Size): 物理内存，RSS = USS + 包含共享库

VSS(Virtual Set Size): 虚拟内存，VSS = RSS + 未分配实际物理内存

虚拟内存：虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。它使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存（一个连续完整的地址空间），而实际上，它通常是被分隔成多个物理内存碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换(来源百度百科)。在32位的app进程中，虚拟内存最大4G,往往3G就oom了。

更多虚拟内存知识，请阅读虚拟内存-维基百科。

获取app进程中虚拟内存和物理内存的方式

    /**
     * 计算进程中内存状况和线程状况：
     * FDSize: 128  // 当前分配的文件描述符，这个值不是当前进程使用文件描述符的上线
     * VmPeak:  4403108 kB    // 当前进程运行过程中所占用内存的峰值
     * VmSize:  4402056 kB    // 已用逻辑空间地址，虚拟内存大小。整个进程使用虚拟内存大小，是VmLib, VmExe, VmData, 和 VmStk的总和。
     * VmLck:         0 kB
     * VmPin:         0 kB
     * VmHWM:     49108 kB    // 程序得到分配到物理内存的峰值
     * VmRSS:     48920 kB    // 程序现在正在使用的物理内存
     * RssAnon:            9268 kB
     * RssFile:           39540 kB
     * RssShmem:            112 kB
     * VmData:  1737808 kB        // 所占用的虚拟内存
     * VmStk:      8192 kB        // 任务在用户态的栈的大小 (stack_vm)
     * VmExe:        20 kB        // 程序所拥有的可执行虚拟内存的大小，代码段，不包括任务使用的库 (end_code-start_code)
     * VmLib:    163804 kB        // 被映像到任务的虚拟内存空间的库的大小 (exec_lib)
     * VmPTE:      1000 kB        // 该进程的所有页表的大小，单位：kb
     * Threads:        17        // 当前的线程数
     *
     * @return
     */
    public JSONObject statisticsProcessMemory() {

        JSONObject json = new JSONObject();
        // Linux 的/proc/self/status文件。这个并不是一个真实存在的文件，而为 Linux 的一个内核接口
        File file = new File(ProcCmd.cmd_app_status);
        readFileLine(file, (line) -> {
            try {
                String s = null;
                if (line.startsWith(MemoryKeys.ProcessKeys.key_threads)) {
                    //进程中线程的数量
                    s = line;
                } else if (line.startsWith(MemoryKeys.ProcessKeys.key_vm_size)) {
                    //整个进程中虚拟内存的总和(= VmLib+VmExe+VmData+VmStk),会动态变化增加
                    s = line;
                } else if (line.startsWith(MemoryKeys.ProcessKeys.key_vm_rss)) {
                    // 进程中当前物理内存,即系统实际在物理内存上分配给程序的内存
                    s = line;
                }
            //.....
        });
    }

还是以上面的bitmap 为例子，间隔几秒创建bitmap 时，看虚拟内存和物理内存的变化：