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腾讯手机管家实战分析：内存突增是为神马？

应用版本升级后使用内存突增？如何跟踪？这次MIG专项测试组为大家分享内存问题跟踪实战过程！

MIG专项测试组

腾讯手机管家实战分析：内存突增是为神马？致力于为腾讯移动互联网事业群(MIG)提供专项评测及深度优化（性能、功能、安全等）；同时负责探索新的测试理论和方法，研发评测工具及基础组件。

背景

手机管家从4.4升级到4.5后，用户数据反馈待机内存出现了2-4M左右的增长。经过代码排查及MAT分析，发现有几处代码会导致内存增长,只要将这些代码屏蔽掉一部分，内存情况就下降到正常水平。

奇怪的是这些代码在使用过程中分配的内存并不多，只有上百K，甚至有些地方是基本不需要分配内存，但为什么会导致2-4M的内存增长？

初步分析

我们观察了不同版本的meminfo的区别，发现内存的主要增长点是Dalivk部分：

腾讯手机管家实战分析：内存突增是为神马？

从上图可以看到，在Heap Alloc增长273K的情况下，Pss有1M的增长。从HeapFree看出大部分增长的内存是空闲的，而且经过较长时间待机后也没有被释放回系统。

对于Dalvik内存问题，通常先使用MAT辅助分析原因，要关注的有以下几项：

使用bitmap插件查看是否有多余的图片没有释放
查找占大块内存较多的对象
查找其它不需要的对象造成的内存泄漏
结合代码改动，进行缩减build，统计新代码消耗的内存

经过MAT及缩减编译分析后，基本可以确定是新代码消耗了内存。但却没有发现有明显内存泄漏的地方，而且代码经过review也没有发现问题。

这个结果让我们陷入了困惑，常用的方法找不出问题，说明有更深层次的原因。接下来要从更底层的DVM虚拟机寻找问题。

Dalvik Heap内部是如何分配和释放内存的？

为了弄清楚为什么DVM占着内存不释放，我们阅读了DVM分配内存部分的代码。代码位置在Android源码的dalvik/vm/alloc下，约255K。分析出的主要流程如下。

1、DVM使用mmap/sbrk从系统分配大块内存作为Java Heap。根据系统机制，如果分类的内存尚未真正使用，就不计入PrivateDirty和PSS。

例如下图，Heap Size/Alloc很多，但大部分是共享，实际使用的较少。所以反映到PrivateDirty/PSS里的内存并不多。

腾讯手机管家实战分析：内存突增是为神马？

2、New对象之后，由于要向对应的地址写入数据，内核开始真正分配该地址对应的4K物理内存页面。

Alloc.cpp，176行：

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3、运行一段时间后，开始GC，有些对象被回收了，有些会一直存在。

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4、在GC时，有可能会进行trim。即将空闲的物理页面释放回系统，表现为PrivateDirty/PSS下降。

HeapSource.cpp，431行和1304行：

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释放时是以4K物理页面为单位：

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问题所在

在了解DVM分配释放内存的机制后，根据meminfo观察到的现象，猜测可能出现了页利用率问题（页内碎片）。如下图所示，

第一行：在开始阶段，内存分配的较满。第二行：经过GC后，大部分对象被释放，少部分留下来。

腾讯手机管家实战分析：内存突增是为神马？

这种情况下可能会产生的问题是，整页的4K内存中可能只有一个小对象，但统计PrivateDirty/PSS时还是按4K计算。

在通常的jvm虚拟机中，有Compacting GC机制，整理内存对象，将散布的内存移动到一起。但根据DVM的代码，DVM的Mark-Sweep算法不能移动对象，即没有内存整理功能，这种情况下就会形成内存空洞。

在猜测了可能的问题后，需要验证是否如猜测原因所致，为此我们需要获取dvm虚拟机的底层内存分配数据，然后按每个物理页面统计所有对象的大小。

在阅读代码的过程中，发现DVM有个内部函数能够遍历所有的内存块，正好能实现我们的需求。

HeapSource.h，161行：

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接下来的工作就是想办法在native层调用dvmHeapSourceWalk函数，并将我们的回调函数传进去。回调函数记录下来每块内存的地址和大小，保存下来的数据是这样的：

page_start_addr;chunk_start_addr;chunk_end_addr;object_size;chunk_size 41708000;1097891848;1097892056;208;212 41708000;1097892064;1097892320;256;260 41708000;1097892328;1097892488;160;164 41708000;1097892496;1097892656;160;164 41708000;1097892664;1097892968;304;308 41708000;1097892976;1097893136;160;164

再将这些数据按4K页面的范围进行累加，统计每个4K页面的使用率，做出直方图。

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