android 内存泄漏检测

Android 内存泄漏场景

1. 非静态内部类的静态实例

由于内部类默认持有外部类的引用,而静态实例属于类。所以,当外部类被销毁时,内部类仍然持有外部类的引用,致使外部类无法被GC回收。因此造成内存泄露。

private static TestResource mResource = null;
@Override
protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_second);
    mResource = new TestResource();
}
class TestResource {
}

正确做法

内部类声明为static,则该内部类不持有外部Acitivity的引用,则不会阻塞Activity对象的释放。

2. Handler对象

Handler泄露的关键点有两个:
1). 内部类
2). 生命周期和Activity不一定一致
- 内部类

Handler使用的比较多,经常需要在Activity中创建内部类,所以这种场景还是很多的。
static class MyHandler extends Handler {

    private WeakReference<HandlerLeakActivity > activityWeakReference;
    public MyHandler(HandlerLeakActivity activity) {
        activityWeakReference= new WeakReference<HandlerLeakActivity >(activity);
    }

    @Override
    public void handleMessage(Message msg) {
        super.handleMessage(msg);
        HandlerLeakActivity activity = activityWeakReference.get();
        if(activity != null) {
            activity.setTextView(msg.getData().getString("Message"));
        }
    }
}
  • 生命周期和Activity不一定一致

    其实不单指内部类,而是所有Handler对象,如何解决上面说的Handler对象有Message在排队,而不阻塞Activity对象释放

public void onDestroy() {
    //  If null, all callbacks and messages will be removed.
    mHandler.removeCallbacksAndMessages(null);
}
3. AsyncTask对象

AsyncTask泄漏的原理和Handler差不多
1). 内部类
2). 生命周期和Activity不一定一致
第一点的做法和Handler一样。
第二点,在activity退出的时候,终止AsyncTask中的后台任务。

@Override
protected void onDestroy() {
    super.onDestroy();
    downloadFilesTask.cancel(true);
}

但要注意一点,downloadFilesTask.cancel(true),不一定生效;最好在doInBackground方法检查if (isCancelled()) break;

4. BroadcastReceiver对象

动态注册,没有调用到unregister()方法。

5. 单例模式
public class Singleton {
    private static Singleton instance;
    private Context mContext;
    private Singleton(Context mContext){
        this.mContext = mContext;
    }
    public static Singleton getInstance(Context context){
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton(context);
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

单例模式有个Context字段,如果Context参数为Activity时,当退出该Activity时,单例对象依然持有该Activity的引用,致使Activity无法被GC回收。
正确的做法是,参数为context.getApplicationContext()。

6. 资源对象没关闭造成的内存泄漏

Android 内存泄漏监听

1. Memory Analyzer tool(MAT)

MAT(Memory Analyzer Tool),一个基于Eclipse的内存分析工具,是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具,它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析,快速的计算出在内存中对象的占用大小,看看是谁阻止了垃圾收集器的回收工作,并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。
使用步骤:
- 下载Memory Analyzer tool

下载地址[http://www.eclipse.org/mat/downloads.php](http://www.eclipse.org/mat/downloads.php)
  • 编写案例
    在这里做一个非静态内部类的静态实例,由于内部类默认持有外部类的引用,而静态实例属于类。所以,当外部类被销毁时,内部类仍然持有外部类的引用,致使外部类无法被GC回收。因此造成内存泄露。

    private static TestResource mResource = null;
    @Override
    protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_second);
        mResource = new TestResource();
    }
    class TestResource {
    }
  • 导出hprof文件
    这里写图片描述
    在Android Studio的Android Monitor中点击Dump Java Heap,会生成内存快照hprof 文件,这个文件保存当前应用的对象的内存使用情况,在后面会MAT分析这个文件。

  • 转换hprof格式
    如果用MAT直接打开第二步导出的hprof文件,MAT报错: Unknown HPROF Version (JAVA PROFILE 1.0.3) (java.io.IOException)。
    原因是android 刚刚生成的 .hprof 文件在这里需要进行转换一下格式。
    打开命令行窗口,在android sdk tools 目录,执行以下命令:
    hprof-conv 1.hprof 2.hprof, 然后再次打开MAT程序,打开2.hprof文件,就可以看到正确的分析界面

  • 分析hprof文件
    打开MAT,选择转化好的HPROF文件,可以看到Overview的界面如下图:
    这里写图片描述
    MAT工具分析了heap dump后在界面上非常直观的展示了一个饼图,中间的饼状图就是根据我们上文所说的Retained heap的概念得到的内存中一些Retained Size最大的对象。点击饼状图能看到这些对象类型,但对内存泄漏的分析还远远不够。我们需要从Dominator Tree和Histogram分析。

    在分析之前先介绍2个概念,Shallowheap和Retained heap。Shallow heap表示对象本身所占内存大小,一个内存大小100bytes的对象Shallow heap就是100bytes。Retained heap表示通过回收这一个对象总共能回收的内存,比方说一个100bytes的对象还直接或者间接地持有了另外3个100bytes的对象引用,回收这个对象的时候如果另外3个对象没有其他引用也能被回收掉的时候,Retained heap就是400bytes。

    1. Dominator Tree
      Dominator Tree是显示最大存活对象的列表,可以通过过滤查看想关注的对象:
      这里写图片描述
      现在想查看SecondActivity对象有可能被那些对象所引用导致内存泄漏,就是说SecondActivity应该被垃圾回收的,但是因为SecondActivity对象被其他对象强引用,导致无法回收。

      这里写图片描述
      可以看到SecondActivity被mResource对象强引用,很有可能mResource导致SecondActivity内存泄漏。

      这里写图片描述

    2. Histogram
      Histogram按类名将所有的实例对象列出来,可以点击表头进行排序,在表的第一行可以输入正则表达式来匹配结果 :
      这里写图片描述

      可以看到存在一个SecondActivity对象,想知道这个对象被那个对象引用,同样的做法:
      这里写图片描述

      可以看到SecondActivity被mResource对象强引用,很有可能mResource导致SecondActivity内存泄漏。
      这里写图片描述

2. LeakCanary

LeakCanary 是 Android 和 Java 内存泄露检测框架。LeakCanary能自动完成检测Activity内存泄漏,甚至在发生 OOM 之前,就把内存泄漏报告给你。
使用步骤:
- 在build.gradle配置

debugCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.4-beta2'
releaseCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android-no-op:1.4-beta2'
testCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android-no-op:1.4-beta2'
  • 自定义的Application
public class MyApplication extends Application {

    private RefWatcher refWatcher;

    public static RefWatcher getRefWatcher(Context context) {
        MyApplication application = (MyApplication) context.getApplicationContext();
        return application.refWatcher;
    }

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        refWatcher = LeakCanary.install(this, DisplayLeakService.class, AndroidExcludedRefs.createAppDefaults().build());
    }
}
  • 发现存在内存泄漏
    在调试版本中,如果发现存在内存泄漏,LeakCanary会自动显示一个通知给你。
    这里写图片描述
    很容易看出来,AsyncTask持有MainActivity的引用,当MainActivity退出时,GC没法回收MainActivity的内存,导致内存泄漏。

使用LeakCanary有注意的地方:
- 除了Activity对象,其他对象的检测需要显示监听

RefWatcher refWatcher = MyApplication.getRefWatcher(this);
refWatcher.watch(schrodingerCat);
  • 同一时间段出现多个对象内存泄漏,只能解析一个对象的内存泄漏信息
if (isInAnalyzerProcess(application)) {
  return RefWatcher.DISABLED;
}
  • 官方建议不在发布版本使用

    LeakCanary should only be used in debug builds, and should be disabled in release builds. We provide a special empty dependency for your release builds: leakcanary-android-no-op.
    The full version of LeakCanary is bigger and should never ship in your release builds

  • hprof文件保存在本地download目录

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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基于Android Ndk/Jni的内存泄漏检测

之前分析过在Android Native中分析内存泄漏的方法:Android Native内存泄露检测(针对Android7.0)但是很遗憾这个方法并不适用于Ndk和Jni,因此我们需要为Ndk和Jni寻找一种合适的方法,他就是LeakTracer 这个工具并没有之前libc那么的智能,他需要我们手动的在怀疑的代码段中加入检测代码,原理是将malloc和free函数替换为LeakTracer中带有...

zhuyong006的博客 3992

Android中LeakCanary检测内存泄漏

最近要对产品进行内存泄漏的检查,最后选择了使用Square公司开源的一个检测内存泄漏的函数库LeakCanary,在github上面搜索了一下竟然有1.6w个star,并且Android大神JakeWharton也是这个开源库的贡献者。那么就赶快拿来用吧。 先说一下我遇到的坑,我当时是直接google的,然后就直接搜索到稀土掘金的一篇关于LeakCanary的介绍,我就按照他们的文章一步步的操作,到

Code_legend的博客 1178

android检测程序是否存在内存泄漏,使用android studio检测app内存泄漏

Android开发中难免会遇到各种内存泄漏,如果不及时发现处理,会导致出现内存越用越大,可能会因为内存泄漏导致出现各种奇怪的crash,甚至可能出现因内存不足而导致APP崩溃。一般检测android内存泄漏都是使用android studio自带的Monitor工具结合mat,或者是使用第三方开源库工具:leakCanary.但是这两者都不是十分完美的方式:Monitor工具结合mat有如下的问题...

weixin_42118161的博客 821

Android 内存泄漏检测之Profiler

说到Android的内存泄漏,很多人下意识想到:LeakCanary,导入依赖,运行后直接看通知栏结果。 但是,你们有没有想过,LeakCanary 检查内存泄漏的范围?其实,LeakCanary 这家伙能且只能检测Activity的内存泄漏 划重点:LeakCanary只能检测Activity的内存泄漏 为什么呢? 【LeakCanary的原理】 因为LeakCanary...

Leo_Liang_jie的博客 3378
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Java18
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