android开发内存泄露分析

Android中的内存泄漏和内存溢出 阅读详情

内存泄露分析:

在android开发的项目中,内存泄露是影响产品稳定性的最大诱因,目前总结到的内存泄露的2大源头如下:


1.Bitmap内存未被释放

Bitmap内存泄露是所有原因中最严重的一个,因为Bitmap对象引用的内存分JAVA层和C层,而GC机制在一般情况下只会回收JAVA层的Bitmap资源,所以必须要调用Bitmap.recycle()方法去主动回收C层的内存,防止内存泄露。然而,这里的recycle也是有个前提条件的,从android官方文档可以看到以下说明:

Free the native object associated with this bitmap, and clear the reference to the pixel data. This will not free the pixel data synchronously; it simply allows it to be garbage collected if there are no other references. The bitmap is marked as "dead", meaning it will throw an exception if getPixels() or setPixels() is called, and will draw nothing. This operation cannot be reversed, so it should only be called if you are sure there are no further uses for the bitmap. This is an advanced call, and normally need not be called, since the normal GC process will free up this memory when there are no more references to this bitmap.

大意是:释放于bitmap对象相关联的本地对象资源(即C层),清除像素数据的引用,但这不是同步的操作。这仅是允许GC去把这些对象资源标记为“dead‘状态,而且此操作是不可逆转的,最重要的是,只有在bitmap对象未被任何直接或间接引用时,才真正地被GC释放内存。

解决方法:及时调用bitmap.recycle()方法,并必须确保bitmap对象不被任何对象引用



2.handler.sendMessageDelayed()造成内存泄露

(声明:eoe文章著作权属于作者,受法律保护,转载时请务必以超链接形式附带如下信息,原作者:花_开_堪_折_枝)

(1)当Android程序第一次创建的时候,在主线程同时会创建一个Looper对象。Looper实现了一个简单的消息队列,一个接着一个处理Message对象。程序框架所有主要的事件(例如:屏幕上的点击时间,Activity生命周期的方法等等)都包含在Message对象中,然后添加到Looper的消息队列中,一个一个处理。主线程的Looper存在整个应用程序的生命周期内。

(2)当一个Handler对象在主线程中创建的时候,它会关联到Looper的 message queue 。Message添加到消息队列中的时候Message会持有当前Handler引用,当Looper处理到当前消息的时候,会调用Handler#handleMessage(Message).

(3)在java中,no-static的内部类会 隐式的 持有当前类的一个引用。static的类则没有。

下面代码就是造成泄露的例子:

public class SampleActivity extends Activity {

  private final Handler mHandler = new Handler() {
    @Override
    public void handleMessage(Message msg) {
      // ...
    }
  }

  @Override
  protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);

    // 发送一个10分钟后执行的一个消息
    mHandler.sendMessageDelayed(MSG_TEST, 600000);

    // 结束当前的Activity
    finish();
  }
}


解决方法一:弱引用静态内部类Handler,避免当前对象引用和内存驻留

public class SampleActivity extends Activity {

  /**
   * 使用静态的内部类,不会持有当前对象的引用
   */
  private static class MyHandler extends Handler {
    private final WeakReference<SampleActivity> mActivity;

    public MyHandler(SampleActivity activity) {
      mActivity = new WeakReference<SampleActivity>(activity);
    }

    @Override
    public void handleMessage(Message msg) {
      SampleActivity activity = mActivity.get();
      if (activity != null) {
        // ...
      }
    }
  }

  private final MyHandler mHandler = new MyHandler(this);

  /**
   * 使用静态的内部类,不会持有当前对象的引用
   */

  @Override
  protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);

    //  发送一个10分钟后执行的一个消息
    mHandler.sendMessageDelayed(MSG_TEST, 600000);//自定义消息

    // 结束
    finish();
  }
}


解决方法二:Activity销毁前,移除延迟消息

@Override
  protected void onDestroy(Bundle savedInstanceState) {
    //  Activity销毁时移除在队列中的消息
    mHandler.removeMessages(MSG_TEST));
    super.onDestroy();
  }


Android OOM:内存管理分析和内存泄露原因总结 因为 native heap 的增长并不受 dalvik vm heapsize 的限制。只要RAM有剩余空间,程序员可以一直在native heap上申请空间,当然如果 RAM快耗尽,memory killer 会杀进程释放 RAM。我们在使用一些软件时,有时候会闪退,就可能是软件在native层申请了比较多的内存导致的。比如 UC web 在浏览内容比较多的网页时可能闪退,原因就是其native heap增长到比较大的值,占用了大量的 RAM,被memory killer杀掉了。使用等API,不受dal 阅读详情

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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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