内存泄露解决实战

本文详细介绍了使用memoryprofiler和memoryanalyzer定位内存泄漏的方法。从初步判断界面是否存在内存泄漏,到利用堆转储功能深入查找泄漏源,再到具体代码层面的解决策略,提供了完整的内存泄漏排查流程。

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memory profiler只能对内存问题进行简单的分析,如果需要确定具体的问题,需要memory analyzer

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相关代码

 

 

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运行后通过profiler查看的内存图

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多次点击查看内存泄露的界面

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此时可以看到内存呈阶梯状地上升,也就是可用内存逐渐减少了。这种情况下基本上可用断定这个界面出现了内存泄露。memory profiler只能大致断定该界面出现了内存泄露,但是无法帮助我们断定哪个地方出现了内存泄露。

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点击堆转储功能按键,将内存信息保存下来

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点击可以保存结果

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通过命令对文件进行转换

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 在phython中通过命令对文件进行转换

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打开刚才生成的文件

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Histogram:

 

点击后可以进行匹配搜索,里面列出的其实是内存中存活的对象

可以通过应用名进行搜索

 

with incomming references:哪些强引用引向了我

 

 

with all references :计算一下所有的引用,功能就是计算一下这个对象为什么没有被释放,就是和GC Root之间的路径

exclude weak references:去掉所有的软引用

 

计算出所有的路径,左下角有一个黄色小圆点,这个就是所需要找的位置

 

也就是这个sCallBacke被CallbackManager这个类引用了,LeakMemoryActivity这个类被CallBackManager所引用

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在代码中可以看到manager中activity被addmanager所引用了,该方法是静态变量,生命周期和app一样长

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解决办法是当界面销毁时将callback移除,解除引用

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