GC_EXTERNAL_ALLOC freed 与 GC_EXPLICIT freed 是什么?

09-28 17:16:37.543: DEBUG/dalvikvm(21466): GC_EXTERNAL_ALLOC freed 390 objects / 45656 bytes in 50ms
09-28 17:16:40.513: DEBUG/dalvikvm(3267): GC_EXPLICIT freed 4501 objects / 251624 bytes in 67ms

很多做开发的朋友不明白上面这句是什么意思,给大家解释一下! 

前面Free的内存是VM中java使用的内存,external是指VM中通过JNI中Native的类中的malloc分配出的内存,例如Bitmap和一些Cursor都是这么分配的。
在Davilk中,给一个程序分配的内存根据机型厂商的不同,而不同,现在的大部分的是32M了,而在VM内部会把这些内存分成java使用的内存和 Native使用的内存,它们之间是不能共享的,就是说当你的Native内存用完了,现在Java又有空闲的内存,这时Native会重新像VM申请,而不是直接使用java的。
例如上边的例子
free 3411K/6663K和external 24870K/26260K
如果这时需要创建一个2M的

Bitmap
,Native现有内存26260-24870=1390K<2048k,因此他就会向Vm申请内存,虽然java空闲的内存是
6663-3411=3252>2048,但这部分内存Native是不能使用。
但是你现在去申请2M的Native内存,VM会告诉你无法分配的,因为现在已使用的内存已经接近峰值了32M(26260+6663=32923 ),所以现在就会成force close 报OOM。
所以现在我们要检查我们的native内存的使用情况来避免OOM。



本文转自java豆子博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/error404/archive/2011/09/28/2194708.html,如需转载请自行联系原作者

<think>好的,我现在要帮助用户分析如何通过log文件解决Android应用卡顿的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有哪些工具和方法已经被提到过。根据引用[1]、[3]、[4]、[5],提到了Traceview、BlockCanary、ANR日志、Systrace和adb命令。这些工具都是分析卡顿的关键。 用户的主要需求是通过日志文件定位卡顿原因。首先,我应该分步骤说明不同的日志类型和工具的使用方法。比如,ANR日志可以直接从设备中获取,分析主线程是否被阻塞。然后,Traceview和Systrace可以帮助分析方法的执行时间和系统层面的性能问题。此外,BlockCanary虽然需要植入代码,但可以监控主线程的耗时操作。 接下来,我需要确保每一步都结合引用内容,并正确标注引用标记。例如,当提到Traceview时,引用[3]详细介绍了它的功能,应该在这里引用。同样,BlockCanary的缺点在引用[2]中提到,需要指出可能的性能影响。 另外,用户可能需要知道如何获取这些日志文件。例如,使用adb命令导出ANR日志(引用[5]),或者通过Systrace生成报告(引用[4])。需要详细说明每个步骤的操作方法,比如运行什么命令,如何分析结果。 还要注意用户提到的性能开销问题,比如BlockCanary可能会影响应用性能,这在引用[2]中已经说明,应该在建议使用时提到这一点,让用户权衡利弊。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤说明,每个部分都有对应的工具和日志分析方法,并结合实际例子,如主线程的堆栈跟踪、GC频繁等常见问题。这样用户能够逐步排查卡顿原因,并找到解决方案。</think>### 通过日志文件分析Android应用卡顿问题的步骤 #### 1. **定位ANR日志** 当应用主线程阻塞超过5秒会触发ANR(Application Not Responding),系统会自动生成`/data/anr/traces.txt`文件,记录主线程堆栈信息: ```bash adb pull /data/anr/traces.txt # 导出ANR日志[^5] ``` 分析重点: - 查找主线程中耗时操作(如同步I/O、复杂计算) - 检查锁竞争或死锁现象 - 识别第三方库的阻塞调用链[^1] #### 2. **使用Traceview进行方法级分析** 通过插桩方式记录方法执行耗时: ```java Debug.startMethodTracing("app_trace"); // 需要监控的代码段 Debug.stopMethodTracing(); ``` 生成`.trace`文件后,使用Android Studio的Profiler加载分析: - 查看主线程调用树中耗时超过16ms的方法(1帧的阈值) - 关注`Wall Clock Time``Thread Time`的差异(I/O等待时间) - 识别重复调用的冗余方法[^3] #### 3. **Systrace系统级跟踪** 通过adb采集系统级性能数据: ```bash python systrace.py -a com.example.app -b 16384 -o trace.html gfx view res ``` 分析要点: - 检查`RenderThread`的帧生成间隔 - 观察`Choreographer#doFrame`耗时 - 识别VSYNC信号丢失情况 - 查看GC事件频率(频繁GC会导致卡顿)[^4] ![Systrace帧渲染分析示意图][^4] #### 4. **BlockCanary自动化检测** 在build.gradle中添加依赖后实现拦截器: ```java public class AppBlockCanary extends BlockCanaryContext { // 配置检测阈值和日志路径 } ``` 监控结果包含: - 卡顿时主线程堆栈快照 - 耗时操作的代码位置 - 关联的IPC调用信息[^2] #### 5. **Logcat日志过滤** 通过特定标签过滤关键信息: ```bash adb logcat -v time -s Choreographer:W ActivityManager:I *:S ``` 重点关注: ``` W/Choreographer: Skipped 3 frames! The application may be doing too much work on its main thread I/ActivityManager: ANR in com.example.app ``` #### 6. **GC日志分析** 在应用启动参数中添加: ```bash adb shell setprop log.tag.Gc DEBUG ``` 检查日志中的GC原因: ``` D/art: Explicit concurrent mark sweep GC freed... D/art: Alloc concurrent mark sweep GC freed... ``` 频繁GC(每秒超过1次)可能说明存在内存抖动[^1] ### 典型卡顿场景解决方案 1. **布局过度绘制** - 使用`Layout Inspector`检查视图层级 - 替换`RelativeLayout`为`ConstraintLayout` - 启用`GPU过度绘制调试`(设置-开发者选项) 2. **主线程IO操作** ```java new Thread(() -> { // 文件操作移至子线程 }).start(); ``` 3. **内存泄漏检测** ```bash adb shell dumpsys meminfo com.example.app -d ``` $$ T_{frame} = T_{input} + T_{measure} + T_{layout} + T_{draw} \leq 16ms $$
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