android GC_CONCURRENT and GC_EXTERNAL_ALLOC

内存调试的东西D/dalvikvm( 809 ): GC_CONCURRENT freed

这是一篇介绍安卓虚拟机联网时经常容易报的错误，连接成功后无限下载数据包，永远无法成功的原因。

GC_CONCURRENT  错误：当分配的对象大小超过384K时触发java回收机制，自动回收内容，联网下载的内容在内存中达到这个数时自动清理内存，无限重复下载然后删除的动作，所以这个错误导致虚拟机无法正常的链接网络。

（注：往往这个错误在实体机上不会发生）

以下是原帖内容：

老是看到LOG日志里有些系统回收的东西。明知道是内存问题。但还真不知道怎么下手。唉，无赖啊。网上找资料海里捞针，不容易啊。看到这篇不错。

1. verbosegc

一般Java虚拟机要求支持verbosegc选项，输出详细的垃圾收集调试信息。dalvik虚拟机很安静的接受verbosegc选项，然后什么都不做。dalvik虚拟机使用自己的一套LOG机制来输出调试信息。

如果在Linux下运行adb logcat命令，可以看到如下的输出：
D/dalvikvm( 745): GC_CONCURRENT
freed 199K, 53% free 3023K/6343K,external 0K/0K, paused 2ms+2ms

其中D/dalvikvm表示由dalvikvm输出的调试信息，括号后的数字代表dalvikvm所在进程的pid。

GC_CONCURRENT表示触发垃圾收集的原因，有以下几种：

• 
  
• GC_MALLOC, 内存分配失败时触发
  
• GC_CONCURRENT，当分配的对象大小超过384K时触发
  
• GC_EXPLICIT，对垃圾收集的显式调用(System.gc)
  
• GC_EXTERNAL_ALLOC，外部内存分配失败时触发

freed 199K表示本次垃圾收集释放了199K的内存，

53% free 3023K/6343K，其中6343K表示当前内存总量，3023K表示可用内存，53%表示可用内存占总内存的比例。

external 0K/0K，表示可用外部内存/外部内存总量
paused
2ms+2ms，第一个时间值表示markrootset的时间，第二个时间值表示第二次mark的时间。如果触发原因不是GC_CONCURRENT，这一行为单个时间值，表示垃圾收集的耗时时间。

2. 分析

（1）虽然dalvikvm提供了一些调试信息，但是还缺乏一些关键信息，比如说mark和sweep的时间，

分配内存失败时是因为分配多大的内存失败，还有对于SoftReference,WeakReference和PhantomReference的处理，每次垃圾收集处理了多少个这些引用等。

（2）目前dalvik所有线程共享一个内存堆，这样在分配内存时必须在线程之间互斥，可以考虑为每个内存分配一个线程局部存储堆，一些小的内存分配可以直接从该堆中分配而无须互斥锁。

（3）dalvik虚拟机中引入了concurrentmark，但是对于多核CPU，可以实现parrelmark，即可以使用多个线程同时运行mark阶段。

这些都是目前dalvik虚拟机内存管理可以做出的改进。

出处：

http://www.cnblogs.com/bmate/archive/2012/02/02/2336169.html

 

 

 

Heap使用及GC_EXTERNAL_ALLOC含义

一、先说DDMS中的Heap的使用，通过它可以观察VM中的Java内存，但是无法查看通过JNI分配的内存

直接上图，废话少说。。。

图一：将要查看内存使用情况的项目Update heap

图二：操作项目，通过图表可以很直观查看虚拟机的使用内存

 

二:Android中GC_EXTERNAL_ALLOC的含义（转）

以下内容直接Ctrl C===》Ctrl V

问：

GC_EXTERNAL_ALLOC freed 297K, 49% free 3411K/6663K, external 24870K/26260K, paused 83ms
这里边的每个数字都是什么意思阿？
free 3411K/6663K和external 24870K/26260K,分别都是表示什么的阿？

 

自问自答：

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。

 

总结：通过Heap可以查看到Java使用内存情况，但是无法查看JNI使用内存的情况，所以遇到内存溢出时，项目要是调用到动态库的，就留意一下通过JNI申请的内存是否合理释放。

转：http://blog.youkuaiyun.com/zzp16/article/details/6719809