android性能评测与优化-内存

最新推荐文章于 2022-01-04 16:35:31 发布

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本文聚焦Android内存性能分析与优化。介绍了相关书籍，阐述内存性能分析及优化的意义，如减少OOM概率等。还介绍了dumpsys procstats、LeakCanary、MAT等工具，分析常见内存问题，包括内存泄漏、抖动等，并给出相应解决办法，同时提及图片加载、ProGuard等对内存的影响。

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原文来源：https://www.jianshu.com/p/11eb07273478

书籍推荐

市面上android性能优化的书籍不多，因为性能优化这块稍微深入一点，涉及知识的深度和广度就比较大了，而且性能优化依赖很多的平台相关的工具和分析技巧，导致通用性和实效性又不太高，所以以下书籍的内容也比较浅尝辄止

移动App性能评测与优化

Android移动性能实战

Android应用性能优化

内存性能分析及优化的意义

Overview of memory management
内存管理介绍

OOM

Low Memory Killer

GC

综上

关注并减少应用的内存消耗可以减少oom的概率，在内存紧张的场景下获得更好的用户体验，也可以增加应用的后台存活时间

工具介绍

调查 RAM 使用情况

dumpsys procstats

用来衡量一段时间内应用消耗内存的情况

（最小PSS-平均PSS-最大PSS/最小USS-平均USS-最大USS）

LeakCanary

检测内存泄漏的工具

MAT

比较常用的内存dump文件分析工具

使用方法

hprof-conv -z src dst //-z可以排除android框架创建的对象

使用场景

分析场景构建

性能测试的一些注意点

常见的性能测试方式

容易出现内存问题的场景

常见的内存问题

内存泄漏

内存泄漏产生的原因

一个对象的生命周期已经结束了，但是有其他对象持有了它的实例导致无法在GC时被回收，在Android中通常是Activity在finish之后依然有对象引用它导致内存泄漏

内存泄漏的常见场景

内存泄漏在分析工具上的表现

每次activity的重建都会造成内存上升且gc不会使内存使用降低

内存泄漏的避免

内存抖动

内存抖动的原因

内存抖动一般是瞬间创建了大量对象，会在短时间内触发多次GC，产生卡顿

内存抖动的场景

内存抖动的在分析工具上的表现

制造了一个内存抖动的场景

 public void testThrashing(boolean needLog) {        int dimension = 300;        int[][] lotsOfInts = new int[dimension][dimension];        Random randomGenerator = new Random();        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {                lotsOfInts[i][j] = randomGenerator.nextInt();            }        }        //优化以前        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {            String rowAsStr = "";            int[] sorted = getSorted(lotsOfInts[i]);            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {                rowAsStr += sorted[j];                if (j < (lotsOfInts[i].length - 1)) {                    rowAsStr += ", ";                }            }            if (needLog) {                Log.i(TAG, "Row " + i + ": " + rowAsStr);            }        }    }    public void optimizeThrashing() {        int dimension = 300;        int[][] lotsOfInts = new int[dimension][dimension];        Random randomGenerator = new Random();        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {                lotsOfInts[i][j] = randomGenerator.nextInt();            }        }        //优化以后        StringBuilder sb = new StringBuilder();        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {            sb.delete(0, sb.length());            int[] sorted = getSorted(lotsOfInts[i]);            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {                sb.append(sorted[j]);                if (j < (lotsOfInts[i].length - 1)) {                    sb.append(", ");                }            }            Log.e(TAG, "Row " + i + ": " + sb);        }    }
        int dimension = 300;
        int[][] lotsOfInts = new int[dimension][dimension];
        Random randomGenerator = new Random();
        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {
            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {
                lotsOfInts[i][j] = randomGenerator.nextInt();
            }
        }
        //优化以前
        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {
            String rowAsStr = "";
            int[] sorted = getSorted(lotsOfInts[i]);
            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {
                rowAsStr += sorted[j];
                if (j < (lotsOfInts[i].length - 1)) {
                    rowAsStr += ", ";
                }
            }
            if (needLog) {
                Log.i(TAG, "Row " + i + ": " + rowAsStr);
            }
        }
    }

    public void optimizeThrashing() {
        int dimension = 300;
        int[][] lotsOfInts = new int[dimension][dimension];
        Random randomGenerator = new Random();
        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {
            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {
                lotsOfInts[i][j] = randomGenerator.nextInt();
            }
        }
        //优化以后
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < lotsOfInts.length; i++) {
            sb.delete(0, sb.length());
            int[] sorted = getSorted(lotsOfInts[i]);
            for (int j = 0; j < lotsOfInts[i].length; j++) {
                sb.append(sorted[j]);
                if (j < (lotsOfInts[i].length - 1)) {
                    sb.append(", ");
                }
            }
            Log.e(TAG, "Row " + i + ": " + sb);
        }

    }

解决方案

图片加载的内存占用

不同dpi文件夹对图片内存的影响

文件夹	对应dpi	bitmap width	height	size	倍数
nodpi		1920	1080	8294400	1
xxxhdpi	640	1320	743	3923040	0.47
xxhdpi	480	1760	990	6969600	0.84
xhdpi	320	2640	1485	15681600	1.89
mdpi	160	5280	2970	62726400	7.56

使用图片的建议

RGB565

除了图片资源的文件夹，加载图片时使用的色彩模式也影响了Bitmap大小。ARGB8888使用了32bit，所以一个像素需要4byte；RGB565使用了16bit，一个像素只需要2byte
但是因为RGB565少了alpha通道，对有透明度的图片显示有问题，而且显示效果上还是有些区别，所以并不建议修改这个属性，只是在对内存有严格要求的场景下可以作为特殊手段进行优化