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内存泄漏基本概念
内存检测这部分，相关的知识有jvm虚拟机垃圾收集机制，类加载机制，内存模型等。编写没有内存泄漏的程序，对提高程序稳定性，提高用户体验具有重要的意义。因此，学习java利用java编写程序的时候，要特别注意内存泄漏相关的问题。虽然jvm提供了自动垃圾回收机制，但是还是有很多情况会导致内存泄漏。
内存泄漏主要原因就是一个生命周期长的对象，持有了一个生命周期短的对象的引用。这样，会导致短的对象在该回收时候无法被回收。android中比较典型的有：1、静态变量持有activity的context。2、或者handler持有某个组件的context，同时如果looper的消息队列中有针对该handler的消息没有被处理，那么会被作为target持有强引用，最终的导致context无法释放，导致相应组件在退出时无法被内存回收。3、非静态内部类默认持有外部类的引用，这样如果我们在activity中定义了一个thread内部类，同时直接通过new thread的方式去运行线程，那么在线程运行结束之前，线程都会持有activity的引用，从而导致activity无法被释放。
内存检测工具
leakcananry
leakcanary，主要监测的是使用过程中activity，fragment等组件是否没被内存回收。使用方法也十分简单，相当于装了一个监听器，然后通过正常 操作去寻找内存泄漏，发生内存泄漏的时候会有toast，同时可以在相应程序查看哪里发生内存泄漏。
方法比较简单，添加leakcanary依赖以后，新建一个application入口，在oncreate方法中安装leakcanary即可。
当发生内存泄漏时，屏幕会出现toast，同时打开桌面上的leaks程序，显示泄漏的内存，如下图：
leakcananry实现步骤大致是：
实现大致步骤是：
1、自动把activity加入到keyedweakreference
2、在background线程中，检查ondestroy后reference是否被清除，且没有触发gc
3、如果reference没有被清除，则dump heap到一个hprof文件并保存到app文件系统中
4、在一个单独进程中启动heapanalyzerservice，heapanalyzer使用haha来分析heap dump。
5、heapanalyzer在heap dump中根据reference key找到keyedweakreference。
6、heapanalyzer计算出到gc roots的最短强引用路径来判断是否存在泄露，然后build出造成这个泄露的引用链。
7、结果被传回来app进程的displayleakservice，并展示一个泄露的notification。
方法的有点是简单易行，但是只能检测activity、fragment是否发生内存泄漏。
观看整体内存使用情况
详情参见官方文档： https://developer.android.com/studio/profile/investigate-ram.html#viewingallocations
使用adb shell，进入手机adb，执行命令：
dumpsys meminfo <包名> [-参数]
可以查看应用不同部分内存分配情况。比如java heap，native heap等
输出是目前具体应用的内存分配，单位是kilobytes
因为程序涉及jni，经常会分配本地内存，所以会使用adb shell 的方式去查看native heap的分配情况。
结果如下：
分析各个参数：
private clean/dirty ram：
这部分内存是app的私有内存，当app销毁是操作系统可以回收到的内存。其中private dirty只能被你的进程使用，同时只能存在在内存当中，当内存不够，也不能通过分页技术存储到硬盘（操作系统相关知识），dalvik和native heap上的分配都是private dirty ram。因为是dalvik heap和native heap共享的内存，所以命名dirty？
ddms
使用流程
如何检测内存泄漏？
heap视图中部有一个type叫做dataobject，即数据对象，也就是我们的程序中实例化的对象。在data object一行中有一列是“total size”，其值就是当前进程中所有java数据对象的内存总量，一般情况下，这个值的大小决定了是否会有内存泄漏。
正常情况下total size值都会稳定在一个有限的范围内，也就是说没有造成对象不被垃圾回收的情况，所以说虽然我们不断的操作会不断的生成很多对象，而在虚拟机不断的进行gc的过程中，这些对象都被回收了，内存占用量会会落到一个稳定的水平。如果代码中存在没有释放对象引用的情况，则dataobject的total size值在每次gc后不会有明显的回落，随着操作次数的增多total size的值会越来越大
通过ddms方式，dataobject 的totalsize如果稳定在一个大概范围内，则可以确定没有发生内存泄漏。
mat
然而，并不是所有的内存泄漏都十分明显，并且会最终导致oom。有时候只有几个对象被泄漏，虽然影响不大，但是无疑浪费了内存。
要发现这种比较隐蔽的内存泄漏，我们需要使用mat工具。
在了解支配树之前，要先了解一些相关概念。
支配树
支配树体现了对象实例间的支配关系，在对象引用图中，所有指向对象b的路径都经过对象a，则认为对象a支配对象b。
在这张图里，左边是对象引用关系，对于a和b，要抵达这两个点必须经过gc root。而对于c可以从a也可以从b抵达，但都必须经过gc root，所以最近的支配点同样也是gc root。
对于点d，不管是从c->d还是c->d->f->d，都必须经过的最近的点是c，所以c是d的支配点。同理可得efhg在支配树中的位置。
shallowheap和retained heap
shallow heap表示对象本身所占内存大小，一个内存大小100bytes的对象shallow heap就是100bytes。
retained heap表示通过回收这一个对象总共能回收的内存，比方说一个100bytes的对象还直接或者间接地持有了另外3个100bytes的对象引用，回收这个对象的时候如果另外3个对象没有其他引用也能被回收掉的时候，retained heap就是400bytes。
在使用mat进行分析时，我们常常接触到的数据就是shallow size和retained size： shallow size
对象自身占用的内存大小，不包括它引用的对象。
针对非数组类型的对象，它的大小就是对象与它所有的成员变量大小的总和。当然这里面还会包括一些java语言特性的数据存储单元。
针对数组类型的对象，它的大小是数组元素对象的大小总和。
retained size
retained size=当前对象大小+当前对象可直接或间接引用到的对象的大小总和。(间接引用的含义：a->b->c, c就是间接引用)
换句话说，retained size就是当前对象被gc后，从heap上总共能释放掉的内存。
不过，释放的时候还要排除被gc roots直接或间接引用的对象。他们暂时不会被回收。如下图：
a对象的retained size=a对象的shallow size
b对象的retained size=b对象的shallow size + c对象的shallow size
因为b对象被释放时，c同时被释放，而d由于被gc roots直接引用所以不会被释放。而retained size就是当前对象被gc后，从heap上总共能释放掉的内存。
以上概念，都是在使用mat进行内存分析经常使用的，所以要记住。
mat的下载与使用
下载地址：
这里没有作为eclipse插件的方式下载mat，而是通过下载单独的软件客户端。
首先，在ddms中选择要检测的进程并dump hprof file，如下图：
hprof中存储的是当前内存的快照，因此，在dump快照之前先点击cause gc手动触发一次垃圾回收，这样可以避免软引用、弱引用等不必要的对象保留在内存中影响我们的分析。
转储出来的hprof文件，还有使用sdk自带工具进行一下格式转化，工具在sdk路径下的platform-tools下，名称为hprof-conv。
使用方法：
/.hprof-conv.exe a.hprof b.hprof
a 是输入hprof文件名，b是输出文件名。
然后将b.hprof在eclipse memory analyzer中打开，注意要转换格式，不然无法成功打开。
如下：
利用mat分析内存泄漏
分析过程中，主要使用的是histogram直方图，和dominater tree支配树。
在histogram视图中查找retained heap值最大的项，并分析这里是否发生内存泄漏。
注意，一般情况下我们忽略java、android系统自带的对象，而着重分析我们自己程序中的对象。所以在上面输入过滤class name。
retained heap表示因为这个对象，会导致多少对象无法回收。
右击相应类，list objects->with incoming references。表明引用这个类的某个实例的其它类，也就是它在引用树中的父节点。通过分析该对象被谁引用，来判断为何没被垃圾回收。
outcoming reference就是子节点，查看一些当前对象引用着的对象。
此外看，merge shortest path to gc root，可以找到一条到gc root的最短路径，来看为什么当前对象无法被回收。
实战分析
下面记录了本人对一个项目的具体分析过程，以及各个工具的使用方法。
1、使用ddms查看内存
使用ddms的过程中，针对应用分别进行了多次检测，主要查看程序运行前的内存使用情况和程序运行后的内存使用情况：
使用前：
使用后：
通过上述数据可以看到，在程序运行前data object也就是在堆上分配的数据是180kb左右，而运行后内存大概在300kb上下浮动，没有呈现一个明显的一直上升的情况，故而没有明显的内存泄漏，基本没有导致oom的可能。
但是，可以发现，程序运行一次以后，放置一段时间，即便手动触发gc，堆上的内存虽然回落，但是仍然是288kb，与执行前的180kb相差较大，说明有一些对象被gc roots引用，无法完成释放。
下面采用mat工具进行进一步分析。在上面的过程中，转出了三个hprof文件，将hprof文件利用android sdk tools下的工具进行格式转换,进行对比分析：
2、使用mat分析内存转储
前面分析内存使用发现，使用前和使用后有一个100kb左右的差值，同时即便放置一段时间仍然无法使用。将before和after的直方图加入对比栏，在mat中进行对比：
点击右上角的红色叹号：
对比发现两个shallow heap大小基本相同，多出的部分是updatepartresultthread，系统类而不是我们自己编写程序造成的。
再看一下使用前后直方图中的retained heap：
可以看出，程序执行后，newactivity强引用了一些对象，在newacitivity没有推出前，retainedheap部分内存无法被回收。这也就是我们在ddms中发现堆内存差异的主要原因。
右击直方图中的newactivity，可以看见如下选项：
用的比较多的是list objects和merger shortest paths to gc roots。
list objects：
outgoing reference是支配树中当前对象的子节点，也就是当前对象持有哪些引用。
incoming reference是父节点，即当前对象被谁引用，为什么没被回收。
merger shortest paths to gc roots：找到当前无法被释放的对象到gc roots的最短路径。即排查当前对象被谁引用，为什么没有被释放。这里因为我们的对象是一个activity，当它显示在前台的时候，不会被垃圾回收，所以不是我们分析的点。
在这里，我们查看outgoing reference，查看当前对象拥有哪些强引用：
排除系统的对象，还是主要分析我们编写的程序。
最后发现，我们在之前使用leakcanary时，注册的相应监听器没有回收，发现了内存泄漏 :）。
去掉leakcanary，再次测试发现data object的值确实下降了不少。
继续分析，发现newactivity引用了一个
致使一部分内存无法被释放。这个问题属于客户端实现问题，不在内存泄漏的范围内。
接下来，在直方图中过滤出服务端的类：
可以看到，服务端的类大部分shallow heap都为0，也就是已经被垃圾回收。
结论
在使用mat分析内存时，最关键的就是找引用关系。如果一个应该被释放的对象没有被释放，那么我们往往要查看它的incoming reference，看看是谁持有了它的强引用。同时利用merger shortest gc roots找到到gc root的最短路径，确定是由于被谁引用而导致无法gc。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
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