Android内存申请分析

Allocation Trakcer

Allocation Tracker是Android Studio自带的一个功能，我们可以在MemoryMonitor中打开使用：

如上图，点击红框按钮，然后操作app，开始allocation tracking，当认为需要结束的时候，再次点击按钮，稍等片刻，即可以在Android Studio中dump出在 这段时间 内 新申请 对象的信息：

这种使用方式相当直观，可以看到申请对象大小，数量，还有堆栈等，通过这些信息，我们可以作为我们接下来进行内存优化的参考

但是，对于这种获取申请对象信息的方法，会存在几个问题：

1. 获取的信息过于分散，中间夹杂着不少其他的信息，不完全是app申请的，可能需要进行不少查找才能定位到具体的问题

2. 跟TraceView一样，无法做到自动化分析，每次都需要开发者手工开始/结束，对于某些问题的分析可能会造成不便，而且对于批量分析来说也比较困难

3. 虽然在allocation tracking的时候，不会对手机本身的运行造成过多的性能影响，然而在停止allocation tracker的时候，直到把数据dump出来之前，会把手机完全卡死，时间过长甚至会直接ANR

对于这几个问题，特别是自动化分析来说，是否能够直接在代码上发起Allocation Tracker的请求并获得数据来分析呢？

在代码中发起Allocation Tracker请求

自然是可以的，不然为什么会有这个标题。。。

我们可以把Android Studio的源码clone下来，在http://tools.android.com/build 中可以找到对应的git地址。在clone下来之后，我们可以在./tools/adt/idea/android/src/com/android/tools/idea/ddms/actions/ToggleAllocationTrackingAction.java中看到Android Studio具体是如何发起和停止Allocation Tracker的：

发起和停止：

获取并解析数据：

可以看出来这应该是一个异步的过程，在发起请求之后，系统会开始记录，然后再次发起停止请求之后，请求获得内存申请的数据（通过c.requestAllocationDetails这一行），然后再预先注册好的IClientChangeListener回调当中，获得数据已经准备好的通知，然后再获取数据，进行分析

对于这里发起和停止Allocation的数据，以及注册的回调，大概涉及到了Client，AndroidDebugBridge，IClientChangeListener等几个接口，这几个接口均不是Android Studio/IDEA中自带的类，而是在ddmlib这个库中包含的，在Android studio源码/tools/base/ddmlib目录中有其源码，另外，在/prebuilts/tools/common/offline-m2/com/android/tools/ddms/ddmlib目录中也有其预先build好的jar包。

ddmlib这个库的作用，是用来建立电脑和Android手机上连接的AndroidDebugBridge，然后让其对手机发起一些请求，例如刚才的AllocationTracker，还有dump hprof，traceview，甚至可以直接发送JdwpPacket，自定义PC和手机上的通讯（当然这个接口并非是开放的）。

更重要的是，Google这个库是对外开放的，并且放到了maven当中，可以让开发者直接获取到这个库，不过似乎Google并没有大肆宣传这个，甚至连文档都没有。

既然如此，我们也可以仿照上面的代码，用代码发起一次AllocationTracker请求，并进行分析：

代码比较长，我们主要做了这些操作：

1. 初始化AndroidDebugBridge，并获取连接上的第一个设备对应的IDevice

2. 获取这个设备上'com.example.ragnarok.allocrecordtest'这个进程上对应的Client实例

3. 注册回调，并在回调中获取AllocationTracker回来的数据，并调用AllocationParser进行解析

4. 发起和停止allocation tracker

最后在分析的时候，我们获得了一组AllocationInfo，存储了申请对象的信息：

因为现在可以用代码发起Allocation Tracker请求了，那我们就可以接入自动化分析，并过滤掉我们不需要的数据。

但是这样，也还是会有问题：

1. 这种方法会占用adb端口，这意味着可能在使用的时候，需要停止掉其他地方对adb的使用

2. 在停止Allocation Tracker之后，requestAllocationDetails的调用还是会卡死手机，当然其实对于自动化分析来说，这里问题应该不大，但是对于使用者来说，还是造成了些许不爽

对于上面的第二个问题，我们先来分析下Android上的JVM是如何响应发过来的Allocation Tracker请求的

Android的JVM如何响应Allocation Tracker请求（Dalvik only now）

我们先来看下Dalvik虚拟机是怎么响应这个请求的，下面仅以4.4.4的代码为例

首先，Dalvik虚拟机在收到Allocation Tracker的请求之后，在对JdwpPacket包进行解析之后，最后会在DdmVmInternal这个类中进行处理，这个类在/libcore/dalvik/src/main/java/org/apache/harmony/dalvik/ddmc/DdmVmInternal.java当中，其中有这么两个方法：

很明显，这两个方法是用于开启和关闭Allocation Tracker，并且获得申请对象信息的数据的，然而是native的方法，对应的native代码在/dalvik/vm/native/org_apache_harmony_dalvik_ddmc_DdmVmInternal.cpp这里：

而dvmEnableAllocTracker，dvmDisableAllocTracker，dvmDdmGetRecentAllocations这几个方法，经过几层的调用之后，最后是调用到了/dalvik/vm/AllocTracker.cpp这里的方法：

从上面的代码可以看出，在开启了Allocation Tracker之后，在Dalvik全局变量gDvm下，将其中的allocRecords指向了一块新的申请的内存区域，另外allocRecordHead指向最新申请的对象信息的index，allocRecordCount则是总的记录的数量，另外allocRecordMax则是整个Allocation Tracker所允许记录的最大申请对象信息的数目，在4.4.4这个版本下，这个值默认是65536，也可以在手机中的/sytem/build.prop中指定dalvik.vm.allocTrackerMax项的值。

这里很明显看出来，gDvm.allocRecords是用来记录新申请对象的信息的，而申请对象的时候，只要开启了Allocation Tracker，每次都会往这里添加一个记录，具体代码在这里：

首先这里是新申请对象地方，在/dalvik/vm/alloc/Alloc.cpp中：

而在dvmTrackAllocation方法，则是在/vm/AllocTracker.h中定义：

分析到这里，Dalvik对Allocation Tracker的响应过程就非常清晰了：

1. 在收到Allocation Tracker的请求的时候，首先给Dalvik全局变量gDvm中的allocRecords字段指向一段新申请的内存，申请内存的大小，由gDvm.allocRecordMax指定

2. 后续Dalvik每次新申请对象的时候，只要allocRecords不为NULL，那就会不断的往allocRecords指向的内存区域中写入的新申请对象的信息，包括类型，大小，线程号，堆栈

而gDvm这个变量则具体是一个全局记录Dalvik虚拟机中状态的全局变量，定义和声明都在/dalvik/vm/Globals.h中：

而AllocRecord的定义，则是在/dalvik/vm/AllocTracker.cpp 中：

可以看出来这里拿到的信息，跟直接使用ddmlib的是一样的

另外，可以看到gDvm的声明是为extern的，这意味着我们或许可以 直接 获取到这个变量，一颗赛艇！

不影响手机本身性能的情况下获取申请对象信息

从上面的代码分析可以看到，类型为DvmGlobals的gDvm这个变量被声明成了extern，并且为非static变量，这意味在dalvik的so中，我们可以直接在符号表中获取到这个变量，简单来说，测试的代码如下：

上面的#include 'Globals.h'是指Dalvik源码中的Globals.h头文件， 另外这段Native的代码需要打包在某个app当中，然后在开启Allocation Tracker之后（之前介绍的随便一种方法都可以），运行这段代码，那么t_gDvm->allocRecords中就是申请对象的数据了，可以直接读取里面的字段，打印出来大概是这样的：

由于是直接读取Dalvik本身记录对象信息的结构，没有了结束Allocation Tracker时候把数据dump出来的请求，这意味着完全不会影响手机本身的性能，而且对于对象信息的获取，也能够更加的及时，例如说每隔10s把数据拿出来分析。相对来说，对于之前使用ddmlib的方案，10s定时请求这么高的频率，很有可能跑一会直接就把手机卡死了。

但是对于这种方案，会存在兼容性问题，这里可以看到，我们获取gDvm变量的方式是用dlsym系统调用直接拿出来，然后强转成DvmGlobals类型，然而由于不同版本的Dalvik虚拟机中的DvmGlobals的定义不一样，可能会造成拿出gDvm这个符号之后，对应的allocRecords字段并不是真正的在这台机器上的allocRecords字段，出现数据的错乱，或者gDvm->allocRecords压根为NULL 。就目前的简单测试来，暂时只有MX3 4.4.4系统的flyme os能够正常操作，估计这里要适配大部分机器的话，工作量应该不少。

Notes:

1. 关于Allocation Tracker在JVM层的响应，目前暂时只有Dalvik的分析，而ART对Allocation Tracker的处理似乎更加复杂，尚在研究中

2. 这篇文章中的示例代码，可以从我的Github上拿到：https://github.com/ragnraok/AllocRecordDemo