大厂干掉 OOM 的套路，你知道几个！

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文章来源：https://c1n.cn/5ug0H

前言
OOM 问题分类
线程数太多
打开太多文件
内存不足
总结

前言

随着项目不断壮大，OOM（Out Of Memory）成为奔溃统计平台上的疑难杂症之一。

大部分业务开发人员对于线上 OOM 问题一般都是暂不处理：

一方面是因为 OOM 问题没有足够的 log，无法在短期内分析解决。
另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫，没有精力去研究 OOM 的解决方案。

这篇文章将以线上 OOM 问题作为切入点，介绍常见的 OOM 类型、OOM 的原理、大厂 OOM 优化黑科技、以及主流的 OOM 监控方案。文章较长，请备好小板凳！

OOM 问题分类

很多人对于 OOM 的理解就是 Java 虚拟机内存不足，但通过线上 OOM 问题分析，OOM 可以大致归为以下 3 类：

线程数太多
打开太多文件
内存不足

接下来将分别围绕这三类问题进行展开分析。

线程数太多

| 报错信息

pthread_create (
1040KB stack) failed: 
Outof memory

这个是典型的创建新线程触发的 OOM 问题。

| 源码分析

pthread_create 触发的 OOM 异常，源码（Android 9）位置如下：

http:
//androidxref.com/9.0.0_r3/xref/art/runtime/thread.cc

void Thread::CreateNativeThread(JNIEnv* env, jobject java_peer, 
size_t stack_size, 
bool is_daemon) {

  ...

  pthread_create_result = pthread_create(...)

//创建线程成功
if (pthread_create_result == 
0) {

return;

  }

//创建线程失败
  ...

  {

std::
stringmsg(child_jni_env_ext.get()== 
nullptr ?

        StringPrintf(
"Could not allocate JNI Env: %s", error_msg.c_str()) :

        StringPrintf(
"pthread_create (%s stack) failed: %s",

                                 PrettySize(stack_size).c_str(), strerror(pthread_create_result)));

ScopedObjectAccess soa(env);

    soa.Self()->ThrowOutOfMemoryError(msg.c_str());

  }

}

pthread_create 里面会调用 Linux 内核创建线程，那什么情况下会创建线程失败呢？

查看系统对每个进程的线程数限制：

cat /proc/sys/kernel/threads-max

不同设备的 threads-max 限制是不一样的，有些厂商的低端机型 threads-max 比较小，容易出现此类 OOM 问题。

查看当前进程运行的线程数：

cat proc/{pid}/
status

当线程数超过 /proc/sys/kernel/threads-max 中规定的上限时就会触发 OOM。

既然系统对每个进程的线程数有限制，那么解决这个问题的关键就是尽可能降低线程数的峰值。

| 线程优化

①禁用 new Thread

解决线程过多问题，传统的方案是禁止使用 new Thread，统一使用线程池，但是一般很难人为控制，可以在代码提交之后触发自动检测，有问题则通过邮件通知对应开发人员。

不过这种方式存在两个问题：

无法解决老代码的 new Thread
对于第三方库无法控制

②无侵入性的 new Thread 优化

Java 层的 Thread 只是一个普通的对象，只有调用了 start 方法，才会调用 native 层去创建线程。

所以理论上我们可以自定义 Thread，重写 start 方法，不去启动线程，而是将任务放到线程池中去执行，为了做到无侵入性，需要在编译期通过字节码插桩的方式，将所有 new Thread 字节码都替换成 new 自定义 Thread。

步骤如下：

创建一个 Thread 的子类叫 ShadowThread 吧，重写 start 方法，调用自定义的线程池 CustomThreadPool 来执行任务。

publicclassShadowThreadextendsThread{


@Override
publicsynchronizedvoidstart(){

        Log.i(
"ShadowThread", 
"start,name="+ getName());

        CustomThreadPool.THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(
new MyRunnable(getName()));

    }


classMyRunnableimplementsRunnable{


        String name;

publicMyRunnable(String name){

this.name = name;

        }


@Override
publicvoidrun(){

try {

                ShadowThread.
this.run();

                Log.d(
"ShadowThread",
"run name="+name);

            } 
catch (Exception e) {

                Log.w(
"ShadowThread",
"name="+name+
",exception:"+ e.getMessage());

                RuntimeException exception = 
new RuntimeException(
"threadName="+name+
",exception:"+ e.getMessage());

                exception.setStackTrace(e.getStackTrace());

throw exception;

            }

        }

    }

}

在编译期，hook 所有 new Thread 字节码，全部替换成我们自定义的 ShadowThread，这个难度应该不大，按部就班，我们先确认 new Thread 和 new ShadowThread 对应字节码差异。

可以安装一个 ASM Bytecode Viewer 插件，如下所示：

通过字节码修改，你可以简单理解为做如下替换：

由于将任务放到线程池去执行，假如线程奔溃了，我们不知道是哪个线程出问题，所以自定义 ShadowThread 中的内部类 MyRunnable 的作用是：在线程出现异常的时候，将异常捕获，还原它的名字，重新抛出一个信息更全的异常。

测试代码：

privatefuntestThreadCrash() {

        Thread {

val i = 
9 / 
0
        }.apply {

            name = 
"testThreadCrash"
        }.start()

    }

开启一个线程，然后触发奔溃，堆栈信息如下：

可以看到原本的 new Thread 已经被优化成了 CustomThreadPool 线程池调用，并且奔溃的时候不用担心找不到线程是哪里创建的，会还原线程名。

当然这种方式有一个小问题，应用正常运行的情况下，如果你想要收集所有线程信息，那么线程名可能不太准确，因为通过 new Thread 去创建线程，已经被替换成线程池调用了，获取到的线程名是线程池中的线程的名字。

数据对比：同个场景简单测试了一下 new Thread 优化前后线程数峰值对比如下图。

对于不同 App，优化效果会有一些不同，不过可以看到这个优化确实是有效的。

③无侵入的线程池优化

随着项目引入的 SDK 越来越多，绝大部分 SDK 内部都会使用自己的线程池做异步操作，线程池的参数如果设置不对，核心线程空闲的时候没有释放，会使整体的线程数量处于较高位置。

publicThreadPoolExecutor(
int corePoolSize,

int maximumPoolSize,

long keepAliveTime,

                              TimeUnit unit,

                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,

                              ThreadFactory threadFactory){

this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,

             threadFactory, defaultHandler);

    }

线程池几个参数：

corePoolSize：核心线程数量。核心线程默认情况下即使空闲也不会释放，除非设置 allowCoreThreadTimeOut 为 true。
maximumPoolSize：最大线程数量。任务数量超过核心线程数，就会将任务放到队列中，队列满了，就会启动非核心线程执行任务，线程数超过这个限制就会走拒绝策略。
keepAliveTime：空闲线程存活时间。
unit：时间单位。
workQueue：队列。任务数量超过核心线程数，就会将任务放到这个队列中，直到队列满，就开启新线程，执行队列第一个任务。
threadFactory：线程工厂。实现 new Thread 方法创建线程。

通过线程池参数，我们可以找到优化点如下：

限制空闲线程存活时间，keepAliveTime 设置小一点，例如 1-3s
允许核心线程在空闲时自动销毁

executor.allowCoreThreadTimeOut(
true)

如何做呢？为了做到无侵入性，依然采用 ASM 操作字节码，跟 new Thread 的替换基本同理。

在编译期，通过 ASM，做如下几个操作：

将调用 Executors 类的静态方法替换为自定义 ShadowExecutors 的静态方法，设置 executor.allowCoreThreadTimeOut(true)；
将调用 ThreadPoolExecutor 类的构造方法替换为自定义 ShadowThreadPoolExecutor 的静态方法，设置 executor.allowCoreThreadTimeOut(true)；
可以在 Application 类的 <clinit>() 中调用我们自定义的静态方法 ShadowAsyncTask.optimizeAsyncTaskExecutor() 来修改 AsyncTask 的线程池参数，调用 executor.allowCoreThreadTimeOut(true)；

你可以简单理解为做如下替换：

详细代码可以参考 booster。

https://booster.johnsonlee.io/zh/guide/performance/multithreading-optimization.html#%E7%BA%BF%E7%A8
%8B%E7%AE%A1%E7
%90%86%E9
%9D%A2%E4%B8%B4%E7
%9A
%84%E6
%8C
%91%E6
%88%98

| 线程监控

假如线程优化后还存在创建线程 OOM 问题，那我们就需要监控是否存在线程泄漏的情况。

①线程泄漏监控

主要监控 native 线程的几个生命周期方法：

pthread_create
pthread_detach
pthread_join
pthread_exit

hook 以上几个方法，用于记录线程的生命周期和堆栈，名称等信息；当发现一个 joinable 的线程在没有 detach 或者 join 的情况下，执行了 pthread_exit，则记录下泄露线程信息；在合适的时机，上报线程泄露信息。

linux 线程中，pthread 有两种状态 joinable 状态和 unjoinable 状态。

joinable 状态下，当线程函数自己返回退出时或 pthread_exit 时都不会释放线程所占用堆栈和线程描述符。

只有当你调用了 pthread_join 之后这些资源才会被释放，需要 main 函数或者其他线程去调用 pthread_join 函数。

具体代码可以参考：KOOM-thread_holder。

https:
//github.com/KwaiAppTeam/KOOM/blob/master/koom-thread-leak/src/main/cpp/src/thread/thread_holder.cpp

②线程上报

当监控到线程有异常的时候，我们可以收集线程信息，上报到后台进行分析。

收集线程信息代码如下：

privatefundumpThreadIfNeed() {


val threadNames = runCatching { File(
"/proc/self/task").listFiles() }

            .getOrElse {

return@getOrElse emptyArray()

            }

            ?.map {

                runCatching { File(it, 
"comm").readText() }.getOrElse { 
"failed to read $it/comm" }

            }

            ?.map {

if (it.endsWith(
"\n")) it.substring(
0, it.length - 
1) 
else it

            }

            ?: emptyList()


        Log.d(
"TAG", 
"dumpThread = " + threadNames.joinToString(separator = 
","))

    }

接下来介绍打开太多文件导致的 OOM 问题。

打开太多文件

| 错误信息

E/art: ashmem_create_region failed 
for'indirect ref table': Too many 
open files

Java.lang.OutOfMemoryError: Could 
not allocate JNI Env

这个问题跟系统、厂商关系比较大。

| 系统限制

Android 是基于 Linux 内核，/proc/pid/limits 描述着 linux 系统对每个进程的一些资源限制，如下图是一台 Android 6.0 的设备，Max open files 的限制是 1024。

如果没有 root 权限，可以通过 ulimit -n 命令查看 Max open files，结果是一样的。

ulimit -n

Linux 系统一切皆文件，进程每打开一个文件就会产生一个文件描述符 fd（记录在 /proc/pid/fd 下面）。

cd /proc/10654/fd

ls

这些 fd 文件都是链接文件，通过 ls -l 可以查看其对应的真实文件路径。

当 fd 的数目达到 Max open files 规定的数目，就会触发 Too many open files 的奔溃，这种奔溃在低端机上比较容易复现。

知道了文件描述符这玩意后，看看怎么优化。

| 文件描述符优化

对于打开文件数太多的问题，盲目优化其实无从下手，总体的方案是监控为主。

通过如下代码可以查看当前进程的 fd 信息：

privatefundumpFd() {

val fdNames = runCatching { File(
"/proc/self/fd").listFiles() }

            .getOrElse {

return@getOrElse emptyArray()

            }

            ?.map { file ->

                runCatching { Os.readlink(file.path) }.getOrElse { 
"failed to read link ${file.path}" }

            }

            ?: emptyList()


        Log.d(
"TAG", 
"dumpFd: size=${fdNames.size},fdNames=$fdNames")


    }

| 文件描述符监控

监控策略：当 fd 数大于 1000 个，或者 fd 连续递增超过 50 个，就触发 fd 收集，将 fd 对应的文件路径上报到后台。

这里模拟一个 bug，打开一个文件多次不关闭，通过 dumpFd，可以看到很多重复的文件名，进而大致定位到问题。

当怀疑某个文件有问题之后，我们还需要知道这个文件在哪创建，是谁创建的，这个就涉及到 IO 监控。

| IO 监控

①监控内容

监控完整的 IO 操作，包括：

open：获取文件名、fd、文件大小、堆栈、线程。
read/write：获取文件类型、读写次数、总大小，使用 buffer 大小、读写总耗时。
close：打开文件总耗时、最大连续读写时间。

②Java 监控方案

以 Android 6.0 源码为例，FileInputStream 的调用链如下：

java : 
FileInputStream-> 
IoBridge.open-> 
Libcore.os.open->  

BlockGuardOs.open-> 
Posix.open

Libcore.java 是一个不错的 hook 点。

http:
//androidxref.com/6.0.1_r10/xref/libcore/luni/src/main/java/libcore/io/Libcore.java

package libcore.io;

publicfinalclassLibcore{

privateLibcore(){ }


publicstatic Os os = 
new BlockGuardOs(
new Posix());

}

我们可以通过反射获取到这个 Os 变量，它是一个接口类型，里面定义了 open、read、write、close 方法，具体实现在 BlockGuardOs 里面。

http:
//androidxref.com/6.0.1_r10/xref/libcore/luni/src/main/java/libcore/io/BlockGuardOs.java

// 反射获得静态变量
Class<?> clibcore = Class.forName(
"libcore.io.Libcore");

Field fos = clibcore.getDeclaredField(
"os");

通过动态代理的方式，在它所有 IO 方法前后加入插桩代码来统计 IO 信息。

// 动态代理对象
Proxy.newProxyInstance(cPosix.getClassLoader(), getAllInterfaces(cPosix), 
this);


beforeInvoke(method, args, throwable);

result = method.invoke(mPosixOs, args);

afterInvoke(method, args, result);

此方案缺点如下：

性能差，IO 调用频繁，使用动态代理和 Java 的字符串操作，导致性能较差，无法达到线上使用标准。
无法监控 Native 代码，这个也是比较重要的。
兼容性差：需要根据 Android 版本做适配，特别是 Android P 的非公开 API 限制。

③Native 监控方案

Native Hook 方案的核心从 libc.so 中的这几个函数中选定 Hook 的目标函数。

intopen(constchar *pathname, int flags, mode_t mode);

ssize_t read(
int fd, 
void *buf, 
size_t size);

ssize_t write(
int fd, 
constvoid *buf, 
size_t size); 
write_cuk

intclose(int fd);

我们需要选择一些有调用上面几个方法的 library，例如选择 libjavacore.so、libopenjdkjvm.so、libopenjdkjvm.so，可以覆盖到所有的 Java 层的 I/O 调用。

不同版本的 Android 系统实现有所不同，在 Android 7.0 之后，我们还需要替换下面这三个方法。

open64
__read_chk

__write_chk

native hook 框架目前使用比较广泛的是爱奇艺的 xhook，以及它的改进版，字节跳动的 bhook。

https:
//github.com/iqiyi/xHook/blob/master/README.zh-CN.md

https:
//github.com/bytedance/bhook/blob/main/doc/overview.zh-CN.md

具体的 native IO 监控代码，可以参考 Matrix-IOCanary，内部使用的是 xhook 框架。

https:
//github.com/Tencent/matrix/blob/master/matrix/matrix-android/matrix-io-canary/src/main/cpp/io_canary_jni.cc

关于 IO 涉及到的知识非常多，后面有时间可以单独整理一篇文章。接下来看看最后一种 OOM 类型。

内存不足

| 堆栈信息

这种是最常见的 OOM，Java 堆内存不足，512M 都不够玩，发生此问题的大部分设备都是 Android 7.0，高版本也有，不过相对较少。

| 重温 JVM 内存结构

JVM 在运行时，将内存划分为以下 5 个部分：

方法区：存放静态变量、常量、即时编译代码
程序计数器：线程私有，记录当前执行的代码行数，方便在 cpu 切换到其它线程再回来的时候能够不迷路
Java 虚拟机栈：线程私有，一个 Java 方法开始和结束，对应一个栈帧的入栈和出栈，栈帧里面有局部变量表、操作数栈、返回地址、符号引用等信息
本地方法栈：线程私有，跟 Java 虚拟机栈的区别在于这个是针对 native 方法
堆：绝大部分对象创建都在堆分配内存

内存不足导致的 OOM，一般都是由于 Java 堆内存不足，绝大部分对象都是在堆中分配内存，除此之外，大数组、以及 Android3.0-7.0 的 Bitmap 像素数据，都是存放在堆中。

Java 堆内存不足导致的 OOM 问题，线上难以复现，往往比较难定位到问题，绝大部分设备都是 8.0 以下的，主要也是由于 Android 3.0-7.0 Bitmap 像素内存是存放在堆中导致的。

基于这个结论，关于 Java 堆内存不足导致的 OOM 问题，优化方案主要是图片加载优化、内存泄漏监控。

| 图片加载优化

①常规的图片优化方式

常规的图片加载优化，可以参考文章《面试官：简历上最好不要写 Glide，不是问源码那么简单》

https:
//juejin.cn/post/6844903986412126216

文章核心内容大概如下：

分析了主流图片库 Glide 和 Fresco 的优缺点，以及使用场景
分析了设计一个图片加载框架需要考虑的问题
防止图片占用内存过多导致 OOM 的三个方式：软引用、onLowMemory、Bitmap 像素存储位置

这篇文章现在来看还是有点意义的，其中的原理部分还没过时，不过技术更新迭代，常规的优化方式已经不太够了，长远考虑，可以做图片自动压缩、大图自动检测和告警。

②无侵入性自动压缩图片

针对图片资源，设计师往往会追求高清效果，忽略图片大小，一般的做法是拿到图后手动压缩一下，这种手动的操作完全看个人修养。

无侵入性自动压缩图片，主流的方案是利用 Gradle 的 Task 原理，在编译过程中，mergeResourcesTask 这个任务是将所有 aar、module 的资源进行合并，我们可以在 mergeResourcesTask 之后可以拿到所有资源文件。

具体做法：

在 mergeResourcesTask 这个任务后面，增加一个图片处理的 Task，拿到所有资源文件
拿到所有资源文件后，判断如果是图片文件，则通过压缩工具进行压缩，压缩后如果图片有变小，就将压缩过的图片替换掉原图

可以简单理解如下：

具体代码可以参考 McImage 这个库。

https:
//github.com/smallSohoSolo/McImage

| 大图监控

上文的自动压缩图片只是针对本地资源，而对于网络图片，如果加载的时候没有压缩，那么内存占用会比较大，这种情况就需要监控了。

①从图片框架侧监控

很多 App 内部可能使用了多个图片库，例如 Glide、Picasso、Fresco、ImageLoader、Coil，如果想监控某个图片框架，那么我们需要熟读源码，找到 hook 点。

对于 Glide，可以通过 hook SingleRequest，它里面有个 requestListeners，我们可以注册一个自己的监听，图片加载完做一个大图检测。

其他图片框架，同理也是先找到 hook 点，然后进行类似的 hook 操作就可以，代码可以参考：dokit-BigImgClassTransformer。

https:/
/github.com/didi/DoraemonKit/blob/master/Android/buildSrc/src/main/kotlin/com/didichuxing/doraemonkit/plugin/classtransformer/BigImgClassTransformer.kt

②从 ImageView 侧监控

上面是从图片加载框架侧监控大图，假如项目中使用到的图片加载框架太多，有些第三方 SDK 内部可能自己搞了图片加载。

这种情况下我们可以从 ImageView 控件侧做监控，监听 setImageDrawable 等方法，计算图片大小如果大于控件本身大小，debug 包可以弹窗提示需要修改。

方案如下：

自定义 ImageView，重写 setImageDrawable、setImageBitmap、setImageResource、setBackground、setBackgroundResource 这几个方法，在这些方法里面，检测 Drawable 大小
编译期，修改字节码，将所有 ImageView 的创建都替换成自定义的 ImageView
为了不影响主线程，可以使用 IdleHandler，在主线程空闲的时候再检测

最终是希望当检测到大图的时候，debug 环境能够弹窗提示开发进行修改，release 环境可以上报后台。

debug 如下效果：

当然这种方案有个缺点：不能获取到图片 url。图片优化告一段落，接下来看看内存泄漏。

| 内存泄漏监控演进

①LeakCanary

关于内存泄漏，大家可能都知道 LeakCanary：

https:/
/github.com/square/leakcanary/

只要添加一个依赖：

debugImplementation'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:2.8.1'

就能实现自动检测和分析内存泄漏，并发出一个通知显示内存泄漏详情信息。

LeakCanary 只能在 debug 环境使用，因为它是在当前进程 dump 内存快照，Debug.dumpHprofData(path); 会冻结当前进程一段时间，整个 APP 会卡死约 5～15s，低端机上可能要几十秒的时间。

②ResourceCanary

微信对 LeakCanary 做了一些改造，将检测和分析分离，客户端只负责检测和 dump 内存镜像文件，文件裁剪后上报到服务端进行分析。

具体可以看这篇文章 Matrix ResourceCanary -- Activity 泄漏及 Bitmap 冗余检测。

https:
//mp.weixin.qq.com/s/XL55txToSCJXM8ErwrUGMw

③KOOM

不管是 LeakCanary 还是 ResourceCanary，他们都只能在线下使用，而线上内存泄漏监控方案，目前 KOOM 的方案比较完善，下面我将基于 KOOM 分析线上内存泄漏监控方案的核心流程。

https:
//github.com/KwaiAppTeam/KOOM/blob/master/README.zh-CN.md

| 线上内存泄漏监控方案

基于 KOOM 源码分析：

①检测时机

间隔 5s 检测一次；触发内存镜像采集的条件。

当内存使用率达到 80% 以上：

//->OOMMonitorConfig

privateval DEFAULT_HEAP_THRESHOLD 
by lazy {

val maxMem = SizeUnit.BYTE.toMB(Runtime.getRuntime().maxMemory())

when {

          maxMem >= 
512 - 
10 -> 
0.8f

          maxMem >= 
256 - 
10 -> 
0.85f

else -> 
0.9f

        }

      }

两次检测时间内（例如 5s 内），内存使用率增加 5%。

②内存镜像采集

我们知道 LeakCanary 检测内存泄漏，不能用于线上，是因为它 dump 内存镜像是在当前进程进行操作，会冻结 App 一段时间。

所以，作为线上 OOM 监控，dump 内存镜像需要单独开一个进程。

整体的策略是：虚拟机 supend→fork 虚拟机进程→虚拟机 resume→dump 内存镜像的策略。

dump 内存镜像的源码如下：

//->ForkJvmHeapDumper

publicbooleandump(String path){

    ...


boolean dumpRes = 
false;

try {

//1、通过fork函数创建子进程，会返回两次，通过pid判断是父进程还是子进程
int pid = suspendAndFork();


      MonitorLog.i(TAG, 
"suspendAndFork,pid="+pid);

if (pid == 
0) {

//2、子进程返回，dump内存操作，dump内存完成，退出子进程
        Debug.dumpHprofData(path);

        exitProcess();

      } 
elseif (pid > 
0) {

// 3、父进程返回，恢复虚拟机，将子进程的pid传过去，阻塞等待子进程结束
        dumpRes = resumeAndWait(pid);

        MonitorLog.i(TAG, 
"notify from pid " + pid);

      }

    }

return dumpRes;

  }

注释 1：父进程调用 native 方法挂起虚拟机，并且创建子进程；

注释 2：子进程创建成功，执行 Debug.dumpHprofData，执行完后退出子进程；

注释 3：得知子进程创建成功后，父进程恢复虚拟机，解除冻结，并且当前线程等待子进程结束。

注释 1 源码如下：

// ->native_bridge.cpp

pid_t HprofDump::SuspendAndFork() {

//1、暂停VM，不同Android版本兼容
if (android_api_ < __ANDROID_API_R__) {

    suspend_vm_fnc_();

  }

  ...


//2，fork子进程,通过返回值可以判断是主进程还是子进程
pid_t pid = fork();

if (pid == 
0) {

// Set timeout for child process
    alarm(
60);

    prctl(PR_SET_NAME, 
"forked-dump-process");

  }

return pid;

}

注释 3 源码如下：

//->hprof_dump.cpp

bool HprofDump::ResumeAndWait(
pid_t pid) {

//1、恢复虚拟机，兼容不同Android版本
if (android_api_ < __ANDROID_API_R__) {

    resume_vm_fnc_();

  }

  ...

int status;

for (;;) {

//2、waitpid,等待子进程结束
if (waitpid(pid, &status, 
0) != 
-1 || errno != EINTR) {

//进程异常退出
if (!WIFEXITED(status)) {

        ALOGE(
"Child process %d exited with status %d, terminated by signal %d",

              pid, WEXITSTATUS(status), WTERMSIG(status));

returnfalse;

      }

returntrue;

    }

returnfalse;

  }

}

这里主要是利用 Linux 的 waitpid 函数，主进程可以等待子进程 dump 结束，然后再返回执行内存镜像文件分析操作。

③内存镜像分析

前面一步已经通过 Debug.dumpHprofData(path) 拿到内存镜像文件，接下来就开启一个后台服务来处理。

//->HeapAnalysisService

overridefunonHandleIntent(intent: Intent?) {

    ...

    kotlin.runCatching {

//1、通过shark将hprof文件转换成HeapGraph对象
      buildIndex(hprofFile)

    }

    ...

//2、将设备信息封装成json
    buildJson(intent)


    kotlin.runCatching {

//3、过滤泄漏对象，有几个规制
      filterLeakingObjects()

    }

    ...

    kotlin.runCatching {

// 4、gcRoot是否可达，判断内存泄漏
      findPathsToGcRoot()

    }

    ...


//5、泄漏信息填充到json中，然后结束了
    fillJsonFile(jsonFile)



//通知主进程内存泄漏分析成功
    resultReceiver?.send(AnalysisReceiver.RESULT_CODE_OK, 
null)


//这个服务是在单独进程，分析完就退出
    System.exit(
0);

  }

内存镜像分析的流程如下：

通过 shark 这个开源库将 hprof 文件转换成 HeapGraph 对象。
收集设备信息，封装成 json，现场信息很重要。
filterLeakingObjects：过滤出泄漏的对象，有一些规制，例如已经 destroyed 和 finished 的 activity、fragment manager 为空的 fragment、已经 destroyed 的 window 等。
findPathsToGcRoot：内存泄漏的对象，查找其到 GcRoot 的路径，通过这一步就可以揪出内存泄漏的原因。
fillJsonFile：格式化输出内存泄漏信息。

| 小结

线上 Java 内存泄漏监控方案分析，这里小结一下：

挂起当前进程，然后通过 fork 创建子进程
fork 会返回两次，一次是子进程，一次是父进程，通过返回的 pid 可以判断是子进程还是父进程
如果是父进程返回，则通过 resumeAndWait 恢复进程，然后当前线程阻塞等待子进程结束
如果子进程返回，通过 Debug.dumpHprofData(path) 读取内存镜像信息，这个会比较耗时，执行结束就退出子进程
子进程退出，父进程的 resumeAndWait 就会返回，这时候就可以开启一个服务，后台分析内存泄漏情况，这块跟 LeakCanary 的分析内存泄漏原理基本差不多

不画图了，结合源码看应该可以理解。

对于 Java 内存泄漏监控，线下我们可以使用 LeakCanary、线上可以使用 KOOM，而对于 native 内存泄漏应该如何监控呢？