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如何获取Android系统中申请对象的信息

最近一直在做有关内存方面的优化工作,在做优化的过程,除了关注内存的申请量以及GC的情况之外,我们经常需要想方法找出是那些对象占用了大量内存,以及他们是如何导致GC的,这意味着我们需要获取对象申请的信息(大小,类型,堆栈等),我们这篇文章来介绍下几种获取对象申请信息的方法

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:

如何获取Android系统中申请对象的信息 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

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:

如何获取Android系统中申请对象的信息 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

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,在这里可以找到对应的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:

if (c.getClientData().getAllocationStatus() == ClientData.AllocationTrackingStatus.ON) { c.requestAllocationDetails(); c.enableAllocationTracker(false); if (myEvent == null) { // Unexpected end of tracking, start now: myEvent = myEvents.start(now, MemoryMonitorView.EVENT_ALLOC); } myEvent.stop(now); myEvent = null; } else { installListener(c, myProject); c.enableAllocationTracker(true); if (myEvent != null) { // TODO add support for different end types (error, etc) myEvent.stop(now); } myEvent = myEvents.start(now, MemoryMonitorView.EVENT_ALLOC); } c.requestAllocationStatus(); 

获取并解析数据:

AndroidDebugBridge.addClientChangeListener(new IClientChangeListener() { @Override public void clientChanged(Client client, int changeMask) { if (client == listeningClient && (changeMask & Client.CHANGE_HEAP_ALLOCATIONS) != 0) { final byte[] data = client.getClientData().getAllocationsData(); ApplicationManager.getApplication().invokeLater(new Runnable() { @Override public void run() { try { if (myProject.isDisposed()) { return; } final CaptureService service = CaptureService.getInstance(myProject); String name = service.getSuggestedName(listeningClient); CaptureHandle handle = service.startCaptureFile(AllocationCaptureType.class, name); service.appendDataCopy(handle, data); ..... // Remove self from listeners. AndroidDebugBridge.removeClientChangeListener(this); } } }); 

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ClientAndroidDebugBridgeIClientChangeListener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:

AndroidDebugBridge.init(true); AndroidDebugBridge bridge = AndroidDebugBridge.createBridge("/path/to/your/adb/command", false); while (!bridge.isConnected() && !bridge.hasInitialDeviceList()) { try { Thread.sleep(200); } catch (Exception e) { System.out.println(e); return; } } if (bridge.getDevices() != null && bridge.getDevices().length > 0) { IDevice device = bridge.getDevices()[0]; final Client client = device.getClient("com.example.ragnarok.allocrecordtest"); System.out.print("client: " + client); if (client == null) { return; } AndroidDebugBridge.addClientChangeListener(new AndroidDebugBridge.IClientChangeListener() { public void clientChanged(Client cl, int changeMask) { if (cl == client) { if ((changeMask & Client.CHANGE_HEAP_ALLOCATIONS) != 0) { System.out.println("clientChanged: " + cl + ", " + changeMask); byte[] data = cl.getClientData().getAllocationsData(); if (data != null) { AllocationInfo[] infoList = AllocationsParser.parse(ByteBuffer.wrap(data)); } } } } }); client.enableAllocationTracker(true); new Timer().schedule(new TimerTask() { @Override public void run() { client.requestAllocationDetails(); client.enableAllocationTracker(false); } }, 3000); } 

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:

public class AllocationInfo {
    private final String mAllocatedClass; private final int mAllocNumber; private final int mAllocationSize; private final short mThreadId; private final StackTraceElement[] mStackTrace; ..... } 

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:

/**
* Enable or disable "recent allocation" tracking.
*/
native public static void enableRecentAllocations(boolean enable); /* * Return a boolean indicating whether or not the "recent allocation" * feature is currently enabled. */ native public static boolean getRecentAllocationStatus(); 

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:

/*
 * public static void enableRecentAllocations(boolean enable)
 *
 * Enable or disable recent allocation tracking.
 */
static void Dalvik_org_apache_harmony_dalvik_ddmc_DdmVmInternal_enableRecentAllocations( const u4* args, JValue* pResult) { bool enable = (args[0] != 0); if (enable) (void) dvmEnableAllocTracker(); else (void) dvmDisableAllocTracker(); RETURN_VOID(); } /*  * public static byte[] getRecentAllocations()  *  * Fill a buffer with data on recent heap allocations.  */ static void Dalvik_org_apache_harmony_dalvik_ddmc_DdmVmInternal_getRecentAllocations( const u4* args, JValue* pResult) { ArrayObject* data; data = dvmDdmGetRecentAllocations(); dvmReleaseTrackedAlloc((Object*) data, NULL); RETURN_PTR(data); } 

dvmEnableAllocTrackerdvmDisableAllocTrackerdvmDdmGetRecentAllocations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:

/*
 * Enable allocation tracking.  Does nothing if tracking is already enabled.
 *
 * Returns "true" on success.
 */
bool dvmEnableAllocTracker() { bool result = true; dvmLockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); if (gDvm.allocRecords == NULL) { gDvm.allocRecordMax = getAllocRecordMax(); ALOGI("Enabling alloc tracker (%d entries, %d frames --> %d bytes)", gDvm.allocRecordMax, kMaxAllocRecordStackDepth, sizeof(AllocRecord) * gDvm.allocRecordMax); gDvm.allocRecordHead = gDvm.allocRecordCount = 0; gDvm.allocRecords = (AllocRecord*) malloc(sizeof(AllocRecord) * gDvm.allocRecordMax); if (gDvm.allocRecords == NULL) result = false; } dvmUnlockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); return result; } /*  * Disable allocation tracking. Does nothing if tracking is not enabled.  */ void dvmDisableAllocTracker() { dvmLockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); if (gDvm.allocRecords != NULL) { free(gDvm.allocRecords); gDvm.allocRecords = NULL; } dvmUnlockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); } /*  * Generate a DDM packet with all of the tracked allocation data.  *  * On success, returns "true" with "*pData" and "*pDataLen" set.  */ bool dvmGenerateTrackedAllocationReport(u1** pData, size_t* pDataLen) { .... } // 这个方法用于dump出gDvm.allocRecords中的数据 

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:

/*
 * Create an instance of the specified class.
 *
 * Returns NULL and throws an exception on failure.
 */
Object* dvmAllocObject(ClassObject* clazz, int flags) { Object* newObj; .... /* allocate on GC heap; memory is zeroed out */ newObj = (Object*)dvmMalloc(clazz->objectSize, flags); if (newObj != NULL) { DVM_OBJECT_INIT(newObj, clazz); dvmTrackAllocation(clazz, clazz->objectSize); /* notify DDMS */ } return newObj; } 

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

/*
 * If allocation tracking is enabled, add a new entry to the set.
 */
#define dvmTrackAllocation(_clazz, _size)                                   \
    {                                                                       \
 if (gDvm.allocRecords != NULL) \  dvmDoTrackAllocation(_clazz, _size); \  } void dvmDoTrackAllocation(ClassObject* clazz, size_t size); // dvmDoTrackAllocation的定义在/dalvik/vm/AllocTracker.cpp当中 /*  * Add a new allocation to the set.  */ void dvmDoTrackAllocation(ClassObject* clazz, size_t size) { Thread* self = dvmThreadSelf(); if (self == NULL) { ALOGW("alloc tracker: no thread"); return; } dvmLockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); if (gDvm.allocRecords == NULL) { dvmUnlockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); return; } /* advance and clip */ if (++gDvm.allocRecordHead == gDvm.allocRecordMax) gDvm.allocRecordHead = 0; AllocRecord* pRec = &gDvm.allocRecords[gDvm.allocRecordHead]; pRec->clazz = clazz; pRec->size = size; pRec->threadId = self->threadId; getStackFrames(self, pRec); if (gDvm.allocRecordCount < gDvm.allocRecordMax) gDvm.allocRecordCount++; dvmUnlockMutex(&gDvm.allocTrackerLock); } 

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

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:

struct DvmGlobals {
....
    /*
 * Used for tracking allocations that we report to DDMS. When the feature  * is enabled (through a DDMS request) the "allocRecords" pointer becomes  * non-NULL.  */ pthread_mutex_t allocTrackerLock; AllocRecord* allocRecords; int allocRecordHead; /* most-recently-added entry */ int allocRecordCount; /* #of valid entries */ int allocRecordMax; /* Number of allocated entries. */ .... } extern struct DvmGlobals gDvm; 

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

/*
 * Record the details of an allocation.
 */
struct AllocRecord { ClassObject* clazz; /* class allocated in this block */ u4 size; /* total size requested */ u2 threadId; /* simple thread ID; could be recycled */ /* stack trace elements; unused entries have method==NULL */ struct { const Method* method; /* which method we're executing in */ int pc; /* current execution offset, in 16-bit units */ } stackElem[kMaxAllocRecordStackDepth]; }; #define kMaxAllocRecordStackDepth 16 /* max 255 */

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DvmGlobalsgDvm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:

#include "Globals.h"
....
void * handle = dlopen("libdvm.so", RTLD_NOW); snprintf(buff, 1024, "handle is 0x%x", handle); LOGI("%s", buff); t_gDvm = (struct DvmGlobals *)dlsym(handle, "gDvm"); if (t_gDvm) { LOGI("get DvmGlobals"); // now t_gDvm->allocRecords is the allocation record data } 

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:

如何获取Android系统中申请对象的信息 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

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,可以从这里拿到

作者:dongweiq
来源链接:https://www.cnblogs.com/dongweiq/p/5623033.html

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