程序员的成长之路

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作者: 邹阿涛涛涛涛涛涛

原文: https://juejin.im/post/5d617d6851882575e8054fab

前言

这是我在掘金的第一篇博客分享，最近在掘金上看了许多大佬的文章，学到了非常多的东西，实在是忍不住想要把我们平时工作中用到的一些优化方案分享出来。

其实也是一个大家一起讨论学习的过程，希望大家可以多多交流 ~

背景

先简单讲讲跟oom纠结的历史吧。

在18年年底，我们app进行了一次非常大的版本更迭，因为时间紧急、业务繁忙、人数也没达到可以凑人数可以让某些人准点下班的那种数量（各个公司的常规原因）。

业务线在对一些模块进行重构和大量新需求的开发过程中，许许多多的细节没有注意到，直接导致了后面一个月的崩溃率、OOM率猛增，且居高不下。

大概快到了千分之2的这个数量级，这是非常非常恐怖的。因此我们花了一段时间，集中的fix了一把OOM的相关问题，一顿操作，直接让主版本的崩溃率来到了「万分之一」，OOM率来到了十万分之一这个数量级。

干掉OOM，我们干了什么？

不讲废话了，也不讲那些网上都可以查到的一些常规优化方法来填字数了，我会针对如何去fix OOM这个目标，将思考的历程以及解决问题的办法分享出来，希望其中会有某一条经验正好击中你们，能起到一些帮助~~

开干！！下面的内容，我会用一级标题的字体~ 显眼一些哈哈，毕竟前面都是啰嗦的废话

一、排查内存泄漏

首先fix OOM第一件事肯定是来排查内存泄漏。想要排查内存泄漏，那就第一步要对内存泄漏进行监控、上报。

我们采用了LeakCanary，实现了一个自定义的Service继承自DisplayLeakService，重写afterDefaultHandling方法，将内存泄漏上报到Sentry。

样例代码如下：

public static class LeakReportService extends DisplayLeakService {
@SuppressWarnings("ThrowableNotThrown")
@Override
protected void afterDefaultHandling(@NonNull HeapDump heapDump, @NonNull AnalysisResult result, @NonNull String leakInfo) {
 if (!result.leakFound || result.excludedLeak) {
  return;
 }
 try {
   Exception exception = new Exception("Memory Leak from LeakCanary");
   exception.setStackTrace(result.leakTraceAsFakeException().getStackTrace());
    Sentry.capture(exception);
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
  }
 }
}

当内存泄漏上报到sentry上面之后，我们直接观察是哪里泄漏的就好了。

通过sentry进行监控之后，项目里面的大部分内存泄漏无处可逃~ ，内存泄漏比较简单，我就不花大量篇幅去赘述了~，我自己看文章的过程中，最讨厌篇幅太长。。。

除了LeakCanary，我们还使用了Android Studio自带的Profiler工具对内存有进行分析，包括内存泄漏的问题和内存峰值过高的问题。

profiler工具的使用方法我就不赘述了吧，讲一下小技巧吧。

在排查bitmap对象，我们可以用Profiler直接看java 堆中的bitmap对象图片的预览~ 这样可以直接定位到是哪里泄漏了以及哪里bitmap加载过大

方法：找到对应的Bitmap对象，然后~ ，点击它，然后就可以preview，如下图：

二、兜底策略

我们可以知道的是，当一个Activity的生命周期要走完了，那就说明我们绝大概率不会再使用这个Activity对象了。

因此完全可以对他的可能导致整个Activity泄露的引用进行清空，将其中的一些资源释放干净，比如有EditText的TextWatcher，这是非常容易泄露且在我们项目中大量出现的一个case。

然后，于是乎我们加上了更加丧心病狂的兜底策略，话不多说，直接上代码：

private void traverse(ViewGroup root) {
    final int childCount = root.getChildCount();
    for (int i = ; i < childCount; ++i) {
        final View child = root.getChildAt(i);
        if (child instanceof ViewGroup) {
            child.setBackground(null);
            traverse((ViewGroup) child);
        } else {
            if (child != null) {
                child.setBackground(null);
            }
            if (child instanceof ImageView) {
                 ((ImageView) child).setImageDrawable(null);
            } else if (child instanceof EditText) {
                ((EditText) child).cleanWatchers();
            }
        }
    }
}

我们在基类BaseActivity的onDestory()方法中进行了一些资源和引用的清除。

三、内存峰值太高

在我们把能fix的内存泄漏都盘了一遍之后，上线一周并没有发现数据好转，OOM率还是高居不下。

于是乎，我们开始怀疑内存峰值太高的问题。

在我们的项目中不仅仅只有native的部分模块，还有混合的H5、RN模块，当起一个ReactActivity的实例时，内存峰值总是涨的特别特别厉害，同时项目中有消息流的展现，其中会包含着大量的图片展示，这也是导致内存峰值太高的原因（Bitmap对象太大以及太多）

我们又拿出了老伙伴 - Profiler，这可是分析bitmap对象的利器，可以直接看到大小、图片的预览，以及可以通过 go to instance一层一层的找到到底是谁在引用它。

比如下面这个例子，直接看引用就知道是被Fresco所引用了~ 直接就在CountingMemoryCache中。

其实我们主要还是需要去关注Bitmap对象的分配和不合法持有导致的内存峰值问题，如果一个bitmap对象有3M，然后持有一个几十上百个在内存中，这谁吃得消，低端机器老早直接OOM了。

查Bitmap分配查出来的问题

目前我们项目中用的图片加载框架有两个，UIL、Fresco，UIL我吐槽很久了，这么多年没更新，老早就该换了~

1. UIL加载图片在我们项目中的问题：

没有传入合适的Config，绝大多数地方传的都是ARGB_8888，其实根本没必要，改成565直接少一半内存占用
用UIL进行loadImage时，没有传入targetSize，这就直接导致了UIL内部是以屏幕的尺寸去Decode的Bitmap对象，想象一下，一个特别小的头像View，持有着一个屏幕大小尺寸的Bitmap对象，这谁顶得住。
许多地方不需要存内存缓存，比如闪屏广告图，app启动之后就不会再使用了，可以加载的时候 memoryCache(false)
许多地方不需要磁盘缓存，比如发布动态，从图库中选图，不需要再存一份磁盘缓存了，本身那些图片都是本地图片。直接 diskCache(false)

2.Fresco在RN页面中使用的问题，

通过看代码可以知道，RN页面销毁的时候，连带着Fresco的内存缓存都会被清空，直接上代码图：

代码看到这里，似乎Fresco不用担心了，既然会清空Fresco的内存缓存，何愁会引起内存峰值过高，如果读者看到这里，也有这个想法，那就大错特错了。话不多说，直接上图。

Fresco相关源码的逻辑这篇文章就不分析了，主要讲思路，具体的源码分析后面我会用单独的篇幅去讲~

为什么我会对Fresco的动图缓存这么敏感？

那还是Profiler的功劳，我在用Profiler查看内存中bitmap的分配的时候，发现有上百张的Loading图没有销毁（我们Loading图是动图，大概每帧的Bitmap对象在360K左右），且打开的页面越多，Loading的bitmap就会越多。（这是因为我们每一个RN页面都会带一个Loading动画）

0.3M * 100 = 30M，不少了。。。，说实话有点恐怖

于是乎，干掉他们，这里用了反射，正常情况下不需要反射。直接拿ImagePipelineFactory中的对象来clear就好

public static void clearAnimationCache() {
if (frescoAnimationCache == null) {
//采用反射的方法，如果native、rn同时初始化Fresco，会造成Fresco内部存储动图的
//CountingMemoryCache不是Fresco.getImagePipelineFactory().getBitmapCountingMemoryCache()了
//暂时用反射的方法，拿到存储动图缓存的cache，并清空
try {
 Class imagePipelineFactoryClz = Class.forName("com.facebook.imagepipeline.core.ImagePipelineFactory");
Field mAnimatedFactoryField = imagePipelineFactoryClz.getDeclaredField("mAnimatedFactory");
 mAnimatedFactoryField.setAccessible(true);
 AnimatedFactoryV2Impl animatedFactoryV2 = (AnimatedFactoryV2Impl) mAnimatedFactoryField.get(Fresco.getImagePipelineFactory());
 Class animatedFactoryV2ImplClz = Class.forName("com.facebook.fresco.animation.factory.AnimatedFactoryV2Impl");
 Field mBackingCacheField = animatedFactoryV2ImplClz.getDeclaredField("mBackingCache");
 mBackingCacheField.setAccessible(true);
 frescoAnimationCache = (CountingMemoryCache) mBackingCacheField.get(animatedFactoryV2);
 } catch (Exception e) {
  Log.e("FrescoUtil", e.getMessage(), e);
 }
}
if (frescoAnimationCache != null) {
 frescoAnimationCache.clear();
}
Fresco.getImagePipelineFactory().getBitmapCountingMemoryCache().clear();
Fresco.getImagePipelineFactory().getEncodedCountingMemoryCache().clear();
}

又一个兜底方案

为了防止峰值过高，我们还起了一个线程，定时的去监控实时的内存使用情况，如果内存紧急了，直接清空UIL/Fresco的内存缓存救急

private static Handler lowMemoryMonitorHandler;
  private static final int MEMORY_MONITOR_INTERVAL = 1000 * 60;
  /**
   * 开启低内存监测，如果低内存了，作出相应的反应
   */
  public static void startMonitorLowMemory() {
    HandlerThread thread = new HandlerThread("thread_monitor_low_memory");
    thread.start();
    lowMemoryMonitorHandler = new Handler(thread.getLooper());
    lowMemoryMonitorHandler.postDelayed(releaseMemoryCacheRunner, MEMORY_MONITOR_INTERVAL);
  }

 /**
 * 低内存时清空Fresco、UIL的内存缓存
 * 如果已用内存达到了总的 80%时，就清空缓存
 */
private static Runnable releaseMemoryCacheRunner = new Runnable() {
@Override
public void run() {
 long alreadyUsedSize = Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();
 long maxSize = Runtime.getRuntime().maxMemory();
 if (Double.compare(alreadyUsedSize, maxSize * 0.8) == 1) {
   BitmapUtil.clearMemoryCaches();
 }
   lowMemoryMonitorHandler.postDelayed(releaseMemoryCacheRunner, MEMORY_MONITOR_INTERVAL);
 }
};

五、特大图排查优化

我想大家都不会想到，在我们app的登录注册页，会有一个图片轮播控件，它轮播着五六张单张6M+的Bitmap。。。

当然，特大图不仅限于此，还有其他地方会有相同情况，我们通过Profiler找出那些大的bitmap对象，然后预览之后确定是哪里在用的。

直接优化掉。最不济 8888 -> 565就少一半内存占用

怎么讲呢，，OOM这个东西，还没咋僵持呢，就没了。。

六、总结

深夜一时兴起想分享和记录一些什么，就随便写了这一篇博客，写的不详细，没有排版和良好的语言组织，单纯的就是想分享

总结一下吧，我们为了fix OOM所做的事情：

检查内存泄漏，包括常见的Context泄漏、单例泄漏、EditText的TextWatcher泄漏等等，找到并fix他们，最简单的例子，能传application的地方就不要硬传个activity过去
兜底方案：

在Activity onDestory的时候，遍历View树，清空backGround、Drawable、EditText的TextWatcher等

内存峰值的优化。内存泄漏会导致内存峰值，内存峰值是OOM的大锅，举个例子当可用内存不够分配一个Bitmap对象时，就会OOM，Android上大多数的内存峰值都是图片的加载带来的。现在许多的app中都有信息流的展现，可能会有许多的九宫格展示图片，且Bitmap对象本身就可以非常大。

优化UIL的使用

memoryCache选用，不是所有的图片加载都需要UIL去塞一份内存缓存的，比如闪屏图
ImageLoader.getInstance().displayImage()的时候，传进去的Option不要无脑ARGB_8888，讲道理来说，无脑RGB_565都是没啥问题的。。
调用displayImage的时候，最好传一个ImageSize作为targetSize，这个size可以是你的ImageView的尺寸，当View尺寸本身不确定的时候，可以传一个大概值，比如我们app中有好些个的头像标准尺寸，为了偷懒，直接传MaxAvatarSize就ok