Android性能优化--Perfetto分析native内存泄露

Android性能优化–Perfetto分析native内存泄露

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本文示例是windows，这里使用了python工具，在Linux和mac同样适用

前置要求

• Android 10 或更高版本
• 如果不是userdebug版本的Android系统，需要在应用的manifest中标记为profileable或debuggable

使用步骤

1. 首先安装python3环境，参见 https://www.python.org/downloads/

2. 下载 perfetto ，地址在 https://github.com/google/perfetto
   后面需要用到这里的 perfetto\tools\heap_profile 本文放在了目录 D:\tools\perfetto

3. 抓取一次某个应用的内存命令如下，注意提前关闭其它adb程序，如AS
   python D:\tools\perfetto\tools\heap_profile -n com.app.package.name
   

   这里只能抓到一次内存的快照。

   首次运行会有如下联网下载
   Downloading https://commondatastorage.googleapis.com/perfetto-luci-artifacts/v32.1/windows-amd64/traceconv.exe
   如果下载失败，Windows系统请 从连接下载 并参考里面说明放文件。
   或者参考如下，修改tools/heap_profile 中 curl 下载方式

   diff --git a/tools/heap_profile b/tools/heap_profile
   @@ -243,8 +243,9 @@ def download_or_get_cached(file_name, url, sha256):
      if needs_download:
        # Either the filed doesn't exist or the SHA256 doesn't match.
        tmp_path = bin_path + '.tmp'
   +    proxy_7890='http://127.0.0.1:7890'
        print('Downloading ' + url)
   -    subprocess.check_call(['curl', '-f', '-L', '-#', '-o', tmp_path, url])
   +    subprocess.check_call(['curl', '-f', '-L', '-#', '-x', proxy_7890, '-o', tmp_path, url])
        with open(tmp_path, 'rb') as fd:
          actual_sha256 = hashlib.sha256(fd.read()).hexdigest()
        if actual_sha256 != sha256:
   

4. 连续抓取多次内存快照
   adb shell killall -USR1 heapprofd 需要Root权限，上一步骤不要停止
   每执行一次，上一步会记录一次
   这里我上传了一份自己抓的数据,下载地址 https://download.csdn.net/download/CSqingchen/87321798

5. 使用 perfetto 分析抓到的 raw-trace 文件，即从 https://ui.perfetto.dev/ 打开 raw-trace 文件
   

   通过点击方块，对比不同时刻的内存。每个方块对应于在该时间点收集的分配和调用堆栈的快照。

   可以看到第一个大块有内存一直上升，结合其中的栈堆，分析并解决即可。
   有时很小泄露，不容易看出，可以反复很多次操作应用后，对比前后数据。
   下载资源 raw-trace.02 是解决问题后，抓取的tarce，可以看到问题已解决。

数据视图说明

生成的profile数据包含四个视图：

1. Unreleased malloc size：从记录开始到当前时间点，在此调用堆栈上分配但未释放的字节数
2. Total malloc size：从记录开始到当前时间点，在此调用堆栈上分配的总字节数（包括已释放的）
3. Unreleased malloc count：从记录开始到当前时间点，在此调用堆栈上没有匹配释放的分配数
4. Total malloc count：从记录开始到当前时间点，在此调用堆栈上的总分配数（包括有匹配释放的）

相关问题思考

• AndroidStudio Profile 也可以Dump内存，但内存分析没有这个直接
• LeakCanary 也可以分析内存，主要是用来分析View视图，没法分析这个native内存的数据

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参考文档
https://perfetto.dev/docs/data-sources/native-heap-profiler