Memory Profiler是Android Profiler中的一个组件，Android Profiler是Android Studio3.0用来替换之前Android Monitor的观察工具，主要用来观察内存，网络，cpu温度。今天着重介绍其中的Memory Profiler。它能够让你识别出来内存泄漏和内存抖动，导致应用卡顿，anr和crash. 它可以给你展示一个内存使用的真实图表，让你知道当时内存使用情况，还能强制内存回收，和跟踪内存分配.
如何打开Memory Profiler？
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最后进入Memory Profiler
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为什么要去观察应用内存的使用情况？
刚才也提到了Memory Profiler是用来解决内存分配中产生抖动，导致应用卡顿，anr和crash问题. 在Android系统内存管理上，它是提供一套内存回收机制去回收无用的对象，其实就是Dalvik虚拟机的垃圾回收器，当垃圾回收器启动回收机制的时候，其实会对应用的运行产生一点影响，但是这种影响来说一般微乎其微，察觉不到。但是如果你的内存分配比垃圾回收快很多，这种情况可能导致垃圾回收器回收内存不及时，从而导致应用出现卡顿的现象.(这其实就是内存抖动所产生的影响). 另外一个问题就是内存泄漏，内存的持续泄漏可能导致内存溢出，从而app运行出现outofmem异常。
Memory Profiler通过以下方面防治上面出现的问题：
1，观察不必要的内存分配。（这种内存分配导致效率降低）
2，Dump the Java heap 去观察指定时间对象的在内存中的分配情况，若干次Dump能够帮助你发现内存泄漏
3，测试极端的用户交互情况下的内存分配（比如说狂点某个请求按钮），看看内存使用情况如何，是否出现内存抖动.
Memory Profiler主面板介绍
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1:强制内存回收按钮
2:Dump the Java heap
3:开始／停止记录内存分配情况
4:缩小／放大时间线
5,实时播放内存分配情况（这个按钮点下试试便清楚了）
6,发生一些事件的记录(如Activity的跳转，事件的输入，屏幕的旋转)
7,内存使用时间线
包含多少内存被使用（左边的y轴），还有顶上的颜色标记内存的类型，右边的y轴表明分配对象的个数,另外出现垃圾回收事件会有一个小图标.
关于顶部的几种内存类型介绍：
Java : java代码分配的内存
Native:c/c++代码分配的内存(有时候其实并没有使用到c/c++代码,但还是会有Native的内存分配，因为Android Framework会去通过java代码访问一些需要使用Native的资源，如图像资源Bitmap)
Graphics:图像缓存等，包括GL surfaces, GL textures等.
Stack:栈内存（包括java和c/c++）
Code:代码的内存分配（例如代码，资源，libs等等）
Other:这个是连系统都不知道是什么类型的内存，放在这里.
Allocated: jave分配的对象个数 (在Android7.1和以下的设备，这个计数是在设备连接后开始，所以并不是app启动时候的计数。Android8.0或更高，在系统里面内置的Profiler工具，所以无论什么时候连接，都是app启动时候的计数)
如何观察对象分配的情况？
我们需要关注如下信息：
1,什么类型对象被分配，分配了多大的空间
2,对象分配的栈调用，是在哪个线程中调用的
3,对象的释放时间（只针对8.0+）
如果是8.0以上的设备，不需要点击之前面板介绍中的按钮3，就可以观察某一段时间的内存分配情况，如果是7.1或以下是需要点击按钮3开始和停止。
Android8.0观察一段时间的内存分配情况:
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Android7.1或以下观察一段时间的内存分配情况:
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在7.1以下设备和8.0在记录对象个数上面也是有区别的，前者记录是最大65535个最近使用的对象，8.0却没有这个限制.
当分析结束后会弹出如下面板:
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下面是重头戏，查看对象分配情况，也就是我们前面提到需要关注什么类型对象被分配，分配了多大的空间。
1,在Class Name列看一下有没有异常分配的对象，个数很多，占用内存比较大。点击头部Class Name进行一个按字母排序操作，点击Class Name面板下面的类名可以看到Instance View面板详细的对象信息.
2,点击Instance View面板中的对象，可以看到调用栈信息和调用的线程.
3,在Call Stack中点击可以跳转到实际的代码.
以上是捕获一段时间的内存分配情况，如果想捕获一瞬间的内存分配需要用到heap dump.
捕获一个heap dump
捕获一个heap dump观察某一个时间点的对象分配情况，注意之前介绍是一个时间段，而这里是时间点。它有助于帮助我们分析内存泄漏，比如当我应用使用一段时候后，捕获了一个heap dump，这个heap dump里面发现了并不应该存在的对象分配情况，这说明是存在内存泄漏的。通过一个heap dump你可以看到以下内容：
1，你的app分配了什么样的对象类型，每个类型分配了多少个数和大小。
2，使用了多少内存
3，每个对象在代码中的使用位置
4，对象分配的调用栈情况
捕获一个heap dump在工具栏中点击之前面板介绍中的按钮2，稍等一会儿便能够看到类似于之前记录内存分配后的面板弹出。
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在上面图片中可以看到如下列：
Class Name : 这个很好理解，就是类名
Alloc Count : 对象个数
Native Size : c/c++层内存大小(bytes)
Shallow Size : java层内存大小(bytes)
Retained Size : 这个是这个类中所引用到的对象的总大小 * 该类对象的个数
当点击app heap下拉列表会出现3个选项
Default heap: 这个我也不太明白是什么意思
App heap: app中的堆分配
Image heap: 图像的堆分配
Zygote heap: 这个按照官方的解释是来自安卓系统fork进程的地方产生的写数据备份
当点击Arrange by class下拉列表会出现3个选项
Arrange by class:根据类名进行分组
Arrange by package:根据包名进行分组
Arrange by callstack:根据调用栈进行分配(这个目前也不是太理解)
当我们点击其中一个类的时候会弹出一个新的Instance View面板,如下图：
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每列中包括以下：
Depth: GC root到达该实例的最短跳数.
Native Size: c/c++层中内存的大小(bytes)
Shallow Size:java层内存大小(bytes)
Retained Size:这个类中所引用到的对象的总大小(bytes)
另外补充一下，heap dump是看不到调用栈信息的.也就是上图中的Call Stack面板.
分析你的heap,按照一下步骤.
1,浏览Class Name列表,看看有没有大量对象存在，并且这些对象你认为是不应该存在的，可能存在内存泄漏的情况. 点击类名可以看到详细的对象信息.
2,在这个Instance View面板中，点击一个实例References面板就会显示出来，里面都是使用该Instance的Reference，点击剪头可以看到引用它的所有区域。点击鼠标右键可以选择go to instance去看到引用该引用的引用，或者jump to source去看调用的源代码.
另外heap dump也是可以保存成为HPROF文件的,点击如下按钮即可保存起来，用于以后分析，或用作其它工具分析.
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一般出现内存泄漏的原因有:
1，长期引用到Activity,Context,View,Drawable的对象。
2，非静态的内部类，例如Runnable它可以引用到Activity的实例
3，一些长期缓存对象
下面举一个例子具体分析一下如何使用Memory Profiler查找内存泄漏.
查找内存泄漏有以下几个方式
1,一般我排查内存泄漏的方式是，启动应用，看一下当前内存使用了多少，使用应用一段时间后（当然你不想亲自动手点来点去，也可以使用monkey进行一次自动化测试）, 退回到应用首页，看看当前内存又是多少。进行一次heap dump, 看看结果，分析一下有没有可疑的对象分配（比如说大量重复的Activity，同一个类型对象比较多，对象内存占用较大）.
2,发现可疑点后，通过分析结果，可以找到相应代码，找到代码当然也能找到使用代码的场景，例如是Activity泄漏，反复进行画面的跳转（如果你的应用支持横竖平切换的话，也可以反复旋转屏幕），然后强制gc回收，看看内存是否存在只增不减的情况.
3,也可以使用allocation跟踪一段时间内存分配情况，拿出来做分析
4,最后推荐一款leakcanary工具使用（具体可看：https://github.com/square/leakcanary）
当然如果时间允许的话，以上每个步骤都需要进行详细测试。
下面开始正式的栗子：
我启动了一个疑似存在内存泄漏app,然后使用了一段时间，进行了一次heap dump, 结果如下
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很明显我发现了一个可疑的类OutOfMemActivity, 它存在多个实例，实际上在已知该app业务逻辑中是不应该会有这么多OutOfMemActivity实例的，于是我变点开它的Instance View.
可疑点如红色剪头所指，因为外部类实例引用到Activity都是不正常的操作，这里Broadcast的实例引用到了Activity.
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点击跳转到源码，发现是内部类引用到外部类实例(Activity)的情况导致了内存泄漏.
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其实引起内存泄漏的情况还有很多，这里就不一一列举，上面只是展示一下Memory Profiler这个工具的使用.
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