前言：虽然有翻译软件，虽然有chatgpt,毕竟语言隔阂，对这个工具还是一知半解，因此想通过翻译的方式和大家来一起学习下Perfetto这个强大的工具
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英文原文在这里
前提条件
ADB已安装。
运行Android 10+的设备。
可评测或可调试的应用程序。如果你运行的是Android的“用户”版本（而不是“userdebug”或“eng”），你的应用程序需要在manifest中标记为可评测或可调试。有关更多详细信息，请参阅文档。
dumpsys meminfo
dumpsys meminfo是开始研究进程内存使用情况的一个较好的方式，它提供了一个进程正在使用的各种类型内存的概况。
$ adb shell dumpsys meminfo com.android.systemui
Applications Memory Usage (in Kilobytes):
Uptime: 2030149 Realtime: 2030149
** MEMINFO in pid 1974 [com.android.systemui] **
Pss Private Private SwapPss Rss Heap Heap Heap
Total Dirty Clean Dirty Total Size Alloc Free
------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------
Native Heap 16840 16804 0 6764 19428 34024 25037 5553
Dalvik Heap 9110 9032 0 136 13164 36444 9111 27333
[more stuff...]
查看Dalvik堆（即Java堆）和Native堆的“Private Dirty”列，我们可以看到SystemUI在Java堆上的内存使用量是9M，在Native堆上是17M。
linux内存管理
那上面其他的clean, dirty, Rss, Pss, Swap 代表什么意思，为了回答这个问题，我们需要深入研究下linux内存管理。
从内核的角度来看，内存被划分为大小相等的块，称为页。页的大小通常是4KiB。
页被组织在称为VMA（虚拟内存区域）的虚拟连续范围中。
当进程通过mmap())系统调用请求新的内存页池时，就会创建VMA。应用程序很少直接调用mmap(),而是通过由本地进程的分配器malloc()/operator new()或Java应用程序的Android RunTime来间接调用。
VMA可以有两种类型：有后备文件的映射和匿名的映射。
有后备文件 VMAs： 有后备文件的VMA是内存中文件的映射。它们是通过向mmap()传递文件描述符而获得的。内核在VMA上通过缺页中断的方式来传输文件，因此读取指向VMA的指针相当于文件上的read()。例如，动态链接器（ld）在执行新进程或动态加载库时使用文件支持的VMA，或者Android framework在加载新的.dex库或访问APK中的资源时使用的都是有后备文件的的VMA。
匿名VMA:是没有任何文件映射的内存区域。这是内核请求内存时分配的方式。匿名VMA是通过调用mmap（…MAP_ANONMOUS…）获得的。
只有当应用程序尝试从VMA读取/写入时，才会以页粒度分配物理内存。如果你分配了32 MiB的页，但如果只改动了一个字节，你的进程的内存使用量只会增加4KiB。进程的虚拟内存将增加32 MiB，但其驻留物理内存只增加4 KiB。
在优化程序的内存使用时，我们感兴趣的是减少它们在物理内存中的占用。在现代操作上，虚拟内存使用率高通常不值得担心（除非地址空间用完，这在64位系统上极少发生）。
我们将驻留在物理内存中的进程内存大小称为RSS（resident Set Size）。但常驻内存是分类型的。
从内存消耗的角度来看，VMA中的各个页面可以具有以下状态：
-
常驻: 页面被映射到一个物理内存页面。常驻页面可以处于两种状态：
-
** Clean** (仅适用于文件映射的页): 页的内容与磁盘上的内容相同. 在内存压力较大的情况下，内核可以更容易地收回干净的页。这是因为如果再次需要它们，内核知道可以通过从底层文件中读取它们来重新创建内容。
-
Dirty: 页面的内容与磁盘不同，或者（在大多数情况下）页面没有磁盘备份（即匿名）。脏页无法收回，因为这样做会导致数据丢失。但是，如果存在数据，它们可以在磁盘或ZRAM上交换。
-
-
交换: 脏页可以写入磁盘上的交换文件（在大多数Linux桌面发行版上）或压缩（在Android和CrOS上通过ZRAM）。页将保持交换状态，直到其虚拟地址出现新的缺页中断，此时内核将把它带回主存中。
-
不存在:在页上从未发生过缺页中断，或者页是被回收，随后被释放。
减少dirty内存的数量通常更重要，因为dirty内存不能像其他内存那样回收。而且在安卓系统上，即使换成ZRAM，也会占用部分系统内存，这就是我们在dumpsys meminfo示例中查看Private Dirty的原因。
共享内存可以映射到多个进程中。这意味着不同进程中的VMA指向相同的物理内存。这种情况通常发生在常用库（如libc.so、framework.dex）的文件备份内存中，或者更罕见的是，当进程fork（）和子进程从其父进程继承dirty内存时。
这介绍了PSS（Proportional Set Size）的概念。在PSS中，驻留在多个进程中的内存按比例分配给每个进程。如果我们将一个4KiB页面映射到四个进程中，每个进程的PSS将增加1KiB。
回顾
动态分配的内存，无论是通过C的malloc（）、C++的运算符new（）还是Java的new X（）分配的，除非从未使用过，否则总是以匿名和脏的方式启动。
如果此内存在一段时间内没有读/写，或者在内存压力的情况下，它会在ZRAM上交换出来，并变为交换。
匿名内存，无论是驻留的（因此是脏的）还是交换的，总是占用资源，如果不必要，应该避免。
文件映射内存来自代码（java或native）、库和资源，并且几乎总是干净的。干净的内存也会消耗系统内存，但通常应用程序开发人员对它的控制较少。
随时间变化的内存
dumpsys meminfo可以很好地获取当前内存使用情况的快照，但即使是很短的内存峰值也会导致内存不足，从而导致LMK。我们有两种工具来调查这种情况
RSS高水位线。
内存跟踪点。
RSS高水位线
我们可以从/proc/[pid]/status文件中获得很多信息，包括内存信息。VmHWM 显示进程自启动以来的最大RSS使用量。该值由内核保持更新。
$ adb shell cat '/proc/$(pidof com.android.systemui)/status'[...]
VmHWM: 256972 kB
VmRSS: 195272 kB
RssAnon: 30184 kB
RssFile: 164420 kB
RssShmem: 668 kB
VmSwap: 43960 kB
[...]
内存跟踪点
注意：有关内存跟踪点的详细说明，请参阅{数据源>内存>计数器和事件](https://perfetto.dev/docs/data-sources/memory-counters)页面。
我们可以使用Perfetto从内核获取有关内存管理的信息。
$ adb shell perfetto \
-c - --txt \
-o /data/misc/perfetto-traces/trace \
<<EOF
buffers: {
size_kb: 8960
fill_policy: DISCARD
}
buffers: {
size_kb: 1280
fill_policy: DISCARD
}
data_sources: {
config {
name: "linux.process_stats"
target_buffer: 1
process_stats_config {
scan_all_processes_on_start: true
}
}
}
data_sources: {
config {
name: "linux.ftrace"
ftrace_config {
ftrace_events: "mm_event/mm_event_record"
ftrace_events: "kmem/rss_stat"
ftrace_events: "kmem/ion_heap_grow"
ftrace_events: "kmem/ion_heap_shrink"
}
}
}
duration_ms: 30000
EOF
当执行命命令时，会不断收集内存的使用情况。
使用adb Pull/data/misc/perfetto-traces/trace~/mem-trace提取文件并上传到perfetto UI。这将显示有关系统ION使用情况的总体统计数据，以及每个进程的统计数据。向下滚动（或按Ctrl-F键）到com.google.android.GoogleCamera并展开。这将显示相机的各种内存统计数据的时间线。
camera_memory.png
我们可以看到，大约2/3的位置，内存飙升（在mem.rss.anon track中）。这就是拍照的地方。这是了解应用程序的内存不同情况使用内存的好方法。
工具的选择
如果想深入研究由Java代码分配的匿名内存（由dumpsys meminfo标记为Dalvik Heap），请参阅分析Java堆部分。
如果想深入研究由native代码分配的匿名内存，该内存由dumpsys meminfo标记为native堆，请参阅分析native堆一节。请注意，即使您的应用程序没有任何C/C++代码，也经常会使用native内存。这是因为某些框架API（例如Regex）的实现是通过native代码在内部实现的。
如果想深入到有文件映射的内存中，最好的选择是使用adb shell showmap PID（在Android上）或检查/proc/PID/smaps。
Low-memory kills
当Android设备的内存不足时，名为lmkd的守护程序将开始终止进程，以释放内存。不同设备的策略不同，但通常进程将按oom_score_adj分数的降序被终止（即首先被终止的是后台应用程序和进程，最后是前台进程）。
Android上的应用程序在切换后不会被终止。相反，即使用户不再使用app，它们也会保持缓存状态。这是为了使应用程序的后续启动更快。这样的应用程序通常会首先被杀死（因为它们具有更高的oom_score_adj）。
我们可以使用Perfetto收集有关LMK和oom_score_adj的信息。
$ adb shell perfetto \
-c - --txt \
-o /data/misc/perfetto-traces/trace \
<<EOF
buffers: {
size_kb: 8960
fill_policy: DISCARD
}
buffers: {
size_kb: 1280
fill_policy: DISCARD
}
data_sources: {
config {
name: "linux.process_stats"
target_buffer: 1
process_stats_config {
scan_all_processes_on_start: true
}
}
}
data_sources: {
config {
name: "linux.ftrace"
ftrace_config {
ftrace_events: "lowmemorykiller/lowmemory_kill"
ftrace_events: "oom/oom_score_adj_update"
ftrace_events: "ftrace/print"
atrace_apps: "lmkd"
}
}
}
duration_ms: 60000
EOF
使用命令`adb pull /data/misc/perfetto-traces/trace ~/oom-trace提取文件，并上传到 Perfetto UI.
memory_lmk.png
我们可以看到，相机的OOM分数在打开时减少（使其不太可能被杀死），在关闭后再次增加。
分析native内存使用
Native Heap Profiles 需要 Android 10.
注意：有关native堆分析器和疑难解答的详细说明，请参阅数据源>堆分析器页面。
应用程序通常通过malloc或C++的new获得内存，而不是直接从内核获得内存。分配器确保更有效地处理内存（即不会太浪费内存），并且请求内核的开销保持较低。
我们可以记录native分配，并使用heapprofd释放进程所做的操作。生成的profile文件可以用于将内存使用情况归因于特定的函数调用堆栈，支持native代码和Java代码的混合。profile文件仅显示其运行时完成的分配，不会显示之前完成的任何分配。
抓取profile
使用 tools/heap_profile 脚本profile 进程。如果遇到问题，请确保使用的是最新版本。使用tools/heap_profile-h查看所有参数，或使用默认值并profile 一个进程（例如，system_server）：
$ tools/heap_profile -n system_server
Profiling active. Press Ctrl+C to terminate.
You may disconnect your device.
Wrote profiles to /tmp/profile-1283e247-2170-4f92-8181-683763e17445 (symlink /tmp/heap_profile-latest)
These can be viewed using pprof. Googlers: head to pprof/ and upload them.
当Profiling运行时，稍稍把玩下手机。之后按Ctrl-C结束profile。对于本教程，我打开了几个应用程序。
查看数据
然后将原始跟踪文件从输出目录上传到Perfetto UI，并单击显示的菱形标记。
profile-diamond.png
可用的选项卡包括
-
未释放的malloc大小：在创建dump时，在此调用堆栈中分配但未释放的字节数。
-
总malloc大小：在此调用堆栈中分配了多少字节（包括dump时释放的字节）。
-
未释放的malloc计数：在此调用堆栈中多少未释放的分配对象数。
-
总malloc计数：在此调用堆栈中完成了多少分配的对象数（包括具有匹配空闲的分配）。
默认视图将显示在profile时完成但未释放的所有分配（空格选项卡）。
memory_profile.png
我们可以看到，通过AssetManager.applyStyle在调用过程中分配了大量内存。要获得调用分配的总内存，我们可以在Focus文本框中输入“applyStyle”。这将仅展示与“applyStyle”匹配的调用堆栈。
native-heap-prof-focus.png
从这里我们清晰的知道我们想要查找的的代码。从代码中，我们可以看到内存是如何使用的，以及我们是否确实需要所有的内存。
分析 Java Heap
Java Heap Dumps 需要系统在Android 11及以上
注意：有关捕获Java堆转储和故障排除的详细说明，请参阅Data sources>Java heap dumps页面。
Dumping the java heap
我们可以获得构成Java堆的所有Java对象的图的快照。我们使用tools/java_heap_dump脚本。如果遇到问题，请使用的最新版本。
$ tools/java_heap_dump -n com.android.systemui
Dumping Java Heap.
Wrote profile to /tmp/tmpup3QrQprofile
This can be viewed using https://ui.perfetto.dev.
查看数据
将文件上传到 Perfetto UI ，然后点击菱形标记。
profile-diamond.png
这将显示对象到GC root的最短路径的内存的火焰图。通常，对象可以通过许多路径到达，我们只显示最短的，因为这降低了所显示数据的复杂性，并且通常是高可信.。最右边的[合并]堆栈是所有太小而无法显示的对象的总和。
java-heap-graph.png
可用的选项卡包括
- 内存大小：通过此GC根路径保留的字节数。
- 对象数量：通过该GC根路径保留的对象数量。
如果我们只想看到具有包含某些字符串的帧的调用堆栈，则可以使用Focus功能。比如如果我们想知道与notification相关的所有分配，我们可以将“notification”放在“焦点”框中。
与navtive堆配置文件一样，如果我们希望关注图的某些特定方面，则可以按类的名称进行过滤。比如如果我们想查看notification可能关联的内存使用，我们可以将“notification”放在“焦点”框中。
java-heap-graph-focus.png
我们聚合每个类名的路径，因此如果java.lang.Object[]还有很多存活的对象，我们将显示一个元素作为其子元素，正如您在上面最左侧的堆栈中看到的那样。
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后记：
1 本次主要使用百度翻译，虽然被骂，但至少翻译这个工具降低了门槛。
2 英文文档中的长难句真的是又长又难，基于百度的翻译，然后自己再调整下，水平实在有限。
3 技术背景知识不够，有些专有名词不知道怎么翻译，也不知道百度翻译的是否准确，功夫在诗外。
4 万事开头难，中间难不难，还不知道。中间的事后面再说，正确一天翻译一篇。
5 虽然可能会有人不屑，但总要有人去做不起眼的小事。
6 google 厉害，这个perfetto 工具也很厉害。君子善假于物也。
7 工具的使用是最简单的入门，背后还有更多的东西值得学习。
8 水平实在有限，闻过则喜，希望有更多的人反馈，期待更好的建议
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