一、原理概述

首先，笔者仔细查看了Leakcanary官方的github仓库，最重要的便是对Leakcanary是如何起作用的（即原理）这一问题进行了阐述，我自己把它翻译成了易于理解的文字，主要分为如下7个步骤：

• 1、RefWatcher.watch()创建了一个KeyedWeakReference用于去观察对象。
• 2、然后，在后台线程中，它会检测引用是否被清除了，并且是否没有触发GC。
• 3、如果引用仍然没有被清除，那么它将会把堆栈信息保存在文件系统中的.hprof文件里。
• 4、HeapAnalyzerService被开启在一个独立的进程中，并且HeapAnalyzer使用了HAHA开源库解析了指定时刻的堆栈快照文件heap dump。
• 5、从heap dump中，HeapAnalyzer根据一个独特的引用key找到了KeyedWeakReference，并且定位了泄露的引用。
• 6、HeapAnalyzer为了确定是否有泄露，计算了到GC Roots的最短强引用路径，然后建立了导致泄露的链式引用。
• 7、这个结果被传回到app进程中的DisplayLeakService，然后一个泄露通知便展现出来了。

官方的原理简单来解释就是这样的：在一个Activity执行完onDestroy()之后，将它放入WeakReference中，然后将这个WeakReference类型的Activity对象与ReferenceQueque关联。这时再从ReferenceQueque中查看是否有没有该对象，如果没有，执行gc，再次查看，还是没有的话则判断发生内存泄露了。最后用HAHA这个开源库去分析dump之后的heap内存。

二、简单示例

下面这段是Leakcanary官方仓库的示例代码：

首先在你项目app下的build.gradle中配置:

dependencies {
  debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.6.2'
  releaseImplementation   'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android-no-op:1.6.2'
  // 可选，如果你使用支持库的fragments的话
  debugImplementation   'com.squareup.leakcanary:leakcanary-support-fragment:1.6.2'
}
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然后在你的Application中配置:

public class WanAndroidApp extends Application {

    private RefWatcher refWatcher;

    public static RefWatcher getRefWatcher(Context context) {
        WanAndroidApp application = (WanAndroidApp)     context.getApplicationContext();
        return application.refWatcher;
    }

    @Override public void onCreate() {
      super.onCreate();
      if (LeakCanary.isInAnalyzerProcess(this)) {
        // 1
        return;
      }
      // 2
      refWatcher = LeakCanary.install(this);
    }
}
复制代码

在注释1处，会首先判断当前进程是否是Leakcanary专门用于分析heap内存的而创建的那个进程，即HeapAnalyzerService所在的进程，如果是的话，则不进行Application中的初始化功能。如果是当前应用所处的主进程的话，则会执行注释2处的LeakCanary.install(this)进行LeakCanary的安装。只需这样简单的几行代码，我们就可以在应用中检测是否产生了内存泄露了。当然，这样使用只会检测Activity和标准Fragment是否发生内存泄漏，如果要检测V4包的Fragment在执行完onDestroy()之后是否发生内存泄露的话，则需要在Fragment的onDestroy()方法中加上如下两行代码去监视当前的Fragment：

RefWatcher refWatcher = WanAndroidApp.getRefWatcher(_mActivity);
refWatcher.watch(this);
复制代码

上面的RefWatcher其实就是一个引用观察者对象，是用于监测当前实例对象的引用状态的。从以上的分析可以了解到，核心代码就是LeakCanary.install(this)这行代码，接下来，就从这里出发将LeakCanary一步一步进行拆解。

三、源码分析

1、LeakCanary#install()

public static @NonNull RefWatcher install(@NonNull Application application) {
  return refWatcher(application).listenerServiceClass(DisplayLeakService.class)
      .excludedRefs(AndroidExcludedRefs.createAppDefaults().build())
      .buildAndInstall();
}
复制代码

在install()方法中的处理，可以分解为如下四步：

• 1、refWatcher(application)
• 2、链式调用listenerServiceClass(DisplayLeakService.class)
• 3、链式调用excludedRefs(AndroidExcludedRefs.createAppDefaults().build())
• 4、链式调用buildAndInstall()

首先，我们来看下第一步，这里调用了LeakCanary类的refWatcher方法，如下所示：

public static @NonNull AndroidRefWatcherBuilder refWatcher(@NonNull Context context) {
  return new AndroidRefWatcherBuilder(context);
}
复制代码

然后新建了一个AndroidRefWatcherBuilder对象，再看看AndroidRefWatcherBuilder这个类。

2、AndroidRefWatcherBuilder

/** A {@link RefWatcherBuilder} with appropriate Android defaults. */
public final class AndroidRefWatcherBuilder extends RefWatcherBuilder<AndroidRefWatcherBuilder> {

...

    AndroidRefWatcherBuilder(@NonNull Context context) {
        this.context = context.getApplicationContext();
    }

...
}
复制代码

在AndroidRefWatcherBuilder的构造方法中仅仅是将外部传入的applicationContext对象保存起来了。AndroidRefWatcherBuilder是一个适配Android平台的引用观察者构造器对象，它继承了RefWatcherBuilder，RefWatcherBuilder是一个负责建立引用观察者RefWatcher实例的基类构造器。继续看看RefWatcherBuilder这个类。

3、RefWatcherBuilder

public class RefWatcherBuilder<T extends RefWatcherBuilder<T>> {

    ...

    public RefWatcherBuilder() {
        heapDumpBuilder = new HeapDump.Builder();
    }

    ...
}
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在RefWatcher的基类构造器RefWatcherBuilder的构造方法中新建了一个HeapDump的构造器对象。其中HeapDump就是一个保存heap dump信息的数据结构。

接着来分析下install()方法中的链式调用的listenerServiceClass(DisplayLeakService.class)这部分逻辑。

4、AndroidRefWatcherBuilder#listenerServiceClass()

public @NonNull AndroidRefWatcherBuilder listenerServiceClass(
  @NonNull Class<? extends AbstractAnalysisResultService> listenerServiceClass) {
    return heapDumpListener(new ServiceHeapDumpListener(context, listenerServiceClass));
}
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在这里，传入了一个DisplayLeakService的Class对象，它的作用是展示泄露分析的结果日志，然后会展示一个用于跳转到显示泄露界面DisplayLeakActivity的通知。在listenerServiceClass()这个方法中新建了一个ServiceHeapDumpListener对象，下面看看它内部的操作。

5、ServiceHeapDumpListener

public final class ServiceHeapDumpListener implements HeapDump.Listener {

    ...

    public ServiceHeapDumpListener(@NonNull final Context context,
        @NonNull final Class<? extends AbstractAnalysisResultService> listenerServiceClass) {
      this.listenerServiceClass = checkNotNull(listenerServiceClass, "listenerServiceClass");
      this.context = checkNotNull(context, "context").getApplicationContext();
    }

    ...
}
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可以看到这里仅仅是在ServiceHeapDumpListener中保存了DisplayLeakService的Class对象和application对象。它的作用就是接收一个heap dump去分析。

然后我们继续看install()方法链式调用.excludedRefs(AndroidExcludedRefs.createAppDefaults().build())的这部分代码。先看AndroidExcludedRefs.createAppDefaults()。

6、AndroidExcludedRefs#createAppDefaults()

public enum AndroidExcludedRefs {

    ...

    public static @NonNull ExcludedRefs.Builder createAppDefaults() {
      return createBuilder(EnumSet.allOf(AndroidExcludedRefs.class));
    }

    public static @NonNull ExcludedRefs.Builder createBuilder(EnumSet<AndroidExcludedRefs> refs) {
      ExcludedRefs.Builder excluded = ExcludedRefs.builder();
      for (AndroidExcludedRefs ref : refs) {
        if (ref.applies) {
          ref.add(excluded);
          ((ExcludedRefs.BuilderWithParams) excluded).named(ref.name());
        }
      }
      return excluded;
    }

    ...
}
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先来说下AndroidExcludedRefs这个类，它是一个enum类，它声明了Android SDK和厂商定制的SDK中存在的内存泄露的case，根据AndroidExcludedRefs这个类的类名就可看出这些case都会被Leakcanary的监测过滤掉。目前这个版本是有46种这样的case被包含在内，后续可能会一直增加。然后EnumSet.allOf(AndroidExcludedRefs.class)这个方法将会返回一个包含AndroidExcludedRefs元素类型的EnumSet。Enum是一个抽象类，在这里具体的实现类是通用正规型的RegularEnumSet，如果Enum里面的元素个数大于64，则会使用存储大数据量的JumboEnumSet。最后，在createBuilder这个方法里面构建了一个排除引用的建造器excluded，将各式各样的case分门别类地保存起来再返回出去。

最后，我们看到链式调用的最后一步buildAndInstall()。

7、AndroidRefWatcherBuilder#buildAndInstall()

private boolean watchActivities = true;
private boolean watchFragments = true;

public @NonNull RefWatcher buildAndInstall() {
    // 1
    if (LeakCanaryInternals.installedRefWatcher != null) {
      throw new UnsupportedOperationException("buildAndInstall() should only be called once.");
    }

    // 2
    RefWatcher refWatcher = build();
    if (refWatcher != DISABLED) {
      // 3
      LeakCanaryInternals.setEnabledAsync(context, DisplayLeakActivity.class, true);
      if (watchActivities) {
        // 4
        ActivityRefWatcher.install(context, refWatcher);
      }
      if (watchFragments) {
        // 5
        FragmentRefWatcher.Helper.install(context, refWatcher);
      }
    }
    // 6
    LeakCanaryInternals.installedRefWatcher = refWatcher;
    return refWatcher;
}
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首先，在注释1处，会判断LeakCanaryInternals.installedRefWatcher是否已经被赋值，如果被赋值了，则会抛出异常，警告 buildAndInstall()这个方法应该仅仅只调用一次，在此方法结束时，即在注释6处，该LeakCanaryInternals.installedRefWatcher才会被赋值。再来看注释2处，调用了AndroidRefWatcherBuilder其基类RefWatcherBuilder的build()方法，我们它是如何建造的。

8、RefWatcherBuilder#build()

public final RefWatcher build() {
    if (isDisabled()) {
      return RefWatcher.DISABLED;
    }

    if (heapDumpBuilder.excludedRefs == null) {
      heapDumpBuilder.excludedRefs(defaultExcludedRefs());
    }

    HeapDump.Listener heapDumpListener = this.heapDumpListener;
    if (heapDumpListener == null) {
      heapDumpListener = defaultHeapDumpListener();
    }

    DebuggerControl debuggerControl = this.debuggerControl;
    if (debuggerControl == null) {
      debuggerControl = defaultDebuggerControl();
    }

    HeapDumper heapDumper = this.heapDumper;
    if (heapDumper == null) {
      heapDumper = defaultHeapDumper();
    }

    WatchExecutor watchExecutor = this.watchExecutor;
    if (watchExecutor == null) {
      watchExecutor = defaultWatchExecutor();
    }

    GcTrigger gcTrigger = this.gcTrigger;
    if (gcTrigger == null) {
      gcTrigger = defaultGcTrigger();
    }

    if (heapDumpBuilder.reachabilityInspectorClasses == null) {
      heapDumpBuilder.reachabilityInspectorClasses(defa  ultReachabilityInspectorClasses());
    }

    return new RefWatcher(watchExecutor, debuggerControl, gcTrigger, heapDumper, heapDumpListener,
        heapDumpBuilder);
}
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可以看到，RefWatcherBuilder包含了以下7个组成部分：

• 1、excludedRefs : 记录可以被忽略的泄漏路径。

• 2、heapDumpListener : 转储堆信息到hprof文件，并在解析完 hprof 文件后进行回调，最后通知 DisplayLeakService 弹出泄漏提醒。

• 3、debuggerControl : 判断是否处于调试模式，调试模式中不会进行内存泄漏检测。为什么呢？因为在调试过程中可能会保留上一个引用从而导致错误信息上报。

• 4、heapDumper : 堆信息转储者，负责dump 内存泄漏处的 heap 信息到 hprof 文件。

• 5、watchExecutor : 线程控制器，在 onDestroy() 之后并且在主线程空闲时执行内存泄漏检测。

• 6、gcTrigger : 用于 GC，watchExecutor 首次检测到可能的内存泄漏，会主动进行 GC，GC 之后会再检测一次，仍然泄漏的判定为内存泄漏，最后根据heapDump信息生成相应的泄漏引用链。

• 7、reachabilityInspectorClasses : 用于要进行可达性检测的类列表。

最后，会使用建造者模式将这些组成部分构建成一个新的RefWatcher并将其返回。

我们继续看回到AndroidRefWatcherBuilder的注释3处的 LeakCanaryInternals.setEnabledAsync(context, DisplayLeakActivity.class, true)这行代码。

9、LeakCanaryInternals#setEnabledAsync()

public static void setEnabledAsync(Context context, final Class<?> componentClass,
final boolean enabled) {
  final Context appContext = context.getApplicationContext();
  AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(new Runnable() {
    @Override public void run() {
      setEnabledBlocking(appContext, componentClass, enabled);
    }
  });
}
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在这里直接使用了AsyncTask内部自带的THREAD_POOL_EXECUTOR线程池进行阻塞式地显示DisplayLeakActivity。

然后我们再继续看AndroidRefWatcherBuilder的注释4处的代码。

10、ActivityRefWatcher#install()

public static void install(@NonNull Context context, @NonNull RefWatcher refWatcher) {
    Application application = (Application) context.getApplicationContext();
    // 1
    ActivityRefWatcher activityRefWatcher = new ActivityRefWatcher(application, refWatcher);

    // 2
    application.registerActivityLifecycleCallbacks(activityRefWatcher.lifecycleCallbacks);
}
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可以看到，在注释1处创建一个自己的activityRefWatcher实例，并在注释2处调用了application的registerActivityLifecycleCallbacks()方法，这样就能够监听activity对应的生命周期事件了。继续看看activityRefWatcher.lifecycleCallbacks里面的操作。

private final Application.ActivityLifecycleCallbacks lifecycleCallbacks =
    new ActivityLifecycleCallbacksAdapter() {
      @Override public void onActivityDestroyed(Activity activity) {
          refWatcher.watch(activity);
      }
};

public abstract class ActivityLifecycleCallbacksAdapter
implements Application.ActivityLifecycleCallbacks {

}
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很明显，这里实现并重写了Application的ActivityLifecycleCallbacks的onActivityDestroyed()方法，这样便能在所有Activity执行完onDestroyed()方法之后调用 refWatcher.watch(activity)这行代码进行内存泄漏的检测了。

我们再看到注释5处的FragmentRefWatcher.Helper.install(context, refWatcher)这行代码，

11、FragmentRefWatcher.Helper#install()

public interface FragmentRefWatcher {

    void watchFragments(Activity activity);

    final class Helper {

      private static final String SUPPORT_FRAGMENT_REF_WATCHER_CLASS_NAME =
          "com.squareup.leakcanary.internal.SupportFragmentRefWatcher";

      public static void install(Context context, RefWatcher refWatcher) {
        List<FragmentRefWatcher> fragmentRefWatchers = new ArrayList<>();

        // 1
        if (SDK_INT >= O) {
          fragmentRefWatchers.add(new AndroidOFragmentRefWatcher(refWatcher));
        }

        // 2
        try {
          Class<?> fragmentRefWatcherClass = Class.forName(SUPPORT_FRAGMENT_REF_WATCHER_CLASS_NAME);
          Constructor<?> constructor =
              fragmentRefWatcherClass.getDeclaredConstructor(RefWatcher.class);
          FragmentRefWatcher supportFragmentRefWatcher   =
              (FragmentRefWatcher) constructor.newInstance(refWatcher);
          fragmentRefWatchers.add(supportFragmentRefWatcher);
        } catch (Exception ignored) {
        }

        if (fragmentRefWatchers.size() == 0) {
          return;
        }

        Helper helper = new Helper(fragmentRefWatchers);

        // 3
        Application application = (Application) context.getApplicationContext();
        application.registerActivityLifecycleCallbacks(helper.activityLifecycleCallbacks);
      }

    ...
}
复制代码

这里面的逻辑很简单，首先在注释1处将Android标准的Fragment的RefWatcher类，即AndroidOfFragmentRefWatcher添加到新创建的fragmentRefWatchers中。在注释2处使用反射将leakcanary-support-fragment包下面的SupportFragmentRefWatcher添加进来，如果你在app的build.gradle下没有添加下面这行引用的话，则会拿不到此类，即LeakCanary只会检测Activity和标准Fragment这两种情况。

debugImplementation   'com.squareup.leakcanary:leakcanary-support-fragment:1.6.2'
复制代码

继续看到注释3处helper.activityLifecycleCallbacks里面的代码。

private final Application.ActivityLifecycleCallbacks activityLifecycleCallbacks =
    new ActivityLifecycleCallbacksAdapter() {
      @Override public void onActivityCreated(Activity activity, Bundle savedInstanceState) {
        for (FragmentRefWatcher watcher : fragmentRefWatchers) {
            watcher.watchFragments(activity);
        }
    }
};

复制代码

可以看到，在Activity执行完onActivityCreated()方法之后，会调用指定watcher的watchFragments()方法，注意，这里的watcher可能有两种，但不管是哪一种，都会使用当前传入的activity获取到对应的FragmentManager/SupportFragmentManager对象，调用它的registerFragmentLifecycleCallbacks()方法，在对应的onDestroyView()和onDestoryed()方法执行完后，分别使用refWatcher.watch(view)和refWatcher.watch(fragment)进行内存泄漏的检测，代码如下所示。

@Override public void onFragmentViewDestroyed(FragmentManager fm, Fragment fragment) {
    View view = fragment.getView();
    if (view != null) {
        refWatcher.watch(view);
    }
}

@Override
public void onFragmentDestroyed(FragmentManagerfm, Fragment fragment) {
    refWatcher.watch(fragment);
}
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注意，下面到真正关键的地方了，接下来分析refWatcher.watch()这行代码。

12、RefWatcher#watch()

public void watch(Object watchedReference, String referenceName) {
    if (this == DISABLED) {
      return;
    }
    checkNotNull(watchedReference, "watchedReference");
    checkNotNull(referenceName, "referenceName");
    final long watchStartNanoTime = System.nanoTime();
    // 1
    String key = UUID.randomUUID().toString();
    // 2
    retainedKeys.add(key);
    // 3
    final KeyedWeakReference reference =
        new KeyedWeakReference(watchedReference, key, referenceName, queue);

    // 4
    ensureGoneAsync(watchStartNanoTime, reference);
}
复制代码

注意到在注释1处使用随机的UUID保证了每个检测对象对应 key 的唯一性。在注释2处将生成的key添加到类型为CopyOnWriteArraySet的Set集合中。在注释3处新建了一个自定义的弱引用KeyedWeakReference，看看它内部的实现。

13、KeyedWeakReference

final class KeyedWeakReference extends WeakReference<Object> {
    public final String key;
    public final String name;

    KeyedWeakReference(Object referent, String key, String name,
        ReferenceQueue<Object> referenceQueue) {
      // 1
      super(checkNotNull(referent, "referent"), checkNotNull(referenceQueue, "referenceQueue"));
      this.key = checkNotNull(key, "key");
      this.name = checkNotNull(name, "name");
    }
}
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可以看到，在KeyedWeakReference内部，使用了key和name标识了一个被检测的WeakReference对象。在注释1处，将弱引用和引用队列 ReferenceQueue 关联起来，如果弱引用reference持有的对象被GC回收，JVM就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列referenceQueue中。即 KeyedWeakReference 持有的 Activity 对象如果被GC回收，该对象就会加入到引用队列 referenceQueue 中。

接着我们回到RefWatcher.watch()里注释4处的ensureGoneAsync()方法。

14、RefWatcher#ensureGoneAsync()

private void ensureGoneAsync(final long watchStartNanoTime, final KeyedWeakReference reference) {
    // 1
    watchExecutor.execute(new Retryable() {
        @Override public Retryable.Result run() {
            // 2
            return ensureGone(reference watchStartNanoTime);
        }
    });
}
复制代码

在ensureGoneAsync()方法中，在注释1处使用 watchExecutor 执行了注释2处的 ensureGone 方法，watchExecutor 是 AndroidWatchExecutor 的实例。

下面看看watchExecutor内部的逻辑。

15、AndroidWatchExecutor

public final class AndroidWatchExecutor implements WatchExecutor {

    ...

    public AndroidWatchExecutor(long initialDelayMillis)     {
      mainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper());
      HandlerThread handlerThread = new HandlerThread(LEAK_CANARY_THREAD_NAME);
      handlerThread.start();
      // 1
      backgroundHandler = new Handler(handlerThread.getLooper());
      this.initialDelayMillis = initialDelayMillis;
      maxBackoffFactor = Long.MAX_VALUE / initialDelayMillis;
    }

    @Override public void execute(@NonNull Retryable retryable) {
      // 2
      if (Looper.getMainLooper().getThread() == Thread.currentThread()) {
        waitForIdle(retryable, 0);
      } else {
        postWaitForIdle(retryable, 0);
      }
    }

    ...
}
复制代码

在注释1处AndroidWatchExecutor的构造方法中，注意到这里使用HandlerThread的looper新建了一个backgroundHandler，后面会用到。在注释2处，会判断当前线程是否是主线程，如果是，则直接调用waitForIdle()方法，如果不是，则调用postWaitForIdle()，来看看这个方法。

private void postWaitForIdle(final Retryable retryable, final int failedAttempts) {
  mainHandler.post(new Runnable() {
    @Override public void run() {
      waitForIdle(retryable, failedAttempts);
    }
  });
}
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很清晰，这里使用了在构造方法中用主线程looper构造的mainHandler进行post，那么waitForIdle()最终也会在主线程执行。接着看看waitForIdle()的实现。

private void waitForIdle(final Retryable retryable,     final int failedAttempts) {
  Looper.myQueue().addIdleHandler(new MessageQueue.IdleHandler() {
    @Override public boolean queueIdle() {
      postToBackgroundWithDelay(retryable, failedAttempts);
      return false;
    }
  });
}
复制代码

这里MessageQueue.IdleHandler()回调方法的作用是当 looper 空闲的时候，会回调 queueIdle 方法，利用这个机制我们可以实现第三方库的延迟初始化，然后执行内部的postToBackgroundWithDelay()方法。接下来看看它的实现。

private void postToBackgroundWithDelay(final Retryable retryable, final int failedAttempts) {
  long exponentialBackoffFactor = (long) Math.min(Math.pow(2, failedAttempts),     maxBackoffFactor);
  // 1
  long delayMillis = initialDelayMillis * exponentialBackoffFactor;
  // 2
  backgroundHandler.postDelayed(new Runnable() {
    @Override public void run() {
      // 3
      Retryable.Result result = retryable.run();
      // 4
      if (result == RETRY) {
        postWaitForIdle(retryable, failedAttempts +   1);
      }
    }
  }, delayMillis);
}
复制代码

先看到注释4处，可以明白，postToBackgroundWithDelay()是一个递归方法，如果result 一直等于RETRY的话，则会一直执行postWaitForIdle()方法。在回到注释1处，这里initialDelayMillis 的默认值是 5s，因此delayMillis就是5s。在注释2处，使用了在构造方法中用HandlerThread的looper新建的backgroundHandler进行异步延时执行retryable的run()方法。这个run()方法里执行的就是RefWatcher的ensureGoneAsync()方法中注释2处的ensureGone()这行代码，继续看它内部的逻辑。

16、RefWatcher#ensureGone()

Retryable.Result ensureGone(final KeyedWeakReference reference, final long watchStartNanoTime) {
    long gcStartNanoTime = System.nanoTime();
    long watchDurationMs = NANOSECONDS.toMillis(gcStartNanoTime -     watchStartNanoTime);

    // 1
    removeWeaklyReachableReferences();

    // 2
    if (debuggerControl.isDebuggerAttached()) {
      // The debugger can create false leaks.
      return RETRY;
    }

    // 3
    if (gone(reference)) {
      return DONE;
    }

    // 4
    gcTrigger.runGc();
    removeWeaklyReachableReferences();

    // 5
    if (!gone(reference)) {
      long startDumpHeap = System.nanoTime();
      long gcDurationMs = NANOSECONDS.toMillis(startDumpHeap - gcStartNanoTime);

      File heapDumpFile = heapDumper.dumpHeap();
      if (heapDumpFile == RETRY_LATER) {
        // Could not dump the heap.
        return RETRY;
      }

      long heapDumpDurationMs = NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startDumpHeap);

      HeapDump heapDump = heapDumpBuilder.heapDumpFile(heapDumpFile).referenceKey(reference.key)
          .referenceName(reference.name)
          .watchDurationMs(watchDurationMs)
          .gcDurationMs(gcDurationMs)
          .heapDumpDurationMs(heapDumpDurationMs)
          .build();

      heapdumpListener.analyze(heapDump);
    }
    return DONE;
}
复制代码

在注释1处，执行了removeWeaklyReachableReferences()这个方法，接下来分析下它的含义。

private void removeWeaklyReachableReferences() {
    KeyedWeakReference ref;
    while ((ref = (KeyedWeakReference) queue.poll()) != null) {
        retainedKeys.remove(ref.key);
    }
}
复制代码

这里使用了while循环遍历 ReferenceQueue ，并从 retainedKeys中移除对应的Reference。

再看到注释2处，当Android设备处于debug状态时，会直接返回RETRY进行延时重试检测的操作。在注释3处，我们看看gone(reference)这个方法的逻辑。

private boolean gone(KeyedWeakReference reference) {
    return !retainedKeys.contains(reference.key);
}
复制代码

这里会判断 retainedKeys 集合中是否还含有 reference，若没有，证明已经被回收了，若含有，可能已经发生内存泄露（或Gc还没有执行回收）。前面的分析中我们知道了 reference 被回收的时候，会被加进 referenceQueue 里面，然后我们会调用removeWeaklyReachableReferences()遍历 referenceQueue 移除掉 retainedKeys 里面的 refrence。

接着我们看到注释4处，执行了gcTrigger的runGc()方法进行垃圾回收，然后使用了removeWeaklyReachableReferences()方法移除已经被回收的引用。这里我们再深入地分析下runGc()的实现。

GcTrigger DEFAULT = new GcTrigger() {
    @Override public void runGc() {
      // Code taken from AOSP FinalizationTest:
      // https://android.googlesource.com/platform/libc  ore/+/master/support/src/test/java/libcore/
      // java/lang/ref/FinalizationTester.java
      // System.gc() does not garbage collect every   time. Runtime.gc() is
      // more likely to perform a gc.
      Runtime.getRuntime().gc();
      enqueueReferences();
      System.runFinalization();
    }

    private void enqueueReferences() {
      // Hack. We don't have a programmatic way to wait   for the reference queue daemon to move
      // references to the appropriate queues.
      try {
        Thread.sleep(100);
      } catch (InterruptedException e) {
        throw new AssertionError();
      }
    }
};
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这里并没有使用System.gc()方法进行回收，因为system.gc()并不会每次都执行。而是从AOSP中拷贝一段GC回收的代码，从而相比System.gc()更能够保证垃圾回收的工作。

最后我们分析下注释5处的代码处理。首先会判断activity是否被回收，如果还没有被回收，则证明发生内存泄露，进行if判断里面的操作。在里面先调用堆信息转储者heapDumper的dumpHeap()生成相应的 hprof 文件。这里的heapDumper是一个HeapDumper接口，具体的实现是AndroidHeapDumper。我们分析下AndroidHeapDumper的dumpHeap()方法是如何生成hprof文件的。

public File dumpHeap() {
    File heapDumpFile = leakDirectoryProvider.newHeapDumpFile();

    if (heapDumpFile == RETRY_LATER) {
        return RETRY_LATER;
    }

    ...

    try {
      Debug.dumpHprofData(heapDumpFile.getAbsolutePath());
      ...

      return heapDumpFile;
    } catch (Exception e) {
      ...
      // Abort heap dump
      return RETRY_LATER;
    }
}
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这里的核心操作就是调用了Android SDK的API Debug.dumpHprofData() 来生成 hprof 文件。

如果这个文件等于RETRY_LATER则表示生成失败，直接返回RETRY进行延时重试检测的操作。如果不等于的话，则表示生成成功，最后会执行heapdumpListener的analyze()对新创建的HeapDump对象进行泄漏分析。由前面对AndroidRefWatcherBuilder的listenerServiceClass()的分析可知，heapdumpListener的实现 就是ServiceHeapDumpListener，接着看到ServiceHeapDumpListener的analyze方法。

17、ServiceHeapDumpListener#analyze()

@Override public void analyze(@NonNull HeapDump heapDump) {
    checkNotNull(heapDump, "heapDump");
    HeapAnalyzerService.runAnalysis(context, heapDump, listenerServiceClass);
}

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可以看到，这里执行了HeapAnalyzerService的runAnalysis()方法，为了避免降低app进程的性能或占用内存，这里将HeapAnalyzerService设置在了一个独立的进程中。接着继续分析runAnalysis()方法里面的处理。

public final class HeapAnalyzerService extends ForegroundService
implements AnalyzerProgressListener {

    ...

    public static void runAnalysis(Context context, HeapDump heapDump,
    Class<? extends AbstractAnalysisResultService> listenerServiceClass) {
        ...

        ContextCompat.startForegroundService(context, intent);
    }

    ...

    @Override protected void onHandleIntentInForeground(@Nullable Intent intent) {
        ...

        // 1
        HeapAnalyzer heapAnalyzer =
            new HeapAnalyzer(heapDump.excludedRefs, this, heapDump.reachabilityInspectorClasses);

        // 2
        AnalysisResult result = heapAnalyzer.checkForLeak(heapDump.heapDumpFile, heapDump.referenceKey,
        heapDump.computeRetainedHeapSize);

        // 3
        AbstractAnalysisResultService.sendResultToListener(this, listenerClassName, heapDump, result);
    }
        ...
}
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这里的HeapAnalyzerService实质是一个类型为IntentService的ForegroundService，执行startForegroundService()之后，会回调onHandleIntentInForeground()方法。注释1处，首先会新建一个HeapAnalyzer对象，顾名思义，它就是根据RefWatcher生成的heap dumps信息来分析被怀疑的泄漏是否是真的。在注释2处，然后会调用它的checkForLeak()方法去使用haha库解析 hprof文件，如下所示：

public @NonNull AnalysisResult checkForLeak(@NonNull File heapDumpFile,
  @NonNull String referenceKey,
  boolean computeRetainedSize) {
    ...

    try {
    listener.onProgressUpdate(READING_HEAP_DUMP_FILE);
    // 1
    HprofBuffer buffer = new MemoryMappedFileBuffer(heapDumpFile);

    // 2
    HprofParser parser = new HprofParser(buffer);
    listener.onProgressUpdate(PARSING_HEAP_DUMP);
    Snapshot snapshot = parser.parse();

    listener.onProgressUpdate(DEDUPLICATING_GC_ROOTS);
    // 3
    deduplicateGcRoots(snapshot);
    listener.onProgressUpdate(FINDING_LEAKING_REF);

    // 4
    Instance leakingRef = findLeakingReference(referenceKey, snapshot);

    // 5
    if (leakingRef == null) {
        return noLeak(since(analysisStartNanoTime));
    }

    // 6
    return findLeakTrace(analysisStartNanoTime, snapshot, leakingRef, computeRetainedSize);
    } catch (Throwable e) {
    return failure(e, since(analysisStartNanoTime));
    }
}
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在注释1处，会新建一个内存映射缓存文件buffer。在注释2处，会使用buffer新建一个HprofParser解析器去解析出对应的引用内存快照文件snapshot。在注释3处，为了减少在Android 6.0版本中重复GCRoots带来的内存压力的影响，使用deduplicateGcRoots()删除了gcRoots中重复的根对象RootObj。在注释4处，调用了findLeakingReference()方法将传入的referenceKey和snapshot对象里面所有类实例的字段值对应的keyCandidate进行比较，如果没有相等的，则表示没有发生内存泄漏，直接调用注释5处的代码返回一个没有泄漏的分析结果AnalysisResult对象。如果找到了相等的，则表示发生了内存泄漏，执行注释6处的代码findLeakTrace()方法返回一个有泄漏分析结果的AnalysisResult对象。

最后，我们来分析下HeapAnalyzerService中注释3处的AbstractAnalysisResultService.sendResultToListener()方法，很明显，这里AbstractAnalysisResultService的实现类就是我们刚开始分析的用于展示泄漏路径信息的DisplayLeakService对象。在里面直接创建一个由PendingIntent构建的泄漏通知用于供用户点击去展示详细的泄漏界面DisplayLeakActivity。核心代码如下所示：

public class DisplayLeakService extends AbstractAnalysisResultService {

    @Override
    protected final void onHeapAnalyzed(@NonNull AnalyzedHeap analyzedHeap) {

        ...

        boolean resultSaved = false;
        boolean shouldSaveResult = result.leakFound || result.failure != null;
        if (shouldSaveResult) {
            heapDump = renameHeapdump(heapDump);
            // 1
            resultSaved = saveResult(heapDump, result);
        }

        if (!shouldSaveResult) {
            ...
            showNotification(null, contentTitle, contentText);
        } else if (resultSaved) {
            ...
            // 2
            PendingIntent pendingIntent =
                DisplayLeakActivity.createPendingIntent(this, heapDump.referenceKey);

            ...

            showNotification(pendingIntent, contentTitle, contentText);
        } else {
             onAnalysisResultFailure(getString(R.string.leak_canary_could_not_save_text));
        }

    ...
}

@Override protected final void onAnalysisResultFailure(String failureMessage) {
    super.onAnalysisResultFailure(failureMessage);
    String failureTitle = getString(R.string.leak_canary_result_failure_title);
    showNotification(null, failureTitle, failureMessage);
}
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可以看到，只要当分析的堆信息文件保存成功之后，即在注释1处返回的resultSaved为true时，才会执行注释2处的逻辑，即创建一个供用户点击跳转到DisplayLeakActivity的延时通知。最后给出一张源码流程图用于回顾本篇文章中LeakCanary的运作流程：

四、总结

性能优化一直是Android中进阶和深入的方向之一，而内存泄漏一直是性能优化中比较重要的一部分，Android Studio自身提供了MAT等工具去分析内存泄漏，但是分析起来比较耗时耗力，因而才诞生了LeakCanary，它的使用非常简单，但是经过对它的深入分析之后，才发现，简单的API后面往往藏着许多复杂的逻辑处理，尝试去领悟它们，你可能会发现不一样的世界。

五、学习笔记分享

为了方便大家更深入的学习Android相关源码已经第三框架。我整理了一份《Android相关源码解析》和《设计思想解读开源框架》，有需要的伙伴可以点赞+关注后，私信我领取！

Android相关源码解析 设计思想解读开源框架

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