此文是对# Identify & Handle Android Builds’ Memory Issues的翻译，同时就文中个别名词增加了说明。
本人能力有限，如有错误还望指正。:)
前言
随着软件项目的业务和功能模块的不断迭代，作为一个Android（或其它端的）开发人员，随着时间的推移，或早或晚都会遇到内存问题。Doni(作者) 将分享一些研究、优化及修复方面的经验，以备你不时之需。
Doni Winata是Android Infra团队的一名Android软件工程师，负责维护和提高Android的工程效率以及敏捷性，如优化构建速度、构建管道以及监督代码的可维护性。
正文
在安卓开发者的旅程中，项目会越来越大，构建时间也会越来越长。有时，由于内存不足（OOM）的错误，构建可能会停止并最终失败。
在这种情况下，开发者一般会直接增加Gradle构建时的堆的大小（用-xmx参数），以跟上不断增加的内存占用量。但就结果来看，这样并不能解决问题，电脑的响应速度还会变慢，并最终死机。
如果这种情况听起来很熟悉，这篇文章可能有助于确定你的潜在内存问题。
分析内存使用量
为了确定根本问题，我们需要使用VisualVM这个开源软件，通过可视化的CPU和内存使用情况以及垃圾收集活动，对你的JVM（Java虚拟机）活动和构建进行分析。你也可以安装VisualGC插件作为VisualVM的插件，以记录和图形化显示GC、类加载器和HotSpot编译器性能数据。
要将VisualGC插件添加到VisualVM的步骤如下：
这里我就不翻译了。
- Run VisualVM.
- Click ‘Tools’ > ‘Plugins’ > ‘Available Plugins’.
- Check ‘VisualGC’ on the list.
- Wait for the installation to complete.
- Relaunch VisualVM.
检查 JVM / Daemon 进程实例
译者注：关于后文提到的JVM / Daemon 或者jvm/守护进程， 可以理解为运行在守护进程上的虚拟机
了解一次构建使用了多少资源是很重要的。在JVM中执行的Gradle构建被称为守护进程。每个守护进程都会使用内存和CPU资源，这将影响你的构建性能。要查看这些正在运行的守护进程，在构建你的Android项目时（或之后）打开VisualVM，你会在左侧窗格中看到以下JVM实例，如下图1所示。
就上图，我来逐条说明一下（按照显示的顺序）。
-
AndroidStudio: Android Studio（JetBrains）使用的守护进程。这个守护进程不用于Gradle构建，而是辅助Android Studio的一些活动，如索引、代码生成和代码分析。如果你的Android Studio看起来很迟钝，你可以尝试调整其JVM设置。
-
GradleDaemon：这是个重要的
JVM/守护进程，它执行Gradle任务来构建你的应用程序。大多数情况下，我们会对这个守护程序进行分析，以解决内存问题。 -
GradleWrapperMain：它是一个由脚本拉起的进程，用于辅助Gradle项目，一般情况下消耗的内存很少（< 100MB）。
译者注： Gradle Wrapper 它是一个脚本，调用了已经声明的 Gradle 版本，并且我们编译时需要事先下载它。
所以，开发者能够快速的启动并且运行 Gradle 项目，不用再手动安装，从而节省了时间成本。
- KotlinCompileDaemon: 由安卓项目上的Kotlin编译器（如果项目上使用Kotlin/KAPT）使用。这个守护进程也对构建性能有影响。
我们还可以在MacOS的活动监视器（或Windows的任务管理器）中看到守护（程序）进程，如图所示2所示:
每个 "Java "进程都代表Gradle和KotlinCompile守护进程的实例。正如我们所看到的，每个都消耗了大量的内存和CPU。为这些守护进程分配大量的内存可能是一个问题，因为其他应用程序如Android Studio和Chrome浏览器通常也消耗大量的内存。另一方面，分配小的内存会导致你的构建中出现内存不足的错误。下文中的两条建议将用于解决这个问题。
避免重复创建 JVM/Daemon 进程实例
理想情况下，每个Gradle构建只使用GradleDaemon和KotlinCompileDaemon的一个实例。这两个守护进程将留在内存中，以备下一次的构建，如果3小时内未接收到任务，将会被杀死。在随后的构建中重复使用这些守护进程是必要的，因为：
-
产生一个新的守护进程是昂贵的（系统需要计算和分配足够的内存空间以从硬盘加载JVM数据和类，运行JIT编译器，等等）
-
重复使用之前构建中缓存的JVM是一种时间和资源的节约。
还有个别情况会导致守护进程不能复用，进而同时产生重复的守护进程，占用了大量内存，拖慢了机器，故而大大降低了构建性能。下面是一个例子，当多个守护进程为同一个项目运行时（图3）：
为了弄清楚这些守护进程是否同属一个项目，你可以点击JVM实例，看到 "概览 "标签（图4）：
这个标签包含了关于一个守护进程的详细信息，包括它是否属于同一个项目。如果一个项目有不同的属性（JDK版本、Android Gradle插件、Gradle版本，或从以前的构建中使用的JVM参数），那么它可能会产生多个守护进程(实例)。
在Android项目构建中，这个问题主要发生在Android Studio和终端(terminal)使用不同的守护进程构建时。解决方案是将它们都设置为使用相同的JDK路径。在这种情况下，建议使用Android Studio 内嵌SDK，以避免jdk8上的bug，该bug会阻止 Room Incremental Annotation进程。
按照以下步骤，将你的终端的JDK路径改为Android Studio的版本:
- 在Android Studio中，依次点击 File → Project Structure → SDK Location（图5）。
-
复制
JDK location下方的路径(图5):/Applications/AndroidStudio.app/Contents/jre/jdk/Contents/Home -
将环境变量
JAVA_HOME的值修改为你刚复制的。对于Mac OS用户，打开你的终端应用程序，并通过输入：nano ~/.bash_profile打开其shell的配置文件。 -
(macos) 在.bash_profile文件的顶部,使用步骤2所复制的路径，初始化如下变量：
export JAVA_HOME=’/Applications/Android Studio.app/Contents/jre/jdk/Contents/Home’ -
保存.bash_profile文件并重新启动你的终端（或打开一个新的）。
-
在你的终端提上输入
echo $JAVA_HOME，你应该看到你刚刚设置的路径。
现在你可以从终端和Android Studio进行构建，通过在Overview选项卡中找到JDK信息来验证构建是否使用了相同的守护/JVM进程。如果旧设置中的守护进程实例仍然存在，你可以运行这个命令来杀死所有守护进程（之后再从新的配置中重新运行构建）:
# Gradle command to kill Daemon instance
./gradlew - stop
fork 守护进程
在某些情况下，我们构建过程中会产生子守护进程，类似于上面图6中的图片。子守护进程主要用于分担主守护进程的任务以及内存使用量。与其他守护进程不同，如Android Studio守护进程、Gradle wrapper守护进程、KotlinDaemon或mainDaemon，fork的子守护进程在任务执行完毕后，会被立即释放。
如果要使用子守护进程，如用于分担任务量、获得额外内存空间、增加并行进程数等，你可以在build.gradle文件中添加以下代码：
# Put it on Root build.gradle → applied to all submodules
# Put it on specific module's build.gradle → applied only for specific module.
subprojects {
tasks.withType(JavaCompile) {
options.fork = true
options.forkOptions.memoryMaximumSize = "2G"
}
}
一次构建中可使用守护进程的最大数量取决于gradle.properties文件中max-workers变量的指定值。例如，6个max-workers可能允许多达5个子守护进程同时并行工作。然而，请注意在使用子守护进程时亦有一些利弊。
优点：
-
它在不同的守护进程上执行JavaCompile，以减少开销，从而减少
主守护进程上的GC。 -
任务完成后，它将消失。因此，如果javaCompile有内存泄漏，它将不会影响到后续构建的
主守护进程。
弊端
-
启动一个新的守护进程(deamon worker)需要时间，可能有些进程不能被共享或隔离，从而严重影响整体构建性能。
-
它将占用额外的内存空间。如果你的
max-workers设置的很大，意味着更多的守护进程并行运行，这将占用大量的内存和CPU资源。
对于单元测试，任务将在一个单独fork出的守护进程中执行。你可以通过这个参数来增加它的fork数量上限:
# Root build.gradle inside #subprojects
tasks.withType(Test) {
maxParallelForks = 4
}
请注意，并不是所有的构建都能从fork子守护进程中受益。你应该首先对你的构建程序进行分析和基准测试，以评估其效用。在Traveloka，它帮助我们避免了OOM错误。但是，由于库的所有者已经修复了他们的内存泄漏问题，所以我们在一般构建下，已不在fork子守护进程。目前，只有我们的单元测试使用forked daemon。
降低 JVM 上的GC时间
高频率的垃圾收集（GC）会使程序变的卡顿，并使你的Gradle构建速度大大降低。减少GC时间最常见的解决方案是增加你的heap大小（gradle.properties文件中的-xmx值）。然而，如果你正在参与一个有很多模块或类的大项目，或者甚至是一个小项目，但产生了一个恰好有内存泄漏的守护进程，那么调整heap的大小可能并不能解决问题。它可能会使问题变得更糟。更大的heap意味着更多的对象需要在一个major GC过程中被清除掉。在小内存的机器上，将会受到明显的影响，特别是在打开其他内存需求量大的程序时，如Android Studio或Chrome，这将迫使操作系统不断交换内存（驻留在硬盘中），并大大降低构建速度（连同其他计算活动）。
那么，你如何发现你的构建是否在GC上浪费了很多时间？
通过三个步骤，从我们的构建中识别内存问题。
Monitor Buildscans
在Traveloka，我们使用Gradle Enterprise监控来自工程师和CI的构建。从每个Buildscan(构建扫描)中，我们可以在性能标签上快速检查GC时间:
从这个标签中，我们可以看到，GC只需要1分钟多一点。请注意，这只是来自Main GradleDaemon的GC（Gradle Buildscan还没有提供Kotlin daemon的统计数据）。理想情况下，GC时间越短越好。但是，如果GC花费的时间超过了构建时间的5%（例如，如果GC在17m的构建中花费了3m），我们将通过visualGC（VisualVM插件）继续调查我们的内存是否有问题。
借助VisualGC进行深度分析
由上，我们知道在某些特定构建过程中发生了内存问题，我们可以使用VisualGC插件对此次构建进行分析。VisualGC会准确地告诉我们JVM何时开始GC，这样我们便知道哪些任务消耗了大量内存。它还提供了更多关于GC活动的细节，以及老年代（Major GC）和新生代（Minor GC）的总时间。这些信息将帮助我们专注于哪个任务导致GC过程延长。一些常见的罪魁祸首是Gradle、Android Gradle插件，或特定的注释处理器库。如果是一个bug，那么我们可以把它报告给问题跟踪器(提个issue)。如果需要更深入的分析，我们可以通过dump heap生成.hprof文件，找到最终的支配者对象。
通过分析.hprof文件，找到支配者对象
译者注：支配对象，一个支配其它对象的对象。本质上还是引用，但是又有一些区别。
假设X 引用y，那么x被回收，y并不一定回收，因为还有a,b等引用它。
假设x 支配y，那么x被回收，y必然被回收。
我还推荐Eclipse内存分析器（MAT）来查找内存泄漏、支配者对象或堆支配的注释处理器/进程。
在下一节中，我们将解释我们如何使用这些工具从我们的构建中识别内存问题。
实操...
现在，让我们通过一个例子，来看看是如何减少GC时间和解决一些内存问题。
找到一个最佳的堆大小值(-xmx)
在构建你的项目时，打开GradleDaemon或KotlinCompileDaemon的Monitor标签:
该图显示了任务执行时的CPU使用率（黄色）和GC时间（蓝色），以及它是在GradleDaemon还是KotlinCompileDaemon上执行的。例如，当 Kotlin Annotation Processor（KAPT）的特定任务运行时，KotlinCompileDaemon的图表开始飙升，那么我们就知道该任务是在KotlinCompileDaemon内执行的。知道你的任务在哪里被执行，以及它是否在GC上花费了太多的时间，这一点很重要。
假设我们在gradle.properties文件中为-xmx的值设置了5GB:
# Set maximum heap space
org.gradle.jvmargs= -Xmx5g
在这种情况下，每个GradleDaemon和KotlinCompileDaemon将有5GB的最大堆大小，总共有10GB。在某些情况下，KotlinCompileDaemon不需要这么大的堆。如果你设置了Gradle的kapt.use.worker.api=true，大部分的Kotlin工作将转移到GradleDaemon。你会从VisualVM中注意到，大部分的CPU活动也会被转移到GradleDaemon中，从而缓解KotlinCompileDaemon对内存的需求。因此，让我们把KotlinCompileDaemon的堆大小从5GB减少到2GB（现在两个守护进程的最大堆总大小为7GB）。
# customize xmx for GradleDaemon and KotlinCompileDaemon
org.gradle.jvmargs= -Xmx5g -XX: -Dfile.encoding=UTF-8 -Dkotlin.daemon.jvm.options=-Xmx2g
为了确定xmx值是否为最佳值，你可以分析VisualVM图:
该图显示了构建一个样本项目时的堆情况，我们可以看到在上限为6gb的堆中，堆的使用量在1.5GB到3.5GB之间。构建完成后，堆的内存占用会缩减到1GB以下。由于内存使用量从未超过3.5GB，我们可以将堆空间上限减少到4GB而不是6GB。但在这样做之前，你还需要考虑不同的构建类型，如R8（启用最小化），其启用后，需要更大的堆空间。
译者注：D8是一款用于取代 DX、更快的 Dex 编译器，可以生成更小的 APK;
R8则将ProGuard和D8工具进行整合，目的是加速构建时间和减少输出apk的大小
指定-xms值（如果需要的话）。
在图10中，你可以看到堆的大小（橙色区域）在动态变化（这个过程叫做堆扩展，可能会影响你的构建性能），其取决于堆的使用大小（蓝色区域）。下面是我们指定-xms的值后的结果。
正如我们所看到的，堆的大小（橙色区域）从构建开始到结束都保持不变，这意味着没有额外的成本，如时间或资源，用于堆的扩展，这可能会提高你的构建性能。
译者注：这里一次性分配内存空间，就可以避免在运行时，cpu再去动态的为进程扩展内存空间、表索引、
甚至发生内存交换等行为。
这里可以参考操作系统等书籍
通过GC plugin检查GC活动
GC活动极大地影响了构建性能，而且很难弄清楚它慢在哪里。为了检查GC活动的细节，我们可以使用VisualVM的一个插件，叫做Visual GC。
这个插件可以帮助我们从你的构建中检查GC活动。你可以查看Java中的垃圾收集，来了解hotspot的垃圾收集的运作原理。
Total GC time = Eden space + Old Gen GC (Minor GC + Major GC)
译者注： 这个就不翻译了
从图12中，可知总的GC时间是1m 49s（图中第三行），它来自于24s的Minor GC（第四行）+1m 25s的Major GC（第七行）。Major GC发生在old-space满的时候，而Minor GC发生在Eden-space满的时候。Eden-space和old-space的最大尺寸由JVM参数-xmx定义。这些图形的值是实时变化的，所以它可以帮助我们准确地知道在哪个进程/任务中导致我们的内存激增。理想情况下，在构建完成后，我们可以看到大部分的空间将再次变空。否则，这表明堆中含有内存泄漏，严重影响下一次构建。
识别编译器上的内存泄漏
编译器上的内存泄漏对你的构建来说是非常昂贵的。泄露的对象不能被GC-ed，导致更高的内存压力，最终可能导致Out of Memory错误。
对于Android构建，泄漏通常来自Gradle编译器、Kotlin注释处理器（KAPT）、Android Gradle插件（AGP）、脚本或我们使用的第三方Gradle插件和注释处理器库。
为了详细了解我们是如何识别内存泄漏，让我们看一下下面的案例:
Parceler Leak
我们的一个注解库在主守护进程上引起了泄漏。它持有了很多的Parceler库的对象导致GC无法回收。为了确定这个问题，我们在构建项目时（在构建完成之前）通过dump heap生成.hprof文件。
以下是问题复现步骤:
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杀死守护进程：./gradlew - stop
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启动一个全量构建：./gradlew app:assembleDebug - rerun-tasks
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在构建完成之前（运行应用模块时），右键单击守护进程实例，选择
heap dump。它应该产生一个.hprof文件。对Gradle和Kotlin Daemon分别执行这个操作。 -
从MAT中打开.hprof文件并运行
Leak Suspect Report -
如果发生了内存泄漏，你就可以看到对应的泄漏报告，同时报告给问题跟踪器或库的所有者。
MAT分析器将告诉我们可能的泄漏点，以及该实例占用守护进程的堆大小。
在这个案例中，泄漏的发生是因为Transfuse库（Parceler编译器使用的依赖注入）持有一个生成的Parceler对象中的静态大对象。图14显示了这个泄漏对堆大小的影响:
在10:30AM之后，我们可以看到堆的大小（橙色区域）显著增加，直到10:36AM左右达到堆上限5GB。在这一点上，major GC启动，并将内存减少到2.5GB（蓝色区域）。之后，一些major GC不断发生，因为剩余的堆空间不断变小。从GC插件（图15），我们可以看到在该构建过程中，有5次major GC（第七行）和612次minor GC（第四行），总计3m9s（第三行）。
让我们来比较一下库的作者在Parceler 1.1.13上修复这个问题后的图表：
此时，GC过程可以回收大部分的内存，并将堆的大小保持在1.5-3GB之间，这样看来就比较合理了，因为它删除了之前泄露的大约2GB的对象。major GC从3m9s减少到1m39s，major GC从5次降到1次，minor gc从612次降到510次，这是一个巨大的改进。
Dagger 请求类型的泄漏 & Google service
我们还发现，在构件中由Dagger库引起的泄漏。这种泄漏与Parceler的泄漏不同，其所引起的泄漏，在构建完成后依然无法对对象回收。为了识别这种情况，你需要多次运行并在构建完成后进行dump heap。
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杀死守护进程：./gradlew - stop
-
启动一个全量构建：./gradlew app:assembleDebug - rerun-tasks。
需要多次运行
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在构建完成后，右键单击守护进程实例，选择
heap dump。它应该产生一个.hprof文件。对Gradle和Kotlin Daemon分别执行这个操作。 -
从MAT中打开.hprof文件并运行
Leak Suspect Report -
如果发生了内存泄漏，你就可以看到对应的泄漏报告，同时报告给问题跟踪器或库的所有者。
在这种情况下，泄漏将在每次构建中不断积累（取决于哪个任务正在执行）。因此，这3.5GB的泄漏是在运行了Dagger的同一守护进程中构建5次而积累形成的。最终，在某时间点，你会捕捉到OOM，或者守护进程会被卡住，因为现有的空间已经满了（图19中左边的绿色条）。
这种情况下，构建将停滞很长一段时间，因为GC在试图回收内存。一段时间后，它将抛出Out-Of-Memory错误，构建也将失败。大多数内存泄漏问题都不容易解决, 请确保将此issue报告给库的所有者。
当你遇到无法解决的泄漏问题时，以下技巧可能有助于减少你在构建中的内存使用:
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启用G1GC作为GC算法（如果你使用JDK 11，G1GC默认是启用的）。G1GC可以通过在gradle.properties文件的JVM参数来启用。根据我的个人经验，G1GC在不稳定的守护进程或高内存压力下会表现得更好。它可能比默认的要慢，但如果你发现你的构建在
堆满后总是卡住的话，它可以作为一个临时的解决方案。你可以对Gradle主进程和Kotlin守护进程都使用这个方法。 -
更多的并行
worker(守护进程)会消耗更多的内存。如果守护进程在GC上花费了太多时间，可以考虑减少你的最大worker(守护进程)数量。 -
在java编译上，可以通过
fork子进程来降低主Gradle进程的开销。通过适当的分析，如果你能看到构建速度的提升，你就可以考虑fork子进程。 -
考虑减少
KotlinCompile守护进程的堆大小。默认情况下，它使用的堆大小与Gradle的主守护进程一样。但在大多数情况下，它只使用较少的内存。 -
持续关注你的
注解库、Gradle插件、Android Gradle插件（AGP）版本、Gradle和Kotlin的使用情况。你还需要关注最新版本和其问题跟踪器上的更新。
结语
在相对较大的Android项目中，内存问题是最常见的问题之一。用我们在网上找到的普通方法（例如，设置最大堆大小）来解决这个问题会导致其进一步复杂化，因为每个项目都有不同的代码大小、库、架构和机器规格。我们需要了解和确定根本原因，并通过试验和错误来找到最佳配置。
我们已经介绍了一些我们用来识别和优化内存使用的方法。这有助于我们在更新编译器和注释库时，预测由内存问题对构建速度所造成的影响。内存问题只是我们在优化构建速度时的问题之一。请期待本文的第二部分，涵盖我们如何在Traveloka提高我们的Android构建速度。
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