上篇说了一些性能优化的理论部分，主要是回顾一下，有了理论，小平同志又讲了，实践是检验真理的唯一标准，对于内存泄露的问题，现在通过Android Studio自带工具Memory Monitor 检测出来。性能优化的重要性不需要在强调，但是要强调一下，我并不是一个老司机，嘿嘿！没用过这个工具的，请睁大眼睛。如果你用过，那么就不用在看这篇博客了。

先看一段会发生内存泄露的代码

public class UserManger {

    private static UserManger instance;

    private Context context;

    private UserManger(Context context) {
        this.context = context;
    }

    public static UserManger getInstance(Context context) {  if (instance == null) {  instance = new UserManger(context); }  return instance; } }

public class MainActivity extends AppCompatActivity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); UserManger userManger = UserManger.getInstance(this); } }

代码很简单，就是一个单利模式泄露的场景，我们现在的关心的不是代码本身，而是如何将代码里面的内存泄露给找出来。但是对于上面的代码发生内存泄露的原因还是有必要提一下。

上篇博客说了，内存泄漏产生的原因是：当一个对象已经不需要再使用了，本该被回收时，而有另外一个正在使用的对象持有它的引用从而就导致，对象不能被回收。这种导致了本该被回收的对象不能被回收而停留在堆内存中，就产生了内存泄漏。

在上面的代码中，发生泄露的不是UserManger,而是MainActivity，UserManger中有一个静态成员instance，其生命周期和应用程序的生命周期一致，当退出应用时，才能被销毁，但是当GC准备回收MainActivity时,结果呢MainActivity的对象（this）在被UserManger所引用，UserManger本身又不能被干掉，所以就发生了内存泄露。

monitors.png

Memory Monitor是Android Monitors中的一种，Monitors主要包括四种，Memory Monitor ,CPU Monitor ,NetWork Monitor, GPU Monitor ,今天介绍的是Memory Monitor ，其他的Monitor，在后面也准备讲。

• Memory Monitor界面

Memory Monitor.png

• 图中水平方向是时间轴，竖直方向是内存的分配情况
• 图中深蓝色的区域，表示当前正在使用中的内存总量，浅蓝色或者浅灰色区域，表示空闲内存或者叫作未分配内存。
• 内存分析的工具栏，从上向下一共4个按钮，依次是：

1. 1.  终止检测的开关，没什么实质性的作用

       就是手动调用GC，我们在抓内存前，一定要手动点击 Initiate GC按钮手动触发GC，这样抓到的内存使用情况就是不包括Unreachable对象的（Unreachable指的是可以被垃圾回收器回收的对象，但是由于没有GC发生，所以没有释放，这时抓的内存使用中的Unreachable就是这些对象）

       （Dump Java Heap）点击可以生成一个文件（包名+日期+“.hprof”），可以记录摸一个时间点内，程序内存的情况。获取hprof文件（hprof文件是我们使用MAT工具分析内存时使用的文件），但这里直接产生的文件MAT还不能直接使用，需用转换成标准的hprof文件。可以使用AndroidStudio转换或者用hprof-conv命令转化，网上可以查到

       开始分配追踪，第一次点击可以指定追踪内存的开始位置，第二次点击可以结束追踪的位置。这样我们截取了一段要分析的内存，等待几秒钟AndroidStudio会给我们打开一个Allocation视图（感觉和MAT工具差不多，不过MAT工具更加强大，我们也可以获取hprof文件，使用MAT来分析）

回到我们的程序，多点击几次GC，看一下这个应用的内存使用情况。

内存使用情况.jpg

可以看到现在已经分配的内存有19.68M，我把手机旋转一下，在看。

旋转后内存使用情况.png

可以看到现在的内存使用量是21.09M,还是一样的界面，却多了1.41M!!!这很关键。

接下来，我们找一下，哪里发生了泄露。点击Dump Java Heap，生成快照文件tool.test.memory.memoryleak_2016.11.13_21.38.hprof,Android Studio 自动弹出HPROF Viewer来分析它。

快照文件分析.png

现在介绍一下HPROF Viewer的用法

• HPROF Viewer查看方式
  左上角两个红框，是可选列表, 分别是用来选择Heap区域, 和Class View的展示方式的.
  Heap类型分为:
  App Heap -- 当前App使用的Heap
  Image Heap -- 磁盘上当前App的内存映射拷贝
  Zygote Heap -- Zygote进程Heap(每个App进程都是从Zygote孵化出来的, 这部分基本是framework中的通用的类的Heap)
  Class List View -- 类列表方式
  Package Tree View -- 根据包结构的树状显示

我通常点击App heap下面的Classs Name把Heap中所有类按照字母顺序排序，然后按照字母顺序查找。

• HPROF Viewer主要分ABC三大板块
  板块A：这个应用中所有类的名字
  版块B：左边类的所有实例
  板块C：在选择B中的实例后，这个实例的引用树

• A板块左上角列名解释

• B板块右上角上角列名解释

B板块右上角有个"的按钮, 点击会进入HPROF Analyzer的hprof的分析界面:

Analyzer Tasks.png

点击Analyzer Tasks右边的绿色运行箭头，Android Studio会自动的根据此hprof文件分析有哪些类是有内存泄漏的，如下图所示： 

下面分析一下MainActivity的泄露情况

MainActivity发生内存泄露.png

在这个界面中可以直接把内存泄露可能的类找出来。

• 一个Activity应该只有一个实例，但是从A区域来看 total count的值为2，heap count的值也为2，说明有一个是多余的。
• 在B区域中可以看见两个MainActivity的实例，点击一个看他的引用树情况
• 在C区域中可以看到MainActivity的实例Context被UserManger的 instance引用了，引用深度为1.
• 在Analyzer Tasks 区域中，直接告诉你Leaked Activities，MainActivity包含其中

多方面的证据表明MainActivity发生了内存泄露

解决方案

public class UserManger {

    private static UserManger instance;

    private Context context;

    private UserManger(Context context) { this.context = context; } public static UserManger getInstance(Context context) { if (instance == null) { if(context!=null){ instance = new UserManger(context.getApplicationContext()); } } return instance; } }

不要用Activity的Context,因为Activity随时可能被回收，我们用Application的Context,Application的Context的生命周期是整个应用，不回收也没有关系。

Memory Monitor获得内存的动态视图，Heap Viewer显示堆内存中存储了什么，可惜Heap Viewer不能显示你的数据具体分配在代码的何处，如果还不过瘾，想知道具体是哪些代码使用了内存，还有一个功能是Allocation Tracker,用来内存分配追踪。在内存图中点击途中标红的部分，启动追踪，再次点击就是停止追踪，随后自动生成一个alloc结尾的文件，这个文件就记录了这次追踪到的所有数据，然后会在右上角打开一个数据面板
Allocation Tracker启动追踪

Allocation Tracker启动追踪.png

，

Allocation Tracker查看方式

Allocation Tracker查看方式

有两种查看方式，默认是Group by Method方式

• Group by Method:用方法来分类我们的内存分配
• Group by Allocator:用内存分配器来分类我们的内存分配

从上图可以看出，首先以线程对象分类，Size是内存大小，Count是分配了多少次内存，点击一下线程就会查看每个线程里所有分配内存的方法

• Group by Method方式

  
  

  每个线程里所有分配内存的方法.png

  
  OK，-Memory Monitor

• Group by Allocator方式

  
  

  EY%HY_B74%BUE22C6$G~CTP.png

  
  右键可以直接跳到源码

- 扇形统计图

AQFHT$@7TYP0S_1`DU@%S%6.png

点击统计图按钮，会生成上图，扇形统计图是以圆心为起点，最外层是其内存实际分配的对象，每一个同心圆可能被分割成多个部分，代表了其不同的子孙，每一个同心圆代表他的一个后代，每个分割的部分代表了某一带人有多人，你双击某个同心圆中某个分割的部分，会变成以你点击的那一代为圆心再向外展开。

Memory Monitor可以发现的问题

Memory Monitor工具为监控工具，是一种发现型或者说监控性质的工具，比如医生的四大技能[望闻问切]，[望]是第一步。这里的Memory Monitor就是一种[望]的工具，目前我主要用它来看下面几个内存问题： 
1.发现内存抖动的场景 
2.发现大内存对象分配的场景 
3.发现内存不断增长的场景 
4.确定卡顿问题是否因为执行了GC操作

案例分析

上面的第一段标记显示内存突然增加了7M，我们也能看的很清楚，所以这个点我们要去定位了一下问题在哪里，是Bitmap还是什么原因造成的，第二段标记是内存抖动，很明显在很短的时间了发生了多次的内存分配和释放。而且在发生内存抖动的时候，也能感觉到App的卡顿，可以看出来是由于执行了GC操作造成的。 
内存的不断增加通过Memory monitor很容易看出来，蓝色的曲线是一路高歌猛进的，一看便知。

    本文转自 一点点征服   博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/ldq2016/p/8472261.html，如需转载请自行联系原作者