谁动了我的内存，揭秘 OOM 崩溃下降 90% 的秘密

最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。

今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：

• 什么是虚拟内存和物理内存

• 32 位和 64 位设备可用虚拟内存分别是多少

• 为什么虚拟内存不足主要发生在 32 位的设备上

• 如何解决虚拟内存不足的问题

• App 启动完成之后，虚拟内存的分布

• 如何解决 Java 堆内存不足的问题

• Java 堆上还有很多可用的内存，为什么还会出现 OOM

• 做性能优化时，需要关心那些指标数据

不知道小伙伴们有没有经历过，相同的优化方案，A 应用上线之后，崩溃率下降很多，但是 B 应用上线只有一点点收益，每个优化方案，在不同的 App 上所得到的优化效果未必一样，因为每个 App 在不同的国家和地区面对的用户群体不一样，因此机型也都不一样，所以我们需要了解内存相关的知识点，结合线上和线下数据，对自己的 App 进行归因，对症下药，才能取得较大的收益。

内存是极其稀缺的资源，不合理的使用会导致可用内存越来越少，可能会引发卡顿、ANR、OOM 崩溃、Native 崩溃等等，严重影响用户的体验。所以当我们在做性能优化的时候，内存优化是非常重要的环节。

初期在做内存优化的时候，在我们的脑海里都会有一个潜意识「内存占用越少越好」，在某些情况下是不对的。例如在高端机上我们可以多分配点内存，可以提升用户的体验，但是在低端机上内存本身就很小，所以我们应尽量减少内存的分配。例如针对损耗性能的动画、特效等等，在低端机上是不是可以关掉，或者关掉硬件加速、采用其他的方案代替，这样不仅可以减少崩溃，还可以减少卡顿，提高用户体验。

因为 Java 有自动回收机制，所以在开发过程中，很少有人会去关心内存问题，在脑海中都会有一个潜意识 GC 会自动回收，所以用完不会主动释放掉无用资源例如 Bitmap、动画、播放器等等，等待 GC 来回收，在实际项目中，依赖 GC 是不可靠的。首先 GC 自动回收机制具有不确定性，GC 也分为了不同的类型，如果发生 Full GC 时，会触发 stop the work 事件，会使 App 变得更加严重。

另外 GC 的回收机制根据可达性分析算法判断一个对象是否可以被回收，如果存在内存泄露，GC 是不会回收这些资源的，逐渐累积，当达到堆的内存上限时，发生 OOM 崩溃了，所以你要保证自己不要写出内存泄露的代码，以及团队其他人不要写出内存泄露的代码，然而实际情况这是不可能的，所以依靠 GC 自动回收机制这种想法是不可靠的。虽然 Java 有内存回收机制，但是我们应该在脑海中保留内存管理的意识，所以当申请完内存，退出或者不在使用时，及时释放掉内存。真正做到 用时分配，及时释放。

可用内存越来越少时，严重时会导致 OOM 崩溃，做过 OOM 优化的朋友应该会发现，线上捕获的大部分 OOM 崩溃堆栈，都是压死骆驼的最后一根稻草，并不是问题的根本所在，所以我们需要对 OOM 崩溃进行归因，找到占用内存的大头。降低整机已使用的内存，从而降低 OOM 崩溃，因此我大概分为了以下几个方面。

• 虚拟内存和物理内存

• 堆内存

• 堆内存泄露，指的是在程序运行时，给对象分配的内存，当程序退出或者退出界面时，分配的内存没有释放或者因为其他原因无法释放

• 资源泄露，比如 FD、socket、线程等等，这些在每个手机上都是有数量的限制，如果使用了不释放，就会因为资源的耗尽而崩溃，我们在线上就出现过 FD 的泄露，导致崩溃率涨了 3 倍

• 分配的内存到达 Java 堆的上限

• 可用内存很多，因为内存碎片化，没有足够的连续段的空间分配

• 对象的单次分配或者多次分配累计过大，例如在循环动画中一直创建 Bitmap

• Java 堆内存溢出

• 内存泄露

• FD 的数量超出当前手机的阈值

• 线程的数量超出当前手机的阈值

其中 FD 和线程崩溃占比很低，因此这不是我们前期优化的重点。这篇文章我们重点介绍 虚拟内存和物理内存，下篇文章将会介绍堆内存， 堆内存是程序在运行过程中为对象分配内存的区域，它也属于虚拟内存的范围。

虚拟内存和物理内存

介绍虚拟内存之前，我们需要先介绍物理内存，物理内存就是实实在在的内存（即内存条），如果应用直接对物理内存操作，会存在很多问题：

• 安全问题，应用之间的内存空间没有隔离，会导致应用 A 可以修改应用 B 的内存数据，这是非常不安全的

• 内存空间利用率低，应用对内存的使用会出现内存碎片化的问题，即使还有很多内存可以用，但是没有足够的连续段的内存分配，而导致崩溃

• 效率低，多个应用同时对物理内存进行读取和写入时，使用效率会非常低

为了解决上面的问题，我们需要为每个应用分配 "中间内存" 最终会映射到物理内存上，这就是接下来要说的虚拟内存。

操作系统会为每个应用分配一个独立的虚拟内存，实现应用间的内存隔离，避免了应用 A 修改应用 B 的内存数据的问题，虚拟内存最终会映射到物理内存上，当应用申请内存时，得到的是虚拟内存，只有真正执行写操作时，才会分配到物理内存，好处是应用可以使用连续的地址空间来访问不连续的物理内存。

每个应用程序可使用的虚拟内存大小受 CPU 位宽及内核的限制。我们常说的 16 位 cpu，32 位 cpu，64 位 CPU，指的都是 CPU 的位宽，表示的是一次能够处理的数据宽度，即 CPU 能处理的 2 进制位数，即分别是 16bit，32bit 和 64bit。而目前市面上常用的是 32 位和 64 的设备。

32 位和 64 位设备可用虚拟内存分别是多少

32 位设备可以使用的虚拟内存大小 3GB

32 位 CPU 架构的设备可使用的地址空间大小为 2^32=4GB, 虚拟内存空间分为 内核空间 和 用户空间，系统提供了三种虚拟地址空间分配的参数，代表用户空间可访问的虚拟地址空间大小。

• VMSPLIT_3G : 默认值，表示用户空间可使用 3GB 的低地址，剩下的 1GB 高地址分配给内核

• VMSPLIT_2G : 表示用户空间可使用 2GB 的低地址

• VMSPLIT_1G : 表示用户空间可使用 1GB 的低地址

64 位应用可以使用的虚拟内存大小 512GB

64 位 CPU 架构的设备虽然拥有 64 位的地址空间，但是不是全部都可以使用的，为了后期的扩展，只能使用部分地址。

Android 默认的虚拟地址的长度配置为 CONFIG_ARM64_VA_BITS=39，即 Android 的 64 位应用可使用的地址空间大小为 2^39=512GB。

当 32 位应用在 64 位的设备上运行时，可使用 4GB 虚拟地址空间，而 64 位应用可使用 512GB 的空间。因此在 64 位机器上不存在虚拟空间不足的问题。因此在 2019 年的时候 Google Play 要求除了提供 32 位的版本之外，还需要提供 64 位的版本。

在我们的 OOM 崩溃设备中，32 位的设备占比 50%+ 以上，虚拟内存不足主要发生在 32 位的设备上。

为什么虚拟内存不足主要发生在 32 位的设备上

在 32 位的设备上，受地址空间最大内存 4 GB 限制，内核空间占用 1G，剩下的 3G 是用户空间，我们可以通过解析 /process/pid/smaps 文件，查看当前虚拟内存分配情况。 android.googlesource/frameworks/…

• 系统资源预分配，包含了 Zygote 进程初始化时，需要加载 Framework 层的代码和资源。供 Fork 出来的子进程可以直接使用。 Framework 资源包含：Framework 层 Java 代码、so、art 虚拟机、各种静态资源字体、文件等等

• 系统预分配区域中其中 [anon:libwebview reservation] 区域占用 130MB 内存

• App 自身资源，包括 App 中的代码、资源、 App 直接或者间接开启线程消耗的栈空间、 App 申请的内存、内存文件映射等内容。

• Java 堆用于分配 Java / Kotlin 创建的对象。由 GC 管理和回收，GC 回收时将 From Space 里的对象复制到 To Space，这两片区域分别为 dalvik-main space 和 dalvik-main space 1, 这两片区域的大小和我当前测试机 Java 堆大小一样，都是 512 MB，如下图所示

根据 Android 源码中的解释，Java 堆的大小应该是根据 RAM Size 来设置的，这是一个经验值，厂商是可以更改的，如果手机 Root 之后，自己也可以改，无论 RAM 多大，到目前为止 Java 堆的上限默认都是 512MB， Google 源码的设置如下如下图所示。

• 内存文件映射，mmap 是一种内存映射文件的方法，我们的 APK、Dex、so 等等都是通过 mmap 读取的，会导致虚拟内存增大，mmap 占用的内存跟读写有关系

经过分析内核、系统资源、以及各 APP 的资源占用，最后留给我们使用的内存并不是很多，所以我们要合理使用系统资源，真正做到 "用时分配，及时释放"。

如何解决虚拟内存不足的问题

目前业界也有很多黑科技来释放因系统占用的虚拟内存不足的问题，这些黑科技可以参考微信分享的文章 快速缓解 32 位 Android 环境下虚拟内存地址空间不足的“黑科技”，大概有以下几个方面的优化。

• Native 线程默认的栈空间大小为 1M 左右，经过测试大部分情况下线程内执行的逻辑并不需要这么大的空间，因此 Native 线程栈空间减半，可以减少 pthread_create OOM 崩溃

• 系统预分配区域中其中 [anon:libwebview reservation] 区域占用 130MB 内存，可以尝试释放 WebView 预分配的内存，减少一部分虚拟内存

• 虚拟机堆空间减半，在上面提到过有两片大小相同的区域分别 dalvik-main space 和 dalvik-main space 1，虚拟机堆空间减半其实就是减少其中一个 main space 所占用的内存

• 快手针对垃圾回收器 jemalloc 的优化，释放的是 anon:libc_malloc 所占用的虚拟内存 快手 Android 内存分配器优化探索 (一)

以下统计的是在 Android 7.0 App 首次启动完成 libc_malloc 占用的虚拟内存 156MB

VssPss Rss name 
159744 kB 81789 kB82320 kB[anon:libc_malloc]
复制代码

Android 11 之前使用的垃圾回收器是 jemalloc，Android 11 之后默认使用的垃圾回收器是 scudo。

App 启动完成之后，虚拟内存的分布

下图是 App 在 Android 7.0 上启动完成之后所占用的虚拟内存 (Vss)，不同系统、不同的 App 虚拟内存的分布都不一样，，我们可以通过解析 /process/pid/smaps 文件，查看自己的 App 虚拟内存分配情况。 android.googlesource/frameworks/…

正如上图所示，主要分为三个部分：

• dalvik（即 Java 堆），程序在运行过程中为对象分配内存的区域

• 程序文件 dex 、 so 、 oat

• Native

针对上面的问题，我们在项目中通过以下手段进行优化，重点优化 dalvik 占用的内存，因篇幅问题，将会在后面的文章中，做详细的分析：

• Android 3.0 ～ Android 7.0 上主要将 Bitmap 对象和像素数据统一放到 Java 堆中，Java 堆上限 512MB，而 Native 占用虚拟内存，32 的设备可使用 3GB，64 位的设备更大，因此我们可以尝试将 Bitmap 分配到 Native 上，缓解 Java 堆的压力，降低 OOM 崩溃，方案可以参考 抖音 Android 性能优化系列：Java OOM 优化之 NativeBitmap 方案

• 使用第三方图片库时，需要针对高端机和低端机设置图片库不同的缓存大小，这样我们在高端机上保证体验的同时，降低低端机 OOM 崩溃率

• 收敛 Bitmap，避免重复创建 Bitmap，退出界面及时释放掉资源（Bitmap、动画、播放器等等资源）

• 内存回收兜底策略，当 Activity 或者 Fragment 泄露时，与之相关联的动画、Bitmap、 DrawingCache 、背景、监听器等等都无法释放，当我们退出界面时，递归遍历所有的子 view，释放相关的资源，降低内存泄露时所占用的内存

• 收敛线程，祖传代码在项目中有很多地方使用了 new Thread 、 AsyncTask 、自己创建线程池等等操作，通过统一的线程池等手段减少 App 创建线程数量，降低系统的开销

• 针对低端机和高端机采用不同的策略，减少低端机内存的占用

• 内存泄露是永远也解决不完的，所以需要梳理一下 Top 系列泄露问题，重点解决占用内存最多的泄露，以及使用频率最高的场景所产生的泄露

• 繁创建小对象，堆内存累计过大，这些一般都是有明显堆栈的，根据堆栈信息解决即可。例如在循环动画中一直创建 Bitmap

• 大对象，堆的单次分配内存过大

• 删减代码，减少 dex 文件占用的内存

• 减少 App 中 dex 数量，非必要功能，可以通过动态下发

• 按需加载 so 文件，不要提前加载所有的 so 文件，需要使用时再去加载

Java 堆上还有很多可用的内存，为什么还会出现 OOM

很多小伙伴们都问过我这么一个问题，大概归因了一下，主要有以下几个原因：

• 内存碎片化，没有足够的连续段的内存分配

• 虚拟内存不足

• 线程或者 FD 的数量超过当前手机的阈值

文章的最后想提一点，我们在做性能优化的时候，不仅要关心性能指标数据，还需要关心对业务指标数据的影响，比如对使用时长、留存等等能提升多少。

为什么需要关心业务指标数据？

性能指标数据，比如 OOM 崩溃率、Native 崩溃率、ANR 等等、可能只有客户端的小伙伴才知道 OOM、Native、ANR 是什么意思，但是其他人（产品经理、老板等等）他们是不知道的，也不会去关心这些，但是他们对使用时长、留存等业务指标数据更加的敏感，更能够体现做这件事的价值，这只是阐述了我自己的观点，每个人站的角度不一样，观点也不一样。

全文到这里就结束了，这篇文章只是梳理一下内存相关的知识点，以及有那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案。下篇文章将会介绍堆内存， 堆内存是程序在运行过程中为对象分配内存的区域。