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這篇文章主要為大家展示了“解決Android Native內(nèi)存泄漏系統(tǒng)化的示例分析”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“解決Android Native內(nèi)存泄漏系統(tǒng)化的示例分析”這篇文章吧。
導讀:C++內(nèi)存泄漏問題的分析、定位一直是Android平臺上困擾開發(fā)人員的難題。因為地圖渲染、導航等核心功能對性能要求很高,高德地圖APP中存在大量的C++代碼。解決這個問題對于產(chǎn)品質(zhì)量尤為重要和關鍵,高德地圖技術團隊在實踐中形成了一套自己的解決方案。
分析和定位內(nèi)存泄漏問題的核心在于分配函數(shù)的統(tǒng)計和?;厮?。如果只知道內(nèi)存分配點不知道調(diào)用棧會使問題變得格外復雜,增加解決成本,因此兩者缺一不可。
Android中Bionic的malloc_debug模塊對內(nèi)存分配函數(shù)的監(jiān)控及統(tǒng)計是比較完善的,但是?;厮菰贏ndroid體系下缺乏高效的方式。隨著Android的發(fā)展,Google也提供了棧回溯的一些分析方法,但是這些方案存在下面幾個問題:
1.棧回溯的環(huán)節(jié)都使用的libunwind,這種獲取方式消耗較大,在Native代碼較多的情況下,頻繁調(diào)用會導致應用很卡,而監(jiān)控所有內(nèi)存操作函數(shù)的調(diào)用棧正需要高頻的調(diào)用libunwind的相關功能。
2.有ROM要求限制,給日常開發(fā)測試帶來不便。
3.用命令行或者DDMS進行操作,每排查一次需準備一次環(huán)境,手動操作,最終結(jié)果也不夠直觀,同時缺少對比分析。
因此,如何進行高效的?;厮荨⒋罱ㄏ到y(tǒng)化的Android Native內(nèi)存分析體系顯得格外重要。
高德地圖基于這兩點做了一些改進和擴展,經(jīng)過這些改進,通過自動化測試可及時發(fā)現(xiàn)并解決這些問題,大幅提升開發(fā)效率,降低問題排查成本。
一、棧回溯加速
Android平臺上主要采用libunwind來進行?;厮荩梢詽M足絕大多數(shù)情況。但是libunwind實現(xiàn)中的全局鎖及unwind table解析,會有性能損耗,在多線程頻繁調(diào)用情況下會導致應用變卡,無法使用。
加速原理
編譯器的-finstrument-functions編譯選項支持編譯期在函數(shù)開始和結(jié)尾插入自定義函數(shù),在每個函數(shù)開始插入對__cyg_profile_func_enter的調(diào)用,在結(jié)尾插入對__cyg_profile_func_exit的調(diào)用。這兩個函數(shù)中可以獲取到調(diào)用點地址,通過對這些地址的記錄就可以隨時獲取函數(shù)調(diào)用棧了。
插樁后效果示例:
這里需要格外注意,某些不需要插樁的函數(shù)可以使用__attribute__((no_instrument_function))來向編譯器聲明。
如何記錄這些調(diào)用信息?我們想要實現(xiàn)這些信息在不同的線程之間讀取,而且不受影響。一種辦法是采用線程的同步機制,比如在這個變量的讀寫之處加臨界區(qū)或者互斥量,但是這樣又會影響效率了。
能不能不加鎖?這時就想到了線程本地存儲,簡稱TLS。TLS是一個專用存儲區(qū)域,只能由自己線程訪問,同時不存在線程安全問題,符合這里的場景。
于是采用編譯器插樁記錄調(diào)用棧,并將其存儲在線程局部存儲中的方案來實現(xiàn)?;厮菁铀?。具體實現(xiàn)如下:
1.利用編譯器的-finstrument-functions編譯選項在編譯階段插入相關代碼。
2.TLS中對調(diào)用地址的記錄采用數(shù)組+游標的形式,實現(xiàn)最快速度的插入、刪除及獲取。
定義數(shù)組+游標的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):
typedef struct { void* stack[MAX_TRACE_DEEP]; int current; } thread_stack_t;
初始化TLS中thread_stack_t的存儲key:
static pthread_once_t sBackTraceOnce = PTHREAD_ONCE_INIT; static void __attribute__((no_instrument_function)) destructor(void* ptr) { if (ptr) { free(ptr); } } static void __attribute__((no_instrument_function)) init_once(void) { pthread_key_create(&sBackTraceKey, destructor); }
初始化thread_stack_t放入TLS中:
get_backtrace_info() { thread_stack_t* ptr = (thread_stack_t*) pthread_getspecific(sBackTraceKey); if (ptr) return ptr; ptr = (thread_stack_t*)malloc(sizeof(thread_stack_t)); ptr->current = MAX_TRACE_DEEP - 1; pthread_setspecific(sBackTraceKey, ptr); return ptr; }
3.實現(xiàn)__cyg_profile_func_enter和__cyg_profile_func_exit,記錄調(diào)用地址到TLS中。
void __attribute__((no_instrument_function)) __cyg_profile_func_enter(void* this_func, void* call_site) { pthread_once(&sBackTraceOnce, init_once); thread_stack_t* ptr = get_backtrace_info(); if (ptr->current > 0) ptr->stack[ptr->current--] = (void*)((long)call_site - 4); } void __attribute__((no_instrument_function)) __cyg_profile_func_exit(void* this_func, void* call_site) { pthread_once(&sBackTraceOnce, init_once); thread_stack_t* ptr = get_backtrace_info(); if (++ptr->current >= MAX_TRACE_DEEP) ptr->current = MAX_TRACE_DEEP - 1; } }
__cyg_profile_func_enter的第二個參數(shù)call_site就是調(diào)用點的代碼段地址,函數(shù)進入的時候?qū)⑺涗浀揭呀?jīng)在TLS中分配好的數(shù)組中,游標ptr->current左移,待函數(shù)退出游標ptr->current右移即可。
邏輯示意圖:
記錄方向和數(shù)組增長方向不一致是為了對外提供的獲取棧信息接口更簡潔高效,可以直接進行內(nèi)存copy以獲取最近調(diào)用點的地址在前、最遠調(diào)用點的地址在后的調(diào)用棧。
4.提供接口獲取棧信息。
get_tls_backtrace(void** backtrace, int max) { pthread_once(&sBackTraceOnce, init_once); int count = max; thread_stack_t* ptr = get_backtrace_info(); if (MAX_TRACE_DEEP - 1 - ptr->current < count) { count = MAX_TRACE_DEEP - 1 - ptr->current; } if (count > 0) { memcpy(backtrace, &ptr->stack[ptr->current + 1], sizeof(void *) * count); } return count; }
5.將上面邏輯編譯為動態(tài)庫,其他業(yè)務模塊都依賴于該動態(tài)庫編譯,同時編譯flag中添加-finstrument-functions進行插樁,進而所有函數(shù)的調(diào)用都被記錄在TLS中了,使用者可以在任何地方調(diào)用get_tls_backtrace(void** backtrace, int max)來獲取調(diào)用棧。
效果對比(采用Google的benchmark做性能測試,手機型號:華為暢想5S,5.1系統(tǒng)):
libunwind單線程
TLS方式單線程獲取
libunwind 10個線程
TLS方式 10個線程
從上面幾個統(tǒng)計圖可以看出單線程模式下該方式是libunwind棧獲取速度的10倍,10個線程情況下是libunwind棧獲取速度的50-60倍,速度大幅提升。
優(yōu)缺點
優(yōu)點: 速度大幅提升,滿足更頻繁棧回溯的速度需求。
缺點: 編譯器插樁,體積變大,不能直接作為線上產(chǎn)品使用,只用于內(nèi)存測試包。這個問題可以通過持續(xù)集成的手段解決,每次項目出庫將C++項目產(chǎn)出普通庫及對應的內(nèi)存測試庫。
二、體系化
經(jīng)過以上步驟可以解決獲取內(nèi)存分配棧慢的痛點問題,再結(jié)合Google提供的工具,如DDMS、adb shell am dumpheap -n pid /data/local/tmp/heap.txt命令等方式可以實現(xiàn)Native內(nèi)存泄漏問題的排查,不過排查效率較低,需要一定的手機環(huán)境準備。
于是,我們決定搭建一整套體系化系統(tǒng),可以更便捷的解決此類問題,下面介紹下整體思路:
內(nèi)存監(jiān)控沿用LIBC的malloc_debug模塊。不使用官方方式開啟該功能,比較麻煩,不利于自動化測試,可以編譯一份放到自己的項目中,hook所有內(nèi)存函數(shù),跳轉(zhuǎn)到malloc_debug的監(jiān)控函數(shù)leak_xxx執(zhí)行,這樣malloc_debug就監(jiān)控了所有的內(nèi)存申請/釋放,并進行了相應統(tǒng)計。
用get_tls_backtrace實現(xiàn)malloc_debug模塊中用到的__LIBC_HIDDEN__ int32_t get_backtrace_external(uintptr_t* frames, size_t max_depth),剛好同上面說的?;厮菁铀俜绞浇Y(jié)合。
建立Socket通信,支持外部程序經(jīng)由Socket進行數(shù)據(jù)交換,以便更方便獲取內(nèi)存數(shù)據(jù)。
搭建Web端,獲取到內(nèi)存數(shù)據(jù)上傳后可以被解析顯示,這里要將地址用addr2line進行反解。
編寫測試Case,同自動化測試結(jié)合。測試開始時通過Socket收集內(nèi)存信息并存儲,測試結(jié)束將信息上傳至平臺解析,并發(fā)送評估郵件。碰到有問題的報警,研發(fā)同學就可以直接在Web端通過內(nèi)存曲線及調(diào)用棧信息來排查問題了。
系統(tǒng)效果示例:
以上是“解決Android Native內(nèi)存泄漏系統(tǒng)化的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道!
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