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前言

在这个系列的前四篇文章中，我分别介绍了DVM、ART、内存泄漏和内存检测工具的相关知识点，这一篇我们通过一个小例子，来学习如何使用内存分析工具MAT。

1.概述

在进行内存分析时，我们可以使用Memory Monitor和Heap Dump来观察内存的使用情况、使用Allocation Tracker来跟踪内存分配的情况，也可以通过这些工具来找到疑似发生内存泄漏的位置。但是如果想要深入的进行分析并确定内存泄漏，就要分析
疑似发生内存泄漏时所生成堆存储文件。堆存储文件可以使用DDMS或者Memory Monitor来生成，输出的文件格式为hpof，而MAT就是来分析堆存储文件的。
MAT，全称为Memory Analysis Tool，是对内存进行详细分析的工具，它是Eclipse的插件，如果用Android Studio进行开发则需要单独下载它，下载地址为：http://eclipse.org/mat/，这篇文章MAT的版本为1.6.1。

2.生成hpof文件

2.1 准备内存泄漏代码

我们需要准备一段发生内存泄漏代码，如下所示。

public class MainActivity extends AppCompatActivity {@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_main);LeakThread leakThread = new LeakThread();leakThread.start();}class LeakThread extends Thread {@Overridepublic void run() {try {Thread.sleep(60 * 60 * 1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

上面的代码是很典型的内存泄漏的例子，原因就是非静态内部类LeakThread持有外部类MainActivity的引用，LeakThread中做了耗时操作，导致MainActivity无法被释放，关于内存泄漏可以查看Android内存优化（三）避免可控的内存泄漏这篇文章。

2.2 DDMS生成hpof文件

生成hpof文件主要分为以下几个步骤：
1. 在Android Studio中打开DDMS，运行程序。
2. 在Devices中选择要分析的应用程序进程，点击Update Heap按钮(装有一半绿色液体的圆柱体）开始进行追踪。
3. 进行可能发生内存问题的操作（本文的例子就是不断的切换横竖屏）。
4. 点击Dump HPROP File按钮结束追踪，生成并保存hprof文件，如下图所示。

DDMS生成的hprof文件并不是标准的，还需要将它转换为标准的hprof文件，这样才会被MAT识别从而进行分析，可以使用SDK自带的hprof-conv进行转换，它的路径在sdk/platform-tools中，进入到该路径执行以下语句即可：

hprof-conv D:\before.hprof D:\after.hprof

其中 D:\before.hprof 是要转换的hprof文件路径，D:\after.hprof 则是转换后hprof文件的保存路径。

2.3 Memory Monitor生成hpof文件

除了用DDMS来生成hpof文件，还可以用AS的Memory Monitor来生成hpof文件。
生成hpof文件主要分为一下几个步骤：
1. 在Android Monitor中选择要分析的应用程序进程。
2. 进行可能发生内存问题的操作（本文的例子就是不断的切换横竖屏）。
3. 点击Dump Java Heap按钮，生成hprof文件，如下图所示。

Memory Monitor生成的hpof文件也不是标准的，AS提供了便捷的转换方式：Memory Monitor生成的hpof文件都会显示在AS左侧的Captures标签中，在Captures标签中选择要转换的hpof文件，并点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择Export to standard.hprof选项，即可导出标准的hpof文件，如下图所示。

3.MAT分析hpof文件

用MAT打开标准的hpof文件，选择Leak Suspects Report选项。这时MAT就会生成报告，这个报告分为两个标签页，一个是Overview，一个是Leak Suspects（内存泄漏猜想），如下图所示。

Leak Suspects中会给出了MAT认为可能出现内存泄漏问题的地方，上图共给出了3个内存泄漏猜想，通过点击每个内存泄漏猜想的Details可以看到更深入的分析清理情况。如果内存泄漏不是特别的明显，通过Leak Suspects是很难发现内存泄漏的位置。

打开Overview标签页，首先看到的是一个饼状图，它主要用来显示内存的消耗，饼状图的彩色区域代表被分配的内存，灰色区域的则是空闲内存，点击每个彩色区域可以看到这块区域的详细信息，如下图所示。

再往下看，Actions一栏的下面列出了MAT提供的四种Action，其中分析内存泄漏最常用的就是Histogram和Dominator Tree。我们点击Actions中给出的链接或者在MAT工具栏中就可以打开Dorminator Tree和Histogram，如下图所示。

其中左边第二个选项是Histogram，第三个选项是Dorminator Tree，第四个是OQL，下面分别对它们进行介绍。

3.1 Dominator Tree

Dorminator Tree意味支配树，从名称就可以看出Dorminator Tree更善于去分析对象的引用关系。

图中可以看出Dorminator Tree有三列数据。
- Shallow Heap：对象自身占用的内存大小，不包括它引用的对象。如果是数组类型的对象，它的大小是数组元素的类型和数组长度决定。如果是非数组类型的对象，它的大小由其成员变量的数量和类型决定。
- Retained Heap：一个对象的Retained Set所包含对象所占内存的总大小。换句话说，Retained Heap就是当前对象被GC后，从Heap上总共能释放掉的内存。

Retained Set指的是这个对象本身和他持有引用的对象以及这些引用对象的Retained Set所占内存大小的总和，官方的图解如下所示。

从图中可以看出E的Retained Set为E和G。C的Retained Set为C、D、E、F、G、H。
MAT所定义的支配树就是从上图的引用树演化而来。在引用树当中，一条到Y的路径必然会经过X，这就是X支配Y。X直接支配Y则指的是在所有支配Y的对象中，X是Y最近的一个对象。支配树就是反映的这种直接支配关系，在支配树中，父节点直接支配子节点。下图就是官方提供的一个从引用树到支配树的转换示意图。

C直接支配D、E，因此C是D、E的父节点，这一点根据上面的阐述很容易得出结论。C直接支配H，这可能会有些疑问，能到达H的主要有两条路径，而这两条路径FD和GE都不是必须要经过的节点，只有C满足了这一点，因此C直接支配H，C就是H的父节点。通过支配树，我们就可以很容易的分析一个对象的Retained Set，比如E被回收，则会释放E、G的内存，而不会释放H的内存，因为F可能还引用着H，只有C被回收，H的内存才会被释放。

这里对支配树进行了讲解，我们可以得出一个结论：通过MAT提供的Dominator Tree，可以很清晰的得到一个对象的直接支配对象，如果直接支配对象中出现了不该有的对象，就说明发生了内存泄漏。
在Dominator Tree的顶部Regex可以输入过滤条件（支持正则表达式），如果是查找Activity内存泄漏，可以在Regex中输入Activity的名称，比如我们这个例子可以输入MainActivity，效果如下图所示。

Dominator Tree中列出了很多MainActivity实例，MainActivity是不该有这么多实例的，基本可以断定发生了内存泄漏，具体内存泄漏的原因，可以查看GC引用链。在MainActivity一项单击鼠标右键，选择Merge Shortest Paths to GC Root，如下图所示。

Merge Shortest Paths to GC Root选项主要用来显示距离GC Root最短的路径，根据引用类型会有多种选项，比如with all references就是包含所有的引用，这里我们选择exclude all phantom/weak/soft etc. references，因为这个选项排除了虚引用、弱引用和软引用，这些引用一般是可以被回收的。这时MAT就会给出MainActivity的GC引用链。

引用MainActivity的是LeakThread，this$0的含义就是内部类自动保留的一个指向所在外部类的引用，而这个外部类就是MainActivity，这将会导致MainActivity无法被GC。

3.2 Histogram

Histogram与Dominator Tree不同的是，Dominator Tree是在对象实例的角度上进行分析，注重引用关系分析，而Histogram则在类的角度上进行分析，注重量的分析。
Histogram中的内容如下图所示。

可以看到Histogram中共用四列数据，关于Shallow Heap和Shallow Heap的含义我们在3.1节已经知道了，剩余的 Class Name代表类名，Objects代表对象实例的个数。

在Histogram的顶部Regex同样可以输入过滤条件，这里同样输入MainActivity，效果如下图所示。

MainActivity和LeakThread实例各为11个，基本上可以断定发生了内存泄漏。具体内存泄漏的原因，同样可以查看GC引用链。在MainActivity一项单击鼠标右键，选择Merge Shortest Paths to GC Root，并在选项中选择exclude all phantom/weak/soft etc. references如下图所示。

得出的结果和3.1节是相同的，引用MainActivity的是LeakThread，这导致了MainActivity无法被GC。

3.3 OQL

OQL全称为Object Query Language，类似于SQL语句的查询语言，能够用来查询当前内存中满足指定条件的所有的对象。它的查询语句的基本格式为：

 SELECT * FROM [ INSTANCEOF ]   <class_name> [ WHERE <filter-expression>]

当我们输入select * from instanceof android.app.Activity并按下F5时（或者按下工具栏的红色叹号），会将当前内存中所有Activity都显示出来，如下图所示。

如果Activty比较多，或者你想查找具体的类，可以直接输入具体类的完整名称：

select * from com.example.liuwangshu.leak.MainActivity

通过查看GC引用链也可以找到内存泄漏的原因。关于OQL语句有很多用法，具体可以查看官方文档。

3.4 对比hpof文件

因为我们这个例子很简单，可以通过上面的方法来找到内存泄漏的原因，但是复杂的情况就需要通过对比hpof文件来进行分析了。使用步骤为：
1. 操作应用，生成第一个hpof文件。
2. 进行一段时间操作，再生成第二个hpof文件。
3. 用MAT打开这两个hpof文件。
4. 将第一个和第二个hpof文件的Dominator Tree或者Histogram添加到Compare Basket中，如下图所示。

5. 在Compare Basket中点击红色叹号按钮生成Compared Tables，Compared Tables如下图所示。

在Compared Tables也有顶部Regex，输入MainActivity进行筛选。

可以看到MainActivity在这一过程中增加了6个，MainActivity的实例不应该增加的，这说明发生了内存泄漏，可以通过查看GC引用链来找到内存泄漏的具体的原因。

除了上面的对比方法，Histogram还可以通过工具栏的对比按钮来进行对比：

生成的结果和Compared Tables类似，我们输入MainActivity进行筛选：

可以看到第二个hpof文件比第一个hpof文件多了6个MainActivity实例。

MAT还有很多功能，这里也只介绍了常用的功能，其他的功能就需要读者在使用过程中去发现并积累。

参考资料
《Android群英传 神兵利器》
《Android应用性能优化最佳实践》
《高性能Android应用开发》
利用MAT进行内存泄露分析
Android最佳性能实践(二)——分析内存的使用情况
Memory Analyzer

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