都2020年了Android开发者，别再忽视LeakCanary了
作为android进阶知识，性能优化不管是在社招面试还是在日常工作中都是相当实用的知识，并且也是区分中级和高级程序员的试金石。我现在就会以不同的专题来进行讲解，希望大家喜欢，如果想了解更多的话，欢迎关注我一起学习。
首先什么是性能：在同一个手机里面，同样功能的app，哪个跑的快，哪个不卡，哪个就性能高。我们这节就是解决那些性能慢的问题：
1）我们要找到性能低的地方，并且把这些地方解决掉，这个就是性能优化；
2）我们要让自己具备一开始写的代码，它运行起来就是高性能的，所以这个就是设计思想和代码质量优化。一个app的性能好不好我们需要从两个层面努力。
第一个层面：从写代码的时候就需要注意，让自己的代码是高性能高可用的代码，这个过程是书写高性能代码；
第二个层面：对已经成型的代码通过工具检查代码的问题，通过检查到的问题来指导我们进行代码的删改，这个过程被称为调优。
下面的关于性能优化的导图，是我花费2个月整理了很多资料才做出来的，现在拿出来分享给大家
有需要的小伙伴 私信我（性能优化） 我分享给你。
今天我们先学习内存优化中的一个小知识点，就是内存泄露的检测和解决。当然，如何解决是大多数中级工程师都要去学习的东西，网上也有大量的资料，所以我这里不会详解。而是主要着眼于内存泄露的检测。Square公司出品的大名鼎鼎的LeakCanary，就是业界知名的内存泄露检测的利器。
阅读本篇文章，预计需要20分钟，你将会学习到：
- LeakCanary检测内存泄露的原理
- 使用ContentProvider进行三方库初始化的方法
原理概述
关于LeakCanary的原理，官网上已经给出了详细的解释。翻译过来就是：1.LeakCanary使用ObjectWatcher来监控Android的生命周期。当Activity和Fragment被destroy以后，这些引用被传给ObjectWatcher以WeakReference的形式引用着。如果gc完5秒钟以后这些引用还没有被清除掉，那就是内存泄露了。2.当被泄露掉的对象达到一个阈值，LeakCanary就会把java的堆栈信息dump到.hprof文件中。3.LeakCanary用Shark库来解析.hprof文件，找到无法被清理的引用的引用栈，然后再根据对Android系统的知识来判定是哪个实例导致的泄露。4.通过泄露信息，LeakCanary会将一条完整的引用链缩减到一个小的引用链，其余的因为这个小的引用链导致的泄露链都会被聚合在一起。
通过官网的介绍，我们很容易就抓住了学习LeakCanary这个库的重点：
- LeakCanary是如何使用ObjectWatcher 监控生命周期的？
- LeakCanary如何dump和分析.hprof文件的？
看官方原理总是感觉不过瘾，下面我们从代码层面上来分析。本文基于LeakCanary 2.0 beta版。
基本使用
LeakCanary的使用相当的简单。只需要在module的build.gradle添加一行依赖，代码侵入少。
ependencies {
// debugImplementation because LeakCanary should only run in debug builds.
debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:2.0-beta-3'
}
就这样，应用非常简单就接入了LeakCanary内存检测功能。当然还有一些更高级的用法，比如更改自定义config，增加监控项等，大家可以参考官网
源码分析
1. 初始化
和之前的1.x版本相比，2.0甚至都不需要再在Application里面增加install的代码。可能很多的同学都会疑惑，LeakCanary是如何插入自己的初始化代码的呢? 其实这里LeakCanary是使用了ContentProvider来进行初始化。我之前在介绍Android插件化系列三：技术流派和四大组件支持的时候曾经介绍过ContentProvider的特点，即在打包的过程中来自不同module的ContentProvider最后都会merge到一个文件中，启动app的时候ContentProvider是自动安装，并且安装会比Application的onCreate还早。LeakCanary就是依据这个原理进行的设计。具体可以参考【译】你的Android库是否还在Application中初始化？
我们可以查看LeakCanary源码，发现它在leakcanary-object-watcher-android的AndroidManifest.xml中有一个ContentProvider。
然后我们查看AppWatcherInstaller的代码，发现内部是使用InternalAppWatcher进行的install。
// AppWatcherInstaller
override fun onCreate(): Boolean {
val application = context!!.applicationContext as Application
InternalAppWatcher.install(application)
return true
}
// InternalAppWatcher
fun install(application: Application) {
// 省略部分代码
checkMainThread()
if (this::application.isInitialized) {
return
}
InternalAppWatcher.application = application
val configProvider = { AppWatcher.config }
ActivityDestroyWatcher.install(application, objectWatcher, configProvider)
FragmentDestroyWatcher.install(application, objectWatcher, configProvider)
onAppWatcherInstalled(application)
}
可以看到这里主要把Activity和Fragment区分了开来，然后分别进行注册。Activity的生命周期监听是借助于Application.ActivityLifecycleCallbacks。
fecycleCallbacks =
object : Application.ActivityLifecycleCallbacks by noOpDelegate() {
override fun onActivityDestroyed(activity: Activity) {
if (configProvider().watchActivities) {
objectWatcher.watch(activity)
}
}
}
application.registerActivityLifecycleCallbacks(activityDestroyWatcher.lifecycleCallbacks)
而Fragment的生命周期监听是借助了Activity的ActivityLifecycleCallbacks生命周期回调，当Activity创建的时候去调用FragmentManager.registerFragmentLifecycleCallbacks方法注册Fragment的生命周期监听。
override fun onFragmentViewDestroyed(
fm: FragmentManager,
fragment: Fragment
) {
val view = fragment.view
if (view != null && configProvider().watchFragmentViews) {
objectWatcher.watch(view)
}
}
override fun onFragmentDestroyed(
fm: FragmentManager,
fragment: Fragment
) {
if (configProvider().watchFragments) {
objectWatcher.watch(fragment)
}
}
}
最终，Activity和Fragment都将自己的引用传入了ObjectWatcher.watch()进行监控。从这里开始进入到LeakCanary的引用监测逻辑。
题外话：LeakCanary 2.0版本和1.0版本相比，增加了Fragment的生命周期监听，每个类的职责也更加清晰。但是我个人觉得使用 (Activty)->Unit 这种lambda表达式作为类的写法不是很优雅，倒不如面向接口编程。完全可以设计成ActivityWatcher和FragmentWatcher都继承自某个接口，这样也方便后续扩展。
2. 引用监控
2.1 引用和GC
- 引用
首先我们先介绍一点准备知识。大家都知道，java中存在四种引用：
- 强引用：垃圾回收器绝不会回收它，当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OOM
- 软引用：只有在内存不足的时候JVM才会回收仅有软引用指向的对象所占的空间
- 弱引用：当JVM进行垃圾回收时，无论内存是否充足，都会回收仅被弱引用关联的对象。
- 虚引用：和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收。
一个对象在被gc的时候，如果发现还有软引用（或弱引用，或虚引用）指向它，就会在回收对象之前，把这个引用加入到与之关联的引用队列(ReferenceQueue)中去。如果一个软引用（或弱引用，或虚引用）对象本身在引用队列中，就说明该引用对象所指向的对象被回收了。
当软引用（或弱引用，或虚引用）对象所指向的对象被回收了，那么这个引用对象本身就没有价值了，如果程序中存在大量的这类对象（注意，我们创建的软引用、弱引用、虚引用对象本身是个强引用，不会自动被gc回收），就会浪费内存。因此我们这就可以手动回收位于引用队列中的引用对象本身。
比如我们经常看到这种用法
WeakReference weakReference = new WeakReference(list);
还有也有这样一种用法
WeakReference weakReference = new WeakReference(list, new ReferenceQueue>());
这样就可以把对象和ReferenceQueue关联起来，进行对象是否gc的判断了。另外我们从弱引用的特征中看到，弱引用是不会影响到这个对象是否被gc的，很适合用来监控对象的gc情况。
2.GCjava中有两种手动调用GC的方式。
System.gc();
// 或者
Runtime.getRuntime().gc();
2.2 监控
我们在第一节中提到，Activity和Fragment都依赖于响应的LifecycleCallback来回调销毁信息，然后调用了ObjectWatcher.watch添加了销毁后的监控。接下来我们看ObjectWatcher.watch做了什么操作
@Synchronized fun watch(
watchedObject: Any,
name: String
) {
removeWeaklyReachableObjects()
val key = UUID.randomUUID().toString()
val watchUptimeMillis = clock.uptimeMillis()
val reference =
KeyedWeakReference(watchedObject, key, name, watchUptimeMillis, queue)
watchedObjects[key] = reference
checkRetainedExecutor.execute {
moveToRetained(key)
}
}
private fun removeWeaklyReachableObjects() {
// WeakReferences are enqueued as soon as the object to which they point to becomes weakly
// reachable. This is before finalization or garbage collection has actually happened.
var ref: KeyedWeakReference?
do {
ref = queue.poll() as KeyedWeakReference?
if (ref != null) {
watchedObjects.remove(ref.key)
}
} while (ref != null)
}
@Synchronized private fun moveToRetained(key: String) {
removeWeaklyReachableObjects()
val retainedRef = watchedObjects[key]
if (retainedRef != null) {
retainedRef.retainedUptimeMillis = clock.uptimeMillis()
onObjectRetainedListeners.forEach { it.onObjectRetained() }
}
}
这里我们看到，有一个存储着KeyedWeakReference的ReferenceQueue对象。在每次增加watch object的时候，都会去把已经处于ReferenceQueue中的对象给从监控对象的map即watchObjects中清理掉，因为这些对象都已经被回收了。然后再去生成一个KeyedWeakReference，这个对象就是一个持有了key和监测开始时间的WeakReference对象。最后再去调用moveToRetained，相当于记录和回调给监控方这个对象正式开始监测的时间。
那么我们现在已经拿到了需要监控的对象了，但是又是怎么去判断这个对象已经内存泄露的呢？这就要继续往下面看。我们主要到前面在讲解InternalAppWatcher的install方法的时候，除了install了Activity和Fragment的检测器，还调用了onAppWatcherInstalled(application)方法，看代码发现这个方法就是InternalLeakCanary的invoke方法。
override fun invoke(application: Application) {
this.application = application
AppWatcher.objectWatcher.addOnObjectRetainedListener(this)
val heapDumper = AndroidHeapDumper(application, leakDirectoryProvider)
val gcTrigger = GcTrigger.Default
val configProvider = { LeakCanary.config }
val handlerThread = HandlerThread(LEAK_CANARY_THREAD_NAME)
handlerThread.start()
val backgroundHandler = Handler(handlerThread.looper)
heapDumpTrigger = HeapDumpTrigger(
application, backgroundHandler, AppWatcher.objectWatcher, gcTrigger, heapDumper,
configProvider
)
}
override fun onObjectRetained() {
if (this::heapDumpTrigger.isInitialized) {
heapDumpTrigger.onObjectRetained()
}
}
我们看到首先是初始化了heapDumper，gcTrigger，heapDumpTrigger等对象用于gc和heapDump，同时还实现了OnObjectRetainedListener，并把自己添加到了上面的onObjectRetainedListeners中，以便每个对象moveToRetained的时候，InternalLeakCanary都能获取到onObjectRetained()的回调，回调里就只是回调了heapDumpTrigger.onObjectRetained()方法。看来都是依赖于HeapDumpTrigger这个类。
HeapDumpTrigger主要的处理逻辑都在checkRetainedObjects方法中。
if (retainedReferenceCount > 0) {
gcTrigger.runGc() // 触发一次GC操作，只保留不能被回收的对象
retainedReferenceCount = objectWatcher.retainedObjectCount
}
if (checkRetainedCount(retainedReferenceCount, config.retainedVisibleThreshold)) return
if (!config.dumpHeapWhenDebugging && DebuggerControl.isDebuggerAttached) {
showRetainedCountWithDebuggerAttached(retainedReferenceCount)
scheduleRetainedObjectCheck("debugger was attached", WAIT_FOR_DEBUG_MILLIS)
return
}
val heapDumpUptimeMillis = SystemClock.uptimeMillis()
KeyedWeakReference.heapDumpUptimeMillis = heapDumpUptimeMillis
dismissRetainedCountNotification()
val heapDumpFile = heapDumper.dumpHeap()
if (heapDumpFile == null) {
scheduleRetainedObjectCheck("failed to dump heap", WAIT_AFTER_DUMP_FAILED_MILLIS)
showRetainedCountWithHeapDumpFailed(retainedReferenceCount)
return
}
lastDisplayedRetainedObjectCount = 0
objectWatcher.clearObjectsWatchedBefore(heapDumpUptimeMillis)
HeapAnalyzerService.runAnalysis(application, heapDumpFile)
那么HeapDumpTrigger具体做了些啥呢？我理了一下主要是下面几个功能：
- 后台线程轮询当前还存活着的对象
- 如果存活的对象大于0，那就触发一次GC操作，回收掉没有泄露的对象
- GC完后，仍然存活着的对象数和预定的对象数相比较，如果多了就调用heapDumper.dumpHeap()方法把对象dump成文件，并交给HeapAnalyzerService去分析
- 根据存活情况展示通知
2.3 总结
看到了这里，我们应该脑海中有概念了。Activity和Fragment通过注册系统的监听在onDestroy的时候把自己的引用放入ObjectWatcher进行监测，监测主要是通过HeapDumpTrigger类轮询进行，主要是调用AndroidHeapDumper来dump出文件来，然后依赖于HeapAnalyzerService来进行分析。后面一小节，我们将会聚焦于对象dump操作和HeapAnalyzerService的分析过程。
3. dump对象及分析
3.1 dump对象
hprof是JDK提供的一种JVM TI Agent native工具。JVM TI，全拼是JVM Tool interface，是JVM提供的一套标准的C/C++编程接口，是实现Debugger、Profiler、Monitor、Thread Analyser等工具的统一基础，在主流Java虚拟机中都有实现。hprof工具事实上也是实现了这套接口，可以认为是一套简单的profiler agent工具。我们在新知周推：10.8-10.14（启动篇）中也提到过，可以参考其中美团的文章。
用过Android Studio Profiler工具的同学对hprof文件都不会陌生，当我们使用Memory Profiler工具的Dump Java heap图标的时候，profiler工具就会去捕获你的内存分配情况。但是捕获以后，只有在Memory Profiler正在运行的时候我们才能查看，那么我们要怎么样去保存当时的内存使用情况呢，又或者我想用别的工具来分析堆分配情况呢，这时候hprof文件就派上用场了。Android Studio可以把这些对象给export到hprof文件中去。
LeakCanary也是使用的hprof文件进行对象存储。hprof文件比较简单，整体按照 前置信息 + 记录表的格式来组织的。但是记录的种类相当之多。具体种类可以查看HPROF Agent。
同时，android中也提供了一个简便的方法Debug.dumpHprofData(filePath)可以把对象dump到指定路径下的hprof文件中。LeakCanary使用使用Shark库来解析Hprof文件中的各种record，比较高效，使用Shark中的HprofReader和HprofWriter来进行读写解析，获取我们需要的信息。大家可以关注一些比较重要的，比如：
- Class Dump
- Instance Dump
- Object Array Dump
- Primitive Array Dump
dump具体的代码在AndroidHeapDumper类中。HprofReader和HprofWriter过于复杂，有兴趣的直接查看源码吧
override fun dumpHeap(): File? {
val heapDumpFile = leakDirectoryProvider.newHeapDumpFile() ?: return null
return try {
Debug.dumpHprofData(heapDumpFile.absolutePath)
if (heapDumpFile.length() == 0L) {
null
} else {
heapDumpFile
}
} catch (e: Exception) {
null
} finally {
}
}
3.2 对象分析
前面我们已经分析到了，HeapDumpTrigger主要是依赖于HeapAnalyzerService进行分析。那么这个HeapAnalyzerService究竟有什么玄机？让我们继续往下面看。可以看到HeapAnalyzerService其实是一个ForegroundService。在接收到分析的Intent后就会调用HeapAnalyzer的analyze方法。所以最终进行分析的地方就是HeapAnalyzer的analyze方法。
核心代码如下
override fun dumpHeap(): File? {
val heapDumpFile = leakDirectoryProvider.newHeapDumpFile() ?: return null
return try {
Debug.dumpHprofData(heapDumpFile.absolutePath)
if (heapDumpFile.length() == 0L) {
null
} else {
heapDumpFile
}
} catch (e: Exception) {
null
} finally {
}
这段代码中涉及到了专为LeakCanary设计的Shark库的用法，在这里就不多解释了。大概介绍一下每一步的作用：
- 首先调用HprofHeapGraph.indexHprof方法，这个方法会把dump出来的各种实例instance，Class类对象和Array对象等都建立起查询的索引，以record的id作为key，把需要的信息都存储在Map中便于后续取用
- 调用findLeakInput.findLeak方法，这个方法会从GC Root开始查询，找到最短的一条导致泄露的引用链，然后再根据这条引用链构建出LeakTrace。
- 把查询出来的LeakTrace对外展示
总结
本篇文章分析了LeakCanary检测内存泄露的思路和一些代码的设计思想，但是限于篇幅不能面面俱到。接下来我们回答一下文章开头提出的问题。
1.LeakCanary是如何使用ObjectWatcher 监控生命周期的？LeakCanary使用了Application的ActivityLifecycleCallbacks和FragmentManager的FragmentLifecycleCallbacks方法进行Activity和Fragment的生命周期检测，当Activity和Fragment被回调onDestroy以后就会被ObjectWatcher生成KeyedReference来检测，然后借助HeapDumpTrigger的轮询和触发gc的操作找到弹出提醒的时机。
2.LeakCanary如何dump和分析.hprof文件的？使用Android平台自带的Debug.dumpHprofData方法获取到hprof文件，使用自建的Shark库进行解析，获取到LeakTrace
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