探究android:largeHeap

在日常的Android开发中,我们必然遇到过OutOfMemoryError这样的崩溃,产生的原因无外乎两点,一是内存过小不够用,二是程序设计有误,导致不能释放内存,其中后者情况较多。在解决这个问题时,我们亦或多或少听到android:largeHeap,然而这个概念又是什么呢,它该如何使用,存在哪些问题呢。本文讲比较全面介绍Android中的largeHeap帮助各位全面深入了解这个概念。

磨刀不误砍柴工

为了便于理解,先简单介绍一些和文章相关的基础概念。

  • 通常,一个Android程序在运行时会启动一个Dalvik虚拟机(暂不讨论ART模式)
  • 虚拟机的运行时内存一般由堆和栈两大部分构成。
  • 栈是存储方法调用的一片内存数据区。
  • 堆内存占据了虚拟机的大部分内存空间,程序执行时产生的对象就分配在堆内存上。
  • 如果是堆内存没有可用的空间存储生成的对象,JVM会抛出java.lang.OutOfMemoryError。

如若具体了解堆和栈,请参考文章Java中的堆和栈的区别和JVM运行时的数据区

largeHeap介绍

一个应用如果使用了largeHeap,会请求系统为Dalvik虚拟机分配更大的内存空间。使用起来也很方便,只需在manifest文件application节点加入android:largeHeap=“true” 即可。


largeHeap有多大

在Android中,有如下两个方法可以帮助我们查看当前内存大小

  • ActivityManager.getMemoryClass()获得内用正常情况下内存的大小
  • ActivityManager.getLargeMemoryClass()可以获得开启largeHeap最大的内存大小

然而largeHeap这个最大值是如何决定的呢?想要了解这个问题,我们就需要看一下Android系统中的一个文件。

这个文件路径是 /system/build.prop ,由于文件比较大,这里我们只截取关于dalvik内存的配置信息,如下。

dalvik.vm.heapstartsize=8m
dalvik.vm.heapgrowthlimit=192m
dalvik.vm.heapsize=512m
dalvik.vm.heaptargetutilization=0.75
dalvik.vm.heapminfree=2m
dalvik.vm.heapmaxfree=8m

上面有诸多配置,但从字面意思也不难理解,为了正确理解,有必要逐一解释一下。

dalvik.vm.heapstartsize=8m

相当于虚拟机的 -Xms配置,该项用来设置堆内存的初始大小。

dalvik.vm.heapgrowthlimit=192m

相当于虚拟机的 -XX:HeapGrowthLimit配置,该项用来设置一个标准的应用的最大堆内存大小。一个标准的应用就是没有使用android:largeHeap的应用。

dalvik.vm.heapsize=512m

相当于虚拟机的 -Xmx配置,该项设置了使用android:largeHeap的应用的最大堆内存大小。

dalvik.vm.heaptargetutilization=0.75

相当于虚拟机的 -XX:HeapTargetUtilization,该项用来设置当前理想的堆内存利用率。其取值位于0与1之间。当GC进行完垃圾回收之后,Dalvik的堆内存会进行相应的调整,通常结果是当前存活的对象的大小与堆内存大小做除法,得到的值为这个选项的设置,即这里的0.75。注意,这只是一个参考值, Dalvik虚拟机也可以忽略此设置。

dalvik.vm.heapminfree=2m与 dalvik.vm.heapmaxfree=8m

dalvik.vm.heapminfree对应的是-XX:HeapMinFree配置,用来设置单次堆内存调整的最小值。 dalvik.vm.heapmaxfree 对应的是-XX:HeapMaxFree配置,用来设置单次堆内存调整的最大值。通常情况下,还需要结合上面的 -XX:HeapTargetUtilization的值,才能确定内存调整时,需要调整的大小。

largeHeap需要权限么

为何有此疑问呢? 原因是这样的。 首先一个设备的内存是固定的,当我们使用了largeHeap之后就可以使我们的程序内存增加,但这部分增加的内存有可能是源自被系统杀掉的后台程序。所以,使用largeHeap理论上是有可能杀掉其他的程序的。

然而,结果就是不需要权限,Google在一开始就是这样,只需要简单在Application元素上加入android:largeHeap=“true”就能正常使用。

largeHeap对GC的影响

拥有了更多的内存,是不是就意味着要花更多的时间遍历对象垃圾回收呢?其实不然。

首先largeHeap自Android 4.0开始支持,而并发的垃圾回收方式从Android 2.3开始引入。

在引入并发垃圾回收之前,系统采用了Stop-the-World回收方式,进行一次垃圾回收通常消耗几百毫秒,这是很影响交互和响应的。

引入并发垃圾回收之后,在GC开始和结束的阶段会有短暂的暂停时间,通常在10毫秒以内。

因此在支持largeHeap的系统上都采用了并发垃圾回收,GC的Pause Time不会很长,对交互响应影响甚微。

慎用largeHeap

对于largeHeap的使用,我们该持有的谨慎的态度,largeHeap可以使用,但是要谨慎。

对于本身对内存要求过大的图片或者视频应用,我们可以使用largeHeap。

除上面的情况,如果仅仅是为了解决OutOfMemoryError这样的问题,而尝试使用largeHeap分配更大内存的这种指标不治本的方法不可取。对待这样的OOM问题,建议阅读以下几篇文章,了解Android中内存泄露和垃圾回收,从代码上去查找问题,从根本上解决问题。

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