Android进阶KOOM线上APM监控全面剖析

正文

APM，全称是Application Performance Management，也就是应用性能管理，这与我们平时写的业务可能并不相关，但是却承载着App线上稳定的责任。当一款App发布到线上之后，不同的用户有不同场景，一旦App出现了问题，为了避免黑盒，找不到头绪，就需要APM出马了。

对于App的性能，像CPU、流量、电量、内存、crash、ANR，这些都会是监控的点，尤其是当App发生崩溃的时候，需要回捞到当前用户的日志加以分析，找到此问题崩溃的堆栈，完成修复。否则就像是大海捞针，根本不知道哪里发生了崩溃，查找问题可能就需要找一半天。

那么对于成熟的线上APM监控，我们可能使用过Bugly、火山、Leakcanary，但其中都会有缺陷，对于一些大公司一般都会考虑自研APM，监控的对象也无非上述这些指标，那么如果让我们自己做一套APM监控，该怎么出方案呢？

1 Leakcanary为什么不能用于线上

如果有做过APM监控的伙伴，对于Leakcanary就很熟悉了，这个是一个老派的内存监控组件，但是我们在使用的时候，通常都是采用debugImplementation的方式引入，在debug环境下使用，而不是线上，这是为什么呢？

这个还需要从Leakcanary的原理说起了。

1.1 Leakcanary原理简单剖析

对于Java的引用类型，大家应该都清楚：强软弱虚，接下来我们通过一个简单的示例，看下四种引用的特性，这里我主要是介绍一下弱引用

Object object = new Object();
ReferenceQueue referenceQueue = new ReferenceQueue();
WeakReference weak = new WeakReference(object,referenceQueue);
Log.e("Test","弱引用 "+weak.get());
object = null;
System.gc();
Thread.sleep(1000);
Log.e("Test","弱引用 "+weak.get());
Log.e("Test","弱引用队列 "+referenceQueue.poll());
System.gc();
Thread.sleep(2000);
Log.e("Test","弱引用 "+weak.get());
Log.e("Test","弱引用队列 "+referenceQueue.poll());
 
  
 
在这里我们模拟了一次资源回收的GC操作，当一个对象被置成null之后，通过gc正常情况下是可以被回收的；这里我们需要关注的是一个ReferenceQueue引用队列，当一个对象被回收之后，就会被放在这个队列中，从而与弱引用对象产生关联。
 
 
 
  
2022-12-16 21:15:57.598 24678-24678/com.lay.mvi E/Test: 弱引用 java.lang.Object@2f8c602
2022-12-16 21:15:58.600 24678-24678/com.lay.mvi E/Test: 弱引用 java.lang.Object@2f8c602
2022-12-16 21:15:58.600 24678-24678/com.lay.mvi E/Test: 弱引用队列 null
2022-12-16 21:34:45.099 3152-3152/com.lay.mvi E/Test: 弱引用 null
2022-12-16 21:34:45.099 3152-3152/com.lay.mvi E/Test: 弱引用队列 java.lang.ref.WeakReference@7cd1b13
 
 
 
 
那么这个时候我们模拟一下内存泄漏
 
 
 
  
object Constant {
    private var any: Any? = null
    fun hold(any: Any?) {
        this.any = any
    }
}

 
 
 
 
这里有一个单例，在创建出一个Object对象之后，就持有这个引用，然后这个时候把这个对象置为空
 
 
 
  
ReferenceQueue referenceQueue = new ReferenceQueue();
WeakReference weak = new WeakReference(mObject,referenceQueue);
Log.e("Test","弱引用 "+weak.get());
Constant.INSTANCE.hold(mObject);
mObject = null;
System.gc();
Thread.sleep(2000);
Log.e("Test","弱引用 "+weak.get());
Log.e("Test","弱引用队列 "+referenceQueue.poll());
 
  
 
我们会发现无论如何GC，这个引用都无法被回收，因此对于内存泄漏的检测，就可以使用弱引用配个引用队列来进行关联对象的检测。
 
 
 
  
2022-12-16 21:38:47.743 5772-5772/com.lay.mvi E/Test: 弱引用 java.lang.Object@2f8c602
2022-12-16 21:38:49.744 5772-5772/com.lay.mvi E/Test: 弱引用 java.lang.Object@2f8c602
2022-12-16 21:38:49.744 5772-5772/com.lay.mvi E/Test: 弱引用队列 null
2022-12-16 21:38:51.745 5772-5772/com.lay.mvi E/Test: 弱引用 java.lang.Object@2f8c602
2022-12-16 21:38:51.745 5772-5772/com.lay.mvi E/Test: 弱引用队列 null
 
 
 
 
而在Leakcanary中，就是采用这种方式进行内存泄漏的检测，但是为啥不能用于线上，伙伴们应该知道，当系统在GC的时候，是需要STW的。
 
 
当一个Activity被销毁之后，Leakcanary会在onDestory方法中进行2次GC（为啥要多次GC，其实是因为一次GC并不能保证对象被回收，可以通过上面的例子中看出），如果熟悉JVM的伙伴应该知道，只要涉及到GC，极大的概率会触发STW，那么这个时候就会卡顿，如果有使用过Leakcanary，就会经常感受到卡顿甚至测试伙伴过来告诉你有bug，好在Leakcanary检测到内存泄漏的时候会有一个全局动画，不然真不好解释了。
 
 
 
 
1.2 小结
 
 
对于Leakcanary不能应用于线上，从性能角度来说，前面我们已经介绍了，主要就是归结于线程会STW；除此之外，因为Leakcanary在发生内存泄漏的时候，需要dump内存快照，生成hprof文件。
 
 
Android进阶KOOM线上APM监控全面剖析_第1张图片
 
 
Android进阶KOOM线上APM监控全面剖析_第2张图片
 
 
如果我们在Android Studio上分析过内存问题，会发现dump的过程非常耗时，会有3-4s的时间，有时甚至会卡死，但放在应用程序中，3-4s的时间可能直接导致ANR，因为整个过程应用程序是无响应的，所以Leakcanary只适合在线下测试环境中分析内存问题，不适合带着上线。
 
 
 
 
2 KOOM原理分析
 
 
那么既然Leakcanary不能带到线上，那么针对线上问题该如何分析呢？bugly只能分析Crash或者ANR，所以快手团队针对这些问题，研发了KOOM线上内存监控组件。
 
 
在此之前我们思考几个问题：
 
 
（1）对于线上APM，它需要非常高的实时性吗？如果出现内存泄漏就一定要立刻dump内存快照吗？
 
 
（2）dump内存快照是否能够在子线程中执行，而不阻塞主线程；
 
 
（3）对于生成的hprof文件，是否可以进行裁剪，加快分析进程尽快定位出问题来。
 
 
所以针对以上几个问题，我们看下KOOM是如何做到的。
 
 
 
 
2.1 KOOM引入
 
 
首先我们需要引入koom的依赖。
 
 
 
  
def VERSION_NAME = '2.2.0'
implementation "com.kuaishou.koom:koom-native-leak-static:${VERSION_NAME}"
implementation "com.kuaishou.koom:koom-java-leak-static:${VERSION_NAME}"
implementation "com.kuaishou.koom:koom-thread-leak-static:${VERSION_NAME}"
implementation "com.kuaishou.koom:xhook-static:${VERSION_NAME}"

 
 
 
 
因为整个KOOM的源码都是Kotlin写的，所以接下来的源码分析都会是Kotlin为主，具体的使用如下，在初始化完成OOMMonitor，就调用startLoop方法开启内存检测。
 
 
 
  
val commonConfig = CommonConfig.Builder().build()
val oomMonitorConfig = OOMMonitorConfig.Builder().build()
OOMMonitor.init(commonConfig, oomMonitorConfig)
OOMMonitor.startLoop(clearQueue = true,postAtFront = true, delayMillis = 5000)

 
 
 
 
 
 
2.2 KOOM源码分析
 
 
首先我们先看一下startLoop方法，从这个方法名字中，我们大概就能猜到这个方法在干什么事，如果熟悉Handler源码的伙伴应该明白，这肯定是循环的意思，当执行startLoop方法的时候，就是开启一个死循环。
 
 
 
  
override fun startLoop(clearQueue: Boolean, postAtFront: Boolean, delayMillis: Long) {
  throwIfNotInitialized { return }
  /**要在主进程中开启*/
  if (!isMainProcess()) {
    return
  }
  MonitorLog.i(TAG, "startLoop()")
  if (mIsLoopStarted) {
    return
  }
  mIsLoopStarted = true
  super.startLoop(clearQueue, postAtFront, delayMillis)
  getLoopHandler().postDelayed({ async { processOldHprofFile() } }, delayMillis)
}

 
 
 
 
首先startLoop是要在主进程中开启，然后执行了父类方法的startLoop，那么我们跟进去看一下。
 
 
 
  
open fun startLoop(
    clearQueue: Boolean = true,
    postAtFront: Boolean = false,
    delayMillis: Long = 0L
) {
  if (clearQueue) getLoopHandler().removeCallbacks(mLoopRunnable)
  if (postAtFront) {
    getLoopHandler().postAtFrontOfQueue(mLoopRunnable)
  } else {
    getLoopHandler().postDelayed(mLoopRunnable, delayMillis)
  }
  mIsLoopStopped = false
}

 
 
 
 
我们可以看到，在父类的startLoop方法中，同样是使用Handler来进行延迟消息的发送，执行的就是这个mLoopRunnable。
 
 
 
  
private val mLoopRunnable = object : Runnable {
  override fun run() {
    /**进行内存泄漏、OOM检测*/
    if (call() == LoopState.Terminate) {
      return
    }
    if (mIsLoopStopped) {
      return
    }
    getLoopHandler().removeCallbacks(this)
    getLoopHandler().postDelayed(this, getLoopInterval())
  }
}

 
 
 
 
在这个对象中，有一个核心方法call，就是用来做OOM和内存泄漏的检测
 
 
 
  
override fun call(): LoopState {
  if (!sdkVersionMatch()) {
    return LoopState.Terminate
  }
  if (mHasDumped) {
    return LoopState.Terminate
  }
  return trackOOM()
}

 
 
 
 
 
 
2.2.1 trackOOM方法分析
 
 
在call方法中，其实做的一个核心任务就是trackOOM，我们看下这个方法中主要是干了什么
 
 
 
  
private fun trackOOM(): LoopState {
  SystemInfo.refresh()
  mTrackReasons.clear()
  for (oomTracker in mOOMTrackers) {
    if (oomTracker.track()) {
      mTrackReasons.add(oomTracker.reason())
    }
  }
  /**如果追踪到了OOM，那么就会异步分析*/
  if (mTrackReasons.isNotEmpty() && monitorConfig.enableHprofDumpAnalysis) {
    if (isExceedAnalysisPeriod() || isExceedAnalysisTimes()) {
      MonitorLog.e(TAG, "Triggered, but exceed analysis times or period!")
    } else {
      async {
        MonitorLog.i(TAG, "mTrackReasons:${mTrackReasons}")
        dumpAndAnalysis()
      }
    }
    return LoopState.Terminate
  }
  return LoopState.Continue
}

 
 
 
 
首先是遍历mOOMTrackers数组，我们看下这个数组是什么
 
 
 
  
private val mOOMTrackers = mutableListOf(
  HeapOOMTracker(), ThreadOOMTracker(), FdOOMTracker(),
  PhysicalMemoryOOMTracker(), FastHugeMemoryOOMTracker()
)

 
 
 
 
这个数组其实是一些OOMTracker的实现类，就是这里大家需要思考一个问题，什么情况下会发生OOM？这里我总结一下主要可能发生OOM的场景：
 
 
（1）堆内存溢出；这个是典型的OOM场景；
 
 
（2）没有连续的内存空间分配；这个主要是因为内存碎片过多（标记清除算法），导致即便内存够用，也会造成OOM；
 
 
（3）打开过多的文件；如果有碰到这个异常OOM：open to many file的伙伴，应该就知道了；
 
 
（4）虚拟内存空间不足；
 
 
（5）开启过多的线程；一般情况下，开启一个线程大概会分配500k的内存，如果开启线程过多同样会导致OOM
 
 
所以看到这个数组中每个Tracker的名字，就应该明白，KOOM就是从这几个方面入手，随时监控可能发生OOM的风险，并发出告警信息。
 
 
 
  
for (oomTracker in mOOMTrackers) {
  if (oomTracker.track()) {
    mTrackReasons.add(oomTracker.reason())
  }
}

 
 
 
 
回到trackOOM这个方法，我们看在遍历这个数组的过程中，每取出一个Tracker，都执行了它的track方法
 
 
 
  
abstract class OOMTracker : Monitor<OOMMonitorConfig>() {
  /**
   * @return true 表示追踪到oom、 false 表示没有追踪到oom
   */
  abstract fun track(): Boolean
  /**
   * 重置track状态
   */
  abstract fun reset()
  /**
   * @return 追踪到的oom的标识
   */
  abstract fun reason(): String
}

 
 
 
 
我们看下SDK中的注释，这个方法的带有返回值的，如果返回了true，那么就表示追踪到了OOM，如果返回了false，即代表没有发生OOM；
 
 
然后如果追踪到了OOM，那么就将追踪到OOM的标识reason()塞到mTrackReasons这个集合当中。后面就会判断，如果这个集合不为空，那么就会去异步dump内存快照并分析，而不去阻塞主线程。
 
 
所以看到这里，我们肯定会想，KOOM是如何追踪到OOM标识的，是如何异步进行dump的，接下来我们着重看下我们前面提到的各种检测器。
 
 
 
 
2.2.2 HeapOOMTracker
 
 
对于每一个检测器，我们只需要关注track方法即可
 
 
 
  
override fun track(): Boolean {
  /**第一步：获取进程内存占用率*/
  val heapRatio = SystemInfo.javaHeap.rate
  /**利用内存占用率 与 配置文件中的阈值做比较*/
  if (heapRatio > monitorConfig.heapThreshold
      && heapRatio >= mLastHeapRatio - HEAP_RATIO_THRESHOLD_GAP) {
    mOverThresholdCount++
    MonitorLog.i(TAG,
        "[meet condition] "
            + "overThresholdCount: $mOverThresholdCount"
            + ", heapRatio: $heapRatio"
            + ", usedMem: ${SizeUnit.BYTE.toMB(SystemInfo.javaHeap.used)}mb"
            + ", max: ${SizeUnit.BYTE.toMB(SystemInfo.javaHeap.max)}mb")
  } else {
    reset()
  }
  mLastHeapRatio = heapRatio
  return mOverThresholdCount >= monitorConfig.maxOverThresholdCount
}

 
 
 
 
首先第一步：获取当前进程内存占用率；我们看到代码中很简单的一行代码，但是真正要我们自己实现，可能就是个很大的麻烦，怎么计算内存占用率？
 
 
首先我们需要知道内存占用率需要哪两个值去计算？如果熟悉JVM虚拟机的伙伴应该了解有两个参数：-xmx和-xms，其中-xmx代表当前进程允许占用的最大内存（例如64M或者128M），-xms代表当前进程初始申请的内存，内存占用率就是这两个值的比例。
 
 
那么如何求出-xmx和-xms呢，我们看下快手团队是如何实现的。其实也是比较简单，因为就是调用系统API，但是很多伙伴可能比较陌生。
 
 
 
  
/**当前进程最大内存，-xmx*/
javaHeap.max = Runtime.getRuntime().maxMemory()
/**当前进程初始化申请的内存，-xms*/
javaHeap.total = Runtime.getRuntime().totalMemory()
/**当前进程剩余可用内存*/
javaHeap.free = Runtime.getRuntime().freeMemory()
javaHeap.used = javaHeap.total - javaHeap.free
javaHeap.rate = 1.0f * javaHeap.used / javaHeap.max

 
 
 
 
注释已经添加，其中对于freeMemory我这里提一嘴，假设-xms为80M，freeMemory为30M，那么就说明当前进程已经占用了50M的内存，这也就是JavaHeap的used属性的结果。
 
 
 
  
private var mLastHeapRatio = 0.0f
private var mOverThresholdCount = 0
private const val HEAP_RATIO_THRESHOLD_GAP = 0.05f
if (heapRatio > monitorConfig.heapThreshold
    && heapRatio >= mLastHeapRatio - HEAP_RATIO_THRESHOLD_GAP)

 
 
 
 
当计算出内存占用率之后，我们看下面的一个判断条件，如果内存占用率超过我们设定的一个阈值（例如0.8），而且当前内存占用率跟上次比较超过了千分之5，那么mOverThresholdCount变量就会自增1。
 
 
因为检测是一个循环的过程，所以当第一次进来的时候，一定会自增1，而且会将本次的内存占用率赋值给mLastHeapRatio，当下次进来的时候，如果内存占用率较上次降低了，那么就会重置。
 
 
如此往复，当mOverThresholdCount超出我们设置的阈值（例如5次），我们就认定系统发生了内存泄漏，这个时候就需要告警，并dump内存快照分析问题。
 
 
 
 
2.2.3 ThreadOOMTracker
 
 
线程检测器跟内存检测器原理基本一致，同样也是在循环检测中，拿到线程的总数与阈值进行比较，如果超出范围那么就认为是异常，需要上报。
 
 
 
  
override fun track(): Boolean {
  val threadCount = getThreadCount()
  if (threadCount > monitorConfig.threadThreshold
      && threadCount >= mLastThreadCount - THREAD_COUNT_THRESHOLD_GAP) {
    mOverThresholdCount++
    MonitorLog.i(TAG,
        "[meet condition] "
            + "overThresholdCount:$mOverThresholdCount"
            + ", threadCount: $threadCount")
    dumpThreadIfNeed()
  } else {
    reset()
  }
  mLastThreadCount = threadCount
  return mOverThresholdCount >= monitorConfig.maxOverThresholdCount
}

 
 
 
 
这里获取系统线程总数，KOOM是通过读取配置文件的方式，如果在项目中有这个需求的伙伴，可以参考一下，注释已经加了。
 
 
 
  
File("/proc/self/status").forEachLineQuietly { line ->
  if (procStatus.vssInKb != 0 && procStatus.rssInKb != 0
      && procStatus.thread != 0) return@forEachLineQuietly
  when {
    line.startsWith("VmSize") -> {
      procStatus.vssInKb = VSS_REGEX.matchValue(line)
    }
    line.startsWith("VmRSS") -> {
      procStatus.rssInKb = RSS_REGEX.matchValue(line)
    }
    /**获取线程数*/
    line.startsWith("Threads") -> {
      procStatus.thread = THREADS_REGEX.matchValue(line)
    }
  }
}

 
 
 
 
 
 
2.2.4 FastHugeMemoryOOMTracker
 
 
其他类型的检测器不再过多赘述，最后主要介绍一下FastHugeMemoryOOMTracker这个检测器，从名字看也是内存检测，但是跟HeapOOMTracker还是不一样的。
 
 
 
  
override fun track(): Boolean {
  val javaHeap = SystemInfo.javaHeap
  // 高危阈值直接触发dump分析
  if (javaHeap.rate > monitorConfig.forceDumpJavaHeapMaxThreshold) {
    mDumpReason = REASON_HIGH_WATERMARK
    MonitorLog.i(TAG, "[meet condition] fast huge memory allocated detected, " +
        "high memory watermark, force dump analysis!")
    return true
  }
  // 高差值直接dump
  val lastJavaHeap = SystemInfo.lastJavaHeap
  if (lastJavaHeap.max != 0L && javaHeap.used - lastJavaHeap.used
      > SizeUnit.KB.toByte(monitorConfig.forceDumpJavaHeapDeltaThreshold)) {
    mDumpReason = REASON_HUGE_DELTA
    MonitorLog.i(TAG, "[meet condition] fast huge memory allocated detected, " +
        "over the delta threshold!")
    return true
  }
  return false
}

 
 
 
 
从track方法中，我们可以看到，当进程内存占用率超过设定的forceDumpJavaHeapMaxThreshold阈值（例如0.9），直接返回了true。
 
 
这里是为啥呢？因为HeapOOMTracker属于高内存持续监测，需要连续多次检测才会报警；但是如果我们程序中加载了一张大图片，内存直接暴涨（超过0.9），可能都等不到HeapOOMTracker检测多次程序直接Crash，这个时候就需要FastHugeMemoryOOMTracker出马了，主要进入高危阈值，直接报警。
 
 
还有一个判断条件就是，会比较前后两次的内存使用情况，如果超出了阈值也会直接报警，例如加载大图。
 
 
 
 
2.3 dump为何不能放在子线程
 
 
前面我们着重介绍了各类内存检测工具的原理，其实他们的主要目的就是为了检测是否有OOM迹象的产生，这也是dump内存镜像的触发条件，如果只要有一个Tracker报警，紧接着往下就是要dump内存镜像。
 
 
首先我们在AS中使用Profile工具dump内存快照，其实就是基于JVMTI来实现的，前面在介绍Leakcanary的时候就已经说过，这个过程是非常耗时的，因为APM线上监控对于实时性的要求并不高，因此可以直接放在子线程或者子进程中完成。
 
 
 
  
private fun dumpAndAnalysis() {
  MonitorLog.i(TAG, "dumpAndAnalysis");
  runCatching {
    if (!OOMFileManager.isSpaceEnough()) {
      MonitorLog.e(TAG, "available space not enough", true)
      return@runCatching
    }
    if (mHasDumped) {
      return
    }
    mHasDumped = true
    val date = Date()
    val jsonFile = OOMFileManager.createJsonAnalysisFile(date)
    val hprofFile = OOMFileManager.createHprofAnalysisFile(date).apply {
      createNewFile()
      setWritable(true)
      setReadable(true)
    }
    MonitorLog.i(TAG, "hprof analysis dir:$hprofAnalysisDir")
    /**核心代码 在这里完成内存镜像的dump*/
    ForkJvmHeapDumper.getInstance().run {
      dump(hprofFile.absolutePath)
    }
    MonitorLog.i(TAG, "end hprof dump", true)
    Thread.sleep(1000) // make sure file synced to disk.
    MonitorLog.i(TAG, "start hprof analysis")
    startAnalysisService(hprofFile, jsonFile, mTrackReasons.joinToString())
  }.onFailure {
    it.printStackTrace()
    MonitorLog.i(TAG, "onJvmThreshold Exception " + it.message, true)
  }
}

 
 
 
 
在KOOM的dumpAndAnalysis方法中，我们看到创建了hprofFile文件，然后接下来一个核心类ForkJvmHeapDumper，这个类主要作用就是dump内存快照。
 
 
 
 
2.3.1 ForkJvmHeapDumper分析
 
 
看下这个类中的核心方法dump，传入的参数就是hprof文件的绝对路径
 
 
 
  
@Override
public synchronized boolean dump(String path) {
  MonitorLog.i(TAG, "dump " + path);
  if (!sdkVersionMatch()) {
    throw new UnsupportedOperationException("dump failed caused by sdk version not supported!");
  }
  /**第一步，调用init方法，加载so文件*/
  init();
  if (!mLoadSuccess) {
    MonitorLog.e(TAG, "dump failed caused by so not loaded!");
    return false;
  }
  boolean dumpRes = false;
  try {
    MonitorLog.i(TAG, "before suspend and fork.");
    /**第二步，fork出一个子进程*/
    int pid = suspendAndFork();
    /**第三步，在子进程中完成dump*/
    if (pid == 0) {
      // Child process
      Debug.dumpHprofData(path);
      exitProcess();
    } else if (pid > 0) {
      // Parent process
      dumpRes = resumeAndWait(pid);
      MonitorLog.i(TAG, "dump " + dumpRes + ", notify from pid " + pid);
    }
  } catch (IOException e) {
    MonitorLog.e(TAG, "dump failed caused by " + e);
    e.printStackTrace();
  }
  return dumpRes;
}

 
 
 
 
首先第一步，调用init方法，其主要目的就是加载一些相应的so文件，如果涉及到了so，那么肯定涉及到C++层代码的分析，虽然C++写的不好，但是还是能看懂一点点的
 
 
 
  
private void init () {
  if (mLoadSuccess) {
    return;
  }
  if (loadSoQuietly("koom-fast-dump")) {
    mLoadSuccess = true;
    nativeInit();
  }
}

 
 
 
 
然后第二步，调用suspendAndFork方法，这是一个native方法，看注释意思是挂起ART，然后创建一个进程去dump内存快照
 
 
 
  
/**
 * Suspend the whole ART, and then fork a process for dumping hprof.
 *
 * @return return value of fork
 */
private native int suspendAndFork();

 
 
 
 
首先如果从从到位跟到源码，应该记得在调用dumpAndAnalysis方法的时候，是在协程中也就是子线程中进行的。
 
 
 
  
async {
  MonitorLog.i(TAG, "mTrackReasons:${mTrackReasons}")
  dumpAndAnalysis()
}

 
 
 
 
子线程中不行吗？子线程也不会阻塞主线程，看起来似乎没问题，KOOM为啥要单独fork出一个单独的子进程去完成dump？
 
 
其实这样做的一个好处就是，虽然是在子线程内，但是还是会产生内存垃圾（一边采集数据，一边申请内存也不合理），还是需要GC去STW清理，如果放在单独的进程中，就不会加快主进程的GC，也是尽可能避免在dump时发生崩溃影响主进程。
 
 
除此之外，还有一个核心问题，是需要通过源码来一探究竟，dump的时候，系统底层到底做了什么？
 
 
 
 
2.3.2 C++层分析dumpHprofData
 
 
当子进程dump内存快照的时候，调用的是C++层的dumpHprofData函数，我们找下C++的源码看下。
 
 
 
  
public static void dumpHprofData(String fileName) throws IOException {
    VMDebug.dumpHprofData(fileName);
}

 
 
 
 
首先在Java层调用JNI层的代码就是VMDebug_dumpHprofData这个函数，最终是调用了Hprof的DumpHeap函数。
 
 
 
  
static void VMDebug_dumpHprofData(JNIEnv* env, jclass, jstring javaFilename, jint javaFd) {
  // Only one of these may be null.
  if (javaFilename == nullptr && javaFd < 0) {
        ScopedObjectAccess soa(env);
        ThrowNullPointerException("fileName == null && fd == null");
        return;
      }
  std::string filename;
  if (javaFilename != nullptr) {
        ScopedUtfChars chars(env, javaFilename);
        if (env->ExceptionCheck()) {
              return;
            }
        filename = chars.c_str();
      } else {
        filename = "[fd]";
      }
  int fd = javaFd;
  /**调用Hprof的DumpHeap函数*/
  hprof::DumpHeap(filename.c_str(), fd, false);
}

 
 
 
 
在Hprof的DumpHeap函数中，创建了Hprof对象，并执行Dump方法，在此之前，我们可以看到是调用了ScopedSuspendAll。
 
 
 
  
void DumpHeap(const char* filename, int fd, bool direct_to_ddms) {
      CHECK(filename != nullptr);
      Thread* self = Thread::Current();
      // Need to take a heap dump while GC isn't running. See the comment in Heap::VisitObjects().
      // Also we need the critical section to avoid visiting the same object twice. See b/34967844
      gc::ScopedGCCriticalSection gcs(self,
            1607                                  gc::kGcCauseHprof,
            1608                                  gc::kCollectorTypeHprof);
      ScopedSuspendAll ssa(__FUNCTION__, true /* long suspend */);
      Hprof hprof(filename, fd, direct_to_ddms);
      hprof.Dump();
    }

 
 
 
 
也就是说，在dump之前，是需要挂起一切的，看到这里，我们可能就知道了，不管是主线程还是子线程，只要进行了dump操作，都需要STW的。
 
 
 
 
2.4 多线程场景下fork进程
 
 
因为在任意线程中dump都会导致STW，所以KOOM是通过fork进程的方式完成dump操作的
 
 
 
  
MonitorLog.i(TAG, "before suspend and fork.");
int pid = suspendAndFork();
if (pid == 0) {
  // Child process
  Log.e("TAG","父进程fork成功，子进程开始执行")
  Debug.dumpHprofData(path);
  exitProcess();
  Log.e("TAG","子进程执行完成，退出")
} else if (pid > 0) {
  Log.e("TAG","父进程fork成功，继续执行")
  // Parent process
  dumpRes = resumeAndWait(pid);
  MonitorLog.i(TAG, "dump " + dumpRes + ", notify from pid " + pid);
}

 
 
 
 
首先调用suspendAndFork创建一个子进程，如果pid == 0，说明当前进程为子进程，那么会进入代码块执行，然后紧接着进入下一个代码块，最终的日志打印就是：
 
 
 
  
父进程fork成功，子进程开始执行
父进程fork成功，继续执行
子进程执行完成，退出
 
 
 
 
这是属于正常的fork流程，但是如果是在多线程的环境下呢？
 
 
 
  
val thread = Thread{
   Log.e("TAG","do something")
}
thread.start()
MonitorLog.i(TAG, "before suspend and fork.");
int pid = suspendAndFork();
if (pid == 0) {
  // Child process
  Log.e("TAG","父进程fork成功，子进程开始执行")
  Debug.dumpHprofData(path);
  exitProcess();
  Log.e("TAG","子进程执行完成，退出")
} else if (pid > 0) {
  Log.e("TAG","父进程fork成功，继续执行")
  // Parent process
  dumpRes = resumeAndWait(pid);
  MonitorLog.i(TAG, "dump " + dumpRes + ", notify from pid " + pid);
}

 
 
 
 
这个时候，最终日志打印输出就是
 
 
 
  
父进程fork成功，子进程开始执行
父进程fork成功，继续执行
 
 
 
 
子进程被卡死了，为什么呢？这就需要了解在fork进程时系统干了什么事！
 
 
当在父进程中fork子进程的时候，父进程的线程也会被拷贝到子进程当中，但是这个时候线程已经不是一个线程了，而是一个对象，任何线程的特性都不再存在，例如：
 
 
（1）父进程线程持有一个锁对象，那么在子进程中这个锁也会被复制过去，在子进程中如果想要竞争获取这个锁对象肯定是拿不到的，因为在对象头中，这个是加锁的，那么就会造成死锁；
 
 
（2）因为在进程中进行dump的时候，是需要挂起线程的，因为此时线程都不再是一个线程，即便是调用挂起suspend也无效，无法获取任何线程的返回值，子进程直接卡死。
 
 
那么KOOM是如何处理的呢，核心就在于suspendAndFork这个方法，在fork子进程之前先把所有的线程挂起，然后复制到子进程中的线程也是处于挂起的状态，就不会有卡死的这种情况发生；
 
 
然后在父进程中再次调用resumeAndWait方法，这个方法就会恢复线程的状态，虽然有一个短暂的挂起时间，但是相对于GC的频繁STW，简直不值一提了。
 
 
所以这里就有一个问题，我们知道在Android app启动的时候，通过zygote来fork出主进程，这个时候AMS与zygote进程之间通信是通过socket而不是binder，这是为啥呢？原因就在这里了，看到这儿应该就懂了吧。
 
 
 
 
3 总结
 
 
所以回到开篇那个问题，如果需要我们自己设计一套线上APM监控，对于内存这块我们是不是就已经很清楚了，首先我们需要知道什么情况下会导致OOM，然后通过系统API来完成数据化监控方案；然后针对Leakcanary等成熟的框架存在的弊端，进行优化，例如子进程dump内存快照避免主线程卡顿等，当然在面试的过程中，如果有这方面的问题，是不是也得心应手了。
 
 
以上就是Android进阶KOOM线上APM监控全面剖析的详细内容，更多关于Android KOOM线上APM监控的资料请关注脚本之家其它相关文章！
 

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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  • 干货|自我介绍这三个坑，99%的概率你踩过！
                        夏麦生命的魔术师

                        
    自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在，在做演讲俱乐部的2年时间里，我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍，自我介绍做得超棒的人真不多！最近，我花了近几个月时间，仔细研究了500+人线上场景的自我介绍，发现优秀的自我介绍也不多！为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢？这个问题，在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践，终于发现三个—
    
                    
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  • 淘宝618每年活动是啥?今年618淘宝什么活动?
                        高省APP珊珊

                        
    淘宝618密令红包公布密令：【天降红包61666】5.29日20点准时，大额红包不要错过，具体时间同步更新今年的618活动周期和往年差不多，从5月29日开始到6月18日结束，持续20多天，今年的活动热度比往年都要高，而且玩法也更多更新颖，今天小编就给大家讲解一下淘宝天猫618有哪些玩法，基本涵盖了所有的玩法，绝对是最全面的，618活动看这一篇就够了！大家好，我是【高省】最大团队创始人珊珊，至于我为
    
                    
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  • 日念一好（27）2022-1-7
                        思辰1218

                        
    1、感恩科室欧阳同志，小冰箱出故障，设备科解决不了的问题，他三下五除二便解决了，节省时间与科室开支，工作上有如此伙伴，真是舒心！2、感恩小姐妹的惦念，出差祁东，发现好吃的马蹄，立马告知给我捎了些，瞬间涌上一股暖流。3、感恩全姐，送来一大袋好吃的纸皮核桃，大家齐分享，被爱包围的感觉棒极了。4、感恩芳芳昨晚的线上陪伴，一番电话粥让我倍受滋养。
    
                    
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  • 129/365 给宝贝的第23封信：《道德经》第四章：道冲
                        珍珠能量站

                        
    亲爱的宝贝：今天周六，我在外学习，听几位创业讲师讲授创业的相关知识，一天共4个老师讲解了7个小时。之前线上培训了40个小时，听了这么多，我还是觉得只是窥见皮毛。可见任何一个领域，都可以深入下去，有无穷无尽的细节值得研究。但是任何一件事，也可以用一句话总结。比如“道可道，非常道”创业，我理解的核心是：创立一个业务，通过调配资源，满足用户的需要。至于创立什么样的业务？调配哪些资源？满足用户什么需要？如
    
                    
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  • 2019-02-26
                        一枚_铜钱

                        
    今天是实习第一节课，昨天已经和同学们交流过了，对于新老师，让学生适当地了解你是很有必要的。这第一节课嘛，孩子们表现也还可以大部分孩子都是很认真听讲的，也有几个上课会说话。但是我觉得孩子们对知识点的掌握速度还是很慢的，有的地方讲很多遍还是不太懂的样子。当然我自己可能也要反省，重点地方一定要明明白白告诉大家。明天切正题要快，要让学生读题，要让学生多写多练。话要尽量说得少，但句句在点子上，还得全面。下午
    
                    
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  • SpringBoot和SpringMVC是什么关系?SpringBoot替代SpringMVC了吗?
                        瑞金彭于晏
springboot后端javaMVCspring数据库
                        
    SpringBoot和SpringMVC都是SpringFramework生态系统中的一部分，但它们各自扮演着不同的角色和提供不同的功能集。理解它们之间的关系，首先需要了解SpringFramework本身。SpringFrameworkSpringFramework是一个全面的、开源的应用程序开发框架，它提供了广泛的功能来支持企业应用开发的几乎所有方面。SpringFramework的核心特性之
    
                    
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  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据
                                    Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
                                    
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 
  
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 
  
这个方法是从red
    
                                
    • 
                                
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
                                    atongyeye
oraclesql
                                    
    1 通过ROWID访问表--索引 
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 
 
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 
 
3 选择最有效率的表
    
                                
    • 
                                
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
                                    comsci
JAVA虚拟机
                                    
     
     如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ 
 
&n
    
                                
    • 
                                
  • lvs- real
                                    男人50
LVS
                                    
    #!/bin/bash 
# 
# Script to start LVS DR real server. 
# description: LVS DR real server 
# 
#.  /etc/rc.d/init.d/functions 
 
VIP=10.10.6.252 
host='/bin/hostname' 
 
case "$1" in 
sta
    
                                
    • 
                                
  • 生成公钥和私钥
                                    oloz
DSA安全加密
                                    
    package com.msserver.core.util;

import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;

public class SecurityUtil {

    
                                
    • 
                                
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明
                                    374016526
cocos2dglClearColor
                                    
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
    
                                
    • 
                                
  • mysql常用命令
                                    香水浓
mysql
                                    
    连接数据库 
mysql -u troy -ptroy 
 
备份表 
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 
 
恢复表（与恢复数据库命令相同） 
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 
 
备份数据库 
mysqldump -u troy -ptroy
    
                                
    • 
                                
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
                                    agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
                                    
    系统层面：
高可用性

所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
    
                                
    • 
                                
  • 利用ant进行远程tomcat部署
                                    aijuans
tomcat
                                    
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 
1.配置tomcat的用户角色
    
                                
    • 
                                
  • 获取复利总收入
                                    baalwolf
获取
                                    
           public static void main(String args[]){ 
        int money=200; 
        int year=1; 
        double rate=0.1; 
&
    
                                
    • 
                                
  • eclipse.ini解释
                                    BigBird2012
eclipse
                                    
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 
Overview 
1、Eclipse.ini的作用 
Eclipse startup is controlled by th
    
                                
    • 
                                
  • AngularJS实现分页功能
                                    bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
                                    
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 
  &nbs
    
                                
    • 
                                
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype
                                    bit1129
ArcheType
                                    
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. 
  
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， 
  
mvn archetype 
  
1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
    
                                
    • 
                                
  • 【Java命令三】jps
                                    bit1129
Java命令
                                    
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看 
  
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
       jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]

Definitions:
    <hostid>:      <hostname>[:
    
                                
    • 
                                
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
                                    ronin47

                                    
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
    
                                
    • 
                                
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？
                                    brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
                                    
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 
问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 
答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2， 

    
                                
    • 
                                
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序
                                    bylijinnan
java算法面试百度招聘
                                    
    

import java.util.Arrays;

/**
 * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题：
 * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
 * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
    
                                
    • 
                                
  • 获取checkbox复选框的值
                                    chiangfai
checkbox
                                    
    <title>CheckBox</title>
  <script type = "text/javascript">
	doGetVal: function  doGetVal()
	{
		//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
    
                                
    • 
                                
  • MySQLdb用户指南
                                    chenchao051
mysqldb
                                    
    原网页被墙，放这里备用。  MySQLdb User's Guide  
Contents 
 
 Introduction 
 Installation 
  _mysql 
   
   MySQL C API translation 
   MySQL C API function mapping 
   Some _mysql examples 
    
  MySQLdb 
   
 
    
                                
    • 
                                
  • HIVE 窗口及分析函数
                                    daizj
hive窗口函数分析函数
                                    
    窗口函数应用场景： 
（1）用于分区排序 
（2）动态Group By 
（3）Top N 
（4）累计计算 
（5）层次查询 
 
一、分析函数 
用于等级、百分点、n分片等。 
函数             说明 
RANK()     &nbs
    
                                
    • 
                                
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
                                    dcj3sjt126com
PHPzip
                                    
      
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 
一、解压缩zip文件        01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   
    
                                
    • 
                                
  • 精彩英语贺词
                                    dcj3sjt126com
英语
                                    
    I'm always here  
            我会一直在这里支持你  
              &nb
    
                                
    • 
                                
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能
                                    e200702084
javaspringbeanIOCOffice
                                    
                                    
  
    
                                
    • 
                                
  • java模拟post请求
                                    geeksun
java
                                    
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。  此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。   
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
    
                                
    • 
                                
  • Swift语法之 ---- ?和!区别
                                    hongtoushizi
?swift!
                                    
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html 
  
Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错：  
var stringValue : String 
//
    
                                
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  • centos7安装jdk1.7
                                    jisonami
jdkcentos
                                    
    安装JDK1.7 
步骤1、解压tar包在当前目录 
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 
步骤2：配置环境变量 
在etc/profile文件下添加 
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib 

    
                                
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  • 数据源架构模式之数据映射器
                                    home198979
PHP架构数据映射器datamapper
                                    
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。 
  
一、概念 
数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 
&nb
    
                                
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  • 在Python中使用MYSQL
                                    pda158
mysqlpython
                                    
    缘由   　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 
数据库中。   　　了解到 
Python在这方面有优势，便选用之。   　　由于我有台 
server上面安装有 
mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 
记录一下，大家共勉。   　　 
python中mysql的调用   　　 
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
    
                                
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  • 单例模式
                                    hxl1988_0311
java单例设计模式单件
                                    
    package com.sosop.designpattern.singleton;

/*
 * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点
 * 
 * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件
 * 
 * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
 * */

/**
 * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
    
                                
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  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
                                    vipshichg
工作
                                    
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
    
                                
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