Android内存管理机制

应用程序的内存分配和垃圾回收都是由Android虚拟机完成的

• Android 5.0以下：Dalvik虚拟机
• 5.0及以上：ART虚拟机

一、Android内存回收机制

在Android的高级系统版本中，针对Heap空间 Generational Heap Memory的模型，将整个内存分为三个区域：

• Young Generation（年轻代）
• Old Generation（年老代）
• Permanent Generation（持久代）

• Young Generation 由一个Eden区和两个Survivor区组成，
• Old Generation 通常状况下，年老代中的对象生命周期都比较长。
• Permanent Generation 用于存放静态的类和方法，持久代对垃圾回收没有显著影响。

          程序中生成的大部分新的对象都在Eden区中，当Eden区满时，还存活的对象将被复制到其中一个Survivor区S0区，当此S0区满时，该区域存活对象将复制到另外一个Survivor区S1区，而后S0清空，接下来S0和S1角色互换，当上面达到必定次数（系统版本不一样会有差别）后，存活对象将被复制到Old Generation，最后累积必定时间再移动到Permanent Generation区域。

二、不同区域GC使用的算法:

• Young Generation：

        对象存活时间短，使用复制算法

        采用空闲指针的方式来控制GC触发，指针保持最后一个分配的对象在Young Generation区间的位置，当有新的对象要分配内存时，用于检查空间是否足够，不够就触发GC。

• Old Generation：

        其对象存活时间较长，比较稳定，采用标记算法（扫描出存活的对象，而后再回收未被标记的对象，回收后对空出的空间要么合并，要么标记出来便于下次分配，以减小内存碎片带来的效率损耗）来回收。

三、在Android系统中，GC类型

• kGcCauseForAlloc：分配内存不够引发的GC，会Stop World。因为是并发GC，其它线程都会中止，直到GC完成。
• kGcCauseBackground：内存达到必定阈值触发的GC，因为是一个后台GC，因此不会引发Stop World。
• kGcCauseExplicit：显示调用时进行的GC，当ART打开这个选项时，使用System.gc时会进行GC。

四、Android虚拟机中的GC日志

D/dalvikvm(7030)：GC_CONCURRENT freed 1049K, 60% free 2341K/9351K, external 3502K/6261K, paused 3ms 3ms

分析：

GC时的类型：

• GC_CONCURRENT：当应用程序中的Heap内存占用上升时（分配对象大小超过384k），避免Heap内存满了而触发的GC。若是发现有大量的GC_CONCURRENT出现，说明应用中可能一直有大于384k的对象被分配，而这通常都是一些临时对象被反复建立，多是对象复用不够所致使的。
• GC_FOR_MALLOC：这是因为Concurrent GC没有及时执行完，而应用又须要分配更多的内存，这时不得不停下来进行Malloc GC。
• GC_EXTERNAL_ALLOC：这是为external分配的内存执行的GC。
• GC_HPROF_DUMP_HEAP：建立一个HPROF profile的时候执行。
• GC_EXPLICIT：显示调用了System.GC()。（尽可能避免）

• freed 1049k：代表在此次GC中回收了多少内存。
• 60% free 2341k/9351K：代表回收后60%的Heap可用，存活的对象大小为2341kb，Heap大小是9351kb。
• external 3502/6261K：是Native Memory的数据。存放Bitmap Pixel Data（位图数据）或者堆之外内存（NIO Direct Buffer）之类的数据。第一个值说明在Native Memory中已分配3502kb内存，第二个值是一个浮动的GC阈值，当分配内存达到这个值时，会触发一次GC。
• paused 3ms 3ms：代表GC的暂停时间，若是是Concurrent GC，会看到两个时间，一个开始，一个结束，且时间很短，若是是其余类型的GC，极可能只会看到一个时间，且这个时间是相对比较长的。而且，越大的Heap Size在GC时致使暂停的时间越长。

五、虚拟机的区别：

Dalvik

        GC的操做都是并发的，也就意味着每次触发GC都会致使其它线程暂停工做（包括UI线程）

ART

        GC时不像Dalvik仅有一种回收算法，ART在不一样的状况下会选择不一样的回收算法，好比Alloc内存不够时会采用非并发GC，但在Alloc后，发现内存达到必定阈值时又会触发并发GC。因此在ART模式下，并非全部的GC都是非并发的。

总结：在GC方面，与Dalvik相比，ART更为高效，不只仅是GC的效率，大大地缩短了Pause时间，并且在内存分配上对大内存分配单独的区域，还能有算法在后台作内存整理，减小内存碎片。所以，在ART虚拟机下，能够避免较多的相似GC致使的卡顿问题。