Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 低内存篇

在Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 系统篇 这篇文章中 , 实际案例这里我们有列举一些由于系统低内存导致的卡顿 , 由于 Android 低内存对整机性能影响比较大 , 所以单独写一篇文章 , 来概述系统低内存对整机性能的影响 .

随着 Android 系统版本的更迭 , 以及 App 的代码膨胀 , Android 系统对内存的需求越来越大 , 但是目前市面上还存在着大量的 4G 内存以下的机器 , 这部分用户就很容易遇到整机低内存的情况 , 尤其是在系统大版本更新和 App 越装越多的情况下 .

Android 低内存会导致性能问题 , 具体表现就是响应慢和卡顿 . 比如启动一个应用要花比平时更长的时间 ; 滑动列表会掉更多帧 ; 后台的进程减少导致冷启动变多 ; 手机很容易发热发烫等 , 下面我会概述发生这些性能问题的原因 . Debug 的方法 , 以及可能的优化措施 .

1. Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 方法论[1]

2. Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 系统篇[2]

3. Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 应用篇[3]

4. Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 低内存篇[4]

低内存的数据特征和行为特征

Meminfo 信息

最简单的方法是使用 Android 系统自带的 Dumpsys meminfo 工具

adb shell dumpsys meminfo
......
Total RAM: 7,658,060K (status moderate)
 Free RAM:   550,200K (   78,760K cached pss +   156,ba480K cached kernel +   314,960K free)
 Used RAM: 7,718,091K (6,118,703K used pss + 1,599,388K kernel)
 Lost RAM:  -319,863K
     ZRAM:     2,608K physical used for   301,256K in swap (4,247,544K total swap)
   Tuning: 256 (large 512), oom   322,560K, restore limit   107,520K (high-end-gfx)

如果系统处于低内存的话 , 会有如下特征:

1. FreeRam 的值非常少 , Used RAM 的值非常大

2. ZRAM 使用率非常高（如果开了 Zram 的话）

LMK && kswapd 线程活跃

低内存的时候， LKMD 会非常活跃， 在 Kernel Log 里面可以看到 LMK 杀进程的信息:

[kswapd0] lowmemorykiller: Killing 'u.mzsyncservice' (15609) (tgid 15609), adj 906,
to free 28864kB on behalf of 'kswapd0' (91) because
cache 258652kB is below limit 261272kB for oom score 906
Free memory is -5540kB above reserved.
Free CMA is 3172kB
Total reserve is 227288kB
Total free pages is 271748kB
Total file cache is 345384kB
GFP mask is 0x14000c0

上面这段 Log 的意思是说， 由于 mem 低于我们设定的 900 的水位线 （261272kB），所以把 pid 为 15609 的 mzsyncservice 这个进程杀掉（这个进程的 adj 是 906 ）

proc/meminfo

这里是 Linux Kernel 展示 meminfo 的地方 , 关于 meminfo 的解读，可以参考这篇文章：/PROC/MEMINFO 之谜[5]

从结果来 , 当系统处于低内存的情况时候 , MemFree 和 MemAvailable 的值都很小

MemTotal:        5630104 kB
MemFree:          148928 kB
MemAvailable:     864172 kB
Buffers:           28464 kB
Cached:          1003144 kB
SwapCached:        19844 kB
Active:          1607512 kB
Inactive:         969208 kB
Active(anon):    1187828 kB
Inactive(anon):   426192 kB
Active(file):     419684 kB
Inactive(file):   543016 kB
Unevictable:       62152 kB
Mlocked:           62152 kB
SwapTotal:       2097148 kB
SwapFree:          42576 kB
Dirty:              3604 kB
Writeback:             0 kB
AnonPages:       1602928 kB
Mapped:           996768 kB
Shmem:              7284 kB
Slab:             306440 kB
SReclaimable:      72320 kB
SUnreclaim:       234120 kB
KernelStack:       89776 kB
PageTables:       107572 kB
NFS_Unstable:          0 kB
Bounce:                0 kB
WritebackTmp:          0 kB
CommitLimit:     4912200 kB
Committed_AS:   118487976 kB
VmallocTotal:   263061440 kB
VmallocUsed:           0 kB
VmallocChunk:          0 kB
CmaTotal:         303104 kB
CmaFree:            3924 kB

整机卡顿 && 响应慢

低内存的时候，整机使用的时候要比非低内存的时候要卡很多，点击应用或者启动 App 都会有不顺畅或者响应慢的感觉

低内存对性能的具体影响

影响主线程 IO 操作

主线程出现大量的 IO 相关的问题 ，

1. 反馈到 Trace 上就是有大量的黄色 Trace State 出现 , 例如 : Uninterruptible Sleep | WakeKill - Block I/O .

2. 查看其 Block 信息 （kernel callsite when blocked:: "wait_on_page_bit_killable+0x78/0x88）

Linux 系统的 page cache 链表中有时会出现一些还没准备好的 page ( 即还没把磁盘中的内容完全地读出来 ) , 而正好此时用户在访问这个 page 时就会出现 wait_on_page_locked_killable 阻塞了. 只有系统当 io 操作很繁忙时, 每笔的 io 操作都需要等待排队时, 极其容易出现且阻塞的时间往往会比较长.

当出现大量的 IO 操作的时候，应用主线程的 Uninterruptible Sleep 也会变多，此时涉及到 io 操作（比如 view ，读文件，读配置文件、读 odex 文件），都会触发 Uninterruptible Sleep ， 导致整个操作的时间变长

Uninterruptible Sleep - Block IO

Uninterruptible Sleep - Block IO

出现 CPU 竞争

低内存会触发 Low Memory Killer 进程频繁进行扫描和杀进程，kswapd0 是一个内核工作线程，内存不足时会被唤醒，做内存回收的工作。当内存频繁在低水位的时候，kswapd0 会被频繁唤醒，占用 cpu ，造成卡顿和耗电。

比如下面这个情况， kswapd0 占用了 855 的超大核 cpu7 ，而且是满频在跑，耗电可想而知，如果此时前台应用的主线程跑到了 cpu7 上，很大可能会出现 cpu 竞争，导致调度不到而丢帧。

kswapd0 占满大核

HeapTaskDaemon 通常也会在低内存的时候跑的很高，来做内存回收相关的操作

进程频繁查杀和重启

对 AMS 的影响主要集中在进程的查杀上面 , 由于 LMK 的介入 , 处于 Cache 状态的进程很容易被杀掉 , 然后又被他们的父进程或者其他的应用所拉起来 , 导致陷入了一种死循环 . 对系统 CPU \ Memory \ IO 等资源的影响非常大.

比如下面就是一次 Monkey 之后的结果 , QQ 在短时间内频繁被杀和重启 .

07-23 14:32:16.969  1435  3420 I am_proc_bound: [0,30387,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:16.979  1435  3420 I am_kill : [0,30387,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:16.996  1435  3420 I am_proc_died: [0,30387,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.028  1435  1510 I am_proc_start: [0,30400,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.054  1435  3420 I am_proc_bound: [0,30400,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.064  1435  3420 I am_kill : [0,30400,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.082  1435  3420 I am_proc_died: [0,30400,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.114  1435  1510 I am_proc_start: [0,30413,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.139  1435  3420 I am_proc_bound: [0,30413,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.149  1435  3420 I am_kill : [0,30413,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.166  1435  3420 I am_proc_died: [0,30413,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.202  1435  1510 I am_proc_start: [0,30427,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.216  1435  3420 I am_proc_bound: [0,30427,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.226  1435  3420 I am_kill : [0,30427,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.249  1435  3420 I am_proc_died: [0,30427,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.278  1435  1510 I am_proc_start: [0,30440,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.299  1435  3420 I am_proc_bound: [0,30440,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.309  1435  3420 I am_kill : [0,30440,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.329  1435  2116 I am_proc_died: [0,30440,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.362  1435  1510 I am_proc_start: [0,30453,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.387  1435  2116 I am_proc_bound: [0,30453,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.398  1435  2116 I am_kill : [0,30453,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.420  1435  2116 I am_proc_died: [0,30453,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.447  1435  1510 I am_proc_start: [0,30466,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.474  1435  2116 I am_proc_bound: [0,30466,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.484  1435  2116 I am_kill : [0,30466,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.507  1435  2116 I am_proc_died: [0,30466,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.533  1435  1510 I am_proc_start: [0,30479,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.556  1435  2116 I am_proc_bound: [0,30479,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.566  1435  2116 I am_kill : [0,30479,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.587  1435  2116 I am_proc_died: [0,30479,com.tencent.mobileqq,901,18]
07-23 14:32:17.613  1435  1510 I am_proc_start: [0,30492,10145,com.tencent.mobileqq,restart,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.636  1435  2116 I am_proc_bound: [0,30492,com.tencent.mobileqq]
07-23 14:32:17.646  1435  2116 I am_kill : [0,30492,com.tencent.mobileqq,901,empty #3]
07-23 14:32:17.667  1435  2116 I am_proc_died: [0,30492,com.tencent.mobileqq,901,18]

其对应的 Systrace - SystemServer 中可以看到 AM 在频繁杀 QQ 和起 QQ

QQ 频繁被杀和启动

此 Trace 对应的 CPU 部分也可以看到繁忙的 cpu

CPU 繁忙

影响内存分配和触发 IO

手机经过长时间老化使用整机卡顿一下 , 或者整体比刚刚开机的时候操作要慢 , 可能是因为触发了内存回收或者 block io , 而这两者又经常有关联 . 内存回收可能触发了 fast path 回收 \ kswapd 回收 \ direct reclaim 回收 \ LMK 杀进程回收等。（fast path 回收不进行回写）

回收的内容是匿名页 swapout 或者 file-backed 页写回和清空。（假设手机都是 swap file 都是内存，不是 disk）, 涉及到 file 的，都可能操作 io，增加 block io 的概率。

还有更常见的是打开之前打开过的应用，没有第一次打开的快，需要加载或者卡一段时间 . 可能发生了 do_page_fault，这条路径经常见到 block io 在 wait_on_page_bit_killable()，如果是 swapout 内存，就要 swapin 了。如果是普通文件，就要 read out in pagecache/disk.

do_page_fault —> lock_page_or_retry -> wait_on_page_bit_killable 里面会判断 page 是否置位 PG_locked, 如果置位就一直阻塞, 直到 PG_locked 被清除 , 而 PG_locked 标志位是在回写开始时和 I/O 读完成时才会被清除，而 readahead 到 pagecache 功能也对 block io 产生影响，太大了增加阻塞概率。

实例

下面这个 Trace 是低内存情况下 ，抓取的一个 App 的冷启动 ，我们只取应用启动到第一帧显示的部分 ，总耗时为 2s 。可以看到其 Running 的总时间是 682 ms ，

低内存的启动情况

低内存情况下 , 这个 App 从 bindApplication 到第一帧显示 , 共花费了 2s . 从下面的 Thread 信息那里可以看到

1. Uninterruptible Sleep | WakeKill - Block I/O 和 Uninterruptible Sleep 这两栏总共花费 750 ms 左右(对比下面正常情况才 130 ms)

2. Running 的时间在 600 ms (对比下面正常情况才 624 ms , 相差不大)

IO 操作阻塞主线程

从这段时间内的 CPU 使用情况来看 , 除了 HeapTaskDeamon 跑的比较多之外 , 其他的内存和 io 相关的进程也非常多 , 比如若干个 kworker 和 kswapd0.

高 IO 场景的 CPU 使用情况

正常内存情况下

正常内存情况下 , 这个 App 从 bindApplication 到第一帧显示 , 只需要 1.22s . 从下面的 Thread 信息那里可以看到

1. Uninterruptible Sleep | WakeKill - Block I/O 和 Uninterruptible Sleep 这两栏总共才 130 ms.

2. Running 的时间是 624 ms

正常情况启动

从这段时间内的 CPU 使用情况来看 , 除了 HeapTaskDeamon 跑的比较多之外 , 其他的内存和 io 相关的进程非常少.

正常情况启动的 CPU 使用情况

可能的优化方案 (来自实际的经验和大佬分享的经验)

下面列举的只是一些经验之谈 , 具体问题还是得具体分析 , 在 Android 平台上 , 对三方应用的管控是非常重要的 , 很多小白用户 , 一大堆常驻通知和后台服务 , 导致这些 App 的优先级非常高 , 很难被杀掉 . 导致整机的内存长时间比较低 . 所以做系统的必要的优化之后 , 就要着重考虑对三方应用的查杀和管控逻辑 , 尽量减少后台进程的个数 , 在必要的时候 , 清理掉无用的进程来释放内存个前台应用使用.

1. 提高 extra_free_kbytes 值

2. 提高 disk I/O 读写速率，如用 UFS3.0，用固态硬盘

3. 避免设置太大的 read_ahead_kb 值

4. 使用 cgroup 的 blkio 来限制后台进程的 io 读操作，缩短前台 io 响应时间

5. 提前做内存回收的操作，避免在用户使用应用时碰到而感受到稍微卡顿

6. 增加 LMK 效率，避免无效的 kill

7. kswapd 周期性回收更多的 high 水位

8. 调整 swappiness 来平衡 pagecache 和 swap

9. 策略 : 针对低内存机器做特殊的策略 , 比如杀进程更加激进 (这会带来用户体验的降低 , 所以这个度需要兼顾性能和用户体验)

10. 策略 : 在内存不足的时候提醒用户(或者不提醒用户) , 杀掉不必要的后台进程 

11. 策略 : 在内存严重不足且无法恢复的情况下 , 可以提示用户重启手机.

参考文章如下：

1. android系统优化时 systrace 中wait_on_page_locked_killable阻塞过长[6]

2. 线程被IO卡住的原因[7]

参考资料

[1]

Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 方法论: https://www.androidperformance.com/2019/09/05/Android-Jank-Debug/

[2]

Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 系统篇: https://www.androidperformance.com/2019/09/05/Android-Jank-Due-To-System/

[3]

Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 应用篇: https://www.androidperformance.com/2019/09/05/Android-Jank-Due-To-App/

[4]

Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 低内存篇: https://www.androidperformance.com/2019/09/18/Android-Jank-Due-To-Low-Memory/

[5]

/PROC/MEMINFO 之谜: http://linuxperf.com/?p=142

[6]

android系统优化时 systrace 中wait_on_page_locked_killable阻塞过长: https://blog.csdn.net/qkhhyga2016/article/details/79540119

[7]

线程被IO卡住的原因: https://blog.csdn.net/zsj100213/article/details/82427527

深圳上班，

生活简简单单，

14年开始从事Android Camera相关软件开发工作，

做过车载、手机、执法记录仪......

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