在dalvik中,GC的类型有三种:
1、GC_EXPLICIT:
应用主动调用System.gc()产生的GC事件。
2、GC_FOR_ALLOC:
内存分配时,发现可用内存不够时触发的GC事件。
3、GC_CONCURRENT:
给java层的class分配内存后,计算已分配的大小达到阈值(当前DVM heap size小一点)时会触发的GC事件。
因为第2和第3中GC是由系统触发的,所以应用是无法减少这两种类型的GC事件。但需要减少这两种GC事件是,可以通过配置dalvik的系统属性或者修改dalvik的GC算法来实现,本文只对修改dalvik的系统属性的方式进行介绍。
dalvik与GC相关的属性有:
dalvik.vm.heapstartsize:初始化dalvik分配的内存大小。
dalvik.vm.heapgrowthlimit:没有在mainfest中设置android:largeheap="true"时,应用的最大内存,超过这个值会有 OOM产生。
dalvik.vm.heapsize:在mainfest中设置android:largeheap="true"时,应用的最大内存,超过这个值会有 OOM产生。
dalvik.vm.heaputilization、dalvik.vm.heapminfree 、dalvik.vm.heapmaxfree:dalvik GC时使用的参数。
dalvim GC策略是:
1.在一次GC后,根据当前Heap中已分配的内存大小除以dalvik.vm.heaputilization(0.75),得到一个目标值。
2.如果目标值不在(已分配的值+dalvik.vm.heapminfree)到(已分配的值+dalvik.vm.heapmaxfree)这个区间,即取区间边界值做为目标值(运行一段时间后第1步得到的目标值肯定会超过这个范围)。
3.虚拟机记录这个目标值,当做当前允许总的可以分配到的内存。同时根据目标值减去固定值(200~500K),当做触发GC_CONCURRENT事件的阈值。
4.当下一次分配内存,分配成功时。重新计算已分配的内存大小;若有达到GC_CONCURRENT的阈值,则产生GC。
5.当下一次分配内存,开始分配失败时。则会产生GC_FOR_ALLOC事件,释放内存;然后再尝试分配。
可以通过调整dalvik.vm.heapminfree 和dalvik.vm.heapmaxfree属性的值,减少GC_FOR_ALLOC和GC_CONCURRENT的次数,如果这两个值设置的过大,则会导致一次GC的时间过长,从而会看到明显的卡顿现象,设置的值既要使GC的次数减少,也不能是一次GC的时间过长。
在有的平台上,可以通过代码对单个应用的dalvik的属性进行设置,以减少对全局设置对系统的影响,可以再App里面通过如下的方式对当前的App的dalvik属性设置:
import dalvik.system.VMRuntime;
import android.os.SystemProperties;
...
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(0.75f);
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapMinFree(2*1024*1024);
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapConcurrentStart(8*1024*1024);
...
如果想通过系统进行控制,也可以在framework里面的ActivityThread的handleBindApplication函数里面进行设置:
import dalvik.system.VMRuntime;
import android.os.SystemProperties;
import java.lang.*;
...
if( data.processName.equals("com.android.launcher")) {
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(0.75f);
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapMinFree(2*1024*1024);
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapConcurrentStart(8*1024*1024);
}
...
(原文地址:http://blog.csdn.net/oujunli/article/details/12649017)