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分类: Android平台

2014-03-07 16:53:15

转自:http://blog.csdn.net/cqupt_chen/article/details/11068129

android 系统中可以在prop中配置dalvik堆的有关设定。具体设定由如下三个属性来控制


-dalvik.vm.heapstartsize            

     堆分配的初始大小,调整这个值会影响到应用的流畅性和整体ram消耗。这个值越小,系统ram消耗越慢,

但是由于初始值较小,一些较大的应用需要扩张这个堆,从而引发gc和堆调整的策略,会应用反应更慢。

相反,这个值越大系统ram消耗越快,但是程序更流畅。

-dalvik.vm.heapgrowthlimit       

     受控情况下的极限堆(仅仅针对dalvik堆,不包括native堆)大小,dvm heap是可增长的,但是正常情况下

dvm heap的大小是不会超过dalvik.vm.heapgrowthlimit的值(非正常情况下面会详细说明)。这个值控制那

些受控应用的极限堆大小,如果受控的应用dvm heap size超过该值,则将引发oom(out of memory)。

-dalvik.vm.heapsize 

    不受控情况下的极限堆大小,这个就是堆的最大值。不管它是不是受控的。这个值会影响非受控应用的dalvik

heap size。一旦dalvik heap size超过这个值,直接引发oom。


    用他们三者之间的关系做一个简单的比喻:分配dalvik heap就好像去食堂打饭,有人饭量大,要吃三碗,有人饭量小,连一碗都吃不完。如果食堂按照三碗的标准来给每个人打饭,那绝对是铺张浪费,所以食堂的策 略就是先打一碗,凑合吃,不够了自己再来加,设定堆大小也是一样,先给一个合理值,凑合用,自己不够了再跟系统要。食堂毕竟是做买卖的,如果很多人明显吃 不了那么多,硬是一碗接着一碗。为了制止这种不合理的现象,食堂又定了一个策略,一般人就只能吃三碗。但是如果虎背熊腰的大汉确实有需要,可以吃上五碗, 超过五碗就不给了(太亏本了)。

开始给一碗                                            对应       dalvik.vm.heapstartsize 

一般人最多吃三碗                                 对应       dalvik.vm.heapgrowthlimit

虎背熊腰的大汉最多能吃五碗              对应       dalvik.vm.heapsize

    在android开发中,如果要使用大堆。需要在manifest中指定android:largeHeap为true。这样dvm heap最大可达dalvik.vm.heapsize。其中分配过程,可以在heap.cpp里粗略看出一些原理:


  1. /* Try as hard as possible to allocate some memory. 
  2.  */  
  3. static void *tryMalloc(size_t size)  
  4. {  
  5.     void *ptr;  
  6.   
  7.     /* Don't try too hard if there's no way the allocation is 
  8.      * going to succeed.  We have to collect SoftReferences before 
  9.      * throwing an OOME, though. 
  10.      */  
  11.     if (size >= gDvm.heapGrowthLimit) {  
  12.         LOGW("%zd byte allocation exceeds the %zd byte maximum heap size",  
  13.              size, gDvm.heapGrowthLimit);  
  14.         ptr = NULL;  
  15.         goto collect_soft_refs;  
  16.     }  
  17.   
  18. //TODO: figure out better heuristics  
  19. //    There will be a lot of churn if someone allocates a bunch of  
  20. //    big objects in a row, and we hit the frag case each time.  
  21. //    A full GC for each.  
  22. //    Maybe we grow the heap in bigger leaps  
  23. //    Maybe we skip the GC if the size is large and we did one recently  
  24. //      (number of allocations ago) (watch for thread effects)  
  25. //    DeflateTest allocs a bunch of ~128k buffers w/in 0-5 allocs of each other  
  26. //      (or, at least, there are only 0-5 objects swept each time)  
  27.   
  28.     ptr = dvmHeapSourceAlloc(size);  
  29.     if (ptr != NULL) {  
  30.         return ptr;  
  31.     }  
  32.   
  33.     /* 
  34.      * The allocation failed.  If the GC is running, block until it 
  35.      * completes and retry. 
  36.      */  
  37.     if (gDvm.gcHeap->gcRunning) {  
  38.         /* 
  39.          * The GC is concurrently tracing the heap.  Release the heap 
  40.          * lock, wait for the GC to complete, and retrying allocating. 
  41.          */  
  42.         dvmWaitForConcurrentGcToComplete();  
  43.         ptr = dvmHeapSourceAlloc(size);  
  44.         if (ptr != NULL) {  
  45.             return ptr;  
  46.         }  
  47.     }  
  48.     /* 
  49.      * Another failure.  Our thread was starved or there may be too 
  50.      * many live objects.  Try a foreground GC.  This will have no 
  51.      * effect if the concurrent GC is already running. 
  52.      */  
  53.     gcForMalloc(false);  
  54.     ptr = dvmHeapSourceAlloc(size);  
  55.     if (ptr != NULL) {  
  56.         return ptr;  
  57.     }  
  58.   
  59.     /* Even that didn't work;  this is an exceptional state. 
  60.      * Try harder, growing the heap if necessary. 
  61.      */  
  62.     ptr = dvmHeapSourceAllocAndGrow(size);  
  63.     if (ptr != NULL) {  
  64.         size_t newHeapSize;  
  65.   
  66.         newHeapSize = dvmHeapSourceGetIdealFootprint();  
  67. //TODO: may want to grow a little bit more so that the amount of free  
  68. //      space is equal to the old free space + the utilization slop for  
  69. //      the new allocation.  
  70.         LOGI_HEAP("Grow heap (frag case) to "  
  71.                 "%zu.%03zuMB for %zu-byte allocation",  
  72.                 FRACTIONAL_MB(newHeapSize), size);  
  73.         return ptr;  
  74.     }  
  75.   
  76.     /* Most allocations should have succeeded by now, so the heap 
  77.      * is really full, really fragmented, or the requested size is 
  78.      * really big.  Do another GC, collecting SoftReferences this 
  79.      * time.  The VM spec requires that all SoftReferences have 
  80.      * been collected and cleared before throwing an OOME. 
  81.      */  
  82. //TODO: wait for the finalizers from the previous GC to finish  
  83. collect_soft_refs:  
  84.     LOGI_HEAP("Forcing collection of SoftReferences for %zu-byte allocation",  
  85.             size);  
  86.     gcForMalloc(true);  
  87.     ptr = dvmHeapSourceAllocAndGrow(size);  
  88.     if (ptr != NULL) {  
  89.         return ptr;  
  90.     }  
  91. //TODO: maybe wait for finalizers and try one last time  
  92.   
  93.     LOGE_HEAP("Out of memory on a %zd-byte allocation.", size);  
  94. //TODO: tell the HeapSource to dump its state  
  95.     dvmDumpThread(dvmThreadSelf(), false);  
  96.   
  97.     return NULL;  
  98. }  


这里分为如下几个动作

1  首先判断一下需要申请的size是不是过大,如果申请的size超过了堆的最大限制,则转入步骤6

2  尝试分配,如果成功则返回,失败则转入步骤3

3  判断是否gc正在进行垃圾回收,如果正在进行则等待回收完成之后,尝试分配。如果成功则返回,失败则转入步骤4

4  自己启动gc进行垃圾回收,这里gcForMalloc的参数是false。所以不会回收软引用,回收完成后尝试分配,如果成功则返回,失败则转入步骤5

5  调用dvmHeapSourceAllocAndGrow尝试分配,这个函数会扩张堆。所以heap startup的时候可以给一个比较小的初始堆,实在不够用再调用它进行扩张

6  进入回收软引用阶段,这里gcForMalloc的参数是ture,所以需要回收软引用。然后调用dvmHeapSourceAllocAndGrow尝试分配,如果失败则抛出OOM 


如果设置了largeHeap,具体流程从解析apk开始,源码位于PackagePaser.java中,其中parseApplication函数负责解析apk。其中有一个小段代码如下:


  1. if (sa.getBoolean(  
  2.               com.android.internal.R.styleable.AndroidManifestApplication_largeHeap,  
  3.               false)) {  
  4.           ai.flags |= ApplicationInfo.FLAG_LARGE_HEAP;  
  5.       }  

如果解析到apk中设置了largeHeap,则在applicationinfo中添加FLAG_LARGE_HEAP标签。之后会在 ActivityThead.java中的handleBindApplication处理,这个函数非常重要,底层process fork好之后,会由这个函数把上层应用绑定过去。并且调用上层应用的入口点。其中处理largeHeap的代码如下:



  1. if ((data.appInfo.flags&ApplicationInfo.FLAG_LARGE_HEAP) != 0) {  
  2.             dalvik.system.VMRuntime.getRuntime().clearGrowthLimit();  
  3.         }  

这里经过jni调用,最终回来到heapsource.cpp中的dvmClearGrowthLimit函数中:



  1. /* 
  2.  * Removes any growth limits.  Allows the user to allocate up to the 
  3.  * maximum heap size. 
  4.  */  
  5. void dvmClearGrowthLimit()  
  6. {  
  7.     HS_BOILERPLATE();  
  8.     dvmLockHeap();  
  9.     dvmWaitForConcurrentGcToComplete();  
  10.     gHs->growthLimit = gHs->maximumSize;  
  11.     size_t overhead = oldHeapOverhead(gHs, false);  
  12.     gHs->heaps[0].maximumSize = gHs->maximumSize - overhead;  
  13.     gHs->heaps[0].limit = gHs->heaps[0].base + gHs->heaps[0].maximumSize;  
  14.     dvmUnlockHeap();  
  15. }  
这里会把HeapSource的growthLimit设置为maximumSize,说简单点就是把growthLimit有原来dalvik.vm.heapgrowthlimit的值调整为dalvik.vm.heapsize。 不过分配的时候判断oom的依据是根据heap中的maximumSize来决定。这里不得不说一下HeapSource的两个堆了,heaps[]数组 中有两个堆。简单来讲,0号堆是可用堆,是开发给上层使用的。1号堆是fork的时候从zygote进程直接复制过来的,这个是死的,不会由dvm开放给 上层使用。overhead标明了堆中已经分配可多少(包括0号堆和1号堆)。所以上层能分配打的最大使用量为 gHs->maxmumSize - overhead。



以上只是参照源码的个人理解,如果有什么错误的地方。欢迎指正吐舌头


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