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浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化

程序员文章站 2024-02-23 13:54:28
android运行环境一览 android基于linux内核,面向移动终端的操作系统。主要包括以下几个方面: application framework: 这一层为应...

android运行环境一览
android基于linux内核,面向移动终端的操作系统。主要包括以下几个方面:

application framework:
这一层为应用开发者提供了丰富的应用编程接口,如 activity manager,content provider,notification manager,以及各种窗口 widget 资源等。所有的app都是运行在这一层之上。
dalvik 虚拟机:
dalvik vm采用寄存器架构,而不是jvm的栈架构,更适于移动设备。java源代码经过编译成为.class字节码文件,然后由谷歌提供的 dx工具将其转化为dalvik可识别的.dex文件。
linux kernel:
每个app应用程序由一个独立的dalvik vm来解释执行,而一个dalvik vm实例对应一个linux内核进程。
所以说,每个app之间完全隔离,资源独立。使得每个app更加安全,但也不利于进程间通信

浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化

android官方介绍

浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化

**android 系统架构

application framework
大部分开发者十分关心这一层。你必须要了解开发者会接触到的所有api接口,大部分接口都与硬件抽象层(hal层)接口一一对应,而且它们会告诉你如何实现你自己的驱动。

binder ipc
binder进程间通信机制帮助application framework层能够跨进程并且调用系统级服务。从根本上讲,它帮助高级别的framework的api接口与android系统服务进行交互。

系统服务
大部分application framework api具备的功能都要依靠与某种系统服务进行通信从而操作底层硬件。系统服务根据不同的功能分成了若干模块组件,例如window manager, search service, or notification manager。系统服务主要包含两大块:系统和媒体。前者对应的服务包含如window manager 或 notification manager,后者对应的服务都与播放或记录媒体有关。
硬件抽象层hardware abstraction layer (hal)
硬件抽象层可以作为一个标准接口让android系统调用设备驱动层而不用管这些驱动和硬件时如何实现的。
![硬件驱动层相关组件]
linux kernel
大多数情况下,你自己开发设备驱动和开发linux设备驱动时一样的。android挑选了一个特定的linux内核版本,这个版本包含了如wakelocks(一个内存管理系统),binder ipc驱动和其他一些特征,这些特征对于像android一样的移动嵌入式平台都非常重要。你也可以根据自己的需求选择合适的kernel版本,只要它能支持一些必要的属性如binder ipc驱动等。但是,我们仍然推荐你使用最新版本的android内核。具体可参考内核编译
相关知识点:
应用程序进程间隔离机制:
android系统包括四层架构:从底层往上依次是linux kernel层、c/c++函数库与android运行时环境(dalvik vm等)层、android framwork框架层、应用程序层。其中,android运行时环境层类似java里的jre层,主要用来运行java程序,不过此处的虚拟机是dalvik虚拟机。每一个android应用程序都运行在单独的davlik进程里,dalvik虚拟机针对同时高效运行多个虚拟机而优化,在这一层实现了应用程序的进程间隔离。

dalvik虚拟机与jvm区别:

jvm直接从.class或jar包中加载字节码解释运行,dalvik通过dx工具将.class文件编译为.dex文件(dalvik executable)来运行。
jvm采用栈结构,而dalvik采用寄存器结构,更适于移动设备。
为何android要采用dalvik虚拟机而不是jvm呢?

大多数虚拟机(包括jvm)都是基于栈的,而dalvik虚拟机则是基于寄存器的,性能更好,不过也导致硬件通用性略差;
运行专有.dex文件。dx工具对.class文件编译时,去除里面的冗余信息,并把所有.class文件整合到一个文件中,提高了性能。同时dx工具还会对.dex文件进行性能优化。

内存管理及优化
一、android内存基础
物理内存与进程内存
物理内存即移动设备上的ram,当启动一个android程序时,会启动一个dalvik vm进程,系统会给它分配固定的内存空间(16m,32m不定),这块内存空间会映射到ram上某个区域。然后这个android程序就会运行在这块空间上。java里会将这块空间分成stack栈内存和heap堆内存。stack里存放对象的引用,heap里存放实际对象数据。
在程序运行中会创建对象,如果未合理管理内存,比如不及时回收无效空间就会造成内存泄露,严重的话可能导致使用内存超过系统分配内存,即内存溢出oom,导致程序卡顿甚至直接退出。

内存泄露(memory leak)
java内存泄漏指的是进程中某些对象(垃圾对象)已经没有使用价值了,但是它们却可以直接或间接地引用到gc roots导致无法被gc回收。dalvik vm具备的gc机制(垃圾回收机制)会在内存占用过多时自动回收,严重时会造成内存溢出oom。

内存溢出oom
当应用程序申请的java heap空间超过dalvik vm heapgrowthlimit时,溢出。
注意:oom并不代表内存不足,只要申请的heap超过dalvik vm heapgrowthlimit时,即使内存充足也会溢出。效果是能让较多进程常驻内存。

如果ram不足时系统会做什么?
android的memory killer会杀死优先级较低的进程,让高优先级进程获取更多内存。

android系统默认内存回收机制

进程优先级:foreground进程、visible进程、service进程、background进程、empty进程;
如果用户按home键返回桌面,那么该app成为background进程;如果按back返回,则成为empty进程
activitymanagerservice直接管理所有进程的内存资源分配。所有进程要申请或释放内存都需要通过activitymanagerservice对象。
垃圾回收不定期执行。当内存不够时就会遍历heap空间,把垃圾对象删除。
堆内存越大,则gc的时间更长

浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化

二、优化
bitmap优化
bitmap非常消耗内存,而且在android中,读取bitmap时, 一般分配给虚拟机的图片堆栈只有8m,所以经常造成oom问题。所以有必要针对bitmap的使用作出优化:

  • 图片显示:加载合适尺寸的图片,比如显示缩略图的地方不要加载大图。
  • 图片回收:使用完bitmap,及时使用bitmap.recycle()回收。
  • 问题:android不是自身具备垃圾回收机制吗?此处为何要手动回收。
  • bitmap对象不是new生成的,而是通过bitmapfactory生产的。而且通过源码可发现是通过调用jni生成bitmap对象(nativedecodestream()等方法)。所以,加载bitmap到内存里包括两部分,dalvik内存和linux kernel内存。前者会被虚拟机自动回收。而后者必须通过recycle()方法,内部调用nativerecycle()让linux kernel回收。
  • 捕获oom异常:程序中设定如果发生oom的应急处理方式。
  • 图片缓存:内存缓存、硬盘缓存等
  • 图片压缩:直接使用imageview显示bitmap时会占很多资源,尤其当图片较大时容易发生oom。可以使用bitmapfactory.options对图片进行压缩。
  • 图片像素:android默认颜色模式为argb_8888,显示质量最高,占用内存最大。若要求不高时可采用rgb_565等模式。图片大小:图片长度*宽度*单位像素所占据字节数
  • argb_4444:每个像素占用2byte内存
  • argb_8888:每个像素占用4byte内存 (默认)
  • rgb_565:每个像素占用2byte内存

对象引用类型

强引用 strong:object object=new object()。当内存不足时,java虚拟机宁愿抛出oom内存溢出异常,也不会轻易回收强引用对象来解决内存不足问题;
软引用 soft:只有当内存达到某个阈值时才会去回收,常用于缓存;
弱引用 weak :只要被gc线程扫描到了就进行回收;
虚引用
如果想要避免oom发生,则使用软引用对象,即当内存快不足时进行回收;如果想尽快回收某些占用内存较大的对象,例如bitmap,可以使用弱引用,能被快速回收。不过如果要对bitmap作缓存就不要使用弱引用,因为很快就会被gc回收,导致缓存失败。
池 pool

对象池:如果某个对象在创建时,需要较大的资源开销,那么可以将其放入对象池,即将对象保存起来,下次需要时直接取出使用,而不用再次创建对象。当然,维护对象池也需要一定开销,故要衡量。
线程池:与对象池差不多,将线程对象放在池*反复使用,减少反复创建线程的开销。