原理请参考：深入理解 Android 应用内存优化

简介

HiMem 是针对 Android 系统开发的内存使用监控与分析套件，目前支持 mmap/munmap/malloc/calloc/realloc/free 等库函数的监控，同时提供高性能的 Java 层和 Native 层调用栈捕获能力。

内存分配趋势图点击体验

内存分配排名-精确聚类点击体验

内存分配排名-粗略聚类点击体验

集成方式

常规集成

HiMem 主要包含下列部分：

HiMem/ 目录下是需要集成到 APK 中的 SDK；
HiMemAnalyzer/ 目录下是日志分析工具，用于一键生成分析报告；
app/ 是 Demo 应用；

可以直接通过源码集成到应用：

implementation project(":HiMem")

或者通过 mavenLocal 的方式集成（当然需要先打包到本地）：

implementation "zhihu.himem:himem:1.0.0"

SDK 对外接口类是 HiMemNative，初始化方法是 initAndStart()，注释如下：

/**
 * 初始化 himem，包括创建本次 .himem 日志文件，初始化信号处理、xhook等
 *
 * @param dumpDir .himem 文件的父目录
 * @param mmapSizeThreshold mmap 阈值，超过阈值时触发监控逻辑
 * @param flushThreshold 日志回写磁盘的阈值，超过阈值 fflush
 */
fun initAndStart(dumpDir: String, mmapSizeThreshold: Long, flushThreshold: Long)

通常初始化代码如下：

class MyApplication : Application() {

    override fun onCreate() {
        super.onCreate()
        
        if (!isMainProcess()) // 只监控主进程
            return;
                
        val root = File(externalCacheDir!!.absolutePath, "HiMem/")
        root.mkdirs() // 创建存放日志的目录
        val mmapSize = 1 * 1024 * 1024 // 当 mmap 超过 1MB 时触发监控逻辑
        val flushSize = 8 * 1024
        HiMemNative.initAndStart(root.absolutePath, mmapSize, flushSize) // 启动 HiMem
    }
}

启动后 HiMem 会在你指定的日志目录下创建 trace_timestamp.himem 日志文件。

建议只在 Android 9.0/8.1.0 系统上开启，因为高性能 Java 栈捕获逻辑在其他系统上不太稳定

高级接口

重点说下 HiMemNative.refreshHook() 方法，注释如下：

/**
 * 采用 dl_iterate_phdr() 回调的方式触发新 so 的 hook（有些 so 是运行时加载的）
 */
fun refreshHook()

如果应用中有运行时加载 so 库的情况，并且有监控需求，需要在 System.load() 之后重新 hook 也就是调下 refreshHook()（也可以定时调用）。但经过知乎线上数据看这个接口会造成崩溃率上升，所以请酌情使用。

分析方式

生成报告

拿到日志文件后，可以通过 HiMemAnalyzer 目录下提供的工具创建分析报告，首先安装依赖：

zkw@zkw-mint$: pip3 install bokeh

执行命令：

zkw@zkw-mint$: python3 ./HiMemAnalyzer/himem.py trace_1609069768.himem
开始解析...
原始数据解析完毕，总共 10194 条

聚合完毕，生成图表...
[removeForMunmaped] 未找到相同地址的 mmap 事件，address:838fa000
[removeForMunmaped] 未找到相同地址的 mmap 事件，address:802ad000
解析完成！

解析完成会在同级目录下创建 trace_1609069768.himem.html 报告文件，并自动打开浏览器。

报告分三部分：内存分配趋势图；内存分配排名（精确聚类）；内存分配排名（粗略聚类）。分别如下所示：

内存分配趋势图点击体验

内存分配排名-精确聚类点击体验

内存分配排名-粗略聚类点击体验

内存分配趋势图：表示运行期间 App 所发生的 mmap/munmap 或 malloc/free 的总体趋势，X 轴可以认为是时序
内存分配排名：表示聚类后的内存分配从大到小排名，具体聚类算法如下
- 精确聚类：mmap 的 length、protect、flag 参数以及调用栈 stack 完全相同
- 粗略聚类：mmap 的 protect、flag 参数以及调用栈 stack 的第一行相同

每个图表鼠标悬停时都会有详细信息，如下图：

鸣谢

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zkwlx/HiMem