浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化
浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化
发布时间:2016-12-28 来源:查字典编辑
摘要: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:ApplicationFramew...

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1

Android官方介绍

浅谈Android系统的基本体系结构与内存管理优化2

**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3

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,将线程对象放在池中供反复使用,减少反复创建线程的开销。

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