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在 fork 子進程之前先 Suspend 獲取主進程中的線程拷貝，通過 fork 系統(tǒng)調(diào)用創(chuàng)建子進程讓子進程擁有父進程的拷貝，然后 fork
出的子進程中調(diào)用 Hprof 的 DumpHeap 函數(shù)即可完成把耗時的 dump 操作在放在子進程。由于 suspend 和 resume
是系統(tǒng)函數(shù)，我們這里通過自研的 native hook 工具對 libart.so hook 獲取系統(tǒng)調(diào)用。由于寫入是在子進程完成的，我們通過
Android 供的 fileObsever 文件寫入進行監(jiān)控獲取 dump 完成時機。

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圖 5.子進程 dump 流程圖
# Hprof 分析時機
為了達到分析過程對于用戶無感，我們在線上、線下配置了不同的分析時機策略，線下在 dump
分析完成后根據(jù)內(nèi)存狀態(tài)主動觸發(fā)分析，線上當(dāng)用戶下次冷啟退出應(yīng)用后臺且內(nèi)存充足的情況下觸發(fā)分析。
# 分析策略
分析策略我們供了兩種，一種在 Android 客戶端分析，一種回傳至 Server 端分析，均通過 MAT 分析引擎進行分析。
# 端上分析
# 分析引擎
端上分析引擎的性能很重要，這里我們主要對比了 LeakCanary 的分析引擎 Shark 和 Haha 庫的 MAT 。

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圖 6. Shark VS MAT
我們在相同客戶端環(huán)境對 160M 的 HPROF 多次分析對比發(fā)現(xiàn) MAT 分析速度明顯優(yōu)于 Shark，另外針對 MAT
分析后仍持有統(tǒng)治者樹占用內(nèi)存我們也做了主動釋放，對比性能收益后采用基于 MAT
庫的分析引擎進行分析，對內(nèi)存泄漏引用鏈路自動歸并、大對象小對象引用鏈自動分析、大圖線下自動還原線上過濾無用鏈路，分析結(jié)果如下：
# 內(nèi)存泄漏

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圖 7. 內(nèi)存泄漏鏈路
對泄漏的 Activity 的引用鏈進行了聚合分析，方便一次性解決該 Activity 的泄漏鏈釋放內(nèi)存。
# 大對象

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圖 8. 大對象鏈路
大對象不止分析了引用鏈路，還遞歸分析了內(nèi)部 top 持有對象（InRefrenrece）的 RetainedSize 。
# 小對象

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圖 9. 小對象鏈路
小對象我們對 top 的外部持有對象（OutRefrenrece）進行聚合得到占有小對象最多的鏈路。
# 圖片

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圖 10. 圖片鏈路
圖片我們過濾了圖片庫等無效引用且對 Android 8.0 以下的大圖在線下進行了還原。

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# 回傳分析
為了最大限度的節(jié)省用戶流量且規(guī)避隱私風(fēng)險，我們通過自研 HPROF 裁剪工具 Tailor 在 dump 過程對 HPROF 進行了裁剪。
# 裁剪過程

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圖 11. Tailor 裁剪流程
去除了無用信息
* 跳過 header
* 分 tag 裁剪
* 裁剪無用信息：char[]; byte[]; timestamp; stack trace serial number; class serial number;
* 壓縮數(shù)據(jù)信息
同時對數(shù)據(jù)進行 zlib 壓縮，在 server 端數(shù)據(jù)還原，整體裁剪效果：180M--->50M---->13M
# 優(yōu)化實踐
# 內(nèi)存泄漏
除了通過后臺根據(jù) GCROOT+ 引用鏈自動分配研發(fā)跟進解決我們常見的內(nèi)存泄漏外，我們還對系統(tǒng)導(dǎo)致一些內(nèi)存泄漏進行了分析和修復(fù) 。

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