内存泄露,是Android开发者最头疼的事。可能一处小小的内存泄露,都可能是毁千里之堤的蚁穴。 怎么才能检测内存泄露呢?
AndroidStudio 中Memory控件台(显示器)提供了一个内存监视器。我们可以通过它方便地查看应用程序的性能和内存使用情况,从而也就可以找到需要释放对象,查找内存泄漏等。
熟悉Memory界面
打开日志控制台,有一个标签Memory ,我们可以在这个界面分析当前程序使用的内存情况。
运行要监控的程序(APP)后,打开Android Monitor控制台窗口,可以看到Memory控制台。 点击Memory控制台上Enable按钮,Memory控制台开始显示正在运行时程序的Memory使用情况。如上图中显示:
AndroidStudio Memory的功能:
如何检测内存泄露
我们点击dump Java heap 这个按钮,APP会Freeze住。大概几十秒后,
dump成功后会自动打开 hprof文件。
如果我们想了解内存分配更详细的情况,可以使用Allocation Traker来查看内存到底被什么占用了。 点击Starg Allocation Tracking按钮。开始分配追踪,过一些时间后,点击Stop Allocation Tracking结束追踪的位置。停止追踪后 .alloc文件会自动打开。
当你想查看某个方法的源码时,右键选择的方法,点击Jump to source就可以了。
使用LeakCanary
LeakCanary是square公司推出的一款简单粗暴的检测内存泄漏的工具。
LeakCanary会检测应用的内存回收情况,如果发现有垃圾对象没有被回收,就会去分析当前的内存快照,也就是上边MAT用到的.hprof文件,找到对象的引用链,并显示在页面上。这款插件的好处就是,可以在手机端直接查看内存泄露的地方,可以辅助我们检测内存泄露。
使用:
在build.gradle文件中添加,不同的编译使用不同的引用:
dependencies { debugCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.3' releaseCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android-no-op:1.3' }
在应用的Application onCreate方法中添加LeakCanary.install(this),如下:
public class ExampleApplication extends Application { @Override public void onCreate() { super.onCreate(); LeakCanary.install(this); } }
应用运行起来后,LeakCanary会自动去分析当前的内存状态,如果检测到泄漏会发送到通知栏,点击通知栏就可以跳转到具体的泄漏分析页面。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小牛知识库。
本文向大家介绍ThreadLocal 内存泄露问题?相关面试题,主要包含被问及ThreadLocal 内存泄露问题?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 ThreadLocalMapThreadLocalThreadLocalThreadLocalMapset()get()remove()ThreadLocalremove()`方法 弱引用介绍: 如果一个对象只具有弱引用,那就类似于可有可无
问题 在使用海康h5player播放视频的时候,出现了内存泄露 版本2.12 链接 内存泄露监听,但是不知道怎么处理 期望 可以一直播放视频,但是不知道怎么处理监听的内存泄露(重新刷新也不行,内存依旧,不是很0开始) 代码
问题内容: 是否有一些工具可以检测Node.js中的内存泄漏?并告诉我您在测试nodejs应用程序方面的经验。 问题答案: 以下工具对于发现内存泄漏很有用: 节点检查器 还有一个教程可以帮助您在此处查找内存泄漏: https://github.com/felixge/node-memory-leak- tutorial
我在哪里可以找到libc_malloc_debug_leak。还有libc_malloc_debug_qemu。那么对于不同的Android版本(冰淇淋三明治、果冻豆、KitKat)和不同的设备(Galaxy Nexus、Nexus 7、Nexus 10)呢?
本文向大家介绍解决Tensorflow 内存泄露问题,包括了解决Tensorflow 内存泄露问题的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用tensorflow进行编程时,经常遇到操作不当,带来的内存泄露问题,这里有一个可以帮助debug问题所在方法: https://stackoverflow.com/questions/51175837/tensorflow-runs-out-of-mem
问题内容: 我收到以下警告: 我在server.js中编写了这样的代码: 如何解决呢? 问题答案: 这是在解释节点eventEmitter文档 这是哪个版本的Node?您还有什么其他代码?那不是正常行为。 简而言之,其: