Android可见APP的不可见任务栈(TaskRecord)杀死分析

2019/01/02 Android

Android依托Java型虚拟机,OOM是经常遇到的问题,那么在快达到OOM的时候,系统难道不能回收部分界面来达到缩减开支的目的码?在系统内存不足的情况下,可以通过AMS及LowMemoryKiller杀优先级低的进程,来回收进程资源。但是这点对于前台OOM问题并没有多大帮助,因为每个Android应用有一个Java内存上限,比如256或者512M,而系统内存可能有6G或者8G,也就是说,一个APP的进程达到OOM的时候,可能系统内存还是很充足的,这个时候,系统如何避免OOM的呢?ios是会将不可见界面都回收,之后再恢复,Android做的并没有那么彻底,简单说:对于单栈(TaskRecord)应用,在前台的时候,所有界面都不会被回收,只有多栈情况下,系统才会回收不可见栈的Activity。注意回收的目标是不可见栈(TaskRecord)的Activity。

前台APP回收场景

如上图,在前台时,左边单栈APP跟进程生命周期绑定,多栈的,不可见栈TaskRecord1是有被干掉风险,TaskRecord2不会。下面简单分析下。

Android原生提供内存回收入口

Google应该也是想到了这种情况,源码自身就给APP自身回收内存留有入口,在每个进程启动的时候,回同步启动个微小的内存监测工具,入口是ActivityThread的attach函数,Android应用进程启动后,都会调用该函数:

ActivityThread

 private void attach(boolean system) {
        sCurrentActivityThread = this;
        mSystemThread = system;
        if (!system) {
           ...
            final IActivityManager mgr = ActivityManagerNative.getDefault();
			 ...
            // Watch for getting close to heap limit.
            <!--关键点1,添加监测工具-->
            BinderInternal.addGcWatcher(new Runnable() {
                @Override public void run() {
                    if (!mSomeActivitiesChanged) {
                        return;
                    }
                    Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
                    long dalvikMax = runtime.maxMemory();
                    long dalvikUsed = runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory();
                     <!--关键点2 :如果已经可用的内存不足1/4着手处理杀死Activity,并且这个时候,没有缓存进程-->
                    if (dalvikUsed > ((3*dalvikMax)/4)) {
                        mSomeActivitiesChanged = false;
                        try {
                            mgr.releaseSomeActivities(mAppThread);
                        } catch (RemoteException e) {
                    ...
				}

先关键点1,对于非系统进程,通过BinderInternal.addGcWatcher添加了一个内存监测工具,后面会发现,这个工具的检测时机是每个GC节点。而对于我们上文说的回收不可见Task的时机是在关键点2:Java使用内存超过3/4的时候,调用AMS的releaseSomeActivities,尝试释放不可见Activity,当然,并非所有不可见的Activity会被回收,当APP内存超过3/4的时候,调用栈如下:

APP内存超过3/4就会尝试GC

APP在GC节点的内存监测机制

之前说过,通过BinderInternal.addGcWatcher就添加了一个内存监测工具,原理是什么?其实很简单,就是利用了Java的finalize那一套:JVM垃圾回收器准备释放内存前,会先调用该对象finalize(如果有的话)。

  public class BinderInternal {
  <!--关键点1 弱引用-->
    static WeakReference<GcWatcher> sGcWatcher
            = new WeakReference<GcWatcher>(new GcWatcher());
    static ArrayList<Runnable> sGcWatchers = new ArrayList<>();
    static Runnable[] sTmpWatchers = new Runnable[1];
    static long sLastGcTime;

    static final class GcWatcher {
        @Override
        protected void finalize() throws Throwable {
            handleGc();
            sLastGcTime = SystemClock.uptimeMillis();
            synchronized (sGcWatchers) {
                sTmpWatchers = sGcWatchers.toArray(sTmpWatchers);
            }
            <!--关键点2 执行之前添加的回调-->
            for (int i=0; i<sTmpWatchers.length; i++) {
                if (sTmpWatchers[i] != null) {
                    sTmpWatchers[i].run();
                }
            }
            <!--关键点3 下一次轮回-->
            sGcWatcher = new WeakReference<GcWatcher>(new GcWatcher());
        }
    }

    public static void addGcWatcher(Runnable watcher) {
        synchronized (sGcWatchers) {
        
            sGcWatchers.add(watcher);
        }	
    }
 ...
}

这里有几个关键点,关键点1是弱引用,GC的sGcWatcher引用的对象是要被回收的,这样回收前就会走关键点2,遍历执行之前通过BinderInternal.addGcWatcher添加的回调,执行完毕后,重新为sGcWatcher赋值新的弱引用,这样就会走下一个轮回,这就是为什么GC的时候,有机会触发releaseSomeActivities,其实,这里是个不错的内存监测点,用来扩展自身的需求。

AMS的TaskRecord栈释放机制

如果GC的时候,APP的Java内存使用超过了3/4,就会触发AMS的releaseSomeActivities,尝试回收界面,增加可用内存,但是并非所有场景都会真的销毁Activity,比如单栈的APP就不会销毁,多栈的也要分场景,可能选择性销毁不可见Activity。

ActivityManagerService

@Override
public void releaseSomeActivities(IApplicationThread appInt) {
    synchronized(this) {
        final long origId = Binder.clearCallingIdentity();
        try {
            ProcessRecord app = getRecordForAppLocked(appInt);
            mStackSupervisor.releaseSomeActivitiesLocked(app, "low-mem");
        } finally {
            Binder.restoreCallingIdentity(origId);
        }
    }
}


void releaseSomeActivitiesLocked(ProcessRecord app, String reason) {
    TaskRecord firstTask = null;
    ArraySet<TaskRecord> tasks = null;
    for (int i = 0; i < app.activities.size(); i++) {
        ActivityRecord r = app.activities.get(i);
        <!--如果已经有一个进行,则不再继续-->
        if (r.finishing || r.state == DESTROYING || r.state == DESTROYED) {
            return;
        }
        <!--过滤-->
        if (r.visible || !r.stopped || !r.haveState || r.state == RESUMED || r.state == PAUSING
                || r.state == PAUSED || r.state == STOPPING) {
            continue;
        }
        if (r.task != null) {
            if (firstTask == null) {
                firstTask = r.task;
         <!--关键点1 只要要多余一个TaskRecord才有机会走这一步,-->
            } else if (firstTask != r.task) {
                if (tasks == null) {
                    tasks = new ArraySet<>();
                    tasks.add(firstTask);
                }
                tasks.add(r.task);
            }
        }
    }
    <!--注释很明显,-->
    if (tasks == null) {
        if (DEBUG_RELEASE) Slog.d(TAG_RELEASE, "Didn't find two or more tasks to release");
        return;
    }
 
    // If we have activities in multiple tasks that are in a position to be destroyed,
    // let's iterate through the tasks and release the oldest one.
    final int numDisplays = mActivityDisplays.size();
    for (int displayNdx = 0; displayNdx < numDisplays; ++displayNdx) {
        final ArrayList<ActivityStack> stacks = mActivityDisplays.valueAt(displayNdx).mStacks;
        // Step through all stacks starting from behind, to hit the oldest things first.
        for (int stackNdx = 0; stackNdx < stacks.size(); stackNdx++) {
            final ActivityStack stack = stacks.get(stackNdx);
            // Try to release activities in this stack; if we manage to, we are done.
            if (stack.releaseSomeActivitiesLocked(app, tasks, reason) > 0) {
                return;
            }
        }
    }
}

这里先看第一个关键点1:如果想要tasks非空,则至少需要两个TaskRecord才行,不然,只有一个firstTask,永远无法满足firstTask != r.task这个条件,也无法走

 tasks = new ArraySet<>();

也就是说,APP当前进程中,至少两个TaskRecord才有必要走Activity的销毁逻辑,注释说明很清楚:Didn’t find two or more tasks to release,如果能找到超过两个会怎么样呢?

 final int releaseSomeActivitiesLocked(ProcessRecord app, ArraySet<TaskRecord> tasks,
        String reason) {
    
    <!--maxTasks 保证最多清理- tasks.size() / 4有效个,最少清理一个 同时最少保留一个前台TaskRecord->
    int maxTasks = tasks.size() / 4;
    if (maxTasks < 1) {
    <!--至少清理一个-->
        maxTasks = 1;
    }
    int numReleased = 0;
    for (int taskNdx = 0; taskNdx < mTaskHistory.size() && maxTasks > 0; taskNdx++) {
        final TaskRecord task = mTaskHistory.get(taskNdx);
        if (!tasks.contains(task)) {
            continue;
        }
        int curNum = 0;
        final ArrayList<ActivityRecord> activities = task.mActivities;
        for (int actNdx = 0; actNdx < activities.size(); actNdx++) {
            final ActivityRecord activity = activities.get(actNdx);
            if (activity.app == app && activity.isDestroyable()) {
                destroyActivityLocked(activity, true, reason);
                if (activities.get(actNdx) != activity) {
                    actNdx--;
                }
                curNum++;
            }
        }
        if (curNum > 0) {
            numReleased += curNum;
            maxTasks--;
            if (mTaskHistory.get(taskNdx) != task) {
                // The entire task got removed, back up so we don't miss the next one.
                taskNdx--;
            }
        }
    }
    return numReleased;
}

ActivityStack利用maxTasks 保证,最多清理tasks.size() / 4,最少清理1个TaskRecord,同时,至少要保证保留一个前台可见TaskRecord,比如如果有两个TaskRecord,则清理先前的一个,保留前台显示的这个,如果三个,则还要看看最老的是否被有效清理,也就是是否有Activity被清理,如果有则只清理一个,保留两个,如果没有,则继续清理次老的,保留一个前台展示的,如果有四个,类似,如果有5个,则至少两个清理,这里的规则如果有兴趣,可自己简单看下。一般APP中,很少有超过两个TaskRecord的。

demo验证

模拟了两个Task的模型,先启动在一个栈里面启动多个Activity,然后在通过startActivity启动一个新TaskRecord,并且在新栈中不断分配java内存,当Java内存使用超过3/4的时候,就会看到前一个TaskRecord栈内Activity被销毁的Log,同时如果通过studio的layoutinspect查看,会发现APP只保留了新栈内的Activity,验证了之前的分析。

image.png

总结

  • 单栈的进程,Activity跟进程声明周期一致
  • 多栈的,只有不可见栈的Activity可能被销毁(Java内存超过3/4,不可见)
  • 该回收机制利用了Java虚拟机的gc机finalize
  • 至少两个TaskRecord占才有效,所以该机制并不激进,因为主流APP都是单栈。

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