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  • 相对于通用计算机系统,嵌入式系统内存空间小得多,而且对实时性和可靠性要求较高,内存管理方法也与通用计算机系统不尽相同。本文对嵌入式操作系统中常用的内存管理方法进行了研究和分析。
  • 内存泄漏:对象在内存heap堆中中分配的空间,当不再使用或没有引用指向的情况下,仍不能被...通常情况下,大量的内存泄漏会造成OOM。 OOM:即OutOfMemoery,顾名思义就是指内存溢出了。内存溢出是指APP向系统

    Out Of Memory,一般是由于程序编写者对内存使用不当,如对该释放的内存资源没有释放,导致其一直不能被再次使用而使计算机内存被耗尽的现象。根本解决办法是对代码进行优化。

    内存泄漏:对象在内存heap堆中中分配的空间,当不再使用或没有引用指向的情况下,仍不能被GC正常回收的情况。多数出现在不合理的编码情况下,比如在Activity中注册了一个广播接收器,但是在页面关闭的时候进行unRegister,就会出现内存溢出的现象。通常情况下,大量的内存泄漏会造成OOM。


    OOM:即OutOfMemoery,顾名思义就是指内存溢出了。内存溢出是指APP向系统申请超过最大阀值的内存请求,系统不会再分配多余的空间,就会造成OOM error。在我们Android平台下,多数情况是出现在图片不当处理加载的时候。


    内存管理之道嘛,无非就是先理解并找出内存泄漏的原因,再基于这些反式去合理的编码,去防范进而避免内存开销过大的情形。学习如何合理的管理内存,最好先了解内存分配的机制和原理。只有深层次的理解了内部的原理,才能真正避免OOM的发生。但是本文就不介绍Jvm/Davilk内存分配的机制了,如有兴趣,请查看历史消息,以前做过题为《JVM运行时数据区域分析》的分享。


    Android APP的所能申请的最大内存大小是多少,有人说是16MB,有人又说是24MB。这种事情,还是亲自用自己的手机测试下比较靠谱。测试方式也比较简单,Java中有个Runtime类,主要用作APP与运行环境交互,APP并不会为我们创建Runtime的实例,但是Java为我们提供了单例获取的方式Runtime.getRuntime()。通过maxMemory()方法获取系统可为APP分配的最大内存,totalMemory()获取APP当前所分配的内存heap空间大小。我手上有两部手机,一部Oppo find7,运行Color OS,实测最大内存分配为192MB;一部天语v9,运行小米系统,实测最大内存分配为100MB。这下看出点眉目了吧,由于Android是开源系统,不同的手机厂商其实是拥有修改这部分权限能力的,所以就造成了不同品牌和不同系统的手机,对于APP的内存支持也是不一样的,和IOS的恒久100MB是不同的。一般来说,手机内存的配置越高,厂商也会调大手机支持的内存最大阀值,尤其是现在旗舰机满天发布的情况下。但是开发者为了考虑开发出的APP的内存兼容性,无法保证APP运行在何种手机上,只能从编码角度来优化内存了。

    下面我们逐条来分析Android内存优化的关键点。

    1、万恶的static

    static是个好东西,声明赋值调用就是那么的简单方便,但是伴随而来的还有性能问题。由于static声明变量的生命周期其实是和APP的生命周期一样的,有点类似与Application。如果大量的使用的话,就会占据内存空间不释放,积少成多也会造成内存的不断开销,直至挂掉。static的合理使用一般用来修饰基本数据类型或者轻量级对象,尽量避免修复集合或者大对象,常用作修饰全局配置项、工具类方法、内部类。

    2、无关引用

    很多情况下,我们需求用到传递引用,但是我们无法确保引用传递出去后能否及时的回收。比如比较有代表性的Context泄漏,很多情况下当Activity 结束掉后,由于仍被其他的对象指向导致一直迟迟不能回收,这就造成了内存泄漏。这时可以考虑第三条建议。

    3、善用SoftReference/WeakReference/LruCache

    Java、Android中有没有这样一种机制呢,当内存吃紧或者GC扫过的情况下,就能及时把一些内存占用给释放掉,从而分配给需要分配的地方。答案是肯定的,java为我们提供了两个解决方案。如果对内存的开销比较关注的APP,可以考虑使用WeakReference,当GC回收扫过这块内存区域时就会回收;如果不是那么关注的话,可以使用SoftReference,它会在内存申请不足的情况下自动释放,同样也能解决OOM问题。同时Android自3.0以后也推出了LruCache类,使用LRU算法就释放内存,一样的能解决OOM,如果兼容3.0一下的版本,请导入v4包。关于第二条的无关引用的问题,我们传参可以考虑使用WeakReference包装一下。

    4、谨慎handler

    在处理异步操作的时候,handler + thread是个不错的选择。但是相信在使用handler的时候,大家都会遇到警告的情形,这个就是lint为开发者的提醒。handler运行于UI线程,不断处理来自MessageQueue的消息,如果handler还有消息需要处理但是Activity页面已经结束的情况下,Activity的引用其实并不会被回收,这就造成了内存泄漏。解决方案,一是在Activity的onDestroy方法中调用

    handler.removeCallbacksAndMessages(null);取消所有的消息的处理,包括待处理的消息;二是声明handler的内部类为static。

    5、Bitmap终极杀手

    Bitmap的不当处理极可能造成OOM,绝大多数情况都是因这个原因出现的。Bitamp位图是Android中当之无愧的胖小子,所以在操作的时候当然是十分的小心了。由于Dalivk并不会主动的去回收,需要开发者在Bitmap不被使用的时候recycle掉。使用的过程中,及时释放是非常重要的。同时如果需求允许,也可以去BItmap进行一定的缩放,通过BitmapFactory.Options的inSampleSize属性进行控制。如果仅仅只想获得Bitmap的属性,其实并不需要根据BItmap的像素去分配内存,只需在解析读取Bmp的时候使用BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds属性。最后建议大家在加载网络图片的时候,使用软引用或者弱引用并进行本地缓存,推荐使用android-universal-imageloader或者xUtils,牛人出品,必属精品。前几天在讲《自定义控件(三)  继承控件》的时候,也整理一个,大家可以去Github下载看看。

    6、Cursor及时关闭

    在查询SQLite数据库时,会返回一个Cursor,当查询完毕后,及时关闭,这样就可以把查询的结果集及时给回收掉。

    7、页面背景和图片加载

    在布局和代码中设置背景和图片的时候,如果是纯色,尽量使用color;如果是规则图形,尽量使用shape画图;如果稍微复杂点,可以使用9patch图;如果不能使用9patch的情况下,针对几种主流分辨率的机型进行切图。

    8、ListView和GridView的item缓存

    对于移动设备,尤其硬件参差不齐的android生态,页面的绘制其实是很耗时的,findViewById也是蛮慢的。所以不重用View,在有列表的时候就尤为显著了,经常会出现滑动很卡的现象。具体参照历史文章《说说ViewHolder的另一种写法》

    9、BroadCastReceiver、Service

    绑定广播和服务,一定要记得在不需要的时候给解绑。

    10、I/O流

    I/O流操作完毕,读写结束,记得关闭。

    11、线程

    线程不再需要继续执行的时候要记得及时关闭,开启线程数量不易过多,一般和自己机器内核数一样最好,推荐开启线程的时候,使用线程池。

    12、String/StringBuffer

    当有较多的字符创需要拼接的时候,推荐使用StringBuffer。

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  • python中的内存管理和垃圾回收机制(附gc(Garbage Collection)模块常用方法) python是一种动态的脚本语言,因此它的一些特性和cpp语言等有所不同。python是通过对象和引用来将实际的储存区域中的内容和变量建立...

    python中的内存管理和垃圾回收机制(附gc(Garbage Collection)模块常用方法)

    python是一种动态的脚本语言,因此它的一些特性和cpp语言等有所不同。python是通过对象引用来将实际的储存区域中的内容和变量建立联系的。在python中的内存管理和垃圾回收主要有以下几个需要了解的地方:减小频繁申请和释放内存带来的不便利所引入的内存池机制,以及垃圾回收的标记-清除和分代回收机制。下面简单介绍。

    python的内存管理

        _____   ______   ______       ________
       [ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ]       Python core         |
    +3 | <----- Object-specific memory -----> | <-- Non-object memory --> |
        _______________________________       |                           |
       [   Python's object allocator   ]      |                           |
    +2 | ####### Object memory ####### | <------ Internal buffers ------> |
        ______________________________________________________________    |
       [          Python's raw memory allocator (PyMem_ API)          ]   |
    +1 | <----- Python memory (under PyMem manager's control) ------> |   |
        __________________________________________________________________
       [    Underlying general-purpose allocator (ex: C library malloc)   ]
     0 | <------ Virtual memory allocated for the python process -------> |
    
       =========================================================================
        _______________________________________________________________________
       [                OS-specific Virtual Memory Manager (VMM)               ]
    -1 | <--- Kernel dynamic storage allocation & management (page-based) ---> |
        __________________________________   __________________________________
       [                                  ] [                                  ]
    -2 | <-- Physical memory: ROM/RAM --> | | <-- Secondary storage (swap) --> |
    

    可以看出,python的内存管理主要分为四个层次结构,直接面向用户的是标记为+3的一层,它提供给我们int,list,string,dict等方法;第0层是操作系统的内存管理借口,python无法干涉;第1层是python管理维护,为了适应不同的系统可移植性的需要建立的,是对第0层的进一步封装;第2层也是python管理维护,负责对象的建立和销毁,包含参数和引用计数等。

    python的内存池机制

    为了便于较小的对象的管理和使用,python中引入了所谓的内存池机制,对于小于256Byte的,直接通过内存池分配,内存池也有其结构,最小的单元为Block,大小为8的整数倍。对于像整数之类的不可变对象,还有对象缓冲池。比如:

    a = 1
    b = 3
    c = 1
    hex(id(a))
    Out[5]: '0x23c2168'
    hex(id(b))
    Out[6]: '0x23c2138'
    hex(id(c))
    Out[7]: '0x23c2168'

    可以看出,虽然a和c不是用a = c赋值的,但是实际上他们还是指向同一个位置。说明在python中,1这个不可变的常数对象是有固定的位置的,而所有赋值为1的变量都是它的引用。短字符串也是这样的:

    a = 'haha'
    b = 'hahaha'
    c = 'haha'
    hex(id(a))
    Out[11]: '0x7fc94388bab0'
    hex(id(b))
    Out[12]: '0x7fc94388b870'
    hex(id(c))
    Out[13]: '0x7fc94388bab0'

    python的垃圾回收策略:标记-清除 和 分代回收

    由于python是对象和引用构成的,因此我们不需要预先声明变量类型和开辟空间就可以直接将某个变量赋值。这个赋值的过程实际上就是把某个引用指向某个既定的对象的过程。就好比给一个物品上贴上标签。比如:

    ref1 = [1,2,3,4]
    ref2 = [3,4,5]
    ref3 = ref1
    ref3
    Out[22]: [1, 2, 3, 4]
    hex(id(ref3)) == hex(id(ref1))
    Out[23]: True
    ref3[1] = 4
    ref3
    Out[25]: [1, 4, 3, 4]
    ref1
    Out[26]: [1, 4, 3, 4]
    ref3 = 6
    ref3
    Out[28]: 6
    ref1
    Out[29]: [1, 4, 3, 4]

    可以看出,直接赋值只是给已经存在的对象再贴上一个标签而已,因为两者指向的是同一个对象,所以修改一个会影响其他的。

    可以使得引用增加的操作:

    • 对象被创建,a = 1
    • 对象被引用,b = a
    • 对象被作为参数传入 fun(a)
    • 对象被作为容器元素 c = [a,a,a]

    可以使得引用减少的操作:

    • 对象被显式销毁,del a
    • 对象的引用指向了新的对象,如本来a = b,然后a = c,那么b的引用就少一个
    • 对象所在的容器被销毁
    • 局部变量离开作用域

    由这种模式下,何时进行废弃对象的回收呢?一个很直接的思路就是,如果没有标签贴在某个实体上,也就是说,一个对象的引用数为零的时候,就要对它进行回收。这个就是标记清除的基本思路,也可以叫 引用计数 的策略。但是对于一种特殊情形,即循环引用的情况,这种等到引用数为零在回收的想法就遇到了困难,比如我们建立两个对象A和B,其中A.next = B,而B.pre = A,这在python中是可行的,因为允许class的属性在使用中加入。这样以来,AB都有至少一个来自对方的引用,然而可能两个都没有外部引用,也就是不使用了,但是直接查找的话也无法销毁这两个对象。

    如果每一次有新的操作都进行一次检查看看是否有需要回收的话,就比较费时费力,因此我们的检查应该不能过于频繁,而且又要保证及时的回收。python中应用了分代回收机制 。简单来说就是,将存在时间短的对象容易死掉,而老年的对象不太容易死,这叫做弱代假说(weak generation hypothesis),这也很好理解,一般生命周期长的对象往往是全局变量,而短的多为局部变量或者临时定义的变量。那么,我们把当前的对象作为第0代,我们每当allocation比deallocation多到某个阈值时,就对这些对象做一次检查和清理,没有被清理的那些就存活下来,进入第1代,第一代检查做若干次后,对1代清理,存活下来的进入第2代,第二代也是如此。这样就实现了分代回收的操作。

    gc 模块的简要说明及其主要方法

    gc模块的回收就是用分代回收的策略来解决循环引用的不可回收的问题,下面是gc模块的常见的方法及其说明:

    gc.enable()

    Enable automatic garbage collection.
    

    gc.disable()

    Disable automatic garbage collection.
    

    gc.isenabled()

    Returns true if automatic collection is enabled.
    

    gc.collect(generation=2)

    With no arguments, run a full collection. The optional argument generation may be an integer specifying which generation to collect (from 0 to 2). A ValueError is raised if the generation number is invalid. The number of unreachable objects found is returned.
    
    The free lists maintained for a number of built-in types are cleared whenever a full collection or collection of the highest generation (2) is run. Not all items in some free lists may be freed due to the particular implementation, in particular float.
    

    gc.set_debug(flags)

    Set the garbage collection debugging flags. Debugging information will be written to sys.stderr. See below for a list of debugging flags which can be combined using bit operations to control debugging.
    

    gc.get_debug()

    Return the debugging flags currently set.
    

    gc.get_objects()

    Returns a list of all objects tracked by the collector, excluding the list returned.
    

    gc.get_stats()

    Return a list of three per-generation dictionaries containing collection statistics since interpreter start. The number of keys may change in the future, but currently each dictionary will contain the following items:
    
        collections is the number of times this generation was collected;
        collected is the total number of objects collected inside this generation;
        uncollectable is the total number of objects which were found to be uncollectable (and were therefore moved to the garbage list) inside this generation.
    
    New in version 3.4.
    

    gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])

    Set the garbage collection thresholds (the collection frequency). Setting threshold0 to zero disables collection.
    
    The GC classifies objects into three generations depending on how many collection sweeps they have survived. New objects are placed in the youngest generation (generation 0). If an object survives a collection it is moved into the next older generation. Since generation 2 is the oldest generation, objects in that generation remain there after a collection. In order to decide when to run, the collector keeps track of the number object allocations and deallocations since the last collection. When the number of allocations minus the number of deallocations exceeds threshold0, collection starts. Initially only generation 0 is examined. If generation 0 has been examined more than threshold1 times since generation 1 has been examined, then generation 1 is examined as well. Similarly, threshold2 controls the number of collections of generation 1 before collecting generation 2.
    

    gc.get_count()

    Return the current collection counts as a tuple of (count0, count1, count2).
    

    gc.get_threshold()

    Return the current collection thresholds as a tuple of (threshold0, threshold1, threshold2).
    

    下面这些是gc.debug的flag的说明:

    gc.DEBUG_STATS

    Print statistics during collection. This information can be useful when tuning the collection frequency.
    

    gc.DEBUG_COLLECTABLE

    Print information on collectable objects found.
    

    gc.DEBUG_UNCOLLECTABLE

    Print information of uncollectable objects found (objects which are not reachable but cannot be freed by the collector). These objects will be added to the garbage list.
    
    Changed in version 3.2: Also print the contents of the garbage list at interpreter shutdown, if it isn’t empty.
    

    gc.DEBUG_SAVEALL

    When set, all unreachable objects found will be appended to garbage rather than being freed. This can be useful for debugging a leaking program.
    

    gc.DEBUG_LEAK

    The debugging flags necessary for the collector to print information about a leaking program (equal to DEBUG_COLLECTABLE | DEBUG_UNCOLLECTABLE | DEBUG_SAVEALL).
    

    gc的垃圾回收在程序结束、达到阈值,以及显式调用gc.collect()时启动。

    2018年04月13日00:11:42

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  • Windows内存管理的方法

    2019-10-03 10:10:53
    内存管理是操作系统中的重要部分,两三句话恐怕谁也说不清楚吧~~我先说个大概,希望...把哪些不常用的程序片断就放入虚拟内存,当需要用到它的时候在load入主存(物理内存)中。这个就是内存管理所要做的事。内存...

    内存管理是操作系统中的重要部分,两三句话恐怕谁也说不清楚吧~~
    我先说个大概,希望能够抛砖引玉吧

    当程序运行时需要从内存中读出这段程序的代码。代码的位置必须在物理内存中才能被运行,由于现在的操作系统中有非常多的程序运行着,内存中不能够完全放下,所以引出了虚拟内存的概念。把哪些不常用的程序片断就放入虚拟内存,当需要用到它的时候在load入主存(物理内存)中。这个就是内存管理所要做的事。内存管理还有另外一件事需要做:计算程序片段在主存中的物理位置,以便CPU调度。

    内存管理有块式管理,页式管理,段式和段页式管理。现在常用段页式管理

    块式管理:把主存分为一大块、一大块的,当所需的程序片断不在主存时就分配一块主存空间,把程 序片断load入主存,就算所需的程序片度只有几个字节也只能把这一块分配给它。这样会造成很大的浪费,平均浪费了50%的内存空间,但时易于管理。

    页式管理:把主存分为一页一页的,每一页的空间要比一块一块的空间小很多,显然这种方法的空间利用率要比块式管理高很多。

    段式管理:把主存分为一段一段的,每一段的空间又要比一页一页的空间小很多,这种方法在空间利用率上又比页式管理高很多,但是也有另外一个缺点。一个程序片断可能会被分为几十段,这样很多时间就会被浪费在计算每一段的物理地址上(计算机最耗时间的大家都知道是I/O吧)。

    段页式管理:结合了段式管理和页式管理的优点。把主存分为若干页,每一页又分为若干段。好处就很明显,不用我多说了吧。

    各种内存管理都有它自己的方法来计算出程序片断在主存中的物理地址,其实都很相似。

    这只是一个大概而已,不足以说明内存管理的皮毛。无论哪一本操作系统书上都有详细的讲解

    转载于:https://www.cnblogs.com/omygod/archive/2006/11/15/560762.html

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  • 1.使用 ARC 进行内存管理,ARC 是 iOS 提供的采用自动引用计数方式进行管理内存的一种手法,它避免了最常见的忘记释放对象内存而引起的内存泄漏问题。它的工作原理是编译器会自动的为你管理 retain 和 release 过程...

      常用的性能优化手段

    1.使用 ARC 进行内存管理,ARC 是 iOS 提供的采用自动引用计数方式进行管理内存的一种手法,它避免了最常见的忘记释放对象内存而引起的内存泄漏问题。它的工作原理是编译器会自动的为你管理 retain 和 release 过程。
    2.表格复用:reuseIdentifier,在使用单元格时应采用懒加载的模式去创建表格的单元格,首相应当在缓存中去寻找单元格是否创建,找到就直接使用,没有进而进行创建单元格进行使用,需要注意一点的是在设置单元的标志 ID 时,应采用 static 进行修饰,已达到程序运行时内存中仅存在一份单元格标识符 ID
    3.尽量的把 views 设置为透明:透明的 views 是系统最优化的渲染方式,通常是吧 opaque 属性设置为YES
    4.避免使用庞大的XIB,如果你不得不使用 XIB 时,请尝试为每一个单独的 controller 配置一个单独的 XIB,尽量的把一个View  controller中的 view 结构层次分散到不同的 XIB 中
    5.避免阻塞主线程。记住永远不要让主线程担任过多的任务,主线程所做的工作大致为渲染,管理交互反应,回应交互等
    6.不要在程序运行的时候去调整图片的大小,打个优化的比方,假如你从网络进行获取的图片需要进行大小设置,你可以选择在后台进程中进行图片的缩放,然后在使用缩放后的图片,也就是避免直接在 UIImageView 中更改图片的大小。
    7.正确的业务逻辑选择,例如数组、字典、集合、在有序的数组中使用下边去遍历会高于使用数值去遍历速度,插曲删除的速度相对很慢。字典在使用时存储键值对,使用键值进行查找会相对使用 value 快速、集合中是无序的,使用值查找会是一个快速的选择。
    8.当远程下载大量数据时应当考虑到gzip压缩,考虑到移动端的网络状态并不是多好,我们进行资源下载时使用gzip和解压缩的形式,即快速,又节省了用户的流量。
    9.使用重用和延时加载视图,更多的视图意味着更多的渲染,意味着更多的CPU 消耗,常使用的方法是重用 view 和延迟加载 view(懒加载)仅当需要时进行创建、不需要时进行销毁释放内存。
    10.使用 cache 缓存技术:
    缓存的技术是必不可少的,经常用于存储我们经常读取的数据。cache 的使用在另一半文章中去介绍
    11.进行内存警告处理,如果你的app收到了内存警告,它就需要尽可能释放更多的内存。最佳方式是移除对缓存,图片object和其他一些可以重创建的objects的strong references,1、使用APP delegate 中的applicationDidReceiveMemoryWarning方法 2、在自定义的对象 UI 中去覆盖didReceiveMemoryWarning方法 3、使用内存警告的本地通知,当内存发生警告就移除 UI 释放内存
    12.重用重大的内存开销对象以及结构、例如时间格式器、日历等
    13.使用 sprite sheets 进行加快渲染速度。
    14.避免反复的处理数据
    15.减少使用 web 加载
    16.优化 tableview保证良好的滚动性能、例如单元格复用、尽量使用透明的 view,避免渐变、图片缩放操作、减少subviews使用、缓存行高
    17.使用自动释放池

    NSAutoreleasePool负责释放block中的autoreleased objects。一般情况下它会自动被UIKit调用。但是有些状况下你也需要手动去创建它。

    假如你创建很多临时对象,你会发现内存一直在减少直到这些对象被release的时候。这是因为只有当UIKit用光了autorelease pool的时候memory才会被释放。好消息是你可以在你自己的@autoreleasepool里创建临时的对象来避免这个行为:

    NSArray *urls = <# An array of file URLs #>;

    for(NSURL *url in urls) {

    @autoreleasepool {

    NSError *error;

    NSString *fileContents = [NSString stringWithContentsOfURL:url encoding:NSUTF8StringEncoding error:&error];

     

    /* Process the string, creating and autoreleasing more objects. */

     

    }

     

    }

    这段代码在每次遍历后释放所有autorelease对象


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  • iOS内存优化常用方法

    2016-10-27 15:42:23
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  • ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布,它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动干预了。忘掉代码...
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  • 1. 用ARC管理内存ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布,它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动...
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