利用-Android-Studio-Profiler-工具解析应用的内存和-CPU-利用数据 ...

由于一旦删除赤色节点，别的的橙色节点都将无法被访问，这时候它们就会被 GC 接纳掉。从这个角度上讲，它们是被赤色节点所持有的，因此被定名为 “Retained Size”。
另有一个前面没有提到的数据维度。当您点击某个类名，界面中会显示这个类实例列表，这里有一列新数据 —— “Depth”:

“Depth” 是从 GC Root 到达这个实例的最短路径，图中的这些数字就是每个对象的深度 (Depth):

一个对象离 GC Root 越近，它就越有可能与 GC Root 有多条路径相连，也就越可能在垃圾接纳中被生存下来。
以赤色节点为例，假如从其左边来的任何一个引用被破坏，赤色节点就会变成不可访问的状态并且被垃圾接纳接纳掉。而对于右边的蓝色节点来说，假如您希望它被垃圾接纳，那您需要把左右两边的路径都破坏才行。
值得警惕的是，假如您看到某个实例的 “Depth” 为 1 的话，这意味着它直接被 GC root 引用，同时也意味着它永久不会被自动接纳。
下面是一个示例 Activity，它实现了 LocationListener 接口，高亮部门代码 “requestLocationUpdates” 将会利用当前 Activity 实例来注册 locationManager。假如您忘记注销，这个 Activity 就会走漏。它将永久都待在内存里，由于位置管理器是一个 GC root，而且永久都存在:

您能在 Memory Profiler 中查看这一情况。点击一个实例，Memory Profiler 将会打开一个面板来显示谁正在引用这个实例:

我们可以看到位置管理器中的 mListener 正在引用这个 Activity。您可以更进一步，通过引用面板导航至堆的引用视图，它可以让您验证这条引用链是否是您所预期的，也能帮您明确代码中是否有走漏以及哪里有走漏。
CPU Profiler

和 Memory Profiler 类似，CPU Profiler 提供了从另一个角度记录和分析应用关键性能数据的方法。
利用 CPU Profiler，起主要产生一些 CPU 的利用记录:

• 进入 Android Studio 中的 CPU Profiler 界面，在您的应用已经摆设的条件下，点击 “Record” 按钮；
  
• 在应用中举行您想要分析的操作；
  
• 返回 CPU Profiler，点击 “Stop” 按钮。
  

由于最终呈现的数据是基于线程组织的，所以去观察数据之前，您应该确认是否选择了准确的线程:

我们这里所获得的 CPU 利用记录信息，着实是一个 System Trace 实例的调用栈聚集 (下文统称 “调用栈”)。而就算是很短的 CPU 利用记录，也会包罗巨量的信息，同时这些信息也是人无法读懂的。所以 CPU Profiler 提供了一些工具来可视化这些数据。
Call Chart
在 CPU Profiler 界面下半部，有四个标签页，分别对应四个不同的数据图表，它们分别是: Call Chart、Flame Chart、Top Down 和 Bottom Up。其中的 Call Chart 可能是最直白的一个，它基本上就是一个调用栈的重新组织和可视化呈现:

Call Chart 横轴就是时间线，用来展示方法开始与结束的确切时间，纵轴则自上而下展示了方法间调用和被调用的关系。Call Chart 已经比原数据可读性高很多，但它仍然不方便发现那些运行时间很长的代码，这时我们便需要利用 Flame Chart。
Flame Chart
Flame Chart 提供了一个调用栈的聚合信息。与 Call Chart 不同的是，它的横轴显示的是百分比数值。由于忽略了时间线信息，Flame Chart 可以展示每次调用消耗时间占用整个记录时长的百分比。同时纵轴也被对调了，在顶部展示的是被调用者，底部展示的是调用者。此时的图表看起来越往上越窄，就好像火焰一样，因此得名:

Flame Chart 是基于 Call Chart 来重新组织信息的。从 Call Chat 开始，合并相同的调用栈，以耗时由长至短对调用栈举行排序，就获得了 Flame Chart:

对比两种图表不难看出，左边的 Call Chart 有详细的时间信息，可以展示每次调用是何时发生的；右边的 Flame Chart 所展示的聚合信息，则有助于发现一个总耗时很长的调用路径:

Top Down Tree
前面介绍的两种图表，可以资助我们从两种角度纵览全局。而假如我们需要更准确的时间信息，就需要利用 Top Down Tree。在 CPU Profiler 中，Top Down 选项卡展示的是一个数据表格，为了便于明确其中各组数据的意义，接下来我们会尝试构建一个 Top Down Tree。
构建一个 Top Down Tree 并不复杂。以 Flame Chart 为基础，您只需要从调用者开始，持续添加被调用者作为子节点，直到整个 Flame Chart 被遍历一遍，您就获得了一个 Top Down Tree:

对于每个节点，我们关注三个时间信息:

• Self Time —— 运行本身的代码所消耗的时间；
  
• Children Time —— 调用其他方法的时间；
  
• Total Time —— 前面两者时间之和。
  

有了 Top Down Tree，我们能容易将这三组信息归纳到一个表格之中:

下面我们来看一看这些时间信息是怎么计算的。左手边是和前面一样的 Flame Chart 示例。右边则是一个 Top Down Tree。
我们从 A 节点开始:

• A 消耗了 1 秒钟来运行本身的代码，所以 Self Time 是 1；
  
• 然后它消耗了 9 秒中去调用其他方法，这意味着它的 Children Time 是 9；
  
• 如许就一共消耗了 10 秒钟，Total Time 是 10；
  
• B 和 D 以此类推…
  

值得注意的是，D 节点只是调用了 C，本身没做任何事，这种情况在方法封装时很常见。所以 D 的 Children Time 和 Total Time 都是 2。
下面是表格完全展开的状态。当您在 Android Studio 中分析应用时，CPU Profiler 会完成上面所有的计算，您只要明确这些数字是怎么产生的即可:

对比左右两边: Flame Chart 比较便于发现总耗时很长的调用链，而 Top Down Tree 则方便观察其中每一步所消耗的准确时间。作为一个表格，Top Down Tree 也支持按单独维度举行排序，这点同样非常实用。
Bottom Up Tree
当您希望方便地找到某个方法的调用栈时，Bottom Up Tree 就派上用场了。“树” 如其名，Bottom Up Tree 从底部开始构建，如许我们就能通过在节点上不绝添加调用者来反向构建出树。由于每个独立节点都可以构建出一棵树，所以这里着实是森林 (Forest):

让我们再做些计算来搞定这些时间信息。
表格有四行，由于我们有四个树在森林中。从节点 C 开始:

• Self Time 是 4 + 2 = 6 秒钟；
  
• C 没有调用其他方法，所以 Children Time 是 0；
  
• 前面两者相加，总时间为 6 秒钟。
  

看起来与 Top Bottom Tree 别无二致。接下来展开 C 节点，计算 C 的调用者 B 和 D 的情况。
在计算 B 和 D 节点的相关时间时，情况与前面的 Top Bottom Tree 有所不同:

• 由于我们在构建基于 C 节点的 Bottom Up Tree，所以所偶然间信息也都是基于 C 节点的。这时我们在计算 B 的 Self Time 时，应当计算 C 被 B 调用的时间，而不是 B 自身执行的时间，这里是 4 秒；对于 D 来说，则是 2 秒。
  
• 由于只有 B 和 D 调用 C 的方法，它们的 Total Time 之和应与 C 的 Total Time 相称。
  

下一个树是 B 节点的 Bottom Up Tree，它的 Self Time 是 3 秒，Children Time 是用来调用其他方法的时间，这里只有 C，所以是 2 秒。Total Time 永久都是前两者之和。下面便是整个表格展开的样子:

当您想要观察某个方法怎样被调用，好比这个 nanoTime() 方法时，您可以利用 Bottom Up Tree 并观察 nanoTime 方法的子节点列表，通过右边的时间数据，您可以找到谁人您所感兴趣的调用:

备忘表

前面介绍了四种不同的数据图表，并且还详细表明确一些数据是怎样被计算出来的。假如您觉得头绪太多很难记着，没关系，下面这个简明的备忘表就是为您准备的:

总结

本文介绍了 Android Studio Profiler 中的两种数据分析工具。
其中 Memory Profiler 可以自动检测 Activity 和 Fragment 的内存走漏，而通过相识和利用 Memory Profiler 中数据分析功能提供的数据，也可以发现和办理其他类型的内存走漏题目。
有关 CPU Profiler 则介绍了 Call Chart、Flame Chart、Top Down、Bottom Up 这四种维度的数据呈现。
希望这些内容能够资助您更加相识 Android Profiler。如仍有疑问，欢迎在下方留言。也欢迎通过 Android Studio 反馈利用中遇到的题目。

作者：Android_开发者
链接：https://juejin.im/post/5ef2c6e9f265da02b80e0b6d
文末

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