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(转)记一次内存优化的分享(内存一次性读多少字节)
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原文:记一次内存优化的分享
公司游戏已经进行到最后一个阶段了，经过最后一次引擎升级之后使用的是3.3的版本。以前产品定位的目标是只需要兼容1G或者以上内存就可以，我们也一直没关注低内存的运行情况。现在发行渠道要去兼容内存，这就不得对游戏进行优化了。
一般来说，游戏里比较容易出内存问题的地方是纹理资源和内存泄露。对于内存泄露来说，由于我们使用的是lua脚本进行逻辑开发，而且在测试的时候并不会出现内存持续高涨的情况，所以可以大概排除这种可能。
纹理资源的话我设计了一套类&#;LRU的淘汰算法，会内存紧张时候自动淘汰长时间不使用的资源（视内存情况）。而且统计内存中纹理占用比非常低，M手机一般情况只使用M的纹理。所以必须进一步探索内存消耗点了。
一、初略内存消耗检测：
开始主要使用的是adb shell dumpsys meminfo命令(感谢网易王杰同学热心指导),该命令可以准确统计Android进程的内存情况，特别是对于游戏App非常重要的Native Heap。配合游戏逻辑打开和关闭某些功能大概推测。并且把主要占内存的纹理资源和Lua（lua_gc(L,LUA_GCCOUNT,0)）堆大小统计输出。
进过多次测试之后发现内存涨到一定高度不会持续高涨，排除泄露的情况。而且纹理占用比不是很高（不到%）。而且在第一次进战斗后Lua内存占用非常大（-M）。分析后发现关卡波次（config_wave）表异常庞大导致，我们的配置是用lua表配置的，而且常驻内存。而config_wave有接近1W行， 单独加载它大约占M内存，初用Lua不知啊！
除去lua heap的占用，还有剩下接近%的内存，我一直以来的理解是，作为普通c&#;&#;对象，是不太可能占用很多内存资源的，所以一直不太理解这个内存分布情况。所以还需要进一步分析。
二、进一步内存检测：
神奇的Google给了我一些指示：Native Heap分析和优化
关键流程是:
1、给系统安装libc_malloc_debug_leak.so：
上面描述的好像非常麻烦，要编译自己的ROM，但是小米手机自带（应该是开发版）这个库，正好找到一部米1。
2、开启libc.debug.malloc功能：
先Rootadb shell：控制台执行adb shell root获取Root权限。然后依次执行：
adbshell setprop libc.debug.malloc 1adbshell stopadbshell start手机会自动重启，然后可以通过getprop检查libc.debug.malloc变量是否被正确设置。
3、修改Android SDK DDMS的配置 ddms.cfg文件（我的是在C:Usersxingyun.android目录下面）。添加"native=true"，保存后重启DDMS，记得一定要从SDK中启动，Eclipse里的是没用的。会有一个Native Heap的选项卡，连接手机并且保证libc.debug.malloc变量设置正确后在界面选择自己的进程，点击snpshot Current Native Heap Usage，就会显示进程内所有NativeHeap的内存分配情况。
这里有个问题是只有内存分配地址，没有对应函数和符号。有一个Symbol Search Path，但是没什么用（发现是要用冒号隔开...冒号..不是会和Windows的路径冲突吗？），最终放弃让它自己匹配符号。
有地址，可以通过addr2line（是一个可以将指令的地址和可执行映像转换成文件名、函数名和源代码行数的工具）分析地址对应的符号。注意：这个工具需要的地址并不是DDMS dump出来的绝对地址，而是相对于内存so的地址！通过adb shell读取Android系统文件proc/[pid]/maps获取进程库的内存分布，会发现有很多库会有两份，找其中"r-xp"权限(可执行)的那条就可以了。比如我的查询过程是：DDMS里的地址为ef4,so在内存的地址是，所以符号在so的地址是ef4。最后 addr2line ef4 -e lib***.so -f 查到：
_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithMipmapsEPNS__MipmapInfoEiNS0_PixelFormatEi/./renderer/CCTexture2D.cpp:很明显这是申请纹理时分配的内存。
但是这样分析效率太低。后来发现DDMS可以把结果导出成一个txt文件，如下图：
导出的txt文件里只有so文件名和地址，以及大小信息，所以写了个简单的脚本进行地址符号转换和分类统计。
最终转换出来这样的输出：
{total:.M,categorys:[{name:Texture,total:.M,stacks:[{tital:.M,count:,size:3.M,frames:[_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithMipmapsEPNS__MipmapInfoEiNS0_PixelFormatEi : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithDataEPKviNS0_PixelFormatEiiRKNS_4Size : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithImageEPNS_5ImageENS0_PixelFormat : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithImageEPNS_5Image : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2dTextureCache8addImageERKS : Cache.cpp: (discriminator 2)_Zlua_cocos2dx_TextureCache_addImageP9lua_Stat : uto/lua_cocos2dx_auto.cpp:]},{tital:4.M,count:9,size:1.M,frames:[_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithMipmapsEPNS__MipmapInfoEiNS0_PixelFormatEi : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithDataEPKviNS0_PixelFormatEiiRKNS_4Size : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithImageEPNS_5ImageENS0_PixelFormat : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithImageEPNS_5Image : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2dTextureCache8addImageERKS : Cache.cpp: (discriminator 2)]},{tital:2.M,count:1,size:2.M,frames:[_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithMipmapsEPNS__MipmapInfoEiNS0_PixelFormatEi : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithDataEPKviNS0_PixelFormatEiiRKNS_4Size : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithImageEPNS_5ImageENS0_PixelFormat : /./renderer/CCTexture2D.cpp:_ZN7cocos2d9Texture2DinitWithImageEPNS_5Image : /./renderer/CCTexture2D.cpp:]},输出的是json&#;式，一般编辑器对json都有“收起内容”的支持，比较方便查看。
上图是进入游戏未打开如何UI的内存分布情况，View的分类里有巨大的内存消耗，这里的View主要是一些显示对象，比如Node，Sprite，RichText等等。
仔细查看发现Sprite的数量有8K，每个Sprite大小有1.K(不包含Sprite所包含的其他堆对象)，就仅仅是精灵对象就占用了M之多。
上述结果都是在游戏刚登陆时候的统计，把游戏主要UI都打开一遍，统计得到所有Sprite有K也就是说Sprite对象一共占用了M。到此已经找到了优化方向，首先Sprite数量是绝对有问题，虽然我们几乎所有UI都是单例的，都是假设一个UI 有个可见Sprite，个UI也才5K，所以可以推测肯定会有大量未合理使用的Sprite。这里就要说到我们的UI结构了，我们的UI一般是策划和美术同学编辑的，然后交给程序填逻辑，所以应该有很多UI编辑的不合理。
后来让程序同学去查了一下，果然有很多精灵是策划编辑后内容，然后隐藏起来，运行时根据UI状态切换显示状态，这就难怪导致了那么巨量的精灵。进过这一步优化之后，我们的Sprite数量直接降低到了5-6K个，节省了接近M的内存资源!!
总结进过两次优化之后，内存占用减少了接近M。其实如果经验丰富这些问题应该可以在开发阶段避免的，只是第一次用编辑器和lua写UI这么复杂的项目确实避免不了踩这个坑。在整个优化过程中，通过工具精确定位内存分布是非常重要的。其次通过实际内存分布情况和预算进行对比，很容易发现不正常的分布点，找到它们就好解决了。接下来还可以进一步优化，因为一个精灵对象需要占用1.K的内存，确实有点不太合理，不过这可能涉及到一些对底层的修改。
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