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内存不足、内存泄漏和过度使用等问题#xff0c;常常导致游戏出现卡顿、崩溃#xff0c;甚至影响…UWA Gears 是UWA最新发布的无SDK性能分析工具。针对移动平台提供了实时监测和截帧分析功能帮助您精准定位性能热点提升应用的整体表现。
内存不足、内存泄漏和过度使用等问题常常导致游戏出现卡顿、崩溃甚至影响用户体验。本文将详细介绍Gears-Realtime模式中Memory Detail参数并通过实例演示如何定位和解决游戏中的内存问题。
1. 深入分析内存细节Memory Detail
要深入地理解内存问题我们可以借助Memory Detail参数查看应用内存的具体分布和使用情况。 总体内存使用情况 PSS Total PSS TotalProportional Set Size是衡量进程实际占用物理内存的重要指标它通过按比例分配共享内存来计算应用的物理内存占用情况。PSS Total通常在应用加载大量资源或数据时增长如启动新场景或关卡。如果PSS Total持续增长可能意味着存在内存泄漏或资源未及时释放的问题长此以往可能导致设备内存耗尽进而导致应用崩溃。 Unknown Unknown内存表示未归类的内存使用通常代表应用中没有明确分类的内存分配。当应用中某些资源或数据无法被现有分类系统识别时Unknown内存可能会增长。持续的Unknown内存增长可能表明有资源未能及时释放或某些内存分配没有被合理管理这可能导致内存泄漏和资源浪费。
堆内存使用情况 Native Heap Native Heap是由C/C代码分配的堆内存主要用于存储应用中的原生对象和数据。Native Heap通常在应用使用复杂的C/C算法或加载大型原生资源如音频、视频文件时增长。如果Native Heap占用持续增加可能意味着存在内存泄漏或者分配的内存未能及时释放这将导致内存碎片化和应用性能的下降。 Dalvik Heap Dalvik Heap用于表示Dalvik虚拟机管理的Java对象的内存占用情况是Java应用中内存使用的主要指标。Dalvik Heap会在创建大量Java对象或加载大量Java资源时增长例如运行复杂逻辑或大量实例化对象时。如果Dalvik Heap增长过快可能引发频繁的垃圾回收GC导致应用性能下降和用户体验不佳。
图形渲染内存使用情况 GL mtrack GL mtrack监控与OpenGL图形渲染相关的内存使用包括纹理和渲染缓冲区的内存分配。在加载高分辨率纹理、大型3D模型或在高负载的渲染场景中GL mtrack的内存占用会显著增长。如果增长过快且未及时释放可能导致GPU内存不足引发帧率下降、渲染延迟甚至应用崩溃。 EGL mtrack EGL mtrack与EGLOpenGL ES的原生窗口系统接口相关监控EGL资源的内存使用。在应用中频繁创建和销毁EGL上下文时EGL mtrack的内存占用会增长。如果这些资源未能及时释放会导致内存浪费并影响图形渲染的性能。 Gfx Dev Gfx Dev表示与图形设备相关的内存使用通常用于管理GPU的渲染资源。在进行复杂的图形操作或处理大量图形数据时Gfx Dev的内存占用会增加。如果增长过快可能导致GPU资源紧张进而影响渲染性能。
内存映射使用情况 SO mmap SO mmap用于表示共享库的内存映射主要涉及.so文件的内存使用。在应用加载多个共享库或动态链接库时SO mmap的内存占用会增长。如果共享库数量过多或未能及时卸载可能导致内存占用增加并影响应用的启动时间和运行性能。 JAR mmap JAR mmap表示JARJava ARchive文件的内存映射主要用于管理Java类库的内存分配。在应用加载大量Java类库或资源时JAR mmap的内存占用会增加。如果未能合理管理和释放这些资源可能导致内存占用不断增加影响应用的性能和响应速度。 APK mmap APK mmap表示APKAndroid应用程序包文件的内存映射主要涉及应用自身资源的内存使用。在加载应用的资源文件如图片、音频、视频时APK mmap的内存占用会增加。如果这些资源未能高效管理可能导致内存占用增加影响应用的启动速度和运行效率。 DEX mmap DEX mmap表示DEXDalvik Executable文件的内存映射包含应用经过编译的字节码。在应用加载多个DEX文件或扩展包时DEX mmap的内存占用会增加。如果这些字节码未能有效管理可能导致内存占用增加影响应用的性能和稳定性。 OAT mmap OAT mmap表示OATOptimized Android Runtime文件的内存映射包含优化后的应用程序代码。在应用运行时加载优化的OAT文件会占用一定的内存。如果OAT文件过大或加载过程不够高效可能导致内存占用增加并影响应用的运行速度。 ART mmap ART mmap表示ARTAndroid Runtime虚拟机的内存映射主要涉及ART虚拟机运行时的内存使用。在ART虚拟机处理Java字节码和优化操作时ART mmap的内存占用会增加。如果ART内存管理不当可能导致内存占用增加影响应用的执行效率。 Other mmap Other mmap表示其他类型的内存映射未被归类到特定类型的内存使用。在应用加载非标准资源或使用特殊内存映射时Other mmap的内存占用会增长。如果这些内存区域未能及时释放可能导致内存占用增加影响系统的整体性能。
其他内存使用情况 Dalvik Other Dalvik Other表示Dalvik虚拟机的其他内存使用涵盖了非堆内存的部分。通常在Dalvik虚拟机执行非堆内存操作时这一参数的内存占用会增长。如果虚拟机内存管理不当可能导致内存浪费并影响应用的响应速度。 Other Dev Other Dev表示与设备相关的其他内存使用通常用于管理与设备特性相关的数据存储。在应用使用特殊硬件功能或与设备进行频繁交互时Other Dev的内存占用可能增长。如果未能高效管理这些资源可能导致设备性能下降或内存占用增加。 Stack Stack表示堆栈内存的使用情况主要用于存储线程的堆栈信息。在创建新线程或执行复杂操作时Stack的内存占用会增长。如果线程管理不当或堆栈内存使用过多可能导致应用的响应速度下降甚至引发崩溃。 Ashmem AshmemAnonymous Shared Memory表示匿名共享内存的使用情况主要用于跨进程共享内存数据。在应用需要在多个进程间共享数据时Ashmem的内存占用会增加。如果共享内存未能及时释放或管理不当可能导致内存浪费并影响系统的稳定性。
通过分析这些细节数据大家可以更准确地定位内存问题的根源并采取相应的优化措施如优化资源加载策略、及时释放不必要的对象等。
2. 实例分析
为帮助大家更好地通过Gears定位内存问题我们来结合一个具体的游戏实例进行分析并深入解读相关的性能参数。
背景信息 测试人员在游戏测试的过程中发现游戏在特定的关卡游玩了10分钟后出现了闪退现象初步怀疑可能是因为内存问题导致。
首先获取性能数据 我们使用Realtime模式对该游戏进行一定时间的性能测试获取部分性能数据便于后续分析。 优化前的性能测试数据趋势图 优化前开始时的测试数据展示图 优化前结束时的测试数据展示图 接着分析性能数据 我们可以从上图中观察到优化前的性能测试数据趋势线成阶梯形增长而从具体数据来看 PSS Total内存占用在应用运行过程中显著增加最终达到1.27GB。这表明应用存在严重的内存累积问题可能是由于内存泄漏或资源未及时释放导致的。 Unknown内存增长尤为显著从135.32MB增长至577.89MB。Unknown内存通常代表未能被归类的内存分配其大幅增长通常意味着应用中存在未被正确管理的资源或隐性的内存分配问题。这是内存管理的关键问题可能导致系统内存紧张从而影响应用的性能和稳定性。 GL mtrack内存从163.55MB显著增长至630.84MB这表明在应用的图形资源管理方面存在严重问题。内存的快速增长可能是由于图形资源未能及时释放或频繁加载大规模图形资源所致。这种内存的急剧增加可能会导致GPU内存压力增大从而影响渲染性能最终可能导致帧率下降、画面卡顿甚至应用崩溃。
结合以上的数据我们可以发现主要问题集中在PSS Total和Unknown内存的显著增长以及GL mtrack内存的急剧上升。这些问题表明应用存在严重的内存管理不足尤其是在图形资源管理方面可能导致内存泄漏、资源未能及时释放以及GPU内存过度消耗。这些问题如果不及时优化可能会导致系统内存不足、应用性能下降甚至导致应用崩溃。
然后优化性能问题 在分析了存在内存问题的性能数据后我们发现Unknown内存的大幅增长是主要的内存问题之一。Unknown内存并不是某种特殊的内存而是指无法明确分类的内存部分。大部分的性能分析工具都无法直接识别和定位Unknown内存的具体来源那么我们该如何去定位并解决Unknown内存问题呢
主要可以从以下几点来优化 分析内存增长的时间点 通过观察内存曲线识别出内存问题开始的时间点并回溯到该时段前后执行的代码段初步判断可能导致内存问题的操作。 关联代码与测试场景 对照测试场景的步骤列出在内存增长明显的时间点所执行的操作并将其与相关代码段对应初步锁定可疑代码区域。 逐步禁用功能模块 禁用初步锁定的可疑模块或功能特性并重新运行测试观察内存问题是否改善。通过这一过程进一步缩小问题范围。 细化代码调试 在可疑代码段内逐行或逐函数分析内存分配操作特别是涉及到动态内存分配、对象创建等部分加入日志记录跟踪内存操作的细节。 内存快照对比 在内存增长的关键时刻使用内存快照工具捕获内存状态对比不同时间点的快照识别出内存增长的具体对象或数据结构以进一步锁定问题代码。 使用二分法进一步定位 通过二分法调试将可疑代码区域逐步划分为更小的部分逐步排查直到找出具体导致内存问题的代码段并进行针对性修复。 重复测试验证 每次定位并修改代码后重新运行测试场景验证内存问题是否解决逐步收窄问题范围直到彻底消除内存问题。
最后验证优化结果
在对游戏进行优化后我们需要重新进行性能测试来验证优化的结果。 优化后的性能测试数据图 通过查看优化后的数据趋势我们可以发现优化措施显著改善了应用的内存管理PSS Total和Unknown内存的稳定性验证了内存累积和泄漏问题得到了解决。同时系统可用内存的增加进一步确保了应用在长时间运行后的性能和稳定性。
希望这篇文章能够帮助大家使用Gears-Realtime模式快速定位内存问题在优化内存的道路上披荆斩棘。 如果您在使用过程中遇到任何问题可以通过私信找到我们或者前往问答社区进行提问我们将竭诚为您提供支持。
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