Android Camera 内存问题剖析( 三 ) _Android

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综上，这类 native OOM 的根本原因是：当应用自身的 native 内存本身已处于高水位时，开启相机后，相机服务会持续通过 binder 通信在应用侧创建 CameraMetadataNative 对象，创建 CameraMetadataNative 对象的同时也会在应用侧通过 jni 接口在 native 层创建/复用一块存放 camera_metadata_t 的相对比较大的内存。由于 Java 层的 CameraMetadataNative 对象本身比较小，这种连续创建小对象的行为一定时间内很难触发 Java 层的 GC，导致其间接引用的 native 内存不断上涨，最终触发虚拟内存上限而 crash 。
解决思路问题的原因虽然相对比较简单，但如何解决这类问题还是比较难抉择的。既然是 GC 不及时导致的，一种简单的方案就是在拍摄页周期性触发 GC 。但如果 GC 间隔比较小，GC 毕竟是耗时的，GC 过于频繁会严重影响拍摄体验；如果 GC 间隔时间比较长，还是会有大概率重蹈这类 native OOM 的覆辙。
主动触发 GC 的方案很难平衡对性能的影响。其实问题的重点不是 Java 层，而是 Java 对象引用的 native 内存，如果及时主动释放这部分内存就可以从根本上彻底解决此类问题。通过前面的分析可以知道，这部分内存原本是在 GC 时的 finalize 环节回收，但如果提前发现 CameraMetadataNative 不再使用时，主动触发来释放这部分内存就可以一劳永逸。通过分析源码可以发现 CameraMetadataNative 传递到应用层之后后续并未再使用，在应用层使用完 CameraMetadataNative 对象之后，通过反射调用 close 函数即可释放其所引用的 native 内存。

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线下实验也可以发现，开启主动回收策略后，Native 内存的增长速度比之前大幅降低。这期间 Java 堆& native 层仍有持续增加的小对象，但 native 的增长速度远小于 Java 层了，这种场景下 Java 内存会在 native 内存触顶之前先触发 GC，而大幅降低了发生 native OOM 的可能

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最终该方案上线后，效果十分明显，此类 crash（Java & Native 总占比>15%）基本清零。后续搜集到的内存监控日志里 CameraMetadata 相关的内存基本都在 2M 以内，效果立竿见影！
总结此类问题存在时间很久，至少从 Android 4.4 开始都是通过 CameraMetadataNative 的 finalize 函数来释放 native 内存。过去拍摄的需求比较简单，绝大多数时候都是使用 ROM 自带的相机应用来拍照，因为这类 app 比较简单，native 内存水位本身很低，很难触发到虚拟内存的上限，所以此类问题并没暴露出来。随着小视频等 app 的兴起，拍摄需求越来越重（特效&美颜等），app 也越来越复杂，应用自身的 native 内存水位不断上涨，加上 native 内存泄漏等原因，当长时间停留在拍摄页时，这类问题就很容易触发。
此外，CameraMetadata 的内存分配失败时，并不会直接 crash，这个时候有其他内存分配请求时才会触发 crash（如线程创建、GL 内存分配等），这也是很多拍摄过程中相机黑屏问题的根本原因。该方案也不经意间解决了长期存在的拍摄时相机黑屏的疑难问题。
这类问题既有应用自身的原因，也有内存回收策略设计的原因。应用在尽可能减少泄漏的同时，也应该努力降低自身 native 内存水位。AOSP 里利用 Java 的 finalize 方法来释放其间接引用的 native 内存是个偷懒挖坑的设计，类似的案例在 AOSP 里比比皆是。我们在实际开发中，类似内存这种有限的资源应及时回收，甚至可以主动限定对象的生命周期，一旦完成使命就主动回收其占用的内存，避免使用 finalize 逻辑来释放 native 内存。
文中提高的两个工具（Native 内存监控工具 Raphael & Android 堆内存快照裁剪压缩工具）是西瓜视频 Android 团队在长期的内存优化治理中开发的两套高效实用的基础工具，在我司内部各大 app 中应用非常广泛，是内存优化&稳定性治理的绝对首选。这两套工具我们也会在后续的监控工具建设&优化治理实践等技术文章中介绍相关技术细节，敬请关注。
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