西瓜视频播放位置其他是哪里,西瓜视频的缓存文件在哪里( 二 )

抖音在运行了一段线下的内存泄漏工具之后，发现了线下工具的各种弊端：
1. 检测出来的内存泄漏过多，并且也没有比较好的优先级排序，研发消费不过来，历史问题就一直堆积。另外也很难和业务研发沟通问题解决的收益，大家针对解决线下的内存泄漏问题的 ROI（投入产出比）比较难对齐。
2. 线下场景能跑到的场景有限，很难把所有用户场景穷尽。抖音用户基数很大，我们经常遇到一些线上的 OOM 激增问题，因为缺少线上数据而无从查起。
3. Android 端的 HPORF 的获取依赖原生的 Debug.dumpHporf，dump 过程会挂起主线程导致明显卡顿，线下使用体验较差，经常会有研发反馈影响测试。
4. LeakCanary 基于 Shark 分析引擎分析，分析速度较慢，通常在 5 分钟以上才能分析完成，分析过程会影响进程内存占用。
5. 分析结果较为单一，仅仅只能分析出 Fragment、Activity 内存泄露，像大对象、过多小对象问题导致的内存 OOM 无法分析。
# 线上
正是由于上述一些弊端，抖音最早的线下工具和治理流程并没有起到什么太大作用，我们不得不重新审视一下，工具建设的重心从线下转成了线上。线上工具的核心思路是：在发生
OOM 或者内存触顶等触发条件下，dump 内存的 HPROF 文件，对 HPROF
文件进行分析，分析出内存泄漏、大对象、小对象、图片问题并按照泄露链路自动归因，将大数据问题按照用户发生次数、泄露大小、总大小等纬度排序，推进业务研发按照优先级顺序来建立消费流程。为此我们研发了一基于
HPORF 分析的线下、线上闭环的自动化分析工具 Liko（寓意 ko 内存 Leak 问题）。
# Liko 介绍
# Liko 整体架构

文章插图

图 3. Liko 架构图
整体架构由客户端、 Server 端和核心分析引擎三部分构成。
* 客户端
在客户端完成 HPROF 数据采集和分析（针对端上分析模式），这里线上和线下策略不同。
线上：主要在 OOM 和内存触顶时通过用户无感知 dump 来获取 HPROF 文件，当 App
退出到后台且内存充足的情况进行分析，为了尽量减少对 App 运行时影响，主要通过裁剪 HPROF
回传进行分析，减轻服务器压力，对部分比例用户采用端上分析作为 Backup 。
线下：dump 策略配置较为激进，在 OOM、内存触顶、内存激增、监测 Activity、Fragment 泄漏数量达到一定阈值多种场景下触发
dump，并实时在端上分析上传至后台并在本地自动生成 html 报表，帮助研发前发现可能存在的内存问题。
* Server 端
Server 端根据线上回传的大数据完成链路聚合、还原、分配，并根据用户发生次数、泄露大小、总大小等纬度促进研发测消费，对于回传分析模式则会另外进行
HPORF 分析。
* 分析引擎
基于 MAT 分析引擎完成内存泄露、大对象、小对象、图片等自动归因，同时支持在线下自动生成 Html 报表。
# Liko 流程图

文章插图

图 4. Liko 流程图
整体流程分为：
1. Hprof 收集
2. 分析时机
3. 分析策略
# Hprof 收集
收集过程我们设置了多种策略可以自由组合，主要有 OOM、内存触顶、内存激增、监测 Activity、Fragment
泄漏数量达到一定阈值时触发，线下线上策略配置不同。
为了解决 dump 挂起进程问题，我们采用了子进程 dump+fileObsever 的方式完成 dump 采集和监听。

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