2018/07/31 AOSP android-8.1.0_r31

Android尽可能多的缓存进程,当用户下次再去使用该进程时,就会直接使用缓存的进程,从而避免了开启进程这样的消耗,提高响应速度。

但是随着Android缓存的进程越来越多,系统内存就会越来越少。所以Android又会去杀掉一些缓存的进程来释放一些内存, 而这就是low memory killer.

可以看出,Android缓存的进程数量,与触发Low memory killer是相关的,
当缓存/empty的进程数量,就会触发android framework层面的低杀
或使用的内存超过一个阈值时,就会触发lmkd或kernel里的low memory killer.

本文主要分析怎样计算一个进程的oom adj, 然后android framework对缓存的进程进行低杀,接着会去lmkd以及kernel里继续分析low memory killer.

一 计算 oom adj

Android Framework计算一个进程的 oom adj 是在computeOomAdjLocked函数中进行的,由于该函数很庞大,所以就不贴代码了。大体把流程图画出来了,

computeOomAdjLocked service_promotion provider_promotion system_adj

上图是系统定义的adj level, 其中

  • system和persistent进程
    这类进程的 adj < 0, computeOomAdjLocked并不会调整这类进程的adj, 也就意味着,这些进程很重要,不到万不得已的情况下是不会kill这些进程的

  • 前端进程
    这类进程包括TOP APP, 也包括那些正在接收广播,正在进行service callback的进程,以及在run instrumentation的进程.

  • Visible 进程
    visible进程并不一定是前端进程, 它是指app中有些activity是可见的,比如被TOP app覆盖后,依然可见的那些进程

  • 用户可感知的进程
    这些进程包括那些 activity 状态为 PAUSING/PAUSED/STOPPING的进程, 以及有 overlay、前端service的进程.
    以及被设置成forcingToImportant的进程,这类进程主要正在显示Toast的进程

Toast.png
  • previous进程
    这里特别注意,previous进程把HOME进程排除了,也就是如果从launcher启动一个APP, 那么照理说previous进程应该是HOME进程才对,但是AMS在更新previous进程时,将HOME进程排除在外了,所以HOME进程永远不会是previous进程
void updatePreviousProcessLocked(ActivityRecord r) {        // ...        // Now set this one as the previous process, only if that really        // makes sense to. 排除了home进程        if (r.app != null && fgApp != null && r.app != fgApp                && r.lastVisibleTime > mService.mPreviousProcessVisibleTime                && r.app != mService.mHomeProcess) {            mService.mPreviousProcess = r.app;            mService.mPreviousProcessVisibleTime = r.lastVisibleTime;        }    }

其它的进程就参见上面的表格吧!

另外,一个进程里的 services 或 provider是有可能会提升该进程的oom adj
比如一个oomadj更小的进程(也就是更重要的进程)正绑定了oomadj更大的进程,且在绑定的时候允许对host service的adj进行promotion, 此时,hosting service的进程就有可能会被promote到与client进程相同的oomadj, 也就是说,如果host service进程的oomadj太大了,那它可能会被kill掉,而此时更重要的client进程还绑定在该service上,所以这时就有可能出现混乱。对于provider同理。

引用AOSP对于foreground App的定义, https://developer.android.com/about/versions/oreo/background#services

An app is considered to be in the foreground if any of the following is true:*   It has a visible activity, whether the activity is started or paused.*   It has a foreground service.*   Another foreground app is connected to the app, either by binding to one of its services or by making     use of one of its content providers. For example, the app is in the foreground if another app binds to its:    *   [IME](https://developer.android.com/guide/topics/text/creating-input-method.html)    *   Wallpaper service    *   Notification listener    *   Voice or text service

二 native与kernel oomadj

applyOOMadj lmkd

当算出了一个进程的 oomadj 后,就会往lkmd里去更新该oomadj, 前提是最新的与上一次的oomadj不一样的时候。
最终是将oomadj写入到 /proc/%d/oom_score_adj 中.

Android中进行low memory killer根据一些配置有可能发生在lmkd中,也有可能发生在kernel里
具体是

#define INKERNEL_MINFREE_PATH "/sys/module/lowmemorykiller/parameters/minfree"has_inkernel_module = !access(INKERNEL_MINFREE_PATH, W_OK);use_inkernel_interface = has_inkernel_module && !is_go_device;

如果不能访问 "/sys/module/lowmemorykiller/parameters/minfree", 且不是 go device.在这种情况下,使用kernel的 low memory killer, 否则使用lmkd的 find_and_kill_process

2.1 lmkd的find_and_kill_process

如果使用的是lmkd的查杀功能,那么它进行如下的步骤进行操作

  • 监听pressure_level
    将/dev/memcg/memory.pressure_level的fd以及它所监听的level水平,如critical或medium写入到/dev/memcg/cgroup.event_control, 当有事件发生了,便会触发mp_event或mp_event_critical, 最终都会调用mp_event_common

  • 计算内存使用情况
    /dev/memcg/memory.usage_in_bytes
    /dev/memcg/memory.memsw.usage_in_bytes
    获得系统内存以及swap内存的使用情况,决定是否触发find_and_kill_process去查找进程并kill

  • find_and_kill_process
    find_and_kill_process就比较简单了,从oomadj最高往下依次查找,如果是critical,则查找到ro.lmk.critical 默认是0; 如果是medium,则查找到ro.lmk.medium, 默认是800;
    找到一个就kill掉,然后就不往下查找了。测试find_and_kill_process只会杀一个进程,如果在kill掉一个进程后,内存还是不满足,则kernel会触发下一次事件... 这样不断的轮询

2.2 kernel的low memory killer

drivers/staging/android/lowmemorykiller.c
这里面通过lowmem_scan遍历所有的进程task_struct,然后挑选出oomadj最大值, 如果两个oomadj值相同,则比较两个进程的内存使用,选择占用内存大的进程进行kill

    //找oomadj最大的进程    for_each_process(tsk) {        struct task_struct *p;         short oom_score_adj;        if (tsk->flags & PF_KTHREAD)            continue;        p = find_lock_task_mm(tsk);        if (!p)            continue;        if (task_lmk_waiting(p) &&            time_before_eq(jiffies, lowmem_deathpending_timeout)) {            task_unlock(p);            rcu_read_unlock();            return 0;        }           oom_score_adj = p->signal->oom_score_adj;        if (oom_score_adj < min_score_adj) {            task_unlock(p);            continue;        }           tasksize = get_mm_rss(p->mm);        task_unlock(p);        if (tasksize <= 0)            continue;        if (selected) {            if (oom_score_adj < selected_oom_score_adj)                continue;            if (oom_score_adj == selected_oom_score_adj &&                tasksize <= selected_tasksize)                continue;        }           selected = p;        selected_tasksize = tasksize;        selected_oom_score_adj = oom_score_adj;        lowmem_print(2, "select '%s' (%d), adj %hd, size %d, to kill\n",                 p->comm, p->pid, oom_score_adj, tasksize);    }    //如果已经找到,则向进程发送 SIGKILL 信号    if (selected) {        long cache_size = other_file * (long)(PAGE_SIZE / 1024);        long cache_limit = minfree * (long)(PAGE_SIZE / 1024);        long free = other_free * (long)(PAGE_SIZE / 1024);        task_lock(selected);        send_sig(SIGKILL, selected, 0);        if (selected->mm)            task_set_lmk_waiting(selected);        task_unlock(selected);        trace_lowmemory_kill(selected, cache_size, cache_limit, free);        lowmem_deathpending_timeout = jiffies + HZ;        rem += selected_tasksize;    }

在PIXEL手机中测试其实是没有mp_event/mp_event_critical,也就是kill process这个动作由kernel去完成,而不是lmkd去完成。

三 Android Framework kill掉cached empty进程

lmkd或kernel都可能会去kill掉进程,除此之外android framework也会试着去kill cached/empty进程

    final void updateOomAdjLocked() {        //计算出 empty和cached的进程的大小限制        final int emptyProcessLimit = mConstants.CUR_MAX_EMPTY_PROCESSES;        final int cachedProcessLimit = mConstants.CUR_MAX_CACHED_PROCESSES - emptyProcessLimit;           ...        //注意,这里是遍历LRU缓存的进程,从最新使用的进程开始        for (int i=N-1; i>=0; i--) {            ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);            if (!app.killedByAm && app.thread != null) {                app.procStateChanged = false;                                //计算该进程的 oomadj 和 curProcState                computeOomAdjLocked(app, ProcessList.UNKNOWN_ADJ, TOP_APP, true, now);                ...                                //将 oomadj 更新到 lmkd中                applyOomAdjLocked(app, true, now, nowElapsed);                                // Count the number of process types.                switch (app.curProcState) {                    case ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_ACTIVITY:                    case ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_ACTIVITY_CLIENT:                        //如果进入该分支,说明是cached的进程,更新numCached                        mNumCachedHiddenProcs++;                        numCached++;                        //如果cached的进程超过限制了,调用 app.kill 该进程                        if (numCached > cachedProcessLimit) {                            app.kill("cached #" + numCached, true);                        }                        break;                    case ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_EMPTY:                        //进入该分支是表明是 EMPTY 进程, 如果超过限制,也直接kill掉                                              if (numEmpty > mConstants.CUR_TRIM_EMPTY_PROCESSES                                && app.lastActivityTime < oldTime) {                            //这里超过了CUR_TRIM_EMPTY_PROCESSES这个限制                            //且距离上一次使用的时间超过30分钟,就kill掉,否则进入else,                            app.kill("empty for "                                    + ((oldTime + ProcessList.MAX_EMPTY_TIME - app.lastActivityTime)                                    / 1000) + "s", true);                        } else {                            numEmpty++;                            //增加numEmpty, 如果缓存的大小大于 emptyProcessLimit也直接kill掉                            if (numEmpty > emptyProcessLimit) {                                app.kill("empty #" + numEmpty, true);                            }                        }                        break;                    default:                        mNumNonCachedProcs++;                        break;                }                //如果app已经被置为 isolated了,且没有services                if (app.isolated && app.services.size() <= 0) {                    app.kill("isolated not needed", true);                } else {                    ...                }                //计算出可以进入 memory trim的进程数量,前提是                // curProcState 要高于 HOME 的那些进程                if (app.curProcState >= ActivityManager.PROCESS_STATE_HOME                        && !app.killedByAm) {                    numTrimming++;                }            }        }    ...

updateOomAdjLocked函数会对LRU里的进程依次计算各个进程的oomadj, 以及进程的curProcState, 在设置对应进程的oomadj后,会根据进程的curProcState的状态,来决定是否kill一些进程,如上面代码所示,从LRU里最近最常使用的进程开始遍历,如果curProcState是CACHED_ACTIVITY, 且缓存的进程数量超过了 cachedProcessLimit, 就会触发 Process.kill 将该进程kill掉。 同理对于 CACHED_EMPTY进程一样,只不过他们的limit不一样而已。

        //计算出 empty和cached的进程的大小限制        final int emptyProcessLimit = mConstants.CUR_MAX_EMPTY_PROCESSES;        final int cachedProcessLimit = mConstants.CUR_MAX_CACHED_PROCESSES - emptyProcessLimit;  
default_cached_empty_limit

上图是AOSP默认的limit.

四 如何调试lmkd

在 Developer Options -> Apps -> Background process limit

Options Values
Standard limit -1
No background processes 0
At most 1 process 1
At most 2 process 2
At most 3 process 3
At most 4 process 4

选择一项,最终会触发 setProcessLimit

    public void setProcessLimit(int max) {        synchronized (this) {            mConstants.setOverrideMaxCachedProcesses(max);        }        trimApplications();    }    public void setOverrideMaxCachedProcesses(int value) {        mOverrideMaxCachedProcesses = value;        updateMaxCachedProcesses();    }    private void updateMaxCachedProcesses() {        CUR_MAX_CACHED_PROCESSES = mOverrideMaxCachedProcesses < 0                ? MAX_CACHED_PROCESSES : mOverrideMaxCachedProcesses;        CUR_MAX_EMPTY_PROCESSES = computeEmptyProcessLimit(CUR_MAX_CACHED_PROCESSES);        final int rawMaxEmptyProcesses = computeEmptyProcessLimit(MAX_CACHED_PROCESSES);        CUR_TRIM_EMPTY_PROCESSES = rawMaxEmptyProcesses/2;        CUR_TRIM_CACHED_PROCESSES = (MAX_CACHED_PROCESSES-rawMaxEmptyProcesses)/3;    }

如果选择 No background processes, 则第三小节中 updateOomAdjLockedcachedProcessLimitemptyProcessLimit 将会为0,
则表明如果一个进程被计算出来是CACHED或者EMPTY的进程, 就会被直接kill掉。

五 参考

https://www.cnblogs.com/tiger-wang-ms/p/6445213.html

更多相关文章

  1. Android(安卓)init进程——源码分析
  2. 简述Android触摸屏手势识别
  3. Android(安卓)进程保活
  4. android IPC 机制
  5. Android进程系列第六篇---LowmemoryKiller机制分析(上)
  6. Binder---- Android(安卓)的IPC 通信机制
  7. original-package
  8. Android代码里或者XML设置android:clickable="false"无效。点击
  9. Android核心分析(21)----Android应用框架之AndroidApplication

随机推荐

  1. 2011.07.05(4)——— android 抖动效果
  2. Android的IPC机制Binder的详解汇总
  3. android 零散笔记不定期更新 v16
  4. 获取android顶部状态栏高度的两种方式
  5. Android(安卓)的网络编程
  6. Android(安卓)ColorStateList使用方法
  7. Android(安卓)打开pdf文档,没有阅读器链接
  8. Android(安卓)TV开发中所有的遥控器按键
  9. android xml文件解析
  10. Android(安卓)中文 API (101) —— Async