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作者：楊津，騰訊移動客戶端開發高階工程師
由 WeTest質量開放平臺團隊釋出在雲+社群
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原文連結：wetest.qq.com/lab/view/36…

WeTest 導讀

目前iOS主流的記憶體監控工具是Instruments的Allocations，但只能用於開發階段。本文介紹如何實現離線化的記憶體監控工具，用於App上線後發現記憶體問題。

FOOM（Foreground Out Of Memory），是指App在前臺因消耗記憶體過多引起系統強殺。對使用者而言，表現跟crash一樣。Facebook早在2015年8月提出FOOM檢測辦法，大致原理是排除各種情況後，剩餘的情況是FOOM，具體連結：code.facebook.com/posts/11469…。

微信自15年年底上線FOOM上報，從最初資料來看，每天FOOM次數與登入使用者數比例接近3%，同期crash率1%不到。而16年年初某東老大反饋微信頻繁閃退，在艱難拉取2G多日誌後，才發現kv上報頻繁打log引起FOOM。接著16年8月不少外部使用者反饋微信啟動不久後閃退，分析大量日誌還是不能找到FOOM原因。微信急需一個有效的記憶體監控工具來發現問題。

一、實現原理

微信記憶體監控最初版本是使用Facebook的FBAllocationTracker工具監控OC物件分配，用fishhook工具hook malloc/free等介面監控堆記憶體分配，每隔1秒，把當前所有OC物件個數、TOP 200最大堆記憶體及其分配堆疊，用文字log輸出到本地。該方案實現簡單，一天內完成，通過給使用者下發TestFlight，最終發現聯絡人模組因遷移DB載入大量聯絡人導致FOOM。

不過這方案有不少缺點：

1、監控粒度不夠細，像大量分配小記憶體引起的質變無法監控，另外fishhook只能hook自身app的C介面呼叫，對系統庫不起作用；

2、打log間隔不好控制，間隔過長可能丟失中間峰值情況，間隔過短會引起耗電、io頻繁等效能問題；

3、上報的原始log靠人工分析，缺少好的頁面工具展現和歸類問題。

所以二期版本以Instruments的Allocations為參考，著重四個方面優化，分別是資料收集、儲存、上報及展現。

1.資料收集

16年9月底為了解決ios10 nano crash，研究了libmalloc原始碼，無意中發現這幾個介面：

當malloc_logger和__syscall_logger函式指標不為空時，malloc/free、vm_allocate/vm_deallocate等記憶體分配/釋放通過這兩個指標通知上層，這也是記憶體除錯工具malloc stack的實現原理。有了這兩個函式指標，我們很容易記錄當前存活物件的記憶體分配資訊（包括分配大小和分配堆疊）。分配堆疊可以用backtrace函式捕獲，但捕獲到的地址是虛擬記憶體地址，不能從符號表dsym解析符號。所以還要記錄每個image載入時的偏移slide，這樣符號表地址=堆疊地址-slide。

另外為了更好的歸類資料，每個記憶體物件應該有它所屬的分類Category，如上圖所示。對於堆記憶體物件，它的Category名是“Malloc ”+分配大小，如“Malloc 48.00KiB”；對於虛擬記憶體物件，呼叫vm_allocate建立時，最後的引數flags代表它是哪類虛擬記憶體，而這個flags正對應於上述函式指標__syscall_logger的第一個引數type，每個flag具體含義可以在標頭檔案<mach/vm_statistics.h>找到；對於OC物件，它的Category名是OC類名，我們可以通過hook OC方法+NSObject alloc來獲取：

但後來發現，NSData建立物件的類靜態方法沒有呼叫+NSObject alloc，裡面實現是呼叫C方法NSAllocateObject來建立物件，也就是說這類方式建立的OC物件無法通過hook來獲取OC類名。最後在蘋果開原始碼CF-1153.18找到了答案，當CFOASafe=true並且CFObjectAllocSetLastAllocEventNameFunction!=NULL時，CoreFoundation建立物件後通過這個函式指標告訴上層當前物件是什麼型別：

通過上面方式，我們的監控資料來源基本跟Allocations一樣了，當然是藉助了私有API。如果沒有足夠的“技巧”，私有API帶不上Appstore，我們只能退而求其次。修改malloc_default_zone函式返回的malloc_zone_t結構體裡的malloc、free等函式指標，也是可以監控堆記憶體分配，效果等同於malloc_logger；而虛擬記憶體分配只能通過fishhook方式。

2.資料儲存

存活物件管理

APP在執行期間會大量申請/釋放記憶體。以上圖為例，微信啟動10秒內，已經建立了80萬物件，釋放了50萬，效能問題是個挑戰。另外在儲存過程中，也儘量減少記憶體申請/釋放。所以放棄了sqlite，改用了更輕量級的平衡二叉樹來儲存。

伸展樹（Splay Tree），也叫分裂樹，是一種二叉排序樹，不保證樹是平衡，但各種操作平均時間複雜度是O(logN)，可近似看作平衡二叉樹。相比其他平衡二叉樹（如紅黑樹），其記憶體佔用較小，不需要儲存額外資訊。伸展樹主要出發點是考慮到區域性性原理（某個剛被訪問的結點下次又被訪問，或者訪問次數多的結點下次可能被訪問），為了使整個查詢時間更少，被頻繁查詢的結點通過“伸展”操作搬移到離樹根更近的地方。大部分情況下，記憶體申請很快又被釋放，如autoreleased物件、臨時變數等；而OC物件申請記憶體後緊接著會更新它所屬Category。所以用伸展樹管理最適合不過了。

傳統二叉樹是用連結串列方式實現，每次新增/刪除結點，都會申請/釋放記憶體。為了減少記憶體操作，可以用陣列實現二叉樹。具體做法是父結點的左右孩子由以往的指標型別改成整數型別，代表孩子在陣列的下標；刪除結點時，被刪除的結點存放上一個被釋放的結點所在陣列下標。

堆疊儲存

據統計，微信執行期間，backtrace的堆疊有成百萬上千萬種，在捕獲最大棧長64情況下，平均棧長35。如果36bits儲存一個地址（armv8最大虛擬記憶體地址48bits，實際上36bits夠用了），一個堆疊平均儲存長度157.5bytes，1M個堆疊需要157.5M儲存空間。但通過斷點觀察，實際上大部分堆疊是有共同字尾，例如下面的兩個堆疊後7個地址是一樣的：

為此，可以用Hash Table來儲存這些堆疊。思路是整個堆疊以連結串列的方式插入到table裡，連結串列結點存放當前地址和上一個地址所在table的索引。每插入一個地址，先計算它的hash值，作為在table的索引，如果索引對應的slot沒有儲存資料，就記錄這個連結串列結點；如果有儲存資料，並且資料跟連結串列結點一致，hash命中，繼續處理下一個地址；資料不一致，意味著hash衝突，需要重新計算hash值，直到滿足儲存條件。舉個例子（簡化了hash計算）：

Stack1的G、F、E、D、C、A、依次插入到Hash Table，索引1～6結點資料依次是(G, 0)、(F, 1)、(E, 2)、(D, 3)、(C, 4)、(A, 5)。Stack1索引入口是6
輪到插入Stack2，由於G、F、E、D、C結點資料跟Stack1前5結點一致，hash命中；B插入新的7號位置，(B, 5)。Stack2索引入口是7
最後插入Stack3，G、F、E、D結點hash命中；但由於Stack3的A的上一個地址D索引是4，而不是已有的(A, 5)，hash不命中，查詢下一個空白位置8，插入結點(A, 4)；B上一個地址A索引是8，而不是已有的(B, 5)，hash不命中，查詢下一個空白位置9，插入結點(B, 9)。Stack3索引入口是9

經過這樣的字尾壓縮儲存，平均棧長由原來的35縮短到5不到。而每個結點儲存長度為64bits（36bits儲存地址，28bits儲存parent索引），hashTable空間利用率60%+，一個堆疊平均儲存長度只需要66.7bytes，壓縮率高達42%。

效能資料

經過上述優化，記憶體監控工具在iPhone6Plus執行佔用CPU佔用率13%不到，當然這是跟資料量有關，重度使用者（如群過多、訊息頻繁等）可能佔用率稍微偏高。而儲存資料記憶體佔用量20M左右，都用mmap方式把檔案對映到記憶體。有關mmap好處可自行google之。

3.資料上報

由於記憶體監控是儲存了當前所有存活物件的記憶體分配資訊，資料量極大，所以當出現FOOM時，不可能全量上報，而是按某些規則有選擇性的上報。

首先把所有物件按Category進行歸類，統計每個Category的物件數和分配記憶體大小。這列表資料很少，可以做全量上報。接著對Category下所有相同堆疊做合併，計算每種堆疊的物件數和記憶體大小。對於某些Category，如分配大小TOP N，或者UI相關的（如UIViewController、UIView之類的），它裡面分配大小TOP M的堆疊才做上報。上報格式類似這樣：

4.頁面展現

頁面展現參考了Allocations，可看出有哪些Category，每個Category分配大小和物件數，某些Category還能看分配堆疊。

為了突出問題，提高解決問題效率，後臺先根據規則找出可能引起FOOM的Category（如上面的Suspect Categories），規則有：

UIViewController數量是否異常
UIView數量是否異常
UIImage數量是否異常
其它Category分配大小是否異常，物件個數是否異常

接著對可疑的Category計算特徵值，也就是OOM原因。特徵值是由“Caller1”、“Caller2”和“Category, Reason”組成。Caller1是指申請記憶體點，Caller2是指具體場景或業務，它們都是從Category下分配大小第一的堆疊提取。Caller1提取儘量是有意義的，並不是分配函式的上一地址。例如：

所有report計算出特徵值後，可以對它們進行歸類了。一級分類可以是Caller1，也可以是Category，二級分類是與Caller1/Category有關的特徵聚合。效果如下：

一級分類

二級分類

5.運營策略

上面提到，記憶體監控會帶來一定的效能損耗，同時上報的資料量每次大概300K左右，全量上報對後臺有一定壓力，所以對現網使用者做抽樣開啟，灰度包使用者/公司內部使用者/白名單使用者做100%開啟。本地最多隻保留最近三次資料。

二、降低誤判

先回顧Facebook如何判定上一次啟動是否出現FOOM：

App沒有升級
App沒有呼叫exit()或abort()退出
App沒有出現crash
使用者沒有強退App
系統沒有升級/重啟
App當時沒有後臺執行
App出現FOOM

1、2、4、5比較容易判斷，3依賴於自身CrashReport元件的crash回撥，6、7依賴於ApplicationState和前後臺切換通知。微信自上線FOOM資料上報以來，出現不少誤判，主要情況有：

ApplicationState不準

部分系統會在後臺短暫喚起app，ApplicationState是Active，但又不是BackgroundFetch；執行完didFinishLaunchingWithOptions就退出了，也有收到BecomeActive通知，但很快也退出；整個啟動過程持續5～8秒不等。解決方法是收到BecomeActive通知一秒後，才認為這次啟動是正常的前臺啟動。這方法只能減少誤判概率，並不能徹底解決。

群控類外掛

這類外掛是可以遠端控制iPhone的軟體，通常一臺電腦可以控制多臺手機，電腦畫面和手機螢幕實時同步操作，如開啟微信，自動加好友，發朋友圈，強制退出微信，這一過程容易產生誤判。解決方法只能通過安全後臺打擊才能減少這類誤判。

CrashReport元件出現crash沒有回撥上層

微信曾經在17年5月底爆發大量GIF crash，該crash由記憶體越界引起，但收到crash訊號寫crashlog時，由於記憶體池損壞，元件無法正常寫crashlog，甚至引起二次crash；上層也無法收到crash通知，因此誤判為FOOM。目前改成不依賴crash回撥，只要本地存在上一次crashlog（不管是否完整），就認為是crash引起的APP重啟。

前臺卡死引起系統watchdog強殺

也就是常見的0x8badf00d，通常原因是前臺執行緒過多，死鎖，或CPU使用率持續過高等，這類強殺無法被App捕獲。為此我們結合了已有卡頓系統，當前臺執行最後一刻有捕獲到卡頓，我們認為這次啟動是被watchdog強殺。同時我們從FOOM劃分出新的重啟原因叫“APP前臺卡死導致重啟”，列入重點關注。

三、成果

微信自2017年三月上線記憶體監控以來，解決了30多處大大小小記憶體問題，涉及到聊天、搜尋、朋友圈等多個業務，FOOM率由17年年初3%，降到目前0.67%，而前臺卡死率由0.6%下降到0.3%，效果特別明顯。

四、常見問題

UIGraphicsEndImageContext

UIGraphicsBeginImageContext和UIGraphicsEndImageContext必須成雙出現，不然會造成context洩漏。另外XCode的Analyze也能掃出這類問題。

UIWebView

無論是開啟網頁，還是執行一段簡單的js程式碼，UIWebView都會佔用APP大量記憶體。而WKWebView不僅有出色的渲染效能，而且它有自己獨立程式，一些網頁相關的記憶體消耗移到自身程式裡，最適合取替UIWebView。

autoreleasepool

通常autoreleased物件是在runloop結束時才釋放。如果在迴圈裡產生大量autoreleased物件，記憶體峰值會猛漲，甚至出現OOM。適當的新增autoreleasepool能及時釋放記憶體，降低峰值。

互相引用

比較容易出現互相引用的地方是block裡使用了self，而self又持有這個block，只能通過程式碼規範來避免。另外NSTimer的target、CAAnimation的delegate，是對Obj強引用。目前微信通過自己實現的MMNoRetainTimer和MMDelegateCenter來規避這類問題。

大圖片處理

舉個例子，以往圖片縮放介面是這樣寫的：

但處理大解析度圖片時，往往容易出現OOM，原因是-UIImage drawInRect:在繪製時，先解碼圖片，再生成原始解析度大小的bitmap，這是很耗記憶體的。解決方法是使用更低層的ImageIO介面，避免中間bitmap產生：

大檢視

大檢視是指View的size過大，自身包含要渲染的內容。超長文字是微信裡常見的炸群訊息，通常幾千甚至幾萬行。如果把它繪製到同一個View裡，那將會消耗大量記憶體，同時造成嚴重卡頓。最好做法是把文字劃分成多個View繪製，利用TableView的複用機制，減少不必要的渲染和記憶體佔用。

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iOS微信記憶體監控