多執行緒應用在鴻蒙 HarmonyOS Next 中的記憶體管理與 GC 實戰

SameX發表於2024-10-29
執行緒鴻蒙記憶體GC

本文旨在深入探討華為鴻蒙HarmonyOS Next系統（截止目前API12）的技術細節，基於實際開發實踐進行總結。
主要作為技術分享與交流載體，難免錯漏，歡迎各位同仁提出寶貴意見和問題，以便共同進步。
本文為原創內容，任何形式的轉載必須註明出處及原作者。

在構建高效能應用時，尤其是需要處理大量併發任務的場景中，多執行緒架構顯得尤為重要。華為鴻蒙 HarmonyOS Next 提供了強大的多執行緒處理和記憶體管理機制，本文將結合 ArkTS 程式語言和鴻蒙系統的 GC（垃圾回收）特性，深入探討如何設計和最佳化多執行緒應用中的記憶體管理與垃圾回收策略。

專案背景

我們將構建一個模擬大型多執行緒應用的場景，任務包括實時資料採集和處理。該應用需要高效處理大量併發任務，確保在多執行緒環境下的記憶體管理和 GC 不會對效能產生不良影響。

架構設計

1. 多執行緒架構設計

在 ArkTS 中，多執行緒設計可以透過 Worker 和執行緒池來實現。以下是 ArkTS 中多執行緒架構的基礎設計：

  • 任務分配：將資料採集和處理任務分配給多個 Worker 執行緒，每個執行緒處理獨立的任務。
  • 執行緒間通訊：透過訊息傳遞機制實現執行緒間的資料同步與通訊。
  • 併發處理：使用 Promise、async/await 來確保併發任務的有序執行。

程式碼示例：建立 Worker 執行緒並分發任務

@Entry
@Component
struct MainWorkerComponent {
    build() {
        // 建立 worker 例項
        let worker = new Worker('worker.js');
        
        // 監聽 worker 的訊息返回
        worker.onMessage = (message) => {
            console.info("Main thread received:", message.data);
        };
        
        // 向 worker 傳送任務資料
        worker.postMessage({ task: 'processData', data: someLargeData });
    }
}

在 worker.js 中，定義了多執行緒處理的邏輯：

// Worker 接收主執行緒的訊息
onmessage = function(event) {
    let data = event.data;
    
    if (data.task === 'processData') {
        let result = processData(data.data);
        // 返回處理結果
        postMessage({ result });
    }
};

function processData(data) {
    // 模擬資料處理邏輯
    return data.map(item => item * 2); 
}

2. 執行緒池管理

為了高效地管理多執行緒任務，我們可以引入執行緒池來控制執行緒的數量，避免執行緒的過度建立和銷燬導致資源浪費。在鴻蒙中，執行緒池的大小可以根據任務的複雜度和系統資源進行動態調整。

程式碼示例：使用執行緒池執行任務

class ThreadPool {
    constructor(public maxThreads: number) {
        this.pool = [];
    }

    // 啟動新的執行緒
    runTask(task) {
        if (this.pool.length < this.maxThreads) {
            let worker = new Worker('worker.js');
            this.pool.push(worker);
            worker.onMessage = (message) => {
                console.info("Task completed:", message.data);
                this.releaseWorker(worker);
            };
            worker.postMessage({ task });
        } else {
            console.info("All threads are busy, retrying...");
            setTimeout(() => this.runTask(task), 1000);
        }
    }

    // 釋放執行緒
    releaseWorker(worker) {
        this.pool = this.pool.filter(w => w !== worker);
        worker.terminate();
    }
}

3. 任務排程與分發

在多執行緒應用中，任務的高效排程至關重要。透過設計任務優先順序佇列和任務分發策略，可以避免資源衝突，並確保高優先順序任務能夠及時得到處理。

記憶體管理策略

1. 年輕代與老年代的記憶體分配

在鴻蒙系統的 GC 機制中，記憶體分為年輕代和老年代。年輕代用於儲存短生命週期的物件，而老年代用於儲存長生命週期的物件。我們可以透過合理分配物件到不同的代，來最佳化記憶體使用和回收效率。

  • 年輕代 (SemiSpace)：存放短生命週期物件，使用 copying 演算法。
  • 老年代 (OldSpace)：存放長生命週期物件，使用混合演算法。

表格：記憶體代與回收演算法

代型別 物件型別 使用演算法 特性
年輕代 (SemiSpace) 短生命週期物件 Copying 回收頻率高，主要用於新分配物件
老年代 (OldSpace) 長生命週期物件 Mark-Sweep-Compact 存活率高，GC 頻率較低
大物件 (HugeObject) 大物件 特殊處理 獨立空間，減少移動開銷

2. GC 最佳化策略

在多執行緒環境下，GC 頻繁觸發會影響應用的效能，因此我們需要對 GC 進行最佳化。透過調整 GC 執行緒數量（gcThreadNum）、堆大小（HeapSize）等引數，可以有效降低 GC 對效能的影響。

{
  "gc-options": {
    "gcThreadNum": 8,         // 分配更多 GC 執行緒
    "heapSize": 1024          // 增加堆大小
  }
}

3. 使用 Smart GC

Smart GC 是鴻蒙系統中的一項最佳化機制，它能夠在效能敏感的場景（如 UI 操作、動畫）下延遲垃圾回收，確保使用者操作流暢。我們可以在應用中結合智慧 GC 的能力，避免頻繁 GC 導致的 UI 卡頓。

程式碼示例：使用 Smart GC 延遲迴收

ArkTools.hintGC(); // 手動提示系統進行 GC，但只在合適場景下觸發

案例實操

1. 記憶體監控與除錯

透過記憶體快照和 GC 日誌，我們可以監控記憶體的使用情況，並進行調優。鴻蒙系統提供了詳細的 GC 日誌，幫助開發者識別記憶體洩露和不必要的記憶體佔用。

GC 日誌示例：

[gc] [ HPP YoungGC ] 32.1176 (35) -> 12.1005 (10.5) MB, 160ms
[gc] [ CompressGC ] 48.2131 (50) -> 18.2004 (15.8) MB, 220ms

2. 垃圾回收的程式碼實現

我們可以透過 ArkTS 中的 ArkTools 手動觸發垃圾回收，並結合日誌除錯應用的記憶體佔用。

@Entry
@Component
struct TriggerGCComponent {
    build() {
        Button("Trigger GC")
        .onClick(() => {
            ArkTools.hintGC();
            console.info("Manual GC triggered");
        });
    }
}

架構思考

記憶體分配策略與應用架構設計的關聯

在設計多執行緒應用時，記憶體分配策略與架構設計密不可分。短生命週期的物件應儘量分配到年輕代，以便快速回收；而長生命週期的物件則應分配到老年代，減少回收頻率。透過合理的記憶體管理，可以提高系統的整體效能。

在複雜的多執行緒架構中，執行緒池管理、任務排程與記憶體最佳化都是關鍵環節，只有透過合理設計這些模組，才能確保應用在高併發場景下的穩定執行和高效記憶體管理。

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