android中的oom,Android OOM Adjustments
之前有写过文章分析LMK，那篇主要是分析LMK实现原理，并没有仔细分析AMS中OOM Adj的调整。这次参考Android 9.0的代码来分析一下，主要是分析代码实现。首先看一下OOM Adj的定义都有哪些。
Adj
Value
Comments
UNKNOWN_ADJ
1001
无法确定的Adj，通常是将要缓存的进程
CACHED_APP_MAX_ADJ
906
不可见进程的Adj最大值
CACHED_APP_MIN_ADJ
900
不可见进程的Adj最小值
SERVICE_B_ADJ
800
B List中的Service，和A list相比，他们对用户的黏合度要小些
PREVIOUS_APP_ADJ
700
用户前一次交互的进程
HOME_APP_ADJ
600
Launcher进程
SERVICE_ADJ
500
应用服务进程
HEAVY_WEIGHT_APP_ADJ
400
后台的重量级进程
BACKUP_APP_ADJ
300
承载backup相关操作的进程
PERCEPTIBLE_APP_ADJ
200
可感知进程，比如后台音乐播放
VISIBLE_APP_ADJ
100
前台可见的Activity进程
FOREGROUND_APP_ADJ
0
当前正在前台运行的进程，也就是用户正在交互的那个程序
PERSISTENT_SERVICE_ADJ
-700
与系统进程或Persistent进程绑定的进程
PERSISTENT_PROC_ADJ
-800
Persistent属性的进程，如telephony
SYSTEM_ADJ
-900
系统进程
NATIVE_ADJ
-1000
Native进程，不被系统管理
updateOomAdj
OOM Adj的更新是通过AMS中updateOomAdjLocked() 函数完成的。这个函数中不仅仅更新了OOM Adj，同时还进行了内存调整。我们先看一下OOM Adj的调整实现。
final void updateOomAdjLocked() {
......
boolean retryCycles = false;
// 因为service连接，需要重置进程的cycle状态，
for (int i=N-1; i>=0; i--) {
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
app.containsCycle = false;
}
for (int i=N-1; i>=0; i--) {
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
if (!app.killedByAm && app.thread != null) {
app.procStateChanged = false;
// 计算app的OOM adj
computeOomAdjLocked(app, ProcessList.UNKNOWN_ADJ, TOP_APP, true, now);
// 如果任意一个进程处于cycle中，需要增加一次循环
retryCycles |= app.containsCycle;
// 对于没有分配Adj的后台缓存进程，在这里进行分配。
if (app.curAdj >= ProcessList.UNKNOWN_ADJ) {
......
}
}
}
// 存在处于cycle中的进程时，重新计数OOM Adj，直到没有进程提高优先级
int cycleCount = 0;
while (retryCycles) {
cycleCount++;
retryCycles = false;
for (int i=0; i
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
// 恢复处于cycle中进程的Adj序列号
if (!app.killedByAm && app.thread != null && app.containsCycle == true) {
app.adjSeq--;
app.completedAdjSeq--;
}
}
for (int i=0; i
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
// 重新计算处于cycle中进程的OOM Adj
if (!app.killedByAm && app.thread != null && app.containsCycle == true) {
if (computeOomAdjLocked(app, ProcessList.UNKNOWN_ADJ, TOP_APP, true, now)) {
retryCycles = true;
}
}
}
}
for (int i=N-1; i>=0; i--) {
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
if (!app.killedByAm && app.thread != null) {
// 设置进程的OOM Adj
applyOomAdjLocked(app, true, now, nowElapsed);
// 统计各种进程类型的数量，并杀掉超过限制的后台缓存进程和empty进程
switch (app.curProcState) {
case ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_ACTIVITY:
case ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_ACTIVITY_CLIENT:
......
break;
case ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_EMPTY:
......
break;
default:
mNumNonCachedProcs++;
break;
}
if (app.isolated && app.services.size() <= 0 && app.isolatedEntryPoint == null) {
// 杀掉孤立进程
app.kill("isolated not needed", true);
} else {
// 保留的进程，更新uid
final UidRecord uidRec = app.uidRecord;
......
}
// 统计进程状态大于HOME的数量，也就是不太重要的进程
if (app.curProcState >= ActivityManager.PROCESS_STATE_HOME
&& !app.killedByAm) {
numTrimming++;
}
}
}
// 检查是否有uid从后台切换到前台或从前台切换到后台，并通知需要去阻止的应用
incrementProcStateSeqAndNotifyAppsLocked();
mNumServiceProcs = mNewNumServiceProcs;
......
// 进行内存调整和回收
......
// 如果设置总是销毁后台Activity
if (mAlwaysFinishActivities) {
mStackSupervisor.scheduleDestroyAllActivities(null, "always-finish");
}
if (allChanged) {
requestPssAllProcsLocked(now, false, mProcessStats.isMemFactorLowered());
}
ArrayList becameIdle = null;
// 更新UidRecord
if (mLocalPowerManager != null) {
mLocalPowerManager.startUidChanges();
}
for (int i=mActiveUids.size()-1; i>=0; i--) {
......
}
if (mLocalPowerManager != null) {
mLocalPowerManager.finishUidChanges();
}
......
}
OOM Adj的更新过程主要完成以下工作，
重新计算进程的OOM Adj值，并进行更新。
未分配Adj值的进程根据进程状态分为后台缓存进程和empty进程，在CACHED_APP_MIN_ADJ到CACHED_APP_MAX_ADJ分配Adj值。后台缓存进程和empty进程的Adj值交叉递增，每一个级别上的进程个数都不超过预先计算的最大值。
逆序处理LRU中的进程，回收超过限制的后台缓存进程和empty进程。默认的限制时后台缓存进程和empty进程各16个。
isolated进程果已经不包含服务，直接回收。
更新进程的UidRecord。
接下来分析一下updateOomAdjLocked() 中关于内存调整的部分。Android将系统内存的状态分为了4个等级，定义如下。
Adj
Value
Comments
ADJ_MEM_FACTOR_NORMAL
0
系统内存正常，不需要调整
ADJ_MEM_FACTOR_MODERATE
1
系统内存中等，低于正常状态
ADJ_MEM_FACTOR_LOW
2
系统内存低，需要回收内存
ADJ_MEM_FACTOR_CRITICAL
3
系统内存紧张，必须回收些内存
在ComponentCallbacks2中还定义了内存回收的级别，其中前三个是后台缓存的回收级别，后三个是进程运行时的回收级别。
Adj
Value
Comments
TRIM_MEMORY_COMPLETE
80
处于后台LRU列表尾部的进程，如果找不到更多内存，很快将被杀死。
TRIM_MEMORY_MODERATE
60
处于后台LRU列表中部的进程，清理内存可以让后续运行的进程获得更好的性能。
TRIM_MEMORY_BACKGROUND
40
后台进程，处于LRU列表的头部，这时清理内存可以让进程更高效的返回前台。
TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN
20
进程UI已经不可见，可以释放UI资源。
TRIM_MEMORY_RUNNING_CRITICAL
15
设备正运行在低内存上，无法保证后台进程存活。应该尽可能的释放非关键资源。接下来要调用onLowMemory()报告系统内存低，已经显著影响用户
TRIM_MEMORY_RUNNING_LOW
10
设备正运行在低内存上，应释放不必要的资源。
TRIM_MEMORY_RUNNING_MODERATE
5
设备的运行内存偏低，可能需要释放不必要的资源
Android系统是根据后台缓存进程和empty进程的数量来区分内存等级的。因为系统总是尽可能多的保留后台进程，以便于进程再次启动时可以减少启动时间，用户体验更好。但当系统内存不足时，lowmemeorykiller机制会优先杀死不重要的后台进程，所以可以认为后台进程的数量是与lowmemrorykiller的触发挂钩的。剩余的后台进程越少，表明通过Lowmemroykiller需要回收的内存越多，整个系统的内存就越紧张。
final void updateOomAdjLocked() {
......
// 后台缓存进程与empty进程的总和
final int numCachedAndEmpty = numCached + numEmpty;
int memFactor;
// 只有cache进程和empty进程同时小于各自的TRIM值时，才认为存在内存不足的情况
// 默认情况下CUR_TRIM_EMPTY_PROCESSES=8，CUR_TRIM_CACHED_PROCESSES=5
if (numCached <= mConstants.CUR_TRIM_CACHED_PROCESSES
&& numEmpty <= mConstants.CUR_TRIM_EMPTY_PROCESSES) {
if (numCachedAndEmpty <= ProcessList.TRIM_CRITICAL_THRESHOLD) {
// 当cache+empty进程数小于3时，表明系统内存紧张
memFactor = ProcessStats.ADJ_MEM_FACTOR_CRITICAL;
} else if (numCachedAndEmpty <= ProcessList.TRIM_LOW_THRESHOLD) {
// 当cache+empty进程数小于5时，表明系统内存低
memFactor = ProcessStats.ADJ_MEM_FACTOR_LOW;
} else {
// 其他情况表明内存中等
memFactor = ProcessStats.ADJ_MEM_FACTOR_MODERATE;
}
} else {
memFactor = ProcessStats.ADJ_MEM_FACTOR_NORMAL;
}
......
mLastMemoryLevel = memFactor;
mLastNumProcesses = mLruProcesses.size();
// 设置内存调整等级，如果成功返回true
boolean allChanged = mProcessStats.setMemFactorLocked(memFactor, !isSleepingLocked(), now);
final int trackerMemFactor = mProcessStats.getMemFactorLocked();
// 内存不处于正常级别时，需要回收内存
if (memFactor != ProcessStats.ADJ_MEM_FACTOR_NORMAL) {
if (mLowRamStartTime == 0) {
mLowRamStartTime = now;
}
int step = 0;
int fgTrimLevel;
// 根据内存等级获取fgTrimLevel，在ComponentCallbacks2定义
switch (memFactor) {
......
}
// 计算factory，用于每个trimLevel上的进程数
int factor = numTrimming/3;
int minFactor = 2;
if (mHomeProcess != null) minFactor++;
if (mPreviousProcess != null) minFactor++;
if (factor < minFactor) factor = minFactor;
// 默认的trimLevel，为最高
int curLevel = ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_COMPLETE;
// 逆序处理LRU中的所有进程
for (int i=N-1; i>=0; i--) {
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
......
// 处理不太重要的而进程，进程状态大于HOME
if (app.curProcState >= ActivityManager.PROCESS_STATE_HOME
&& !app.killedByAm) {
// 进程的trimLevel小于当前级别，则进行回收
if (app.trimMemoryLevel < curLevel && app.thread != null) {
try {
app.thread.scheduleTrimMemory(curLevel);
} catch (RemoteException e) {
}
......
}
// 更新进程的trimLevel，根据factor逐渐降低级别：COMPLETE->MODERATE->BACKGROUND
app.trimMemoryLevel = curLevel;
step++;
if (step >= factor) {
......
}
} else if (app.curProcState == ActivityManager.PROCESS_STATE_HEAVY_WEIGHT
&& !app.killedByAm) {
// heavy weight进程以TRIM_MEMORY_BACKGROUND时进行回收
if (app.trimMemoryLevel < ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_BACKGROUND
&& app.thread != null) {
try {
app.thread.scheduleTrimMemory(
ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_BACKGROUND);
} catch (RemoteException e) {
}
}
app.trimMemoryLevel = ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_BACKGROUND;
} else {
// 进程处于后台并带有UI时，以TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN进行回收
if ((app.curProcState >= ActivityManager.PROCESS_STATE_IMPORTANT_BACKGROUND
|| app.systemNoUi) && app.pendingUiClean) {
final int level = ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN;
if (app.trimMemoryLevel < level && app.thread != null) {
try {
app.thread.scheduleTrimMemory(level);
} catch (RemoteException e) {
}
}
app.pendingUiClean = false;
}
// 当fgTrimLevel大于当前trimLevel时，以fgTrimLevel进行回收
if (app.trimMemoryLevel < fgTrimLevel && app.thread != null) {
try {
app.thread.scheduleTrimMemory(fgTrimLevel);
} catch (RemoteException e) {
}
}
app.trimMemoryLevel = fgTrimLevel;
}
}
} else {
// 内存正常时的处理
if (mLowRamStartTime != 0) {
mLowRamTimeSinceLastIdle += now - mLowRamStartTime;
mLowRamStartTime = 0;
}
for (int i=N-1; i>=0; i--) {
ProcessRecord app = mLruProcesses.get(i);
if (allChanged || app.procStateChanged) {
setProcessTrackerStateLocked(app, trackerMemFactor, now);
app.procStateChanged = false;
}
// 后台带有UI的进程以TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN进行回收
if ((app.curProcState >= ActivityManager.PROCESS_STATE_IMPORTANT_BACKGROUND
|| app.systemNoUi) && app.pendingUiClean) {
if (app.trimMemoryLevel < ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN
&& app.thread != null) {
try {
app.thread.scheduleTrimMemory(
ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN);
} catch (RemoteException e) {
}
}
app.pendingUiClean = false;
}
app.trimMemoryLevel = 0;
}
}
......
}
内存调整的主要工作是在不杀死进程的情况下，根据需要对内存进行回收。
内存低时，对于进程状态大于HOME的不太重要的进程，根据LRU倒序内存回收级别逐渐降低。
内存低时，对于重要的进程，越重要内存回收等级越高。
内存正常时，对后台带有UI的进程进行内存回收。
computeOomAdj
上面分析updateOomAdjLocked() 的大致流程，接着分析一下其中的一个重要函数computeOomAdjLocked()，是如何计算OOM Adj的。
private final boolean computeOomAdjLocked(ProcessRecord app, int cachedAdj,
ProcessRecord TOP_APP, boolean doingAll, long now) {
// 判断Adj序列号，相等表示已经计算过或在计算中
if (mAdjSeq == app.adjSeq) {
......
}
// 设置空进程的Adj
if (app.thread == null) {
......
}
......
// 计算Adj最大值小于FOREGROUND进程的Adj，系统进程或Persistent进程
if (app.maxAdj <= ProcessList.FOREGROUND_APP_ADJ) {
// 设置Adj，SchedGroup，ProcState，UI状态等
......
app.curAdj = app.maxAdj;
app.completedAdjSeq = app.adjSeq;
// 如果Adj小于计算前的值，则进程Adj被提升
return app.curAdj < prevAppAdj;
}
......
// 根据进程的状态设置相应的Adj，SchedGroup，ProcState
if (PROCESS_STATE_CUR_TOP == ActivityManager.PROCESS_STATE_TOP && app == TOP_APP) {
// 前台进程
......
} else if (app.runningRemoteAnimation) {
// 正在运行远端的动画
......
} else if (app.instr != null) {
// 正在运行测试程序
......
} else if (isReceivingBroadcastLocked(app, mTmpBroadcastQueue)) {
// 正在处理广播
......
} else if (app.executingServices.size() > 0) {
// 正在执行Service的回调
......
} else if (app == TOP_APP) {
// 前台进程，但系统灭屏
......
} else {
// 空进程
......
}
// 非前台的activities，继续调整Adj
if (!foregroundActivities && activitiesSize > 0) {
int minLayer = ProcessList.VISIBLE_APP_LAYER_MAX;
for (int j = 0; j < activitiesSize; j++) {
......
if (r.visible) {
// 如果进程包含可见activity，Adj仅升级调整，升至VISIBLE
......
} else if (r.isState(ActivityState.PAUSING, ActivityState.PAUSED)) {
// 如果进程activity处理暂停状态，Adj升至PERCEPTIBLE
......
} else if (r.isState(ActivityState.STOPPING)) {
// 如果进程activity处理正在停止状态，Adj升至PERCEPTIBLE
......
} else {
// 如果进程只包含cached-activity，仅调整procState
......
}
}
// 非前台包含可见activity进程的Adj跟随层次变化，越往下Adj越大
if (adj == ProcessList.VISIBLE_APP_ADJ) {
adj += minLayer;
}
}
......
if (adj > ProcessList.PERCEPTIBLE_APP_ADJ
|| procState > ActivityManager.PROCESS_STATE_FOREGROUND_SERVICE) {
// 对于前台服务进程或显示overylay UI的进程，Adj设置为PERCEPTIBLE，但procState不同
......
}
if (adj > ProcessList.PERCEPTIBLE_APP_ADJ
|| procState > ActivityManager.PROCESS_STATE_TRANSIENT_BACKGROUND) {
// 进程显示toasts，Adj升至PERCEPTIBLE
......
}
if (app == mHeavyWeightProcess) {
// 重量级进程，Adj升至HEAVY_WEIGHT
......
}
if (app == mHomeProcess) {
// home进程，Adj升至HOME
......
}
if (app == mPreviousProcess && app.activities.size() > 0) {
// 上一个前台进程，Adj升至PREVIOUS
......
}
......
if (mBackupTarget != null && app == mBackupTarget.app) {
// 进程正在执行备份时，应该避免被啥掉，Adj升至BACKUP
......
}
......
// 处理service的Adj
for (int is = app.services.size()-1;
is >= 0 && (adj > ProcessList.FOREGROUND_APP_ADJ
|| schedGroup == ProcessList.SCHED_GROUP_BACKGROUND
|| procState > ActivityManager.PROCESS_STATE_TOP);
is--) {
ServiceRecord s = app.services.valueAt(is);
if (s.startRequested) {
// 当进程中含有Unbounded Service时
......
}
for (int conni = s.connections.size()-1;
conni >= 0 && (adj > ProcessList.FOREGROUND_APP_ADJ
|| schedGroup == ProcessList.SCHED_GROUP_BACKGROUND
|| procState > ActivityManager.PROCESS_STATE_TOP);
conni--) {
// 当进程中含有Bounded Service时
......
}
}
// 处理含有ContentProvider的进程
for (int provi = app.pubProviders.size()-1;
provi >= 0 && (adj > ProcessList.FOREGROUND_APP_ADJ
|| schedGroup == ProcessList.SCHED_GROUP_BACKGROUND
|| procState > ActivityManager.PROCESS_STATE_TOP);
provi--) {
ContentProviderRecord cpr = app.pubProviders.valueAt(provi);
......
}
// 如果之前运行ContentProvider存活时间没有超时，Adj升至PREVIOU
if (app.lastProviderTime > 0 &&
(app.lastProviderTime+mConstants.CONTENT_PROVIDER_RETAIN_TIME) > now) {
......
}
// 如果services或providers的客户端处于top状态，进一步处理
if (mayBeTop && procState > ActivityManager.PROCESS_STATE_TOP) {
......
}
// Cache进程，进一步处理
if (procState >= ActivityManager.PROCESS_STATE_CACHED_EMPTY) {
......
}
// 对service进程做特殊处理
if (adj == ProcessList.SERVICE_ADJ) {
......
}
......
return app.curAdj < prevAppAdj;
}
computeOomAdjLocked()的代码量很大，逻辑非常复杂。简单来说就是根据进程的各种状态，来调整Adj、schedGroup、procState等。这里只是简单撸了一下大致的流程，细节没有写，太多了。
applyOomAdj
计算完进程的OOM Adj后，需要通过applyOomAdjLocked()将Adj值设置到Android LowMemoryKiller(LMK)机制中去，具体源码如下。
private final boolean applyOomAdjLocked(ProcessRecord app, boolean doingAll, long now,
long nowElapsed) {
......
if (app.curAdj != app.setAdj) {
// 将curAdj设置到LMK系统中，Adj值最终会写入到线程对应的Proc文件中
ProcessList.setOomAdj(app.pid, app.uid, app.curAdj);
app.setAdj = app.curAdj;
app.verifiedAdj = ProcessList.INVALID_ADJ;
}
if (app.setSchedGroup != app.curSchedGroup) {
int oldSchedGroup = app.setSchedGroup;
app.setSchedGroup = app.curSchedGroup;
if (app.waitingToKill != null && app.curReceivers.isEmpty()
&& app.setSchedGroup == ProcessList.SCHED_GROUP_BACKGROUND) {
// 当进程处于后台等待被杀时，杀掉进程
app.kill(app.waitingToKill, true);
success = false;
} else {
......
try {
// 设置整个进程的Group
setProcessGroup(app.pid, processGroup);
if (app.curSchedGroup == ProcessList.SCHED_GROUP_TOP_APP) {
// 如果进程的Group从非TOP变为TOP时，提高UI线程和Render线程的调度优先级。
// 或者使用RT调度策略，或者在标准调度策略下将优先级设置为-10。
......
} else if (oldSchedGroup == ProcessList.SCHED_GROUP_TOP_APP &&
app.curSchedGroup != ProcessList.SCHED_GROUP_TOP_APP) {
// 如果进程的Group从TOP变为非TOP时，降低UI线程和Render线程的调度优先级。
// 或者将调度策略改为SCHED_OTHER，或者将优先级恢为0。
......
} catch (Exception e) {
......
}
}
// 调整上一次上报的前台activities和ProcessState的状态
......
if (app.setProcState == ActivityManager.PROCESS_STATE_NONEXISTENT
|| ProcessList.procStatesDifferForMem(app.curProcState, app.setProcState)) {
// 关于内存的进程状态发生变化时更新下次收集PSS数据得到时间
......
} else {
// 如果定时时间到了，收集PSS数据
......
}
if (app.setProcState != app.curProcState) {
// 更新进程状态
......
} else if (app.reportedInteraction && (nowElapsed-app.interactionEventTime)
> mConstants.USAGE_STATS_INTERACTION_INTERVAL) {
// 长时间处于交互状态的进程，每天至少上报一次使用状态
maybeUpdateUsageStatsLocked(app, nowElapsed);
}
// 进程activities发生改变时需要发送广播，放入待处理队列。
if (changes != 0) {
......
}
return success;
}
applyOomAdjLocked()不仅仅设置了LMK的Adj值，还完成了调整了TOP进程的调度策略或优先级、收集PSS数据、发送状态改变广播等工作。
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