绘制Linux/Android设备的内存动态变化趋势图

1.生成可执行文件收集动态内存数据

\hardware\qcom\memory\memory_detect.c

#include <stdio.h>
#include <linux/kernel.h>
#include <linux/unistd.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/sysinfo.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>  int main(int argc,char *argv[])
{FILE * mfd;FILE * rfd;   char buff[1024];long total;long avalable;long free;float memory_ratio;char name[20];char sf[7];int interval = 0;if(argc > 1){//char* 到 intinterval = (int)atoi(argv[1]);printf("arg_num : %d,interval : %d\n",argc,interval);}else{//default 60sinterval = 60;}system("rm -rf /data/memory.txt"); rfd = fopen("/data/memory.txt","ab+");sprintf(sf,"%d",interval);fwrite(sf,1,1,rfd);fclose(rfd);while(1){avalable = 0;free = 0;mfd = fopen("/proc/meminfo","r");rfd = fopen("/data/memory.txt","ab+");fgets(buff, sizeof(buff), mfd); sscanf(buff, "%s %ld", name,&total);  fgets(buff, sizeof(buff), mfd); sscanf(buff, "%s %ld", name,&free); fgets(buff, sizeof(buff), mfd); sscanf(buff, "%s %ld", name,&avalable); printf("total : %ld,avalable : %ld\n",total,avalable);memory_ratio = (float)avalable/(float)total;sprintf(sf,"\n%.3f",memory_ratio); // float 到 charprintf("memory ratio:%s\n",sf);fwrite(sf,1,sizeof(sf)-1,rfd);fclose(mfd);fclose(rfd);sleep(interval);}}

Android.mk

LOCAL_PATH := $(call my-dir)# common include paths#
include $(CLEAR_VARS)
LOCAL_C_INCLUDES := $(commonIncludes)LOCAL_MODULE := memory_detect
LOCAL_MODULE_OWNER := qtiLOCAL_SRC_FILES := memory_detect.cLOCAL_CFLAGS := -D_GNU_SOURCELOCAL_PRELINK_MODULE := false
LOCAL_MODULE_TAGS := optional
LOCAL_PROPRIETARY_MODULE := true
include $(BUILD_EXECUTABLE)

之后推送到目标机，执行memory_detect 10 &后台执行即可（每隔10s收集一次剩余内存的比率）。待收集到足够的数据后，取出内存数据/data/memory.txt

2.使用matplotlib绘制内存变化的趋势图，python的脚本memory.py如下:

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pyplot as plt
y_values = []file = open("memory.txt")
line = file.readline()
interval = int(line)
print intervalline = file.readline()
while line:line = float(line)print liney_values.append(line)line = file.readline()x_values = []
for i in range(len(y_values)):x_values.append(i*interval)plt.scatter(x_values, y_values, s=40)
plt.title("memory usage tendency", fontsize=24)
plt.xlabel("times", fontsize=14)
plt.ylabel("memory usage ratio", fontsize=14)
plt.axis([0, len(x_values*interval), 0, 1.0])
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

说明：memory_detect进程采集的第一个数据是每次数据收集的间隔时间（单位秒）
3.查看内存变化趋势图

从上图中，能够很清晰的看出每隔2s采集的内存数据，剩余内存基本都维持在0.6左右

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