KOOM——高性能在線內(nèi)存監(jiān)控方案

KOOM（Kwai OOM，Kill OOM）是快手性能優(yōu)化團(tuán)隊在處理移動端 OOM 問題的過程中沉淀出的一套完整解決方案。

其中 Android Java 內(nèi)存部分在 LeakCanary 的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，解決了在線緩存監(jiān)視的性能問題，在不影響用戶體驗的情況下，在線采樣內(nèi)存并存和解析。從 2020 年春節(jié)后在快手主 APP 上線目前解決了 OOM 問題，其性能和穩(wěn)定性得以改善，扛住了海量用戶與設(shè)備的考驗，因此決定將該項目開源以回饋社區(qū)，并歡迎大家來幫助改進(jìn)。

項目背景

隨著移動端業(yè)務(wù)邏輯日益復(fù)雜，4K 編解碼，AR 魔表等高內(nèi)存需求場景的不斷擴(kuò)展，OOM 問題已成為快手客戶端穩(wěn)定性治理的頭號頑疾。在日常版本迭代過程中，間或會發(fā)生 OOM 激增，而線上環(huán)境非常復(fù)雜，僅 AB 實驗就有上千種，事前預(yù)防以及事后還原都無法做到，因此急需高性能的線上內(nèi)存監(jiān)控方案。一期開源的 Android Java 內(nèi)存監(jiān)控方案，我們發(fā)現(xiàn)了 LeakCanary 以及美團(tuán)和 UC 等發(fā)表的相關(guān)技術(shù)文章，發(fā)現(xiàn)了某些優(yōu)化方向主要集中在內(nèi)存的解析部分，而內(nèi)存轉(zhuǎn)儲部分，一直沒有方案能解決轉(zhuǎn)儲過程中應(yīng)用凍結(jié)的問題。經(jīng)過深入研究，我們發(fā)現(xiàn)可以利用寫復(fù)制機(jī)制分叉子進(jìn)程轉(zhuǎn)儲，滿足我們的需求。

特性

高性能：KOOM 通過分叉子進(jìn)程來轉(zhuǎn)儲 hprof 來阻止應(yīng)用程序少于 100ms，它還具有高效的泄漏檢測模塊和快速的hprof 分析模塊。

高可靠：KOOM 的性能和穩(wěn)定性經(jīng)受住了數(shù)億用戶和設(shè)備的測試。

少代碼：您只需要初始化 KOOM，它將為您處理其他事情。還支持高級自定義配置。