内存调试的东西D/dalvikvm( 809 ): GC_CONCURRENT freed

来源:互联网 发布:贝叶斯准则 bic python 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 09:31

GC_CONCURRENT  错误:当分配的对象大小超过384K时触发java回收机制,自动回收内容,联网下载的内容在内存中达到这个数时自动清理内存,无限重复下载然后删除的动作,所以这个错误导致虚拟机无法正常的链接网络。

(注:往往这个错误在实体机上不会发生)




以下是原帖内容:




老是看到LOG日志里有些系统回收的东西。明知道是内存问题。但还真不知道怎么下手。唉,无赖啊。网上找资料海里捞针,不容易啊。看到这篇不错。


1. verbosegc 

一般Java虚拟机要求支持verbosegc选项,输出详细的垃圾收集调试信息。dalvik虚拟机很安静的接受verbosegc选项,然后什么都不做。dalvik虚拟机使用自己的一套LOG机制来输出调试信息。

如果在Linux下运行adb logcat命令,可以看到如下的输出: 
D/dalvikvm( 745): GC_CONCURRENT 
freed 199K, 53% free 3023K/6343K,external 0K/0K, paused 2ms+2ms 

其中D/dalvikvm表示由dalvikvm输出的调试信息,括号后的数字代表dalvikvm所在进程的pid。 

GC_CONCURRENT表示触发垃圾收集的原因,有以下几种:



  • GC_MALLOC, 内存分配失败时触发
  • GC_CONCURRENT,当分配的对象大小超过384K时触发
  • GC_EXPLICIT,对垃圾收集的显式调用(System.gc) 
  • GC_EXTERNAL_ALLOC,外部内存分配失败时触发

freed 199K表示本次垃圾收集释放了199K的内存, 

53% free 3023K/6343K,其中6343K表示当前内存总量,3023K表示可用内存,53%表示可用内存占总内存的比例。 

external 0K/0K,表示可用外部内存/外部内存总量 
paused 
2ms+2ms,第一个时间值表示markrootset的时间,第二个时间值表示第二次mark的时间。如果触发原因不是GC_CONCURRENT,这一行为单个时间值,表示垃圾收集的耗时时间。

2. 分析 

(1)虽然dalvikvm提供了一些调试信息,但是还缺乏一些关键信息,比如说mark和sweep的时间, 

分配内存失败时是因为分配多大的内存失败,还有对于SoftReference,WeakReference和PhantomReference的处理,每次垃圾收集处理了多少个这些引用等。

(2)目前dalvik所有线程共享一个内存堆,这样在分配内存时必须在线程之间互斥,可以考虑为每个内存分配一个线程局部存储堆,一些小的内存分配可以直接从该堆中分配而无须互斥锁。

(3)dalvik虚拟机中引入了concurrentmark,但是对于多核CPU,可以实现parrelmark,即可以使用多个线程同时运行mark阶段。 

这些都是目前dalvik虚拟机内存管理可以做出的改进。



出处:

http://www.cnblogs.com/bmate/archive/2012/02/02/2336169.html