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Perfetto ART Heap Dump 深度指南：捕获 Java/Kotlin 堆引用图并分析内存泄漏

【免费下载链接】perfettoProduction-grade client-side tracing, profiling, and analysis for complex software systems.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/perfetto

本指南以 Perfetto 仓库中的 docs/data-sources/java-heap-profiler.md 为骨架，系统讲解 ART（Android RunTime）堆转储（Heap Dump）这一数据源的完整使用链路：从捕获配置、UI 火焰图解读，到 trace_processor 的 SQL 表结构与 stdlib 标准库分析模块。读完本文，你将掌握如何在 Android 11+ 设备上为指定进程抓取 Java 堆的完整引用图，并用 SQL 定位真正"留住"内存的对象类型。

ART Heap Dump 是什么：引用图而非对象数据

捕获 Heap Dump 需要 Android 11 或更高版本。Perfetto 的 ART Heap Dump 与标准 JVM / HPROF 堆转储有本质区别：它只包含对象之间的引用图（reference graph），而不包含对象内部的数据内容。换句话说，一次 dump 记录下来的信息形如"对象 X 通过其名为 Z 的类成员，保留了对象 Y，Y 的大小为 N 字节"，但不会携带字符串的实际值、数组的元素内容等数据。

这与 native heap profiler（原生堆分析）恰好互补：

Heap Dump 也不要与 ART Allocation Profiling 混淆——后者记录的是分配事件与调用栈（详见 native-heap-profiler.md 中的 ART Allocation Profiling 一节）。在动手之前，建议先阅读 内存案例分析指南，了解如何用dumpsys meminfo做高层内存概览、理解 Linux 内存管理（RSS / PSS / dirty page 等），再深入堆图分析。

捕获 Heap Dump：TraceConfig 配置详解

ART heap dump 数据源通过 trace config 中的JavaHprofConfig段配置，完整字段定义见源码 protos/perfetto/config/profiling/java_hprof_config.proto。原文档给出的最小可用配置如下：

data_sources { config { name: "android.java_hprof" java_hprof_config { process_cmdline: "com.google.android.inputmethod.latin" dump_smaps: true } } }

process_cmdline：进程匹配的语义演进

process_cmdline是命令行的白名单，按/proc/<pid>/cmdline（注意不是 comm 字符串）匹配。它的匹配语义随 Android 版本变化：

• Android 13+（T）：字段支持单个通配符*，有两种匹配方式：
  • 模式以/开头时，与 cmdline 的第一个段（即 argv0）匹配，例如/bin/e*可匹配/bin/echo；
  • 否则与 argv0 中对应二进制名的部分匹配（与/proc/pid/exe无关），例如echo可匹配/bin/echo。
• Android 12（S）及以下：模式与/proc/pid/cmdline在比较前都会被归一化：先裁剪掉第一个 null 或@字节之后的内容；若字符串含斜杠，则裁剪到最后一个斜杠为止（即只保留二进制名）。

实现层面的一个细节：无论哪种方式，cmdline 最多只考虑 511 个字符。

其他常用字段

• pid：按 PID 直接指定目标，适用于基于水印触发或本地调试。
• target_installed_by（Android 12+）：仅分析由给定包安装的目标应用，特殊值包括@system（系统分区）、@product（product 分区）、@null（侧载 sideload）。
• continuous_dump_config：按固定间隔连续 dump。内部包含三个子字段：
  • dump_phase_ms：第一次连续 dump 前的等待毫秒数（trace 开始时总会先 dump 一次）；
  • dump_interval_ms：后续每次 dump 的间隔毫秒数（不为 0 时启用连续 dump 配置）；
  • scan_pids_only_on_start：为 true 时仅在数据源启动时扫描所有进程来匹配process_cmdline并按min_anonymous_memory_kb过滤（Android S- 的默认行为）；为 false 时每次 dump 都重新扫描（Android T+ 的默认行为）。
• min_anonymous_memory_kb：匿名 RSS + swap 小于该值的进程不分析。
• min_java_heap_size_kb：Java 堆大小小于该值的进程不分析。
• dump_smaps：是否包含进程的/proc/self/smaps。注意只展示满足以下条件之一的映射：以/system开头、以/vendor开头、以/data/app开头，或包含 "extracted in memory from Y"（其中 Y 匹配以上任一前缀）。在 perfetto v58+ 中被smaps_config取代。
• smaps_config（perfetto v58 新增）：更精细的 smaps 内存映射配置。
• ignored_types：从 profile 中排除指定类型，例如排除大量无意义的sun.misc.Cleaner对象。
• dump_oome_callstack：仅对 OutOfMemoryError 触发的 heap dump 生效，转储触发 OOM 的线程调用点。

命令行快速捕获

除了手工构造 TraceConfig，仓库还提供了开箱即用的脚本 tools/java_heap_dump（使用说明见 docs/case-studies/memory.md）：

$ tools/java_heap_dump -n com.android.systemui Dumping Java Heap. Wrote profile to /tmp/tmpup3QrQprofile This can be viewed using https://ui.perfetto.dev.

另外，当应用分配开始失败时，也可以在 本地 Android trace 录制 场景下采集 OOM 时的对象图快照。

UI 查看：从 Diamond 到火焰图

抓取到的 heap dump 会作为进程 track 中的ART heap dump轨道展示，每次 dump 对应一个菱形标记（diamond）：

点击菱形后，UI 会呈现一组火焰图视图：

"Object Size" 与 "Object Count" 标签页

这两个视图展示的是到 GC 根最短路径上归属的内存。一个对象通常被多条路径可达，只展示最短路径是为了降低数据复杂度并保留最高信号量；最右侧的(merged)栈是太小而无法单独展示的对象的总和。

• Object Size：经由此路径到 GC 根被保留的字节数。
• Object Count：经由此路径到 GC 根被保留的对象个数。

可以用 Filters 框做类名过滤，例如输入notification只看与通知相关的所有分配。路径按类名聚合：若多个同类对象被同一个java.lang.Object[]保留，则只展示一个子元素。

"Dominated Object Size" 与 "Dominated Object Count" 标签页

这是将堆图按**支配树（dominator tree）**重新组织后的火焰图表示。在堆图中，对象a支配对象b，当且仅当b从根可达的所有路径都必须经过a。一个对象的所有支配者构成从根出发的一条链，该对象被这条链上的所有对象排他性保留；所有可达对象的这些链构成一棵树，即支配树。树路径同样按类名聚合，每个节点代表一组类名相同、在支配树中位置相同的对象。

• Dominated Object Size：节点中对象排他性保留的字节数。
• Dominated Object Count：节点中对象排他性保留的对象个数。

[native] 子节点：原生内存归属

某些对象的原生大小（native size）会在火焰图中以额外子节点呈现，节点前缀为[native]，该额外节点会被计为额外一个对象。此能力仅 Android 13 及以上可用，数据来自libcore.util.NativeAllocationRegistry，且不计入self_size。

SQL 分析：三张核心表

Java 堆信息被写入 trace_processor 的三张表（表结构定义见 src/trace_processor/tables/profiler_tables.py 中的 ART Heap Graphs 分组）：

heap_graph_class

heap_graph_object

同一(upid, graph_sample_ts)的所有行构成一次 dump：

heap_graph_reference

实例查询 1：按类名统计字节数

原文档给出了第一个实用查询——统计每个类名占用的字节数。正如文档所提醒的，该查询直接运行常常得不到可操作的信息，因为 Java 堆中的大部分字节最终落在原始数组（primitive arrays）和字符串上：

select c.name, sum(o.self_size) from heap_graph_object o join heap_graph_class c on (o.type_id = c.id) where reachable = 1 group by 1 order by 2 desc;

结果示意：

实例查询 2：标准库 class_summary_tree 模块

更有价值的做法是利用标准库（stdlib）将堆图归一化为一棵树——总是取到根的最短路径，并计算累计大小，从而看出每类对象到底"留住"了多少内存。原文档给出的用法：

INCLUDE PERFETTO MODULE android.memory.heap_graph.class_summary_tree; SELECT -- The name of the class. name, -- The sum of `self_size` of this node and all descendants of this node. cumulative_size FROM android_heap_graph_class_summary_tree;

结果示意：

该模块的实际实现位于 src/trace_processor/perfetto_sql/stdlib/android/memory/heap_graph/class_summary_tree.sql：它先INCLUDE PERFETTO MODULE android.memory.heap_graph.class_tree构建类树，再基于graphs.scan模块的_graph_aggregating_scan做自底向上的累计扫描，把每个节点的self_count/self_size逐层累加为cumulative_count/cumulative_size。输出表android_heap_graph_class_summary_tree的核心列包括：

• graph_sample_ts：dump 时间戳；
• upid：进程 id；
• name：类名；
• root_type：若该节点是根，描述 Java 根类型，否则为 NULL；
• self_count/self_size：类名与到根路径均相同的对象个数 / 大小；
• cumulative_count/cumulative_size：本节点及所有后代节点的self_count/self_size之和。

除class_summary_tree外，同目录还提供了更丰富的分析工具链（见 src/trace_processor/perfetto_sql/stdlib/android/memory/heap_graph/）：dominator_tree.sql（支配树）、class_tree.sql、object_tree.sql、bitmap.sql、excluded_refs.sql、experimental_flamegraph.sql、heap_graph_class_aggregation.sql、heap_graph_stats.sql等，分别用于支配关系分析、对象级树、位图展示、排除引用、火焰图重建与统计汇总。

底层实现与解析链路

从实现层面看，堆图数据在 trace_processor 中的导入与追踪由 src/trace_processor/importers/art_hprof/art_hprof_parser.cc 与 src/trace_processor/importers/proto/heap_graph_tracker.cc 完成（后者配套的单元测试见 heap_graph_tracker_unittest.cc）。与之相关的还有heap_graph_object_data内部表（HPROF 特有，仅 ART heap dump 填充），存放解码后的字符串内容（value_string）与原始数组数据引用（array_data_id、array_data_hash），这印证了"heap dump 不含对象数据、但 HPROF 路径可选择性保留字符串与数组内容"的设计取舍。

围绕堆图，仓库还预置了若干指标 SQL（见 src/trace_processor/metrics/sql/android/java_heap_class_stats.sql 与 java_heap_histogram.sql），可直接复用于类级统计与堆大小直方图分析。完整的表结构与 stdlib 模块文档可结合 分析文档目录 进一步查阅。

总结

ART Heap Dump 是 Perfetto 针对 Java/Kotlin 堆内存问题提供的高信号量数据源：它只记录引用图、不携带对象数据，因而体积可控且天然适合回答"谁留住了内存"这类问题。在 Android 11+ 上通过android.java_hprof数据源捕获后，既可以在 UI 中借助最短路径与支配树两种火焰图快速定位可疑对象，也可以回到 trace_processor 用heap_graph_*三张表 + stdlib 的class_summary_tree/dominator_tree模块做可复现、可脚本化的深度分析。

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