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表示已用内存,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,...
如下例。另外,GC_EXTERNAL_ALLOC类GC后,对应的free部分可分配空间不变,可以看出free部分和external部分是不支持进程内部转换的,新分配内存需要向虚拟机申请全局的空闲内存。 03-07 19:04:02.889: DEBUG/dalvikvm(571): GC_EXTERNAL_ALLOC freed 931K, 27% free 11129K/15239K, external 2836K/2842K, paused ...
(size_t) n_freed_objs; _Atomic(size_t) n_pages_allocd; } gc_fragmentation_stat_t; #ifdef GC_SMALL_PAGE #ifdef _P64 #define REGION0_PG_COUNT (1 << 16) #define REGION1_PG_COUNT (1 << 18) #define REGION2_PG_COUNT (1 << 18) #define REGION0_INDEX(p) (((uintptr_t)(p...
GC_EXTERNAL_ALLOC:这是为external分配的内存执行的GC。 GC_HPROF_DUMP_HEAP:创建一个HPROF profile的时候执行。 GC_EXPLICIT:显示调用了System.GC()。(尽量避免) 我们再回到上面打印的日志: freed 1049k:表明在这次GC中回收了多少内存。 60% free 2341k/9351K:表明回收后60%的Heap可用,存活的对象大小为2341kb...
gc_num.allocd=0; last_live_bytes=live_bytes; live_bytes+=-gc_num.freed+gc_num.since_sweep; if(prev_sweep_full) { last_full_live=live_bytes; grown_heap_age=0; if(collection==JL_GC_AUTO) { // If the current interval is larger than half the live data decrease the interval ...
解决GC_concurrent释放问题是一个关于内存管理和性能优化的问题。GC_concurrent是Java虚拟机(JVM)中的一种垃圾回收(GC)策略,它允许应用程序在执行垃圾回收时继续运行。以下...
综上所述,NativeAlloc Concurrent Copying GC Freed机制是Android虚拟机中的一个重要的垃圾回收机制,它通过将Java Heap划分为年轻代和老年代,并使用Concurrent Copying GC算法来进行垃圾回收。在使用NativeAlloc时需要特别小心,同时也需要注意优化机制的性能,以提高整个Android应用的性能和稳定性。©...
259857:01-08 20:00:17.836 10083 26337 26347 I test.test: NativeAlloc concurrent copying GC freed 141174(6852KB) AllocSpace objects, 29(12MB) LOS objects, 49% free, 24MB/48MB, paused 180us total 308.126ms 279178:01-08 20:00:19.618 10083 26337 26347 I test.test: Background young concur...
GC_EXTERNAL_ALLOC:仅适用于API级别小于等于10 ,用于外部分配内存的GC。 其他信息 除了引起GC原因,其他的信息为: Amount_freed:本次GC释放内存的大小。 Heap_stats:堆的空闲内存百分比 (已用内存)/(堆的总内存)。 External_memory_stats:API 级别 10 及更低级别的内存分配 (已分配的内存)/(引起GC的阀值)。
前面Free的内存是VM中java使用的内存,external是指VM中通过JNI中Native的类中的malloc分配出的内存,例如Bitmap和一些Cursor都是这么分配的。 在Davilk中,给一个程序分配的内存根据机型厂商的不同,而不同,现在的大部分的是32M了,而在VM内部会把这些内存分成java使用的内存和 Native使用的内存,它们之间是不能共享的,...