【网站源码编译过】【极品CCL源码】【甩手赚源码】源码800m

时间:2024-11-20 22:43:27 来源:链游源码网站 编辑:分析源码步骤

1.Milestone XT702 10.5MIUI稳定版ROM介绍
2.android studio安装SDK后多大?
3.Spring Boot引起的源码“堆外内存泄漏”排查及经验总结
4.如何编译Windows下的OpenOCD
5.C# do loop qingwen

源码800m

Milestone XT702 10.5MIUI稳定版ROM介绍

       Milestone XT的.5 MIUI稳定版ROM在底层做了优化。源代码编译时,源码我们剔除了不必要的源码底层lio源代码的线性加载部分,以提高系统的源码稳定性和性能。同时,源码我们精简了众多无用的源码网站源码编译过APK程序中的lib库文件,保留了关键功能,源码以减少不必要的源码资源消耗。

       在模块方面,源码我们添加了dsifix.ko 2.稳定版,源码尽管2.版本在重启时表现出较多的源码不稳定,但版本2.已被证明更稳定。源码输入法和语音服务,源码以及TALK和MAIL等APK服务被简化,源码用户需要自行安装所需的源码替代应用,以满足个性化需求。

       相机驱动和显卡驱动进行了更新,新的后台机制也为系统带来更流畅的体验。原装的谷歌日历被透明日历取代,APK线性加速参数也得到了优化。极品CCL源码集成MIUI应用超市和三星计算器,提升了用户体验。GPS连接和WIFI网络的智能参数也得到了优化调整。

       此外,主题大小的调整使得动画切换更为流畅,同时我们重新整理了归属地信息。在频段设置上,回归了旧的I模式,超频频段范围调整为最低M,最高M,虽然比lio的值稍高,但省电效果仍有待用户实际测试验证。

android studio安装SDK后多大?

       像楼上所说,看你下载的或者说需要的API版本决定大小的

       一般来说SDK越全,遇到的问题越少,因为如果某次新建或者导入项目需要高版本API,你本地却没有就会出现问题,让你下载什么的

       空间占据主要集中在镜像(应该是让模拟器运行的环境)和源码

Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结

       为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),甩手赚源码随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达7G,确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=M -XX:MaxMetaspaceSize=M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=m -XX:InitialCodeCacheSize=m, -Xssk -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”,实际使用的物理内存如下图所示:

       使用Java层面的工具定位内存区域(堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存)。

       笔者在项目中添加-XX:NativeMemoryTracking=detailJVM参数重启项目,使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的内存分布如下:

       发现命令显示的committed的内存小于物理内存,因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存,但是不包含其他Native Code(C代码)申请的堆外内存。所以猜测是使用Native Code申请内存所导致的问题。

       为了防止误判,笔者使用了pmap查看内存分布,发现大量的M的地址;而这些地址空间不在jcmd命令所给出的地址空间里面,基本上就断定就是msstatePAN源码下载这些M的内存所导致。

       使用系统层面的工具定位堆外内存。

       因为已经基本上确定是Native Code所引起,而Java层面的工具不便于排查此类问题,只能使用系统层面的工具去定位问题。

       首先,使用了gperftools去定位问题。

       从上图可以看出:使用malloc申请的的内存最高到3G之后就释放了,之后始终维持在M-M。笔者第一反应是:难道Native Code中没有使用malloc申请,直接使用mmap/brk申请的?(gperftools原理就使用动态链接的方式替换了操作系统默认的内存分配器(glibc)。)

       然后,使用strace去追踪系统调用。

       因为使用gperftools没有追踪到这些内存,于是直接使用命令“strace -f -e"brk,mmap,munmap" -p pid”追踪向OS申请内存请求,但是并没有发现有可疑内存申请。

       接着,使用GDB去dump可疑内存。

       因为使用strace没有追踪到可疑内存申请;于是想着看看内存中的情况。就是在线识别源码直接使用命令gdp -pid pid进入GDB之后,然后使用命令dump memory mem.bin startAddress endAddressdump内存,其中startAddress和endAddress可以从/proc/pid/smaps中查找。然后使用strings mem.bin查看dump的内容,如下:

       从内容上来看,像是解压后的JAR包信息。读取JAR包信息应该是在项目启动的时候,那么在项目启动之后使用strace作用就不是很大了。所以应该在项目启动的时候使用strace,而不是启动完成之后。

       再次,项目启动时使用strace去追踪系统调用。

       项目启动使用strace追踪系统调用,发现确实申请了很多M的内存空间,截图如下:

       使用该mmap申请的地址空间在pmap对应如下:

       最后,使用jstack去查看对应的线程。

       因为strace命令中已经显示申请内存的线程ID。直接使用命令jstack pid去查看线程栈,找到对应的线程栈(注意进制和进制转换)如下:

       这里基本上就可以看出问题来了:MCC(美团统一配置中心)使用了Reflections进行扫包,底层使用了Spring Boot去加载JAR。因为解压JAR使用Inflater类,需要用到堆外内存,然后使用Btrace去追踪这个类,栈如下:

       然后查看使用MCC的地方,发现没有配置扫包路径,默认是扫描所有的包。于是修改代码,配置扫包路径,发布上线后内存问题解决。

       为什么堆外内存没有释放掉呢?

       虽然问题已经解决了,但是有几个疑问。带着疑问,直接看了一下 Spring Boot Loader那一块的源码。发现Spring Boot对Java JDK的InflaterInputStream进行了包装并且使用了Inflater,而Inflater本身用于解压JAR包的需要用到堆外内存。而包装之后的类ZipInflaterInputStream没有释放Inflater持有的堆外内存。于是以为找到了原因,立马向Spring Boot社区反馈了这个bug。但是反馈之后,就发现Inflater这个对象本身实现了finalize方法,在这个方法中有调用释放堆外内存的逻辑。也就是说Spring Boot依赖于GC释放堆外内存。

       使用jmap查看堆内对象时,发现已经基本上没有Inflater这个对象了。于是就怀疑GC的时候,没有调用finalize。带着这样的怀疑,把Inflater进行包装在Spring Boot Loader里面替换成自己包装的Inflater,在finalize进行打点监控,结果finalize方法确实被调用了。于是又去看了Inflater对应的C代码,发现初始化的使用了malloc申请内存,end的时候也调用了free去释放内存。

       此时,怀疑free的时候没有真正释放内存,便把Spring Boot包装的InflaterInputStream替换成Java JDK自带的,发现替换之后,内存问题也得以解决了。

       再次看gperftools的内存分布情况,发现使用Spring Boot时,内存使用一直在增加,突然某个点内存使用下降了好多(使用量直接由3G降为M左右)。这个点应该就是GC引起的,内存应该释放了,但是在操作系统层面并没有看到内存变化,那是不是没有释放到操作系统,被内存分配器持有了呢?

       继续探究,发现系统默认的内存分配器(glibc 2.版本)和使用gperftools内存地址分布差别很明显,2.5G地址使用smaps发现它是属于Native Stack。内存地址分布如下:

       到此,基本上可以确定是内存分配器在捣鬼;搜索了一下glibc M,发现glibc从2.开始对每个线程引入内存池(位机器大小就是M内存),原文如下:

       按照文中所说去修改MALLOC_ARENA_MAX环境变量,发现没什么效果。查看tcmalloc(gperftools使用的内存分配器)也使用了内存池方式。

       为了验证是内存池搞的鬼,就简单写个不带内存池的内存分配器。使用命令gcc zjbmalloc.c -fPIC -shared -o zjbmalloc.so生成动态库,然后使用export LD_PRELOAD=zjbmalloc.so替换掉glibc的内存分配器。其中代码Demo如下:

       通过在自定义分配器当中埋点可以发现实际申请的堆外内存始终在M-M之间,gperftools监控显示内存使用量也是在M-M左右。但是从操作系统角度来看进程占用的内存差别很大(这里只是监控堆外内存)。

       使用不同分配器进行不同程度的扫包,占用的内存如下:

       为什么自定义的malloc申请M,最终占用的物理内存在1.7G呢?因为自定义内存分配器采用的是mmap分配内存,mmap分配内存按需向上取整到整数个页,所以存在着巨大的空间浪费。通过监控发现最终申请的页面数目在k个左右,那实际上向系统申请的内存等于k * 4k(pagesize) = 2G。

       为什么这个数据大于1.7G呢?因为操作系统采取的是延迟分配的方式,通过mmap向系统申请内存的时候,系统仅仅返回内存地址并没有分配真实的物理内存。只有在真正使用的时候,系统产生一个缺页中断,然后再分配实际的物理Page。

       整个内存分配的流程如上图所示。MCC扫包的默认配置是扫描所有的JAR包。在扫描包的时候,Spring Boot不会主动去释放堆外内存,导致在扫描阶段,堆外内存占用量一直持续飙升。当发生GC的时候,Spring Boot依赖于finalize机制去释放了堆外内存;但是glibc为了性能考虑,并没有真正把内存归返到操作系统,而是留下来放入内存池了,导致应用层以为发生了“内存泄漏”。所以修改MCC的配置路径为特定的JAR包,问题解决。在发表这篇文章时,发现Spring Boot的最新版本(2.0.5.RELEASE)已经做了修改,在ZipInflaterInputStream主动释放了堆外内存不再依赖GC;所以Spring Boot升级到最新版本,这个问题也可以得到解决。

如何编译Windows下的OpenOCD

       ã€OpenOCD介绍】

       OpenOCD为嵌入式目标系统提供一个调试,在线编程和JTAG边界扫描测试的工具。支持Wiggler,基于FT的JTAG界面等一些调试器。目标芯片支持ARM7,ARM9, ARM, ARM和Cortex等核心的芯片。并提供一个GDB Server接口。

       ã€OpenOCD的编译和安装】

       1. 如果是Windows平台的话,需要先安装Cygwin环境,注意一定要选择安装以下开发包:

       - autoconf: Wrapper scripts for autoconf commands

       - automake: Wrapper scripts for automake and aclocals

       - gcc: C compiler upgrade helper

       - make: The GNU version og the 'make' utility

       - subversion: A version control system

       (可以完全安装,占用5G多的空间,需要下载M的文件)。

       2. 下载OpenOCD的SVN源代码,打开Cygwin命令行界面,执行如下的命令:

       mkdir /home/openocd

       cd /home/openocd

       svn checkout svn://svn.berlios.de/openocd/trunk 或是

       svn checkout bined on interfaces or targets that can't set TRST/SRST separately

       reset_config trst_and_srst srst_pulls_trst

       #LPCs need reset pulled while RTCK is low. 0 to activate JTAG, power-on reset is not enough

       jtag_reset 1 1

       jtag_reset 0 0

       #jtag scan chain

       jtag_device 4 0x1 0xf 0xe

       target arm7tdmi little 0 arm7tdmi-s_r4

       [new_target_name] configure -event reset-init {

       # Force target into ARM state

       soft_reset_halt

       #do not remap 0x-0x to anything but the flash

       mwb 0xEFC 0x

       }

       working_area 0 0x 0x nobackup

       #flash bank lpc <base> <size> 0 0 <target#> <variant>

       flash bank lpc 0x0 0x7d 0 0 0 lpc_v2

       ã€OpenOCD的测试】

       æ‰“å¼€Cygwin命令行界面,执行命令:

       openocd -f openocd.cfg

       ä»¥ä¸‹æ˜¯æˆ‘的运行截图:

       ã€IAR的配置】

       åœ¨é¡¹ç›®é€‰é¡¹çš„Debug中的setup页里,选择GDB Server;

       å¦‚果代码需要下载到flash中运行,Download页里选择Use flash loader;在plugin页里,可以去掉stack以提高速度。

       åœ¨ä¸‹é¢çš„GDB Server中,TCP/IP address or hostname中添localhost。

       ä¹‹åŽå°±å¯ä»¥æŒ‰è°ƒè¯•æŒ‰é’®å¼€å§‹è°ƒè¯•äº†ã€‚

C# do loop qingwen

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