[next] android profiler

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DAY 6. 부채 갚기!! ‘성능최적화’ : 프로파일러 사용하기

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안드로이드 프로파일러와 프로파일러를 이용한 문제 해결방법을 공유합니다. Written By 이영남 Reviewed, Governed by 손영수

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Page 1: [NEXT] Android Profiler

DAY  6.  부채  갚기!!    ‘성능최적화’����������� ������������������  :����������� ������������������  프로파일러����������� ������������������  사용하기

Page 2: [NEXT] Android Profiler

언제 어디서나 장애물은 있기 마련!

Page 3: [NEXT] Android Profiler

학습목표

- 프로파일러를����������� ������������������  통해����������� ������������������  성능에����������� ������������������  영향을����������� ������������������  주는����������� ������������������  장애물을����������� ������������������  찾아내고,����������� ������������������  제거하자.����������� ������������������  - Bitmap����������� ������������������  이미지����������� ������������������  핸들링시����������� ������������������  주의����������� ������������������  할점을����������� ������������������  알수����������� ������������������  있다.����������� ������������������  ����������� ������������������  - Android����������� ������������������  Garbage����������� ������������������  Collection����������� ������������������  의����������� ������������������  내부����������� ������������������  동작����������� ������������������  원리를����������� ������������������  이해할수����������� ������������������  있다.����������� ������������������  ����������� ������������������  - 다양한����������� ������������������  Reference를����������� ������������������  이해하고,����������� ������������������  적절히����������� ������������������  사용할수����������� ������������������  있다.����������� ������������������  ����������� ������������������  

Page 4: [NEXT] Android Profiler

생각해보기

- 장애물에는����������� ������������������  어떤����������� ������������������  것들이����������� ������������������  있을까?����������� ������������������  !1)Out����������� ������������������  of����������� ������������������  memory����������� ������������������  2)Network����������� ������������������  3) Low����������� ������������������  Battery����������� ������������������  4)100%����������� ������������������  CPU����������� ������������������  Usage

Page 5: [NEXT] Android Profiler

1. CPU상태 확인하기:Traceview  따라하기,  함수/ 클래스별 CPU 실행 시간 확인:녹음기 사용하는 것과 비슷(녹음버튼 à 녹음 à 녹음종료버튼 à 녹음확인)  

STEP1.  프로파일 메소드 실행

STEP2.  어플리케이션 동작

STEP3.  프로파일 메소드 종료  

& 분석

Page 6: [NEXT] Android Profiler

STEP1.  프로파일 메소드 실행  1)DDMS 선택

Page 7: [NEXT] Android Profiler

STEP1.  프로파일 메소드 실행  2) 기기 선택

Page 8: [NEXT] Android Profiler

STEP1.  프로파일 메소드 실행  3)Start  Method  Profiling 클릭  

: 지금부터 어플리케이션의 모든 동작은 프로파일링

클릭을 하고나면 위와 같은 아이콘으로 변경(동작상태)

Page 9: [NEXT] Android Profiler

STEP2.  어플리케이션 동작

ex  :  사진업로드 하는 과정에서 함수/클래스별 CPU사용 시간을 확인  

-­‐프로파일 메소드를 실행한 상태에서 확인하고자 하는 동작을 직접 실행

Page 10: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  프로파일 메소드 종료 &분석

Stop  Method  Profiling  를 클릭하면 아래와 같은 분석결과가 팝업

Page 11: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  프로파일 메소드 종료 &분석

1. A)는 CPU를 사용한 메소드/클래스를 시간대 별로 보여줍니다.  2. B)는 전체 CPU사용량을 100%라고 했을 때 각 메소드/클래스의 사용량을보여줍니다.  

A)

B)

Page 12: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  프로파일 메소드 종료 &분석  -­‐  A  

1. 시간의 범위를 지정하면 보다 자세히 시간대별 사용량을 볼 수 있습니다.  2. 각 색이 뜻하는 것은 사용량을 나타내는 표(B)의 색과 일치합니다.

ex)  Dalvik/system/VMDbbug.StargGC  ()

Page 13: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  프로파일 메소드 종료 &분석 -­‐  B  

1. 차지하는 비중이 높은 순서대로 정렬합니다.  2. 항목을 클릭하면 Parent와 children으로 구성되어 있습니다.

ex)  1(android/os/Handler.dipatchMessage)을 기준으로 보면 -­‐  Parents(0)는 1을 호출합니다. -­‐  Children(2,  39,  120,  1276,  2521)은 1이 호출한 것입니다.

Page 14: [NEXT] Android Profiler

1. 부모가 차지하는 비중에서 자신이 부모에게 차지하는 비중을 곱한 것입니다.    2. 아래의 예시를 통해 보면 2(android/os/Handler/handleCallback)은  부모의 사용량 75% 중에서 86%를 차지했기 때문에 75  X  0.86  =  65.6%가 됩니다.  

왜 Percentage의 합이 100%가 아닌지 의문이 생길 수 있습니다.  

전체에서 2가 차지하는 비중

부모에서 2가 차지하는 비중

전체에서 부모가 차지하는 비중

Page 15: [NEXT] Android Profiler

100%

60%

30%

10%

부모자식관계

60%

30%

10%

36%

24%

15%

15%

60%

40%

50%

50%

100%  x  60%  x  60%  =  36%100%  x  60%  =  60

100%  x  60%  x  40%  =  24%100%  x  30%  =  30

100%  x  30%  x  50%  =  15%

100%  x  30%  x  50%  =  15%

Tree로 나타내면 다음과 같습니다.

Page 16: [NEXT] Android Profiler

따라해보기1) 본인의 어플리케이션의 시나리오를 만든다.  2) 각 시나리오별 Method  Profiling을 해본다.  3) 시나리오별 CPU를 많이 사용하는 메소드/클래스를 확인한다.

Page 17: [NEXT] Android Profiler

2. 메모리상태 확인하기

STEP1.  Plug-­‐in설치

STEP2.  Dump  HPROF  file  

STEP3.  분석

:MAT를 통해 heap의 정보를 얻어서 메모리 상태를 확인

[참고영상]    Google  I/O  2011:  Memory  management  for  Android  Apps     https://www.youtube.com/watch?v=_CruQY55HOk

Page 18: [NEXT] Android Profiler

  그전에 Android  Memory와 Garbage  collection       (이하 GC)에 대해서 알아보겠습니다.

Page 19: [NEXT] Android Profiler

java.lang.OutOfMemoryError:  bitmap  size  exceeds  VM  budget

흔히 발생하는 상황

Page 20: [NEXT] Android Profiler

구글에서  메모리 누수 현상이 자주 발생해서 메모리 관리 체계를 변경합니다.

Honeycomb이전 Honeycomb이후

이미지 파일

이전에는  Native영역에서 이미지 파일을 관리했다면,    이후에는 Dalvik내부에서 관리를 하는 구조로 변경되었습니다.  !Q  : 이미지파일의 저장위치가 핵심인가요?  A  :  이미지가 메모리 누수의 50~70%를 차지하기 때문에

Page 21: [NEXT] Android Profiler

‘이미지 저장위치’의 변경만 확인하시고 나머지는  이어서 자세히 설명하겠습니다.  

Honey  Comb 이전 Honey  Comb 이후

이미지 저장 위치 Dalvik외부 native  Heap Dalvik 내부

GC 동작 전체 App이 멈춤 부분적으로 진행(partially)

Bitmap의 GC GC의 대상이 아님 GC의 대상

다른 App의 영향 메모리 누수가 발생하면 다른 App도 함께 죽음

다른 앱에 영향이 없음

Page 22: [NEXT] Android Profiler

!1) Garbage  Collection(GC)는 사용하지 않는 메모리를 정리하는 것입니다.    2) Mark  &  Sweep

-­‐  Mark  :  GC  Roots를 통해서 연결된 객체를 표시(Mark)합니다.    -­‐  Sweep  :  Mark되지 않은 객체는 사용하지 않는 객체로 간주하여 삭제(Sweep)합니다.

지금부터 GC에 대해서 알아보겠습니다.

Page 23: [NEXT] Android Profiler

1. GC_CONCURRENT  :  heap영역이 계속 커질 때 새롭게 heap을 확대하지 않고,   메모리 회수로 가능한 경우

2. GC_EXPLICIT  :  System에서 주기적으로 GC를 호출하는 경우    

3. GC_EXTERNAL_MALLOC  :  BITMAP처럼 외부의 메모리를 할당 받은 경우, 하지만 honey-­‐comb이후 버전부터는 bitmap을 dalvik  heap(internal  heap)에 할당하기 때문에 이전 버전에만 해당

4. GC_FOR_MALLOC  :  heap영영이 가득 찬 경우 전체 어플리케이션을 멈추고 GC를 진행

5. GC_HPROF_DUMP_HEAP  :  메모리 분석을 위해 HPROF  file을 만든 경우

아래와 같은 이유로 GC가 일어납니다.  

Page 24: [NEXT] Android Profiler

Honey  Comb 이전 Honey  Comb 이후

저장 위치 Dalvik외부 native  Heap Dalvik 내부

GC 동작 전체 App이 멈춤 부분적으로 진행(partially)

Bitmap의 GC GC의 대상이 아님 GC의 대상

다른 App의 영향 메모리 누수가 발생하면 다른 App도 함께 죽음

다른 앱에 영향이 없음

1) GC동작 방식-­‐  HoneyComb 이전에는 전체 App이 멈추는 Serial  Mark&Sweep(Stop  the  world)방식이였습니다. -­‐ 이후에는  부분적으로 진행하는 Concurrent  Mark&Sweep으로 변경되었습니다.    

2) Concurrent  Mark&Sweep 장점 -­‐ 반응성/속도     부분적으로 동작하기 때문에 앱이 멈추지 않습니다.     Serial  Mark&Sweep  :  100ms,  Concurrent  Mark&Sweep  5ms

3) Concurrent  Mark&Sweep 단점-­‐ 이전보다 메모리와 CPU를 더 많이 사용하게 되었습니다.

앞에서 본 표입니다.  이번 슬라이드에서는 ‘GC동작 부분’만 확인해보겠습니다.

Page 25: [NEXT] Android Profiler

(다른작업도 쓰레드로 진행가능)

[출처]  Hello  world  :  Android  앱 메모리 최적화편

Serial  Mark&Sweep과 Concurrent  Mark&Sweep 동작 비교

Page 26: [NEXT] Android Profiler

직접 메모리를 관리하고 싶다면,

Java에서는 C,  C++에서 사용하는 ‘free’,  ‘delete’가 없기 때문에  주기적으로 혹은 특정 조건일 때 GC를 하게 됩니다. 이로인해 프로그래머는 메모리 관리에 대해서 고민을 적게 할 수 있습니다.  !하지만 임베디드 환경(모바일 포함)에서는 이 메모리 하나 하나가 매우 소중합니다.  예를들어 1회성으로 할당한 공간을  GC과정에서 ‘사용하는 메모리’라고 판단하여 공간을 계속 잡게 될 경우 불필요한 공간낭비로 메무리 누수의 위험이 생길 수 있습니다.  

Page 27: [NEXT] Android Profiler

기본적으로 할당하는 방식은 Strong  Reference입니다.

!Strong     -­‐  기본적으로 할당하는 방식을 Strong  Reference  라고 부릅니다.      mLauncher  =  new  <Launcher>(launcher);  !   -­‐  GC과정에서 연결된 객체들을 Mark하고 Mark되지 않은 객체들을 Sweep합니다.       즉 메모리 관리에 프로그래머가 신경쓰지 않습니다.    

Page 28: [NEXT] Android Profiler

Strong  이외에 3가지가 더 있습니다.

!1.  종류   Soft  reference,  Weak  reference,  Phantom  reference     Private  WeakReference<Launcher>  mLauncher;       mLauncher  =  new  WeakReference<Launcher>(launcher);  !2. 원리     -­‐  GC동작에서 Strong이 아닌 경우 Mark하지 않고 Reference  Queue라는 공간에 객체를 넣고,          Sweep하는 과정에서 제거 Queue에 있는 객체들을 제거 합니다.    !3.  차이점     이름에서 느낄 수 있듯이 객체간의 연결정도를 나타냅니다. 그리고 이 연결정도가 강할수록 제거가     되지 않습니다. 객체간의 연결정도를 수식으로 나타내면 Strong  >  Soft  >  Weak  >  Phantom  순서입니다.

Page 29: [NEXT] Android Profiler

더 자세히 보겠습니다.  !1. Soft  reference  Mark가 되기도 하고 Reference  Queue에 담기기도 합니다.  Soft  reference로  참조된 객체는 메모리가 절대적으로 부족한 상황이 되기전에는 참조가 유지됩니다. 각 앱마다 할당된 메모리가 절대적을 부족할 때 그 Reference가 Soft이면 제거, 여유롭다면 Strong과 같이 제거하지 않습니다.  !2.  Weak  reference  Referene  Queue에 담깁니다.  Weak  reference로  참조된 객체는 Soft  Reference보다 더 약한 연결고리를 가집니다.  메모리의 상태와 관계없이 GC가 동작되는 순간  Marked  Object라도 회수됩니다.  !!

Strong SoftWeak

Phantom

Mark

Reference  Queue

Page 30: [NEXT] Android Profiler

!3.  Phantom  reference  -­‐  GC가 아닌 코드 내에서 바로 Reference  Queue에 넣습니다.   그렇기 때문에 반드시 Reference  Queue와 함께 사용해야 합니다.  !-­‐  Weak  Reference와 유사하며,  finalize 시점에서 메모리를 바로 정리하지 않고 Reference  Queue에 참조를 등록하여 코드에 접근 할 수 있도록 합니다. 객체의 자원 정리를 구현하기 위해 사용할 수 있습니다.    !

예제 코드  ReferenceQueue  q  =  new  ReferenceQueue();  PhantomReference  pr  =  new  PhantomReference(object,  referenceQueue);  !//  Later  on  another  point  Reference  r  =  q.remove();  !//  Now,  clear  up  any  thing  you  want

Page 31: [NEXT] Android Profiler

Strong SoftWeak

Phantom

Mark Reference  Queue

-­‐  Strong  :  연결된 객체들을 체크 합니다. -­‐  Soft  :  메모리 상태에 따라 Mark하거나,    Reference  Queue에   넣습니다. -­‐  Weak  :  Reference  Queue에 넣습니다. -­‐  Phantom  : 코드상에서 바로 Reference  Queue에 넣습니다.

Reference에 따른 Mark과정 차이

Page 32: [NEXT] Android Profiler

GC 전 GC 후GC 중

Strong  Reference 동작 방식

기본 컨셉  -­‐ Mark  &  Sweep  :  GC-­‐Roots로부터 연결된 인스턴스들을 마크합니다. 그리고 마크되지 않은 객체들을 제거

(Sweep)합니다.  -­‐ Reachability  :  Roots로 부터 도달(참조) 가능한 객체(rechable)와 도달 할 수 없는 객체(un  reachable)로 나눕니다.      

-­‐ 프로그래머가 GC에 관여하지 않고 Mark되는 방식에 따라 Mark하고 Mark하지 않은 것들을 Sweep합니다.

Page 33: [NEXT] Android Profiler

마크되는 과정은 아래와 같습니다.

Mark  Bit

1

1

1

GC  Roots

A

B

C

D

E

F

G

H

A

B

C D

G F

H

E

1

D1

Page 34: [NEXT] Android Profiler

Mark를 모두 마친 후 제거(Sweep)를 하게 됩니다.  

UnmarkedSweep  :  Mark  되지 않은 메모리를 회수합니다.

1Mark-­‐Bit

1 1 제거 대상

Page 35: [NEXT] Android Profiler

GC 전 GC 후GC 중

Soft,  Weak,  Phantom 동작 방식

기본 컨셉  -­‐ Strong과 마찬가지로 Mark  &  Sweep 방식으로 이루어집니다.  -­‐ 다른 부분은 Mark되지 않는다는 것입니다.

  Soft    :  메모리 상태에 따라 Mark하거나 Reference  Queue에 넣습니다.   Weak  :  Mark하지 않고  Reference  Queue에 넣습니다.   Phantom  :  코드상에서 바로 Reference  Queue에 넣습니다.  

-­‐ Sweep   Reference  Queue에 넣어 두었던 객체들을 제거 합니다.

Page 36: [NEXT] Android Profiler

Mark  Bit

1

1

1

GC  Roots

A

B

C

D

E

F

G

H

A

B

C D

G F

H

E

1

이전에 봤던 마크되는 과정입니다.  여기서 Mark된 B객체가 Soft 혹은 Weak  Reference라면?

Page 37: [NEXT] Android Profiler

Mark  Bit

1

1

1

GC  Roots

A

B

C

D

E

F

G

H

A

B

C D

G F

H

E

1

이전에 봤던 마크되는 과정입니다.  여기서 Mark된 B객체가 Soft 혹은 Weak  Reference라면?

Reference  Queue

B

Page 38: [NEXT] Android Profiler

Reference  Queue에 넣은 뒤 제거(Sweep)를 하게 됩니다.  

heapSweepSystemWeak  :  Mark하는 과정에서 reference  queue에 넣어두었던 Soft,  Weak,  Phantom  Object의 메모리를 회수합니다.  !!!! Reference  Queue

a b

Page 39: [NEXT] Android Profiler

Strong SoftWeak

Phantom

Mark Reference  Queue

-­‐  Strong  :  연결된 객체들을 체크 합니다. -­‐  Soft  :  메모리 상태에 따라 Mark하거나,    Reference  Queue에   넣습니다. -­‐  Weak  :  Reference  Queue에 넣습니다. -­‐  Phantom  : 코드상에서 바로 Reference  Queue에 넣습니다.

GC를 다시 한번 정리하면  Mark가 먼저 동작합니다.

Page 40: [NEXT] Android Profiler

Mark 후에는 Sweep이 이루어집니다.  

3가지 동작이 이루어집니다.

Page 41: [NEXT] Android Profiler

1) heapSweepSystemWeak  :  Mark하는 과정에서 reference  queue에 넣어두었던 Soft,  Weak,  Phantom  Object의 메모리를 회수합니다.  !!!!!!

2) BitmapSweep  : 이미지의 메모리를 회수 합니다.  !3) UnmarkedSweep  :  Mark  되지 않은 메모리를 회수합니다.

Reference  Queue

a b

1Mark-­‐Bit

1 1 제거 대상

Mark 후에는 Sweep이 이루어집니다.  

Page 42: [NEXT] Android Profiler

이미지 객체 회수에 대해서 더 알아보겠습니다.  

-­‐ Bitmap은 GC에서 매우 중요한 부분입니다.  -­‐ 메모리 누수의 원인은 대부분 이미지와 관련되어 있습니다.  -­‐ 그래서 안드로이드에서는 Honey  Comb이전과 이후로 Bitmap을 다르게 관리하고 있습니다.

Honey  Comb 이전 Honey  Comb 이후

저장 위치 Dalvik외부 native  Heap Dalvik 내부

GC 동작 전체 App이 멈춤 부분적으로 진행(partially)

Bitmap의 GC GC의 대상이 아님 GC의 대상

다른 App의 영향 메모리 누수가 발생하면 다른 App도 함께 죽음

다른 앱에 영향이 없음

Page 43: [NEXT] Android Profiler

HoneyComb 이전에는 왜 그랬을까요?

-­‐ 왜 저장 위치를 밖에 두었을까요? Honeycomb이전에는 그래픽 라이브러리를 c++의 skia 라이브러리를 사용했습니다. 그래서 비트맵도 native메모리에 로딩될 수 밖에 없었고, 이를 많이 잡아먹으면 다른 앱에서 사용할 수 없었기 때문에 한계를 정해 두었습니다.

Page 44: [NEXT] Android Profiler

HoneyComb 이후 이점은 무엇일까요?

   -­‐ 저장 위치를 dalvik  heap으로 bitmap을 옮겼고,  GC를 할때 bitmap도 함께 관리를 할 수 있게 됩니다.

-­‐ 이전에는 App의 GC가 이루어진다고 해도 bitmap은  native영역에 존재하기 때문에 GC의 대상이 되지 않았습니다.  bitmap이 native영역을 차지하게 되면 다른 앱을 사용하는데 제약을 받게 됩니다. 이를 해결하기 위해서는 수동으로 Finalize()와 Recycle()을 통해 직접 native영역에서 메모리를 회수해야 했습니다.

Page 45: [NEXT] Android Profiler

    이제 메모리를       어떻게 확인하는지 알아봅시다.

Page 46: [NEXT] Android Profiler

2. 메모리상태 확인하기

STEP1.  Plug-­‐in설치

STEP2.  Dump  HPROF  file  

STEP3.  분석

:MAT를 통해 heap의 정보를 얻어서 메모리 상태를 확인

[참고영상]    Google  I/O  2011:  Memory  management  for  Android  Apps     https://www.youtube.com/watch?v=_CruQY55HOk

Page 47: [NEXT] Android Profiler

STEP1.  Plug-­‐in 설치

1)

2)

다음 슬라이드에 확대된 스크린샷이 있습니다  :D

Page 48: [NEXT] Android Profiler

STEP1.  Plug-­‐in 설치

1)

Page 49: [NEXT] Android Profiler

STEP1.  Plug-­‐in 설치

2)

Page 50: [NEXT] Android Profiler

STEP2.  Dump  HPROF  file  1)

Page 51: [NEXT] Android Profiler

STEP2.  Dump  HPROF  file  2)

Page 52: [NEXT] Android Profiler

STEP2.  Dump  HPROF  file  

3)

-­‐  Dump  HPROF  file를 누릅니다.  -­‐ 아래와 같이 메모리 정보를 확인할 수 있는 hprof파일이 생성됩니다.

Page 53: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  분석

    결과들 중 핵심인        Leak  Suspect,  Dominator  Tree에 대해서 보겠습니다.

Page 54: [NEXT] Android Profiler

그전에 몇가지 개념에 대해서 알아보겠습니다.  

AC

1. Dominator  Tree   -­‐  아래 그림은 Garbage  Collection을 할때 자주 봤던 트리입니다. -­‐ 이 트리가  Dominator  Tree입니다. -­‐  Dominator  Tree란 객체간 연결을 나타낸 것으로 객체 간의 참조를 보여줍니다.

2. Shallow  Heap -­‐  Object  하나가 가지는 byte를 나타냅니다.

3. Retain  Heap -­‐    GC를 통해 한 Object를 제거 될때 제거되는 총 메모리의 양입니다. -­‐  Object가 참조하는 모든 Object의 총 합으로 실질적인 메모리 사용량입니다.   -­‐ 예를 들어 A를 제거할 경우 C까지 포함한 메모리의 양을 Retain  Heap이라고 합니다.

Page 55: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  분석 :  Leak  Suspects

Leak  Suspects  :  메모리 누수가 의심되는 곳을 알려줍니다.    간단한 설명과 함께 Details를 통해 자세한 정보를 제공합니다.  

Page 56: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  분석 :  Leak  Suspects

Details를 통해 자세한 정보를 보면, 그림과 같이 연관된 객체들의 Shallow  Heap과 Retained  Heap을 보여줍니다.

Page 57: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  분석 :  Dominator  Tree

-­‐ 텝 상단에 보면 트리모양의 아이콘이 있습니다.  -­‐ 그 아이콘을 누르면 Dominator  Tree를 확인할 수 있습니다.  

Page 58: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  분석 :  Dominator  Tree

  어플리케이션에서 생성된 객체들의 정보에 대해서     확인 할 수 있습니다.  

Page 59: [NEXT] Android Profiler

STEP3.  분석 :  Dominator  Tree

A CB D

E

왼쪽과 같은 트리를 오른쪽 표로 정리한 입니다.

-­‐ A  :  0x4246558  -­‐ B  :  0x42465648  -­‐ C  :  0x424966a0  -­‐ D  :  0x424966d0  -­‐ E  :  0x43465589

Page 60: [NEXT] Android Profiler

STEP4.  다른 덤프와 비교하기

-­‐      A경우의 메모리 사용량과 B경우의 메모리 사용량을 비교하고 싶을 때는 두 경우에 대해서 각각 덤프를 생성합니다.    

A경우에 대해서 동작 후 덤프 B경우에 대해서 동작 후 덤프

Page 61: [NEXT] Android Profiler

STEP4.  다른 덤프와 비교하기

-­‐ 두개의 덤프가 생성됩니다.    -­‐ 두 개 중 아무 덤프나 클릭 후 아래에 표시된 아이콘을 클릭합니다.

A경우에 대한 덤프 B경우에 대한 덤프

Page 62: [NEXT] Android Profiler

STEP4.  다른 덤프와 비교하기

-­‐ 생성된 Object들의 크기정보를 표로 보여줍니다.  -­‐ 여기서 상단메뉴 우편에 아이콘을 클릭하면 비교할 대상을 지정할 수 있습니다.

Page 63: [NEXT] Android Profiler

STEP4.  다른 덤프와 비교하기

-­‐ 비교할 대상을 지정합니다.  

Page 64: [NEXT] Android Profiler

STEP4.  다른 덤프와 비교하기

-­‐ A  :  Object 각각에 대한 수와 Shallow  heap의 변화를 보여줍니다.    -­‐ B:  전체 Object수 변화와 Shallow  heap의 변화를 보여줍니다.  

A

B

Page 65: [NEXT] Android Profiler

지금부터 내용은 ‘SUPER’ 중요합니다!  주인공은 마지막에 등장하죠!

Page 66: [NEXT] Android Profiler

안드로이드 앱에서 Memory의 핵심 bitmap!  평균 50%에서 최대 70%까지 차지합니다.

Page 67: [NEXT] Android Profiler

상위 모든 항목이 Bitmap과 관련되어 있습니다!!!!!  핵심은 Bitmap!  Bitmap만 잡자!

Page 68: [NEXT] Android Profiler

!    1. 이미지 품질 줄이기  2. Bitmap  recycle()  호출  3. Bitmap을 불러올 때 사이즈 줄이기  4. Cache 사용  5. Reference  6. Async 구현

So  what?  그래서 어떻게 하라고 ?

Page 69: [NEXT] Android Profiler

!1. 이미지 품질줄이기

res폴더에 이미지 파일을 넣으면 자동으로 손실없이 최적화하게 됩니다.  24비트 이미지더라도 256색 이상을 사용하지 않았다면 8비트로 파일변환하게 됩니다. 품질은 똑같지만 메모리는 적게 차지하게 됩니다.  !하지만 asset  최적화를 하지 않습니다. 그러므로 이미지 품질이 중요하지 않다면 8bit  RGB_565옵션을 권장합니다.(위의 표에서 볼 수 있듯이 1/4수준)  ![오해할 수 있는 부분]  위의 표는 res와 asset의 메모리 사용 비교가 아닙니다. 핵심은 res쪽은 안드로이드에서 최적화를 하니 신경 쓸 필요가 없고 asset 폴더나 스토리지에 있는 파일은 최적화를 안드로이드에서 하지 않으니 프로그래머가 ‘알아서’ 조절해야 된다는 겁니다. 품질이 중요하다면 위의 옵션이 아닌 고품질을 유지하고,  중요하지 않다면 옵션을 설정해서 메모리를 줄이는 것이 좋습니다.

Page 70: [NEXT] Android Profiler

!2.    Bitmap  recycle()  호출

HoneyComb이후로 bitmap이 GC의 대상이 되기 때문에(처음 들은 것 같다면 background 참고) 참조만 끊어도 GC이 되지만,  HoneyComb이전 혹은 확실히 하고 싶다면 recycle()을 통해 확실히 하는 것이 좋습니다.

Bitmap을 맴버로 선언한 경우

Page 71: [NEXT] Android Profiler

!2.    Bitmap  recycle()  호출

HoneyComb이후로 bitmap이 GC의 대상이 되기 때문에(처음 들은 것 같다면 background 참고) 참조만 끊어도 GC이 되지만,  HoneyComb이전 혹은 확실히 하고 싶다면 recycle()을 통해 확실히 하는 것이 좋습니다.

Bitmap을 맴버로 선언하지 않을 경우

Page 72: [NEXT] Android Profiler

!3.    Bitmap을 불러올 때 사이즈 줄이기

-­‐ 주의! 불러오고나서가 아니라 부르기 전에 사이즈를 줄여야 합니다. àBitmapFactroy.createScaledBitmap()으로  resize하기전에 resize를 하는 것이 좋습니다.  

-­‐ BitmapFactory.Option.InSampleSize를 통해 원하는만큼 줄입니다.

실습 : 이미지를 불러오는 ArticleView.java의 소스코드를 수정할 것입니다

Page 73: [NEXT] Android Profiler

*수정할 부분

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실습

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-­‐ options.inSampleSize  =  4;  읽어올때 사이즈를 줄이는 것입니다. 여기서 숫자의 의미는  n개의 픽셀을 한 픽셀로 decode 한다는 뜻입니다. 즉 1/n이 줄어들게 됩니다. 추가로 2의 지수 값을 넣는 것이 decode속도를 가장 높일 수 있는 방법입니다.

-­‐ Bitmap  resized  =  Bitmap.createScaledBitmap(bitmap,  1000,  1000,  true);options.inSampleSize로 크기도 줄어들지만 size도 줄어듭니다.   그렇기 때문에 사용할 크기에 맞춰서 resize를 해줘야 합니다.  (bitmap,  width,  height,  filter)  

더 알아보기

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결과

테스트 : 두개의 사진을 클릭  결과 :  20%절감 (10mega  byte  à 8  mega  byte)

Page 77: [NEXT] Android Profiler

!4.    Cache  사용

-­‐ Bitmap이 필요할 때마다 계속 decode하는 것이 아니라 cashe를 통해 저장하여 재사용하는 방법입니다.  -­‐ 캐시의 용량이 커지면 오히려 그 부분에서 메모리 누수가 생길 수 있기 때문에 잘 활용해야 합니다.  -­‐ 안드로이드에서는 메모리케시 (LruCache)와 디스크케시 (DiskCache)를 제공합니다.

실습 : 케시를 사용할 객체를 만들고, 이미지를 불러오는   ArticleView.java의 소스코드를 수정할 것입니다.

Page 78: [NEXT] Android Profiler

!4.    Cache 사용 –  Cache객체 생성

-­‐ Cache를 사용하는 방법은 다양하게 있습니다.   그 중에서 싱글톤으로 인스턴스를 생성하여, 그 인스턴스가 케시에 저장하고 불러오도록 해보겠습니다.  

-­‐ Flickr에서 이 방법을 사용하고 있습니다

1.  ImageLoader  객체생성

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1. maxMemory  :  현재 메모리를 가져옵니다.  2. cacheSize  :  전체 메모리 중 케시로 사용할 메모리를 정합니다.  

         mMemoryCache.get(key)  :  케시에서 이미지를 가져옵니다.  

       mMemoryCache.put(key,  value)  :  케시에 이미지를 저장합니다.

Page 81: [NEXT] Android Profiler

!4.    Cache 사용 – 이미지 불러오기에서 사용

*수정할 부분

Page 82: [NEXT] Android Profiler

!4.    Cache 사용 – 로그를 통해 Cache동작 확인

1.  처음 이미지를 부를 경우 putCache

2.  같은 이미지를 부를 경우 getCache

실제 코드에 로그 넣기

Page 83: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  

-­‐ 아래와 같이 Image를 스크롤로 계속 보여줄 경우 계속 이미지를 메모리에 할당하기 때문에 Out  of  Memory가 날 가능성이 높습니다.  

-­‐ 이 경우 이미지를 Weak  Reference로 생성하게 된다면 스크롤을 하면서 이전의 할당한 이미지는 빠르게 GC가 되기 때문에 Out  of  Memory를 방지할 수 있습니다.  

스크롤

Page 84: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  :  사용예제    

-­‐ ArticleView에서  imageView를  weak  reference로  불러오는  예제입니다.

Page 85: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  :  사용예제  (1)  _  이전코드  

Page 86: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  :  사용예제  (2)  _  수정된  코드      

Page 87: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  :  사용예제  (2)  _  수정된  코드      

1. weakReference  변수선언  2. ivImage를  weakReference로  선언  

Page 88: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  :  사용예제  (3)  _  이전  코드      

Page 89: [NEXT] Android Profiler

5.  Reference  :  사용예제  (3)  _  수정된  코드      

기존에  ivImage로  쓰던  인스턴스는  imageViewReference.get()으로  사용

Page 90: [NEXT] Android Profiler

6.  Async

! !1. 필요성   사진을 읽는 동안 사용자는 아무런 동작도 할 수 없기 때문에   읽는 시간이 길수록 사용자가 대기해야되는 시간도 길어지게 됩니다.  !2. 구현     AsyncTask를 이용해서 멀티쓰레드로 구현합니다.     weakReference로 구현해서 사용자가 다른 창으로 이동하면 GC의 대상으로 바로 포함하게 합니다.

3. 참고  : 안드로이드 멀티쓰레드     -­‐  안드로이드는 기본적으로 하나의 메인쓰레드가 실행되어 작업을 처리합니다.       -­‐ 메인쓰레드 외 다른쓰레드와의 작업은 핸들러를 통해 통신합니다.     -­‐ 쓰레드를 직접 구현할 경우 동기화 문제로 구현에 어려움이 있기 때문에     UI쓰레드와 Background작업을 하나의 클래스(AsyncTask)로 제공합니다.

Page 91: [NEXT] Android Profiler

6.  Async

제공되는 기능 (번호순대로 진행 )  !1.  onPreExecute()  :  Background작업 시작전에 UI작업을 진행합니다.   @Override   protected  void  onPreExecute(){     super.onPreExecute();     }

2.  doInBackground()  :  Background 작업을 진행합니다.     @Override   Protected  String  doInBackground(String…params){       super.onPreExecute();     }  !3.  onPostExecute()  :  Background 작업이 끝난 후 UI 작업을 진행합니다.   @Override   Protected  void  onPostExecute(String  result){       super.onPreExecute();     }  

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6.  Async  –  developer.android  예제

-­‐ 예제코드 :  http://developer.android.com/reference/android/os/AsyncTask.html

-­‐ developer.android에 나와있는 예제(아래 링크)로 ProgressDiaolog를 통해 이미지(혹은 파일) 다운로드의 진행 정도를 보여주는 예제입니다.  

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1. onPreExecute() -­‐  이 예제에는 사용되지 않았지만 주로 작업전 메세지 알림에 사용됩니다.  Ex)  “다운로드 시작”

2. doInBackground() -­‐ 다운받은 양을 확인하고 사이즈를 리턴하고 이 리턴값은 onPostExecute의 param로 사용합니다.

3. onPostExecute() -­‐ 작업이 완료되면 완료된 작업의 양을 보여줍니다.

3

2

6.  Async  –  developer.android  예제

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6.  Async  –  참고예제

1. 참고예제  :  http://makingappfor.blogspot.kr/2013/05/android-­‐asynctask-­‐progressdialog.html  2. developer.android와  마찬가지로  AsyncTask를  사용해서  ProgressDialog에  진행정보로를  갱신하는  예제입니다.

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6.  Async  –  참고예제

1. onPreExecute() 실행전  호출되는  함수로  “작업  시작”이라는  메세지를  알려줍니다.

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6.  Async  –  참고예제

!2. doInBackground() 함수가  실행될때  호출되는  함수로  완료된  작업의  수를  return  값으로  넘깁니다.

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6.  Async  –  참고예제

!!

3. onPostExecute() doInBackground  함수가  종료되면  실행되는  함수로  doInBackground함수가  return값으로  보낸  작업완료  수를  화면에  표시합니다.

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[참고자료]����������� ������������������  !1. Google����������� ������������������  I/O����������� ������������������  2011:Memory����������� ������������������  management����������� ������������������  for����������� ������������������  Android����������� ������������������  Apps����������� ������������������  :����������� ������������������  http://www.youtube.com/watch?v=_CruQY55HOk����������� ������������������  2. Android����������� ������������������  Developers����������� ������������������  :����������� ������������������  http://developer.android.com/����������� ������������������  3. Hello����������� ������������������  world����������� ������������������  :����������� ������������������  Android����������� ������������������  앱����������� ������������������  메모리����������� ������������������  최적화편����������� ������������������  :����������� ������������������  http://helloworld.naver.com/helloworld/539525#sec1_5����������� ������������������  4. 초보코딩왕의����������� ������������������  Power����������� ������������������  Dev����������� ������������������  안드로이드����������� ������������������  메모리관리����������� ������������������  :����������� ������������������  http://ccdev.tistory.com/2����������� ������������������  5. asyncTask����������� ������������������  예제����������� ������������������  :����������� ������������������  http://makingappfor.blogspot.kr/2013/05/android-asynctask-progressdialog.html����������� ������������������