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安宇雨 - 随手采集
2020-08-18 09:31:44
随手采集
0000-未整理-等待研究

KOOM——高性能在线内存监控方案

KOOM（Kwai OOM，Kill OOM）是快手性能优化团队在处理移动端 OOM 问题的过程中沉淀出的一套完整解决方案。

其中 Android Java 内存部分在 LeakCanary 的基础上进行优化，解决了在线缓存监视的性能问题，在不影响用户体验的情况下，在线采样内存并存和解析。从 2020 年春节后在快手主 APP 上线目前解决了 OOM 问题，其性能和稳定性得以改善，扛住了海量用户与设备的考验，因此决定将该项目开源以回馈社区，并欢迎大家来帮助改进。

项目背景

随着移动端业务逻辑日益复杂，4K 编解码，AR 魔表等高内存需求场景的不断扩展，OOM 问题已成为快手客户端稳定性治理的头号顽疾。在日常版本迭代过程中，间或会发生 OOM 激增，而线上环境非常复杂，仅 AB 实验就有上千种，事前预防以及事后还原都无法做到，因此急需高性能的线上内存监控方案。一期开源的 Android Java 内存监控方案，我们发现了 LeakCanary 以及美团和 UC 等发表的相关技术文章，发现了某些优化方向主要集中在内存的解析部分，而内存转储部分，一直没有方案能解决转储过程中应用冻结的问题。经过深入研究，我们发现可以利用写复制机制分叉子进程转储，满足我们的需求。