Dalvik虚拟机为新创建对象分配内存的过程分析

Dalvik虚拟机为新创建对象分配内存的过程分析在前面一文中，我们分析了Dalvik虚拟机创建Java堆的过程。有了Java堆之后，Dalvik虚拟机就可以在上面为对象分配内存了。在Java堆为对象分配内存需要解决内存碎片和内存不足两个问题。要解决内存碎片问题，就要找到一块大小最合适的空闲内存分配给对象使用。而内存不足有可能是内存配额用完引起的，也有可能是垃圾没有及时回收引起的，要区别对待。本文就详细分析Dalvik虚拟机是如何解决这些问题的。内存碎片问题其实是一个通用的问题，不单止Dalvik虚拟机在Java堆为对象分配内存时会遇到，C库的malloc函数在分配内存时也会遇到。Android系统使用的C库bionic使用了写的dlmalloc内存分配器。也就是说，我们调用函数malloc的时候，使用的是dlmalloc内存分配器来分配内存。这是一个成熟的内存分配器，可以很好地解决内存碎片问题。关于dlmalloc内存分配器的设计，可以参考这篇文章：。前面一文提到，Dalvik虚拟机的Java堆的底层实现是一块匿名共享内存，并且将其抽象为C库的一个mspace，如图1所示：于是，Dalvik虚拟机就很机智地利用C库里面的dlmalloc内存分配器来解决内存碎片问题！为了应对可能面临的内存不足问题，Dalvik虚拟机采用一种渐进的方法来为对象分配内存，直到尽了最大努力，如图2所示：接下来，我们就详细分析这个过程，以便可以了解Dalvik虚拟机是如何解决内存不足问题的，以及分配出来的内存是如何管理的。Dalvik虚拟机实现了一个dvmAllocObject函数。每当Dalvik虚拟机需要为对象分配内存时，就会调用函数dvmAllocObject。例如，当Dalvik虚拟机的解释器遇到一个new指令时，它就会调用函数dvmAllocObject，如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片HANDLE_OPCODE(OP_NEW_INSTANCE/*vAA,class@BBBB*/){ClassObject*clazz;Object*newObj;EXPORT_PC();vdst=INST_AA(inst);ref=FETCH(1);clazz=dvmDexGetResolvedClass(methodClassDex,ref);if(clazz==NULL){clazz=dvmResolveClass(curMethod->clazz,ref,false);}newObj=dvmAllocObject(clazz,ALLOC_DONT_TRACK);SET_REGISTER(vdst,(u4)newObj);}FINISH(2);OP_END这个代码段定义在文件dalvik/vm/mterp/out/InterpC-portable.cpp中。关于Dalvik虚拟机的解释器的实现，可以参考一文，上面这段代码首先是找到要创建的对象的类型clazz，接着以其作为参数调用函数dvmAllocObject为要创建的对象分配内存。另外一个参数ALLOC_DONT_TRACK是告诉Dalvik虚拟机的堆管理器，要分配的对象是一个根集对象，不需要对它进行跟踪。因为根集对象在GC时是会自动被追踪处理的。函数dvmAllocObject的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Object*dvmAllocObject(ClassObject*clazz,intflags){Object*newObj;assert(clazz!=NULL);assert(dvmIsClassInitialized(clazz)||dvmIsClassInitializing(clazz));/*allocateonGCheap;memoryiszeroedout*/newObj=(Object*)dvmMalloc(clazz->objectSize,flags);if(newObj!=NULL){DVM_OBJECT_INIT(newObj,clazz);dvmTrackAllocation(clazz,clazz->objectSize);/*notifyDDMS*/}returnnewObj;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/Alloc.cpp中。函数dvmAllocObject调用函数dvmMalloc从Java堆中分配一块指定大小的内存给新创建的对象使用。如果分配成功，那么接下来就先使用宏DVM_OBJECT_INIT来初始化新创建对对象的成员变量clazz，使得新创建的对象可以与某个特定的类关联起来，接着再调用函数dvmTrackAllocation记录当前的内存分配信息，以便通知DDMS。函数dvmMalloc返回的只是一块内存地址，这是没有类型的。但是由于每一个Java对象都是从Object类继承下来的，因此，函数dvmAllocObject可以将获得的没有类型的内存块强制转换为一个Object对象。Object类的定义如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片structObject{/*ptrtoclassobject*/ClassObject*clazz;/**Awordcontainingeithera"thin"lockora"fat"monitor.See*thecommentsinSync.cforadescriptionofitslayout.*/u4lock;};这个类定义在文件dalvik/vm/oo/Object.h中。Object类有两个成员变量：clazz和lock。其中，成员变量clazz的类型为ClassObject，它对应于Java层的java.lang.Class类，用来描述对象所属的类。成员变量lock是一个锁，正是因为有了这个成员变量，在Java层中，每一个对象都可以当锁使用。理解了Object类的定义之后，我们继续分析函数dvmMalloc的实现，如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片void*dvmMalloc(size_tsize,intflags){void*ptr;dvmLockHeap();/*Tryashardaspossibletoallocatesomememory.*/ptr=tryMalloc(size);if(ptr!=NULL){/*We'vegotthememory.*/if(gDvm.allocProf.enabled){Thread*self=dvmThreadSelf();gDvm.allocProf.allocCount++;gDvm.allocProf.allocSize+=size;if(self!=NULL){self->allocProf.allocCount++;self->allocProf.allocSize+=size;}}}else{/*Theallocationfailed.*/if(gDvm.allocProf.enabled){Thread*self=dvmThreadSelf();gDvm.allocProf.failedAllocCount++;gDvm.allocProf.failedAllocSize+=size;if(self!=NULL){self->allocProf.failedAllocCount++;self->allocProf.failedAllocSize+=size;}}}dvmUnlockHeap();if(ptr!=NULL){/**Ifcallerhasn'taskedusnottotrackit,addittothe*internaltrackinglist.*/if((flags&ALLOC_DONT_TRACK)==0){dvmAddTrackedAlloc((Object*)ptr,NULL);}}else{/**Theallocationfailed;throwanOutOfMemoryError.*/throwOOME();}returnptr;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/Heap.cpp中。在Java堆分配内存前后，要对Java堆进行加锁和解锁，避免多个线程同时对Java堆进行操作。这分别是通过函数dvmLockHeap和dvmunlockHeap来实现的。真正执行内存分配的操作是通过调用另外一个函数tryMalloc来完成的。如果分配成功，则记录当前线程成功分配的内存字节数和对象数等信息。否则的话，就记录当前线程失败分配的内存字节数和对象等信息。有了这些信息之后，我们就可以通过DDMS等工具来对应用程序的内存使用信息进行统计了。最后，如果分配内存成功，并且参数flags的ALLOC_DONT_TRACK位设置为0，那么需要将新创建的对象增加到Dalvik虚拟机内部的一个引用表去。保存在这个内部引用表的对象在执行GC时，会添加到根集去，以便可以正确地判断对象的存活。另一方面，如果分配内存失败，那么就是时候调用函数throwOOME抛出一个OOM异常了。我们接下来继续分析函数tryMalloc的实现，如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticvoid*tryMalloc(size_tsize){void*ptr;ptr=dvmHeapSourceAlloc(size);if(ptr!=NULL){returnptr;}if(gDvm.gcHeap->gcRunning){dvmWaitForConcurrentGcToComplete();}else{gcForMalloc(false);}ptr=dvmHeapSourceAlloc(size);if(ptr!=NULL){returnptr;}ptr=dvmHeapSourceAllocAndGrow(size);if(ptr!=NULL){returnptr;}gcForMalloc(true);ptr=dvmHeapSourceAllocAndGrow(size);if(ptr!=NULL){returnptr;}returnNULL;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/Heap.cpp中。函数tryMalloc的执行流程就如图2所示：1.调用函数dvmHeapSourceAlloc在Java堆上分配指定大小的内存。如果分配成功，那么就将分配得到的地址直接返回给调用者了。函数dvmHeapSourceAlloc在不改变Java堆当前大小的前提下进行内存分配，这是属于轻量级的内存分配动作。2.如果上一步内存分配失败，这时候就需要执行一次GC了。不过如果GC线程已经在运行中，即gDvm.gcHeap->gcRunning的值等于true，那么就直接调用函数dvmWaitForConcurrentGcToComplete等到GC执行完成就是了。否则的话，就需要调用函数gcForMalloc来执行一次GC了，参数false表示不要回收软引用对象引用的对象。3.GC执行完毕后，再次调用函数dvmHeapSourceAlloc尝试轻量级的内存分配操作。如果分配成功，那么就将分配得到的地址直接返回给调用者了。4.如果上一步内存分配失败，这时候就得考虑先将Java堆的当前大小设置为Dalvik虚拟机启动时指定的Java堆最大值，再进行内存分配了。这是通过调用函数dvmHeapSourceAllocAndGrow来实现的。5.如果调用函数dvmHeapSourceAllocAndGrow分配内存成功，则直接将分配得到的地址直接返回给调用者了。6.如果上一步内存分配还是失败，这时候就得出狠招了。再次调用函数gcForMalloc来执行GC。参数true表示要回收软引用对象引用的对象。7.GC执行完毕，再次调用函数dvmHeapSourceAllocAndGrow进行内存分配。这是最后一次努力了，成功与事都到此为止。这里涉及到的关键函数有三个，分别是dvmHeapSourceAlloc、dvmHeapSourceAllocAndGrow和gcForMalloc。后面一个我们在接下来一篇文章分析Dalvik虚拟机的垃圾收集过程时再分析。现在重点分析前面两个函数。函数dvmHeapSourceAlloc的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片void*dvmHeapSourceAlloc(size_tn){HS_BOILERPLATE();HeapSource*hs=gHs;Heap*heap=hs2heap(hs);if(heap->bytesAllocated+n>hs->softLimit){returnNULL;}void*ptr;if(gDvm.lowMemoryMode){ptr=mspace_malloc(heap->msp,n);if(ptr==NULL){returnNULL;}uintptr_tzero_begin=(uintptr_t)ptr;uintptr_tzero_end=(uintptr_t)ptr+n;uintptr_tbegin=ALIGN_UP_TO_PAGE_SIZE(zero_begin);uintptr_tend=zero_end&~(uintptr_t)(SYSTEM_PAGE_SIZE-1);if(begin<end){madvise((void*)begin,end-begin,MADV_DONTNEED);memset((void*)end,0,zero_end-end);zero_end=begin;}memset((void*)zero_begin,0,zero_end-zero_begin);}else{ptr=mspace_calloc(heap->msp,1,n);if(ptr==NULL){returnNULL;}}countAllocation(heap,ptr);if(gDvm.gcHeap->gcRunning||!hs->hasGcThread){returnptr;}if(heap->bytesAllocated>heap->concurrentStartBytes){dvmSignalCond(&gHs->gcThreadCond);}returnptr;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。从前面一文可知，gHs是一个全局变量，它指向一个HeapSource结构。在这个HeapSource结构中，有一个heaps数组，其中第一个元素描述的是Active堆，第二个元素描述的是Zygote堆。通过宏hs2heap可以获得HeapSource结构中的Active堆，保存在本地变量heap中。宏hs2heap的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片#definehs2heap(hs_)(&((hs_)->heaps[0]))这个宏定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。在前面一文中，我们解释了Java堆有起始大小、最大值、增长上限值、最小空闲值、最大空闲值和目标利用率等参数。在Dalvik虚拟机内部，还有一个称为软限制（SoftLimit）的参数。堆软限制是一个与堆目标利率相关的参数。Java堆的SoftLimit开始的时候设置为最大允许的整数值。但是每一次GC之后，Dalvik虚拟机会根据Active堆已经分配的内存字节数、设定的堆目标利用率和Zygote堆的大小，重新计算SoftLimit，以及别外一个称为理想大小（IdealSize）的值。如果此时只有一个堆，即只有Active堆没有Zygote堆，那么SoftLimit就等于IdealSize。如果此时有两个堆，那么IdealSize就等于Zygote堆的大小再加上SoftLimit值，其中SoftLimit值就是此时Active堆的大小，它是根据Active堆已经分配的内存字节数和设定的堆目标利用率计算得到的。这个SoftLimit值到底有什么用呢？它主要是用来限制Active堆无节制地增长到最大值的，而是要根据预先设定的堆目标利用率来控制Active有节奏地增长到最大值。这样可以更有效地使用堆内存。想象一下，如果我们一开始Active堆的大小设置为最大值，那么就很有可能造成已分配的内存分布在一个很大的范围。这样随着Dalvik虚拟机不断地运行，Active堆的内存碎片就会越来越来重。相反，如果我们施加一个SoftLimit，那可以尽量地控制已分配的内存都位于较紧凑的范围内。这样就可以有效地减少碎片。回到函数dvmHeapSourceAlloc中，参数n描述的是要分配的内存大小，而heap->bytesAllocated描述的是Active堆已经的内存大小。由于函数dvmHeapSourceAlloc是不允许增长Active堆的大小的，因此当(heap->bytesAllocated+n)的值大于Active堆的SoftLimit时，就直接返回一个NULL值表示分配内存失败。如果要分配的内存不会超过Active堆的SoftLimit，那么就要考虑Dalivk虚拟机在启动时是否指定了低内存模式。我们可以通过-XX:LowMemoryMode选项来让Dalvik虚拟机运行低内存模式下。在低内存模式和非低内存模块中，对象内存的分配方式有所不同。在低内存模式中，Dalvik虚拟机假设对象不会马上就使用分配到的内存，因此，它就通过系统接口madvice和MADV_DONTNEED标志告诉内核，刚刚分配出去的内存在近期内不会使用，内核可以该内存对应的物理页回收。当分配出去的内存被使用时，内核就会重新给它映射物理页，这样就可以做按需分配物理内存，适合在内存小的设备上运行。这里有三点需要注意。第一点是Dalvik虚拟机要求分配给对象的内存初始化为0，但是在低内存模式中，是使用函数mspace_malloc来分配内存，该函数不会将分配的内存初始化为0，因此我们需要自己去初始化这块内存。第二点是对于被系统接口madvice标记为MADV_DONTNEED的内存，是不需要我们将它初始化为0的，一来是因为这是无用功（对应的物理而可能会被内核回收），二来是因为当这些内存在真正使用时，内核在为它们映射物理页的同时，也会同时映射的物理页初始为0。第三点是在调用系统接口madvice时，指定的内存地址以及内存大小都必须以页大小为边界的，但是函数mspace_malloc分配出来的内存的地址只能保证对齐到8个字节，因此，我们是有可能不能将所有分配出来的内存都通过系统接口madvice标记为MADV_DONTNEED的。这时候对于不能标记为MADV_DONTNEED的内存，就需要调用memset来将它们初始化为0。在非低内存模式中，处理的逻辑就简单很多了，直接使用函数mspace_calloc在Active堆上分配指定的内存大小即可，同时该函数还会将分配的内存初始化为0，正好是可以满足Dalvik虚拟机的要求。注意，由于内存碎片的存在，即使是要分配的内存没有超出Active堆的SoftLimit，在调用函数mspace_malloc和函数mspace_calloc的时候，仍然有可能出现无法成功分配内存的情况。在这种情况下，都直接返回一个NULL值给调用者。在分配成功的情况下，函数dvmHeapSourceAlloc还需要做两件事情。第一件事情是调用函数countAllocation来计账，它的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticvoidcountAllocation(Heap*heap,constvoid*ptr){assert(heap->bytesAllocated<mspace_footprint(heap->msp));heap->bytesAllocated+=mspace_usable_size(ptr)+HEAP_SOURCE_CHUNK_OVERHEAD;heap->objectsAated++;HeapSource*hs=gDvm.gcHeap->heapSource;dvmHeapBitmapSetObjectBit(&hs->liveBits,ptr);assert(heap->bytesAllocated<mspace_footprint(heap->msp));}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。函数countAllocation要计的账有三个：1.记录Active堆当前已经分配的字节数。2.记录Active堆当前已经分配的对象数。3.调用函数dvmHeapBitmapSetObjectBit将新分配的对象在LiveHeapBitmap上对应的位设置为1，也就是说将新创建的对象标记为是存活的。关于LiveHeapBitmap，可以参考前面一文。回到函数dvmHeapSourceAlloc中，它需要做的第二件事情是检查当前Active堆已经分配的字节数是否已经大于预先设定的ConcurrentGC阀值heap->concurrentStartBytes。如果大于的话，那么就需要通知GC线程执行一次ConcurrentGC。当然，如果当前GC线程已经在进行垃圾回收，那么就不用通知了。当gDvm.gcHeap->gcRunning的值等于true时，就表示GC线程正在进行垃圾回收。这样，函数dvmHeapSourceAlloc的实现就分析完成了，接下来我们继续分析另外一个函数dvmHeapSourceAllocAndGrow的实现，如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片void*dvmHeapSourceAllocAndGrow(size_tn){HeapSource*hs=gHs;Heap*heap=hs2heap(hs);void*ptr=dvmHeapSourceAlloc(n);if(ptr!=NULL){returnptr;}size_toldIdealSize=hs->idealSize;if(isSoftLimited(hs)){hs->softLimit=SIZE_MAX;ptr=dvmHeapSourceAlloc(n);if(ptr!=NULL){snapIdealFootprint();returnptr;}}ptr=heapAllocAndGrow(hs,heap,n);if(ptr!=NULL){snapIdealFootprint();}else{setIdealFootprint(oldIdealSize);}returnptr;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。函数dvmHeapSourceAllocAndGrow首先是在不增加Active堆的前提下，调用我们前面分析的函数dvmHeapSourceAlloc来分配大小为n的内存。如果分配成功，那么就可以直接返回了。否则的话，继续往前处理。在继续往前处理之前，先记录一下当前Zygote堆和Active堆的大小之和oldIdealSize。这是因为后面我们可能会修改Active堆的大小。当修改了Active堆的大小，但是仍然不能成功分配大小为n的内存，那么就需要恢复之前Zygote堆和Active堆的大小。如果Active堆设置有SoftLimit，那么函数isSoftLimited的返回值等于true。在这种情况下，先将SoftLimit去掉，再调用函数dvmHeapSourceAlloc来分配大小为n的内存。如果分配成功，那么在将分配得到的地址返回给调用者之前，需要调用函数snapIdealFootprint来修改Active堆的大小。也就是说，在去掉Active堆的SoftLimit之后，可以成功地分配到大小为n的内存，这时候就需要相应的增加SoftLimit的大小。如果Active堆没有设置SoftLimit，或者去掉SoftLimit之后，仍然不能成功地在Active堆上分配在大小为n的内存，那么这时候就得出大招了，它会调用函数heapAllocAndGrow将Java堆的大小设置为允许的最大值，然后再在Active堆上分配大小为n的内存。最后，如果能成功分配到大小为n的内存，那么就调用函数snapIdealFootprint来重新设置Active堆的当前大小。否则的话，就调用函数setIdealFootprint来恢复之前Active堆的大小。这是因为虽然分配失败，但是前面仍然做了修改Active堆大小的操作。为了更好地理解函数dvmHeapSourceAllocAndGrow的实现，我们继续分析一下涉及到的函数isSoftLimited、setIdealFootprint、snapIdealFootprint和heapAllocAndGrow的实现。函数isSoftLimited的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticboolisSoftLimited(constHeapSource*hs){/*softLimitwillbeeitherSIZE_MAXorthelimitforthe*activemspace.idealSizecanbegreaterthansoftLimit*ifthereismorethanoneheap.Ifthereisonlyone*heap,anon-SIZE_MAXsoftLimitshouldalwaysbethesame*asidealSize.*/returnhs->softLimit<=hs->idealSize;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。根据我们前面的分析，hs->softLimit描述的是Active堆的大小，而hs->idealSize描述的是Zygote堆和Active堆的大小之和。当只有一个堆时，即只有Active堆时，如果设置了SoftLimit，那么它的大小总是等于Active堆的大小，即这时候hs->softLimit总是等于hs->idealSize。如果没有设置SoftLimit，那么它的值会被设置为SIZE_MAX值，这会就会保证hs->softLimit大于hs->idealSize。也就是说，当只有一个堆时，函数isSoftLimited能正确的反映Active堆是否设置有SoftLimit。当有两个堆时，即Zygote堆和Active堆同时存在，那么如果设置有SoftLimit，那么它的值就总是等于Active堆的大小。由于hs->idealSize描述的是Zygote堆和Active堆的大小之和，因此就一定可以保证hs->softLimit小于等于hs->idealSize。如果没有设置SoftLimit，即hs->softLimit的值等于SIZE_MAX，那么就一定可以保证hs->softLimit的值大于hs->idealSize的值。也就是说，当有两个堆时，函数isSoftLimited也能正确的反映Active堆是否设置有SoftLimit。函数setIdealFootprint的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticvoidsetIdealFootprint(size_tmax){HS_BOILERPLATE();HeapSource*hs=gHs;size_tmaximumSize=getMaximumSize(hs);if(max>maximumSize){LOGI_HEAP("ClamptargetGCheapfrom%zd.%03zdMBto%u.%03uMB",FRACTIONAL_MB(max),FRACTIONAL_MB(maximumSize));max=maximumSize;}/*Convertmaxintoasizethatappliestotheactiveheap.*Oldheapswillcountagainsttheidealsize.*/size_toverhead=getSoftFootprint(false);size_tactiveMax;if(overhead<max){activeMax=max-overhead;}else{activeMax=0;}setSoftLimit(hs,activeMax);hs->idealSize=max;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。函数setIdealFootprint的作用是要将Zygote堆和Active堆的大小之和设置为max。在设置之前，先检查max值是否大于Java堆允许的最大值maximum。如果大于的话，那么就属于将max的值修改为maximum。接下为是以参数false来调用函数getSoftFootprint来获得Zygote堆的大小overhead。如果max的值大于Zygote堆的大小overhead，那么从max中减去overhead，就可以得到Active堆的大小activeMax。如果max的值小于等于Zygote堆的大小overhead，那么就说明要将Active堆的大小activeMax设置为0。最后，函数setIdealFootprint调用函数setSoftLimit设置Active堆的当前大小，并且将Zygote堆和Active堆的大小之和记录在hs->idealSize中。这里又涉及到两个函数getSoftFootprint和setSoftLimit，我们同样对它们进行分析。函数getSoftFootprint的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticsize_tgetSoftFootprint(boolincludeActive){HS_BOILERPLATE();HeapSource*hs=gHs;size_tret=oldHeapOverhead(hs,false);if(includeActive){ret+=hs->heaps[0].bytesAllocated;}returnret;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。函数getSoftFootprint首先调用函数oldHeapOverhead获得Zygote堆的大小ret。当参数includeActive等于true时，就表示要返回的是Zygote堆的大小再加上Active堆当前已经分配的内存字节数的值。而当参数includeActive等于false时，要返回的仅仅是Zygote堆的大小。函数oldHeapOverhead的实现如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticsize_toldHeapOverhead(constHeapSource*hs,boolincludeActive){size_tfootprint=0;size_ti;if(includeActive){i=0;}else{i=1;}for(/*i=i*/;i<hs->numHeaps;i++){//TODO:includesizeofbitmaps?Ifso,don'tusebitsLen,listento.maxfootprint+=mspace_footprint(hs->heaps[i].msp);}returnfootprint;}这个函数定义在文件dalvik/vm/alloc/HeapSource.cpp中。从这里就可以看出，当参数includeActive等于true时，函数oldHeapOverhead返回的是Zygote堆和Active堆的大小之和，而当参数includeActive等于false时，函数oldHeapOverhead仅仅返回Zygote堆的大小。注意，hs->heaps[0]指向的是Active堆，而hs->heaps[1]指向的是Zygote堆。这一点可以参考前面一文。回到函数setIdealFootprint中，我们继续分析函数setSoftLimit的实现，如下所示：[cpp]viewplaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片staticvoidsetSoftLimit(HeapSource*hs,size_tsoftLimit){mspacemsp=hs->heaps[0].msp;size_tcurrentHeapSize=mspace_footprint(msp);if(softLimit<currentHeapSize){