在游戏中有效地管理内存

在 Android 平台上，系统尝试使用尽可能多的系统内存 (RAM)，并在需要时执行各种内存优化以释放空间。这些优化可能会对您的游戏产生负面影响，例如导致游戏速度变慢或完全崩溃。您可以在主题进程间内存分配中了解更多关于这些优化的信息。

本页面介绍了您可以采取的步骤，以避免低内存情况影响您的游戏。

响应 onTrimMemory()

系统使用 onTrimMemory() 通知您的应用内存不足，应用可能会被终止。许多情况下，这是您的应用收到的唯一警告。 相对于低内存杀手 (LMK)，此回调具有较高的延迟，因此快速响应回调至关重要。

响应此回调，减少分配的速度、数量和大小。 onTrimMemory() 传递一个常量来指示严重程度，但您应该响应第一个警告，因为可能分配速度比 onTrimMemory() 的反应速度快。

Kotlin

class MainActivity : AppCompatActivity(), ComponentCallbacks2 {
    override fun onTrimMemory(level: Int) {
        when (level) {
            ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_MODERATE,
                ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_RUNNING_LOW,
                ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_RUNNING_CRITICAL -> // Respond to low memory condition
            else -> Unit
        }
    }
}

Java

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements ComponentCallbacks2 {
    public void onTrimMemory(int level) {
        switch (level) {
            case ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_RUNNING_MODERATE:
              // Respond to low memory condition
                break;
            case ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_RUNNING_LOW:
              // Respond to low memory condition
                break;
            case ComponentCallbacks2.TRIM_MEMORY_RUNNING_CRITICAL:
              // Respond to low memory condition
                break;
            default:
                break;

C#

using UnityEngine;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;

class LowMemoryTrigger : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        Application.lowMemory += OnLowMemory;
    }
    private void OnLowMemory()
    {
        // Respond to low memory condition (e.g., Resources.UnloadUnusedAssets())
    }
}

使用内存建议 API beta

内存建议 API 是作为 onTrimMemory 的替代方案而开发的，它在预测即将到来的 LMK 方面具有更高的召回率和精度。该 API 通过估计正在使用的内存资源量来实现这一点，然后在超过特定阈值时通知应用。该 API 还可以将估计的内存使用率百分比直接报告给您的应用。您可以将内存建议 API 用作 onTrimMemory 事件的替代方案，用于内存管理。

要使用内存建议 API，请使用入门指南。

保守使用内存预算

保守地预算内存，以避免内存不足。以下是一些需要考虑的因素：

物理 RAM 大小：游戏通常使用设备物理 RAM 量的一半到四分之一。
最大 zRAM 大小：zRAM 越多，游戏可分配的内存就越多。此数量根据设备而异；在 /proc/meminfo 中查找 SwapTotal 以找到此值。
操作系统内存使用量：将更多 RAM 分配给系统进程的设备为您的游戏留下的内存更少。系统会在终止系统进程之前终止游戏的进程。
已安装应用的内存使用量：在安装了许多应用的设备上测试您的游戏。社交媒体和聊天应用需要持续运行，并且会影响可用内存量。

如果您不能保证保守的内存预算，请采用更灵活的方法。如果系统遇到低内存问题，请减少游戏使用的内存量。例如，响应 onTrimMemory() 分配分辨率较低的纹理或存储较少的着色器。这种动态的内存分配方法需要开发人员付出更多努力，尤其是在游戏设计阶段。

避免抖动

抖动是指当可用内存很低但不足以终止游戏时发生的情况。在这种情况下，kswapd 已回收游戏仍需使用的页面，因此它会尝试从内存中重新加载这些页面。没有足够的空间，因此这些页面会不断被换出（连续换出）。系统跟踪将此情况报告为一个线程，其中 kswapd 持续运行。

抖动的一个症状是帧时间过长，可能是一秒或更长。减少游戏的内存占用量以解决此问题。

使用可用工具

Android 提供了一组工具，可帮助您了解系统如何管理内存。

Meminfo

此工具收集内存统计信息，以显示分配了多少 PSS 内存以及用于这些内存的类别。

以下列出打印 meminfo 统计信息的方法：

使用命令 adb shell dumpsys meminfo package-name。
使用 Android 调试 API 中的 MemoryInfo 调用。

PrivateDirty 统计信息显示进程内无法分页到磁盘且未与任何其他进程共享的 RAM 量。当该进程被终止时，这部分内存的大部分将可供系统使用。

内存跟踪点

内存跟踪点跟踪游戏使用的 RSS 内存量。计算 RSS 内存使用量比计算 PSS 使用量快得多。由于计算速度更快，RSS 显示内存大小变化的更精细粒度，从而更准确地测量峰值内存使用量。因此，更容易注意到可能导致游戏内存不足的峰值。

Perfetto 和长跟踪

Perfetto 是一套工具，用于收集设备上的性能和内存信息，并将其显示在基于 Web 的 UI 中。它支持任意长的跟踪，因此您可以查看 RSS 如何随时间变化。您还可以对它生成的数据发出 SQL 查询，以便离线处理。从系统跟踪应用中启用长跟踪。确保为跟踪启用了 **memory:Memory** 类别。

heapprofd

heapprofd 是 Perfetto 的一部分，是一种内存跟踪工具。此工具可以通过显示使用 malloc 分配内存的位置来帮助您查找内存泄漏。可以使用 Python 脚本启动 heapprofd，并且由于该工具的开销很低，因此不会像 Malloc Debug 等其他工具那样影响性能。

bugreport

bugreport 是一个日志记录工具，用于确定游戏是否因内存不足而崩溃。该工具的输出比使用 logcat 更详细。它对内存调试很有用，因为它会显示游戏是否因内存不足而崩溃，或者是被 LMK 终止的。

有关更多信息，请参阅捕获和阅读错误报告。