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   资源泄漏是指句柄、线程或内存等系统资源在应用运行后未正确释放，导致被长期占用。若耗尽，可能引发系统卡死或重启。

系统通过周期性采样进行监控，一旦资源使用超过预设阈值，便会抓取详细维测日志并上报泄漏事件。开发中可通过订阅 HiAppEvent 事件或使用分析工具获取这些日志。

主要泄漏类型的检测逻辑与触发条件，如图：

二、分析方法

1. 句柄泄漏

• 触发：进程文件描述符总数 > 5000。

• 日志文件：[pid]_fd_leak.txt

• 关键信息：

  • Top 10 泄漏类型：统计最常泄漏的句柄类型（如 ashmem, socket）

  • 特殊类型详情：若 ashmem、socket、pipe、sync_file、dmabuf 这五类句柄任一超过1000个，会记录整机详细分配信息，有助于定位共享内存、网络连接、GPU缓冲等泄漏

  • 调用栈：泄漏判定后，会Hook相关系统调用10分钟，记录并聚类调用栈，是定位代码根源的关键

• 分析命令：调用栈需使用 addr2line 等工具结合符号表解析

2. 线程泄漏

• 触发：进程总线程数 > 700

• 日志文件：[pid]_thread_leak.txt

• 关键信息：

  • Top 10 线程名：泄漏最多的线程名称（未命名线程会显示进程名）

  • 线程启动时间：通过 start_time(jiffies) 可推测线程创建时间点

  • 线程快照：泄漏时所有线程的调用栈，可查看线程阻塞位置（如等待锁、条件变量）

3. JS内存泄漏

• 触发：ArkTS虚拟机堆内存使用率 > 85% 或发生OOM

• 日志文件：memleak-js-[process_name]-[pid]-[tid]-[timestamp].rawheap

• 分析方法：此文件为二进制内存快照，需使用 translator工具 转换为 .heapsnapshot 文件，随后可导入 DevEco Studio 或 Chrome DevTools 的 Memory 面板进行分析，查看对象保留路径

4. Native内存泄漏

• 触发：进程的动态内存峰值持续超过其基线值的2倍（基线为应用历史平均峰值）

• 日志文件：包含采样、维测、调用栈三部分：

  • 采样 (-sample.txt)：表格记录内存指标随时间变化，可直观观察增长趋势。关键指标包括 PSS（按比例分摊的物理内存）、RSS（实际驻留内存）、TotalMem（总内存使用）

  • 维测 (-smaps.txt)：包含进程详细的内存映射 (smaps) 和内存分配器 (jemalloc) 快照，用于分析内存区域和分配统计

  • 调用栈 (-[timestamp].txt)：记录15分钟内内存分配的调用栈，是定位泄漏代码的核心。需将文件后缀改为 .nas 后，用 DevEco Studio Profiler 的 Allocation 视图打开分析。在“Call Trees”中筛选 “Created & Existing”，按内存未释放量排序，优先排查占比高的堆栈

5. 内核内存泄漏 (ashmem/ion/gpu)

• 触发：内核管理的共享内存、ION缓冲区、GPU显存等超过系统基线

• 日志文件：memleak-kernel-[module]-0-*.txt

• 关键信息：日志会详细列出整机范围内所有持有该类型内存的进程、句柄、大小、申请者等信息。例如，ion 泄漏会列出每个 dmabuf 缓冲区的详细信息，帮助定位是哪个进程的哪个组件（如媒体播放、图形处理）未释放缓冲

三、日志获取的三种方式

四、说明

1. 版本差异：在 nolog版本（通常为商用发布版本）上，句柄调用栈、Native调用栈、JS内存快照等详细维测默认关闭以保障性能和隐私。若需在nolog版获取JS快照，需特殊订阅。

2. 自定义阈值：开发阶段可使用 hidebug.setAppResourceLimit API 为当前应用设置自定义的泄漏判定阈值（如更低的句柄数），便于早期发现问题。此接口严禁在正式发布版本中使用。

3. 开启抓栈：在nolog版本设备上，若需获取句柄泄漏的调用栈，需在开发者选项中手动打开 “系统资源泄漏日志” 开关并重启设备。

4. 分析流程：

   • 先看头部和概览：确认泄漏类型、进程、泄漏数量。

   • 再看Top列表：快速定位最严重的泄漏点（如哪种句柄、哪个线程最多）。

   • 最后深挖详情与调用栈：结合特殊类型详细信息和调用栈，精确定位到代码行。

5. 虚拟机内存计算：JS内存使用率 = heapUsed / totalHeap。这两个值可通过 hidebug.getAppVMMemoryInfo() API 获取。

五、总结

HarmonyOS的资源泄漏检测机制提供了一个从自动检测、阈值判定、详细日志抓取到多维分析的完整闭环。核心价值在于：

• 线上监控：通过订阅 HiAppEvent，可以及时发现线上用户设备的潜在泄漏风险

• 线下调试：利用 DevEco Testing 和 Profiler，结合详细的调用栈和内存快照，可以高效地复现和根因定位泄漏问题

• 性能优化：通过分析内存采样趋势和分配细节，优化应用内存使用模式