此时如果有检查到 Activity 或 Fragment 的泄漏，就会在界面中显示出来。

Memory Profiler 通过以下几种场景来判断泄漏是否发生:

当我们销毁了一个 Activity 的实例后，这个实例就再也不会被使用了。此时如果仍然有这个 Activity 的引用，Memory Profiler 就会认为它已经泄漏；

Fragment 的实例应当与一个 Fragment Manager 相关联，如果我们看到一个 Fragment 没有关联任何一个 Fragment Manager，而且它依然被引用时，也可以认为有泄漏发生。

不过要注意的是，针对 Fragment 有个特别的情况:?如果您载入的 Heap Dump 的时机，刚好介于 Fragment 被创建和被使用的时间之间，就会造成 Memory Profiler 误报；相同情况也会发生在 Fragment 被缓存但是没有被复用的时候。

其他内存泄漏检测

Memory Profiler 也可以用于检查其他类型的泄漏，它提供了许多信息，用于帮助您识别内存泄漏是否发生。

当您拿到一段 Heap Dump 之后，Memory Profiler 会展示出类的列表。对于每个类，"Allocation"?这一列显示的是它的实例数量。而在它右边则依次是 "Native Size"、"Shallow Size"?和 "Retained Size":

这几组数据分别意味着什么呢？下面我会通过一个例子来说明。

我们用下图来表示某段 Heap Dump 记录的应用内存状态。注意红色的节点，在这个示例中，这个节点所代表的对象从我们的工程中引用了 Native 对象:

这种情况不太常见，但在 Android 8.0 之后，使用 Bitmap 便可能产生此类情景，因为 Bitmap 会把像素信息存储在原生内存中来减少 JVM 的内存压力。

先从 "Shallow Size" 讲起，这列数据其实非常简单，就是对象本身消耗的内存大小，在上图中，即为红色节点自身所占内存。

而 "Native Size"?同样也很简单，它是类对象所引用的 Native 对象 (蓝色节点) 所消耗的内存大小:

"Retained Size" 稍复杂些，它是下图中所有橙色节点的大小:

由于一旦删除红色节点，其余的橙色节点都将无法被访问，这时候它们就会被 GC 回收掉。从这个角度上讲，它们是被红色节点所持有的，因此被命名为 "Retained Size"。

还有一个前面没有提到的数据维度。当您点击某个类名，界面中会显示这个类实例列表，这里有一列新数据 —— "Depth":

"Depth"?是从 GC Root 到达这个实例的最短路径，图中的这些数字就是每个对象的深度 (Depth):

一个对象离 GC Root 越近，它就越有可能与 GC Root 有多条路径相连，也就越可能在垃圾回收中被保存下来。

以红色节点为例，如果从其左边来的任何一个引用被破坏，红色节点就会变成不可访问的状态并且被垃圾回收回收掉。而对于右边的蓝色节点来说，如果您希望它被垃圾回收，那您需要把左右两边的路径都破坏才行。

值得警惕的是，如果您看到某个实例的 "Depth"?为 1 的话，这意味着它直接被 GC root 引用，同时也意味着它永远不会被自动回收。

下面是一个示例 Activity，它实现了 LocationListener 接口，高亮部分代码 "requestLocationUpdates" 将会使用当前 Activity 实例来注册 locationManager。如果您忘记注销，这个 Activity 就会泄漏。它将永远都待在内存里，因为位置管理器是一个 GC root，而且永远都存在:

您能在 Memory Profiler 中查看这一情况。点击一个实例，Memory Profiler 将会打开一个面板来显示谁正在引用这个实例:

我们可以看到位置管理器中的 mListener 正在引用这个 Activity。您可以更进一步，通过引用面板导航至堆的引用视图，它可以让您验证这条引用链是否是您所预期的，也能帮您理解代码中是否有泄漏以及哪里有泄漏。

CPU Profiler

和 Memory Profiler 类似，CPU Profiler 提供了从另一个角度记录和分析应用关键性能数据的方法。

使用 CPU Profiler，首先要产生一些 CPU 的使用记录:

进入 Android Studio 中的 CPU Profiler 界面，在您的应用已经部署的前提下，点击 "Record"?按钮；

在应用中进行您想要分析的操作；

返回 CPU Profiler，点击 "Stop"?按钮。

由于最终呈现的数据是基于线程组织的，所以去观察数据之前，您应该确认是否选择了正确的线程:

我们这里所获得的 CPU 使用记录信息，其实是一个 System Trace 实例的调用栈集合 (下文统称 "调用栈")。而就算是很短的 CPU 使用记录，也会包含巨量的信息，同时这些信息也是人无法读懂的。所以 CPU Profiler 提供了一些工具来可视化这些数据。

Call Chart

在 CPU Profiler 界面下半部，有四个标签页，分别对应四个不同的数据图表，它们分别是: Call Chart、Flame Chart、Top Down 和 Bottom Up。其中的 Call Chart 可能是最直白的一个，它基本上就是一个调用栈的重新组织和可视化呈现:

Call Chart 横轴就是时间线，用来展示方法开始与结束的确切时间，纵轴则自上而下展示了方法间调用和被调用的关系。Call Chart 已经比原数据可读性高很多，但它仍然不方便发现那些运行时间很长的代码，这时我们便需要使用 Flame Chart。

Flame Chart

Flame Chart 提供了一个调用栈的聚合信息。与 Call Chart 不同的是，它的横轴显示的是百分比数值。由于忽略了时间线信息，Flame Chart 可以展示每次调用消耗时间占用整个记录时长的百分比。同时纵轴也被对调了，在顶部展示的是被调用者，底部展示的是调用者。此时的图表看起来越往上越窄，就好像火焰一样，因此得名:

Flame Chart 是基于 Call Chart 来重新组织信息的。从 Call Chat 开始，合并相同的调用栈，以耗时由长至短对调用栈进行排序，就获得了 Flame Chart:

对比两种图表不难看出，左边的 Call Chart 有详细的时间信息，可以展示每次调用是何时发生的；右边的 Flame Chart 所展示的聚合信息，则有助于发现一个总耗时很长的调用路径:

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Top Down Tree

前面介绍的两种图表，可以帮助我们从两种角度纵览全局。而如果我们需要更精确的时间信息，就需要使用 Top Down Tree。在 CPU Profiler 中，Top Down 选项卡展示的是一个数据表格，为了便于理解其中各组数据的意义，接下来我们会尝试构建一个 Top Down Tree。

构建一个 Top Down Tree 并不复杂。以 Flame Chart 为基础，您只需要从调用者开始，持续添加被调用者作为子节点，直到整个 Flame Chart 被遍历一遍，您就获得了一个 Top Down Tree:

对于每个节点，我们关注三个时间信息:

Self Time —— 运行自己的代码所消耗的时间；

Children Time —— 调用其他方法的时间；

Total Time —— 前面两者时间之和。

有了 Top Down Tree，我们能轻易将这三组信息归纳到一个表格之中:

下面我们来看一看这些时间信息是怎么计算的。左手边是和前面一样的 Flame Chart 示例。右边则是一个 Top Down Tree。

我们从 A 节点开始:

A 消耗了 1 秒钟来运行自己的代码，所以 Self Time 是 1；

然后它消耗了 9 秒中去调用其他方法，这意味着它的 Children Time 是 9；

这样就一共消耗了 10 秒钟，Total Time 是 10；

B 和 D 以此类推...

值得注意的是，D 节点只是调用了 C，自己没做任何事，这种情况在方法封装时很常见。所以 D 的 Children Time 和 Total Time 都是 2。

下面是表格完全展开的状态。当您在 Android Studio 中分析应用时，CPU Profiler 会完成上面所有的计算，您只要理解这些数字是怎么产生的即可:

对比左右两边: Flame Chart 比较便于发现总耗时很长的调用链，而 Top Down Tree 则方便观察其中每一步所消耗的精确时间。作为一个表格，Top Down Tree 也支持按单独维度进行排序，这点同样非常实用。

Bottom Up Tree

当您希望方便地找到某个方法的调用栈时，Bottom Up Tree 就派上用场了。"树" 如其名，Bottom Up Tree 从底部开始构建，这样我们就能通过在节点上不断添加调用者来反向构建出树。由于每个独立节点都可以构建出一棵树，所以这里其实是森林 (Forest):

让我们再做些计算来搞定这些时间信息。

表格有四行，因为我们有四个树在森林中。从节点 C 开始:

Self Time 是 4 + 2 = 6 秒钟；

C 没有调用其他方法，所以 Children Time 是 0；

前面两者相加，总时间为 6 秒钟。

看起来与 Top Bottom Tree 别无二致。接下来展开 C 节点，计算 C 的调用者 B 和 D 的情况。