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内存统计口径

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内存统计口径

来源：飞书 wiki（obj_token: CGfbdNnGEoB6mixJdSmc1ZHcn6c）

下载说明：本文档图片均来自权限保护的飞书 wiki，所有图片 token 和 shell 脚本附件均返回 403（MCP 当前身份无权读取 wiki 内嵌资源）。已将每张图片的 AI 自动描述保留为占位引用，需要查看原 图请打开飞书原文。共 38 张图片、1 个 shell 脚本附件、1 张白板流程图（内存基线思维导图）。

整机内存占用

💡 整机内存占用 = 静态预留内存 + 内核占用内存 + 非 Cached(oom_adj < 900) 进程的 Pss 总和

静态预留内存 = DDR大小 - memTotal - GCMA

GCMA 内存大小获取方式：

    1. 执行 mount -t debugfs none /sys/kernel/debug；挂载 debugfs
    1. 先 cd /sys/kernel/mm/cma/；
    1. 遍历目录下每一个子目录 <region name>，cat <region name>/gcma，过滤出值为 1 的 region；
    1. cat /sys/kernel/debug/cma/<region name>/count；
    1. 将所有 gcma 为 1 的 region 的 count 值累加，最后乘以 4，单位为 KB。

内核占用内存 = Kernel（dumpsys meminfo 中 Used RAM: 中的 kernel 值）- Dma_unmaped（dumpsys meminfo 中 DMA-BUF: 的 unmapped 值）- GPU_private（dumpsys meminfo 中的 GPU: 的 private）；它包含 kernelCmaUsage，若内核没有使能 CONFIG_CMA_FS，会导致 dumpsys meminfo 统计不到 CMA 的使用情况，内核内存就计算不准确。

内核占用内存也可以如下公式计算：

内核占用内存 = proc_meminfo.Shmem + proc_meminfo.SUnreclaim + proc_meminfo.VmallocUsed + proc_meminfo.PageTables + proc_meminfo.SecPageTables + proc_meminfo.KernelStack（当 CONFIG_VMAP_STACK 未使能时；其中 iQoo 已使能，小米 P1 已使能） + kernelCmaUsage（dumpsys meminfo 中的 Kernel CMA 值）

kernelCmaUsage 有三种获取方式：

  1. dumpsys meminfo 中的 Kernel CMA 值；
  2. cat sys/kernel/mm/cma/<region name>/alloc_pages_success - cat sys/kernel/mm/cma/<region name>/release_pages_success，累加 sys/kernel/mm/cma 所有子目录，最后 *4；
  3. cat /sys/kernel/debug/cma/<region name>/used，累加 /sys/kernel/debug/cma 的所有子目录，最后 *4；

进程 Pss 内存（root 版本） = dumpsys_meminfo.TOTAL - dumpsys_meminfo.graphics + Gpu_memory(GL) + DMA_buf。

📷 图片描述：进程 Pss 内存（root 版本）计算 shell 脚本预览（token: Xd4SbqkQLocnhLxYpyEct0DynFh，下载失败 403，属附件非图片）

内存基线统计规则

白板流程图（思维导图，token MQONw7mt6hKGLQbSzWWcO3TcnXg）：

整机内存基线有两个方案分支：

  • 方案一
    • 已达标部门内存基线
      • SR 已达标进程内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 非图形非 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 图形 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
    • 未达标部门内存基线
      • SR 已达标进程内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 非图形非 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 图形 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
      • SR 未达标进程内存基线（按 OS4.0 目标占用基线）
  • 方案二
    • 已达标部门内存基线
      • SR 已达标进程内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 非图形非 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 图形 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
    • 未达标部门内存基线（按 OS4.0 目标占用基线）
      • SR 已达标进程内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 非图形非 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
        • 图形 DMA 内存基线（按 OS4.0 实际占用基线）
      • SR 未达标进程暂不内存基线
进程/子系统基线类型内存分类QcomMTKXRing备注
进程图形+DMAGLUNMAPPED=cat /sys/class/kgsl/kgsl/proc/<pid>/gpumem_unmapped
MAPPED=cat /sys/class/kgsl/kgsl/proc/<pid>/gpumem_mapped
GL_KB = (UNMAPPED + MAPPED) / 1024		GL_KB = 4 * (cat /proc/mtk_mali/gpu_memory 2)GL_KB = 4 * (cat /proc/xgpu/gpu_memory 2)GPU 驱动分配的内存：BufferObject、GLcommand、GLTexture、MemPool、VBO
涉及的进程 pid：
Qcom：adb shell ls -l /d/kgsl/proc/
MTK：adb shell cat /proc/mtk_mali/gpu_memory
XRing：adb shell cat /proc/xgpu/gpu_memory
进程图形+DMADMA（含 EGL）dmabuf_dumpdmabuf_dumpdmabuf_dump通过 gralloc 等分配 dmabuf 内存：图形、多媒体、相机。
进程图形+DMANative 堆图形内存GPU 驱动
libGLESv2_adreno # Adreno GPU OpenGL ES 驱动
vulkan.adreno # Adreno GPU Vulkan 驱动
libadreno_ # Adreno GPU 相关库前缀
libgsl # Adreno GPU 内核接口库
libCB # Adreno Command Buffer，GPU 命令缓冲 [新增]
libRCC # Adreno 渲染/编译缓存 [新增]
libllvm-qgl # 高通 Shader 编译器 [已有]
libllvm-glnext # 高通新一代 Shader 编译器
Display HAL
mapper.qti # 高通图形内存映射器
libgrallocutilsng # 高通 Gralloc 工具库
libgralloc.qti # 高通 Gralloc 核心库 [新增]
libgralloc.system.qti # 高通系统 Gralloc [新增]
libgralloccore # Gralloc 核心库 [新增]
vendor.qti.hardware.display.snapalloc-impl # 高通 Snapdragon 显示分配
vendor.qti.hardware.display.config # 高通显示配置 HAL [新增]
libsdmcore # Snapdragon Display Manager 核心 [新增]
libsdmextension # SDM 扩展库 [新增]
libqservice # 高通显示服务 [新增]
eglSubDriverAndroid # EGL 子驱动（Android 适配）[新增]		libGLES_mali # Mali GPU OpenGL ES 驱动
vulkan.mali # Mali GPU Vulkan 驱动
GPU 驱动
libmtk_mali # MTK Mali GPU 驱动封装 [新增]
Graphics
mapper.mediatek # MTK 图形内存映射器 [新增]
libgralloc_extra # MTK Gralloc 扩展库 [新增]
libmtk_drvb # MTK 动态背光/对比度调节 [新增]
libmtk_colortm # MTK 色彩管理/色温映射 [新增]		libGLES_mali # Mali GPU OpenGL ES 驱动
vulkan.mali # Mali GPU Vulkan 驱动
mapper.xring # XRing 图形内存映射器
vendor.xring.hardware.display.composerext # XRing 显示 Composer 扩展 [新增]
vendor.xring.hardware.gamingplus # XRing 游戏图形增强 [新增]		GPU 驱动动态库和显示框架动态库分配的 native 内存，涉及的进程 pid 参考 GL；memuse 工具采集到 native unreleased 内存调用栈，过滤出 Android 图形显示框架、各芯片平台 gpu 驱动等 so，其中 Android 图形显示框架：
Graphics Framework
libhwui # Hardware UI 渲染，Android 2D 渲染核心
libgui # Surface/BufferQueue 框架，图形缓冲区管理
libEGL # EGL 接口层，OpenGL ES 与窗口系统桥梁
libGLESv1_CM # OpenGL ES 1.x 渲染 API [新增]
libGLESv2 # OpenGL ES 2.0/3.x 渲染 API [新增]
libvulkan # Vulkan 加载器，新一代图形 API
libui # UI 基础库，图形基础类型定义
libskia # Skia 2D 图形引擎 [新增]
libnativewindow # Native Window 接口 [新增]
HAL / AIDL
android.hardware.graphics.allocator-V2-ndk # 图形内存分配器 AIDL HAL
android.hardware.graphics.bufferqueue@ # BufferQueue HAL（HIDL，无 AIDL 替代，保留）[新增]
android.hardware.graphics.composer@ # 显示合成器 HIDL HAL [新增]
android.hardware.graphics.composer3 # 显示合成器 AIDL HAL [新增]
小米显示特性（XRing HyperOS 实测：SF / composer3-service.xring 直接加载）
vendor.xiaomi.hardware.display.mihwcextension # 小米 HWC 显示扩展 [新增]
vendor.xiaomi.hardware.displayfeature@ # 小米显示特性 HIDL HAL [新增]
vendor.xiaomi.hardware.displayfeature_aidl # 小米显示特性 AIDL HAL [新增]
vendor.xiaomi.hardware.framecapturemanager # 小米帧捕获管理（SF 加载）[新增]
vendor.xiaomi.hardware.framemaster # 小米帧主控（SF 加载）[新增]
小米画质增强 PQ（composer3-service.xring 直接进程加载，非 binder 客户端）
vendor.xiaomi.hardware.pqservice # PQ 服务 AIDL [新增]
vendor.xiaomi.hardware.prepqservice # 预 PQ 服务 AIDL [新增]
libpqservice # PQ 实现库 (/odm/lib64) [新增]
libprepqservice # 预 PQ 实现库 (/odm/lib64) [新增]
小米显示管理核心（XDM = Xiaomi Display Manager，composer 直接加载）
libxdmcore # XDM 核心 [新增]
libxdmresourcemanager # XDM 资源管理 [新增]
荣耀显示 HAL
vendor.honor.hardware.hwdisplay # 荣耀显示 HAL [新增]
vendor.honor.hardware.graphics.hwcinterface@ # 荣耀 HWC 接口 [新增]
vendor.honor.hardware.graphics.mediacomm@ # 荣耀媒体通信 [新增]
Pixelworks 显示芯片
vendor.honor.hardware.pixelworks_display@ # Pixelworks 显示芯片 HAL [新增]
vendor.honor.hardware.pixelworks_feature@ # Pixelworks 显示特性 [新增]
荣耀图形增强
vendor.honor.hardware.airenderlaunch # 荣耀 AI 渲染启动
进程非图形非 DMA1、showmap <pid>
2、从 showmap 结果中提取 /dev/kgsl-* 的 Pss 内存作为 GfxDev
3、Pss + SwapPss - Native 堆图形内存 - GfxDev		1、showmap <pid>
2、Pss + SwapPss - Native 堆图形内存		1、showmap <pid>
2、Pss + SwapPss - Native 堆图形内存		包括代码、数据、文件、线程栈、java 堆、native 堆及其他内存；但排除 native 堆图形内存和 GfxDev 内存
内核内核占用
内核驱动占用
内核进程占用
静态预留HLOS
静态预留器件
LostRAM

Dumpsys meminfo

Framework计算方式详情备注
Total RAM= meminfo.MemTotal
Free RAM= cachedPss + MoreCachedSize（原生 CachedSize） + meminfo.FreecachedPss = ADJ >= 900 的所有进程 Pss 之和
MoreCachedSize = meminfo.KReclaimable + meminfo.Buffers + meminfo.Cached
CachedSize = MoreCachedSize - meminfo.Mapped		小米：重复统计了 Adj >= 900 进程的 meminfo.Mapped；
Google：未包含被进程
Used RAM= totalPss - cachedPss + kernelUsedtotalPss = 所有进程 Pss 之和 - memtrack_graphics + dmabufMapped - memtrack_gls（当 gpuUsage 和 gpuPrivateUsage 都大于等于 0 时）
kernelUsed = meminfo.Shmem + meminfo.SUnreclaim + meminfo.VmallocUsed + meminfo.PageTables + meminfo.KernelStack（当 CONFIG_VMAP_STACK 未使能时；其中 iQoo 已使能，小米 P1 已使能）
+ ionUnmapped（当 ionHeap 和 ionPool 都大于等于 0 时；ionUnmapped = ionHeap - dmabufMapped）或 dmabufUnmapped（dmabufUnmapped = totalExportedDmabuf - dmabufMapped）
+ gpuPrivateUsage（当 gpuUsage 和 gpuPrivateUsage 都大于等于 0 时）
+ kernelCmaUsage		华为 mate60 pro（鸿蒙 4.2 对应 android S）:
totalPss = 所有进程 Pss 之和（Pss 仅包括 GL 内存）
kernelUsed = meminfo.Shmem + meminfo.SUnreclaim + meminfo.VmallocUsed + meminfo.PageTables + meminfo.KernelStack + gpuPrivateUsage（当 gpuUsage 大于 0 时）
其他友商竞品与小米一致
Lost RAM

📷 图片描述：Android 系统中 dumpsys meminfo 代码片段。当满足特定条件时，代码会获取内存相关信息并打印。关键部分是使用 memInfo 对象获取 cachedSizeKb、freeSizeKb、zramKb、kernelKb 等内存大小，以及 cachedPss、freePss 等内存使用情况。代码还对 lopts.isCompact 条件分支进行判断。（token: Rv1CbDdfooHxksxZGsccmgY7nZe，下载失败 403）

📷 图片描述：一段 C 语言代码，用于计算和打印内存相关数据。代码中定义了多个内存大小变量，如 ionHeap、ionPool、dmabufMapped 等。通过 if 条件判断，计算并打印出 ionHeap、ionPool、dmabufMapped 等内存大小，还计算了 totalExportedDmabuf、dmabufUnmapped 等内存值。代码最后还处理了 dmabufHeapExported 内存值。（token: Id8lbeMqcozGddxbLybcNwo7nqb，下载失败 403）

📷 图片描述：Android 系统中内存统计相关代码片段。代码用于获取和打印内存使用情况，包括 DMA-BUF Heaps、GPU 总使用量、GPU 私有使用量、Kernel CMA 使用量等。其中，DMA-BUF Heaps 使用了 Debug.getDbmbufHeapPoolsSizeKB() 方法获取，GPU 总使用量和私有使用量分别通过 Debug.getGpuTotalUsageKb() 和 Debug.getGpuPrivateMemoryKb() 获取，Kernel CMA 使用量通过 Debug.getKernelCmaUsageKb() 获取。（token: I2fFbxPTYoiTzSx7a77cji87njc，下载失败 403）

📷 图片描述：Android 系统中与内存统计相关的代码片段。代码中定义了多个内存统计变量，如 lostRAM、kernelUsed 等，并对这些变量进行计算和输出。其中，lostRAM 通过减去其他内存值计算得出；kernelUsed 等于 kernelCmaUsage；kernelUsed 还与 kernelUsedSizeKb 等变量相关。代码最后还对这些内存值进行了打印输出。（token: KEXubjs60ogxIoxMwqOc65d6nYb，下载失败 403）

📷 图片描述：Android 系统中 Dumpsys meminfo 命令相关代码片段。代码在判断是否简要输出时，若不简要，会打印 ZRAM、Swap 等内存信息；若简要，仅打印 ZRAM、Swap 总大小。接着获取 ksm 信息，若 ksm 共享、不共享、可变信息不为 0，打印对应信息。最后获取进程列表的内存级别、缓存恢复阈值等信息。（token: TOnobVrZuoYOKnxyEN0c6CZCnQ6，下载失败 403）

📷 图片描述：Android 系统中 dumpsys meminfo 命令相关代码片段。代码中使用 if 语句判断 ksm 相关常量值，若满足条件则打印 ksm 相关信息，如 ksm 共享、ksm 共享未共享、ksm 未共享、ksm 可变等大小，以及 tuning 相关信息。还通过 ActivityManager 类获取内存类、大内存类等信息，以及 mProcessList 的 getLevel、getCacheRestoreThreshold 等值，判断设备是否为低内存或高内存设备等。（token: JOUBbqf27ofgZCxQHBqcWOqynOb，下载失败 403）

📷 图片描述：一段 Java 代码，涉及内存相关方法，如 getCachedSizeKb()、getMoreCachedSizeKb()、getKernelUsedSizeKb() 等。代码中对内存缓存大小获取及内核使用内存量计算等进行了定义，包含注释说明，如 MEMINFO_RECLAIMABLE 包含 MEMINFO_SLAB_RECLAIMABLE 和 ION 池等信息，还提及了在旧内核情况下的处理方式等。（token: AaHibNvJ4o9EqOxRfTocZue8nhg，下载失败 403）

ionHeap

📷 图片描述：Android 系统中 android_os_Debug_getIonHeapsSizeKb 函数的代码。该函数用于获取 Ion 堆的大小，以 KB 为单位返回。函数首先初始化 heapsSizeKb 为 -1，然后通过 meminfo::ReadIonHeapsSizeKb(&size) 调用内部函数读取 Ion 堆大小，若读取成功则将 size 赋值给 heapsSizeKb，最后返回 heapsSizeKb。（token: OtK0bDH5coTtnvxsB1LcSqQun2c，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码片段，用于读取 ION 堆的分配大小（以 KB 为单位）。函数名为 ReadIonHeapsSizeKb，接受两个参数：uint64_t* size，用于接收分配大小；const std::string& path，可选参数，指定路径 /sys/kernel/ion/total_heaps_kb，默认为该路径。（token: NJuCbrGCqo7bhAxRojbcMf8Vnge，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码片段，函数名为 ReadIonHeapsSizeKb，参数为 uint64_t* size 和 const std::string& path，返回值为 bool。函数内部调用了 ReadSysfsFile 函数。（token: VzK1bWg22oU5Pbxs9Tgc3m5nnJe，下载失败 403）

📷 图片描述：一个名为 ReadSysfsFile 的函数代码。该函数接收一个字符串类型的 path 参数和一个 uint64_t* 类型的 value 参数。函数首先调用 android::base::ReadFileToString 读取指定路径的文件内容，若读取失败则记录错误信息并返回 false。接着将读取到的内容转换为 uint64_t 类型赋值给 value，若转换失败同样返回 false。最后无论成功与否，函数均返回 true。（token: TMPXbcdgCocbiKx87sWcgMUGn0e，下载失败 403）

ionPool

📷 图片描述：Android 系统中 android_os_Debug_getIonPoolsSizeKb 函数的代码。该函数用于获取 Ion 池大小（以 KB 为单位）。函数首先初始化 poolsSizeKb 为 -1，然后通过 meminfo::ReadIonPoolsSizeKb 函数读取 Ion 池大小，若读取成功则将 size 赋值给 poolsSizeKb，最后返回 poolsSizeKb。（token: AAn1bo4gmouJ3TxPaVHc5zYZnjf，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码片段，函数名为 ReadIonPoolsSizeKb，用于读取 ION 池分配大小（以 KB 为单位）。函数接受两个参数：uint64_t* size，用于接收读取到的大小值；const std::string& path，为读取路径，默认为 /sys/kernel/ion/total_pools_kb。（token: CBT4btAgVocDdHxJPUScKoYVnPb，下载失败 403）

📷 图片描述：主要是名为 ReadIonPoolsSizeKb 的函数，函数接收一个指向 uint64_t 类型的指针 size 和一个 const std::string& 类型的路径 path 作为参数，函数体内通过调用 ReadSysfsFile 函数，并传入 path 和 size 参数，最后返回 ReadSysfsFile 函数的执行结果。（token: RQIAbxaSno2N3ixu8wJcTisSnte，下载失败 403）

totalExportedDmabuf

📷 图片描述：Android 系统中 android_os_Debug_getDmabufTotalExportedKb 函数的代码。该函数用于获取总导出的 dmabuf 大小，以 KB 为单位。函数首先初始化 dmabufTotalSizeKb 为 -1，然后通过 dmabufinfo::GetDmabufTotalExportedKb(&size) 获取大小，若获取成功则将 size 赋值给 dmabufTotalSizeKb，最后返回。（token: Z6LEbVSDVodRAxxsEMec3PUYnU6，下载失败 403）

📷 图片描述：Android 系统中与 DMA-BUF 相关的函数代码。函数名为 GetDmabufTotalExportedKb，用于计算所有导出的 DMA-BUF 总大小，以 KB 为单位。该函数不读取或解析 DMA-BUF sysfs 统计的其余部分以提高性能。函数参数包括 uint64_t 类型的 total_exported 和 const std::string& 类型的 path，当前设置为 /sys/kernel/dmabuf/buffers。此函数仅用于单元测试，不供客户端使用。（token: B45pbv0EPoMlKLxufbpcrYvjn5d，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码，用于获取 dmabuf_total_exported_kb 值。函数名为 GetDmabufTotalExportedKb，接受 uint64_t* total_exported 和 const std::string& dmabuf_sysfs_stats_path 两个参数。代码首先打开指定路径的目录，若无法访问则返回 false。接着遍历目录内容，对每个项通过拼接路径读取其 /size 下的 size 值，累加到 total_exported 中。最后将 total_exported 除以 1024 并返回 true。（token: Ie1nb4FiPoma8SxKteWcnZNln1f，下载失败 403）

dmabufMapped

📷 图片描述：Android 系统中 android_os_Debug_getDmabufMappedSizeKb 函数的代码实现。该函数用于获取 DmaBuf 映射的大小。代码首先初始化 dmabufPss 为 0，然后通过 opendir 打开 /proc 目录，若失败则返回 false。接着循环读取目录中的文件，若文件类型为目录则跳过。将文件名转换为进程 ID，若 ID 为 0 则跳过。最后遍历 DmaBuf 信息，将每个 DmaBuf 的大小除以 1024 累加到 dmabufPss 中。（token: QTkJbyl1zoar8wxR4sncdO09nnf，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数的代码片段，函数名为 ReadDmaBufMapRefs。该函数用于将特定进程的已映射 dmabuf 对象添加到现有向量中，若向量中已有匹配 inode 的元素，则更新引用计数。函数成功返回 true，否则返回 false。函数参数包括进程 ID、dmabuf 对象向量、procfs 路径和 dmabuf_sysfs 路径。（token: UlHTbvdOgoj6wmxn5P6ccspvnAb，下载失败 403）

📷 图片描述：一个名为 ReadDmaBufMapRefs 的函数代码，用于读取 dma_bufs 映射引用。函数接受进程 ID、std::vector<DmaBuffer*> 类型的 dmabufs、std::string 类型的 procs_path 和 dma_bufs_sysfs_path 参数。首先打开映射文件，若失败则返回 false。接着处理映射，若为 dma_buf，则处理映射到现有对象的引用；若未直接找到，尝试创建新对象并添加到 dmabufs。若为 FileDmaBuf，检查映射引用，若不为空则返回。若创建新 DmaBuffer，尝试从 sysfs 获取出口器名称，若成功则获取真实缓冲区大小，最后更新 DmaBuffer 引用。（token: P6zGblS4RoSbqixsE3vc1CJCnJN，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 代码片段，用于处理内存统计相关数据。代码中使用 getline 函数逐行读取文件内容，若读取的行数据无法通过 android::procinfo::ReadMapFileContent 函数解析，将记录错误信息并返回 false。若所有行均能正常解析，则返回 true。该代码是 totalExportedDmabuf 统计口径中读取 /proc/self/maps 文件内容并解析的代码实现部分。（token: I1qbbRG4LoUfV8xMzz6cIL5Fn8c，下载失败 403）

gpuUsage

📷 图片描述：android_os_Debug_getGpuTotalUsageKb 函数的代码。该函数接收 JNIEnv* 和 jobobject 参数，用于获取 GPU 总使用量。代码中，先获取 sizeKb 变量，若 meminfo::ReadGpuTotalUsageKb 读取成功，则将 size 赋值给 sizeKb，最后返回 sizeKb。（token: O0kKbp9LRo3CokxI9m3cWefdnEf，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C 语言函数 ReadGpuTotalUsageKb 的代码。该函数接收一个 uint64_t 类型的指针参数 size，用于返回 GPU 总使用量。注释说明 gpu_mem_total tracepoint 将 PID 0 定义为全局总和，当前 Android 设备 GPU ID 0 即可满足需求，未来若设备有多个 GPU，需检查所有 GPU ID。函数通过调用 ReadProcessGpuUsageKb 函数来获取 GPU 总使用量。（token: KoK2bEiKcoO4TlxuQAiciOWinQf，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码，用于读取 GPU 使用情况。函数名为 ReadProcessGpuUsageKb，接受 uint32_t 类型的 pid 和 gpu_id 参数。代码首先检查是否满足特定条件，然后定义常量 kBpfGpuMemTotalMap。接着通过 BpfMapR0 读取 GPU 内存使用情况，若读取成功则获取 gpu_mem 值，若失败则返回 0。最后，若 size 不为 0 则将其值除以 1024，函数返回 true。（token: H278bYLELoRyY6xdycMcFUkenug，下载失败 403）

gpuPrivateUsage

📷 图片描述：Android 系统中获取 GPU 私有内存的代码实现。代码首先检查是否支持 GPU 私有内存，然后创建 memtrack_proc 结构体，若失败则返回错误。接着获取 GPU 私有内存总量，若旧 HAL 实现不支持则返回 -1，否则返回内存值除以 1024。（token: TBgDbuS1lo53Knx2WdecTRsgnA1，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码，用于判断 HAL 是否支持 GPU 私有内存。函数名为 halSupportsGpuPrivateMemory，首先获取 ro.product.first_api_level 和 ro.build.version.sdk 的整数值，分别赋值给 productApiLevel 和 boardApiLevel。接着，通过 std::min 函数取两者最小值，判断其是否大于等于 _ANDROID_API_S_，最终返回判断结果。（token: LWprbZpoToLwOnxoqGZcrZfonkd，下载失败 403）

📷 图片描述：memtrack_proc_get 函数的代码。该函数接收 memtrack_proc 指针 p 和 pid_t 类型的参数 pid。首先检查 p 是否为 NULL，若为 NULL 则返回 -EINVAL。接着将 p 中 pid 赋值给 p→pid，遍历 kMemtrackTypes.size() 个类型，调用 memtrack_proc_get_type 函数获取类型相关信息，若返回值不为 0 则返回该值。最后调用 memtrack_proc_sanity_check 函数进行检查。（token: G4edb7Dg2omkMYxmvJEc9eFZnIb，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码，名为 memtrack_proc_get_type，用于获取进程的内存跟踪类型。函数接收 memtrack_proc_type *t、pid_t pid 和 MemtrackType type 三个参数。首先获取 IMemtrack 代理服务，若失败返回 -1。接着调用服务的 getMemory 方法获取内存记录，若失败也返回 -1。最后遍历记录，将 sizeInBytes 和 flags 赋值给 t->records 数组对应位置。（token: F0m1bZx78oXYl2xtYo6cd08RnMd，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C 语言函数 memtrack_proc_gl_pss 的代码。函数接受一个 memtrack_proc 类型的指针参数 p，返回值类型为 ssize_t。在函数内部，先将 MemtrackType 中的 GL 类型存入 std::vector<MemtrackType> 类型的变量 types 中，然后调用 memtrack_proc_sum 函数，传入 p、types、以及 (uint32_t)MemtrackRecord::FLAG_SMAPS_UNACCOUNTED 作为参数。（token: DUXCbRk3qo3Wp8xI3Prct2JVn7c，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数 memtrack_proc_sum 的代码。函数接受 memtrack_proc 指针 p、类型向量 types 和 uint32_t flags 参数。首先初始化 sum 为 0，接着遍历 types 向量，获取每个 type 对应的 records 向量，再遍历 records 向量，若 records[j].flags 与 flags 相等，则将 records[j].sizeInBytes 累加到 sum 中。最后返回 sum。（token: JfEmb3vrNoyRIsxqRAdc0f7BnHd，下载失败 403）

kernelCmaUsage

📷 图片描述：Android 系统中 android_os_Debug_getKernelCmaUsageKb 函数的代码。该函数用于获取内核 CMA（Contiguous Memory Allocator）的使用情况，单位为 KB。函数首先初始化 totalKernelCmaUsageKb 为 -1，接着调用 meminfo::ReadKernelCmaUsageKb 读取内核 CMA 使用大小，若读取成功则将读取值赋给 totalKernelCmaUsageKb，最后返回该值。（token: HoDnb18J4oClchxRAejcDdKVnFf，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码片段，用于读取内核驱动程序通过 CMA 分配的内存总量，单位为 KB。函数名为 ReadKernelCmaUsageKb，参数包括 uint64_t* size 用于接收内存总量，以及 const std::string& cma_stats_sysfs_path，其默认值为 /sys/kernel/mm/cma，用于指定 CMA 状态的 sysfs 路径。（token: T7t6bdnt0oxdZvxCK7nc6JfznDg，下载失败 403）

📷 图片描述：一个 C++ 函数代码，用于读取 CMA 相关内存使用情况。函数名为 ReadKernelCmaUsageKb，接受 uint64_t* size 和 const std::string& cma_stats_sysfs_path 参数。代码中通过遍历目录获取 alloc_pages_success 和 release_pages_success 文件路径，分别读取其内容，计算并更新 totalKernelCmaUsageKb 变量，最后将 totalKernelCmaUsageKb 转换为 KB 并返回。（token: I5aVbUJTso3Vn8xuATCczZh9nbc，下载失败 403）

应用的 gpu 内存和 dma 内存

📷 图片描述：dumpsys meminfo 命令的输出结果，重点突出 Gfx dev、EGL mtrack、GL mtrack、Graphics 等内存相关数据。其中 Gfx dev 内存为 2424 KB，EGL mtrack 内存为 4848 KB，GL mtrack 内存为 384 KB，Graphics 内存为 7652 KB。（token: AH1WbrVeooKb83xZOUTcf3oInVq，下载失败 403）

💡 Dumpsys meminfo 中应用 GLmtrack 和 EGLmtrack 都是 Memtrack 通过各芯片厂商实现的 Hal 从内核节点中获取的。

📷 图片描述：Android 系统中获取应用 GPU 内存和 DMA 内存的流程图。从 dumpApplicationMemoryUsage 开始，经 getMemoryInfo 等步骤，最终通过 getGpuPrivateMemoryKb 获取 GPU 私有内存，再通过 android_os_Debug_getGpuPrivateMemoryKb 获取 GPU 私有内存 KB。流程中还涉及 Memtrack、MemtrackProxy 等对象，以及 HAL、JNI 等接口。（token: CpuIb9imdoF4XbxU4pqcEuv2nAl，下载失败 403）

  • GLmtrack

1）Qcom：仅统计了进程 unmapped 的 gpumem（cat sys/class/kgsl/kgsl/proc/5796/gpumem_unmapped，393216 Bytes = 384 KB，对应 dumpsys meminfo 截图中 GLmtrack）

📷 图片描述：在 Linux 系统中 cat 命令操作 sys/class/kgsl/kgsl/proc/5796 目录下 gpumem_unmapped 和 gpumem_mapped 文件的内容。其中，gpumem_unmapped 文件显示 393216 Bytes = 384 KB，对应 dumpsys meminfo 截图中 GLmtrack；gpumem_mapped 文件显示 13729792 Bytes = 13280 KB。（token: BvItblMFRodpjDxVrnJcZfuente，下载失败 403）

2）MTK：统计 kctx 的 used_pages（cat /proc/mtk_mali/gpu_memory | grep <pid>）

3）Xring：统计 kctx 的 used_pages（cat /proc/xgpu/gpu_memory | grep <pid>）

  • EGLmtrack

1）Qcom：统计进程分配的 ion 内存（cat /d/kgsl/proc/5796/mem | grep ion）

📷 图片描述：在 Qcom 平台下，通过 cat 命令读取 d/kgsl/proc/5796/mem 文件，再 grep ion 过滤出相关内存信息的内容。显示了多个内存块的详细信息，包括 inode、wlb、type、surface、size 等参数，如 inode 为 708688 的内存块，type 为 ion，surface 为 23，size 为 998 等。（token: JBOZbD5P5oVN9Jxc1KlcsBiGnbe，下载失败 403）

2）MTK：统计进程正使用的按比例分摊的 dma 内存（echo "pid: <pid>" > proc/dma_heap/rss_pid，cat proc/dma_heap/rss_pid，取 userspace_pss）

3）Xring：统计进程

  • dmabuf

dmabuf_dump 命令导出的结果中按 pid 匹配找到进程的 dmabuf 信息块，对比 EGLmtrack（例如：高通平台 cat /d/kgsl/proc/5796/mem | grep ion），可以看到完全被 dmabuf 包含（按 Inode 匹配）

📷 图片描述：Android 系统中 dmabuf_dump 命令导出的结果，按 pid 匹配找到进程的 dmabuf 信息块，对比 EGLmtrack 可以看到完全被 dmabuf 包含（按 Inode 匹配）。（token: NSIIb3b1Qov7nBxE5y7caBgsn1B，下载失败 403）

💡 为了准确评估应用业务的内存占用，需要将 gpu 内存和 dmabuf 内存按 showmap 的 Pss 内存分摊方式，归属给具体业务进程，请芯片厂商考虑修改 memtrack 统计方式，或评估是否认可如下计算方式（先剔除 memtrace 返回的 GL 和 EGL，然后通过从 kgsl 内核节点和 dmabuf_dump 命令获取 gpu 和 dmabuf 的 Pss 值）：

进程 Pss 内存 = PSS(dumpsys) + SwapPss(dumpsys) - Graphic(dumpsys) + unmapped_gpumem（cat sys/class/kgsl/kgsl/proc/5796/gpumem_unmapped）+ mapped_gpumem（cat sys/class/kgsl/kgsl/proc/5796/gpumem_mapped） + dmabuf_pss（dmabuf_dump 结果中匹配进程 pid）

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