资源溢出是什么？
毫无疑问，应用的运行需要占用系统的资源。其中最为人所熟知的资源是内存，内存溢出便是耳熟能详的OOM。
常见的简单OOM一般可以通过堆栈来解决，如Java OOM，一部分可以直接从堆栈中看到哪里使用了多大内存导致了内存溢出，复杂一些的Java OOM，则可以使用其他分析工具来进行处理。但如果堆栈里看不出来呢？或者它不是Java崩溃呢？
比如下面这样的Native崩溃，堆栈全是系统堆栈，不花时间去研究就很难确定此崩溃的原因（事实上这个崩溃也是一个OOM）。尤其是，我们并不能说这是系统代码的问题。
接下来本文将会介绍，对于这类崩溃如何进行识别、以及解决。
内存溢出（俗称OOM）
如下case：
特征很明显，堆栈全是系统代码（/system/lib/xxx）。
这时候无法一眼看出代码问题，那么就可以怀疑下内存原因。
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崩溃原因
众所周知，32位CPU寻址范围最大可以到2的32次方 = 4GB，其实就是32位操作系统最大支持4G内存。
如果你试图装过系统就会明白，32位操作系统下，内存不可能达到4G以上，一般会是3G左右。
为什么是3G？因为还有1G被系统吃掉了（不一定真的是1G，可多可少但不会差的远），它们用于操作系统内核相关的运作，如下图。
这里直接总结重点：
32位的App在32位的手机操作系统上使用超过3G的内存，极大概率会发生Native崩溃；
32位的App在64位的手机操作系统上使用超过4G的内存，极大概率会发生Native崩溃；
其中前者容易理解，1G被系统吃了，就剩下了3G；后者是因为64位手机上，系统是64位的，所以不需要跟App抢那4G空间。
至于64位App，可用内存已经突破天际（所以开发64位app将会减少大量Native崩溃）……
几种主流内存占用类型，可以文末会给出一个总结。
需要注意，这里提到的内存，均为虚拟内存（可以回忆回忆学校学的操作系统知识，网上搜索瞅瞅）。
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定位解决
这里需要用到的工具为应用性能监控全链路版（APMPlus)，APMPlus是字节跳动应用开发套件MARS下的性能监控产品，通过先进的数据采集与监控技术，为企业提供全链路的应用性能监控服务，解决企业对各端监控的需求。具备非侵入式监控、丰富的异常现场还原能力，助力企业提升异常问题排查与解决的效率、优化应用品质，以降低成本提高收入。
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我们直接在A PMPlus 平台中查看崩溃，点击“Native 信息 -> Maps详情”，查看虚拟内存占用。
一眼看出，这个内存占用明显接近上一节中提到的内存占满的阈值（32App在64位设备上最多使用4G内存）！此时基本可以确认，该崩溃为内存占满导致的Native崩溃，即Native OOM。
知道是Native OOM就完了？
再点一个按钮，直接告诉你怎么解决：“Native 信息 -> Maps智能归类”，查看虚拟内存占用分布。
我们可以看到，这里直接提示出三个地方占用的虚拟内存最多，分别是Java runtime、Thread、Files；其中Thread占用最多，高达2.59GB！
直接根据提示，逐级展开内存占用最多的条目：
立即破案：doTestThread线程过多导致虚拟内存占满！接下来只需要去代码里看，哪里创建的这个线程，便可进行问题解决。
类似的，一旦在崩溃中发现Maps智能归类中给出的任意一个条目过高，都可以确认出Native OOM的原因；假如发现Files条目占用内存达到了2G，那么只需根据内存名即可确认什么文件占用内存多，从而进行问题定位解决。
其中由于 “ Java runtime”条目占用起点较高，其内包含Java堆内存等虚拟机自用区域，基本上固定占用1G上下，且一般情况下其占用不会受我们的代码控制，所以需要注意不要被它混淆了视线，优先关注其他条目即可。
另外，Thread内存占用过多且需要查看线程的详细信息时，可以在“Native信息 -> 线程状态”中查看。
注：不同App下，虚拟内存分布的结果都有不同，具体分析需联系自身App正常情况下的内存分布来确认问题。
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内存类型简要解释
ApmInsight平台当前的内存分类方式：
- Java runtime：安卓系统Java虚拟机占用，一般App默认会占用1G以上，可降低关注优先级
- Native Heap：C代码使用的堆内存大小，如malloc调用分配的内存等，都会在这里体现；
- Thread：线程使用的内存大小，默认情况下每个线程启动后（Java、Native均如此）便会占用1M内存
- Files：映射入内存中的文件，一般由C代码中调用mmap直接加载文件到内存里，Java中使用FileInputStream不会在这里体现
- Devices：设备相关内存使用
- nameless：部分没有名字的未知内存使用
- Other：其他未识别内存
FD溢出
如下case：
同样的，堆栈基本无意义，但有一句看起来能看懂的“Too many open files”。
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崩溃原因
FD即文件描述符(File Descriptor)，打开一个文件就占用一个。
看起来没什么的，大家读写文件都是常规操作，一个App产生千八百个文件不过分吧。
但是，系统会限制单个App打开的 FD 个数！
该数字在部分低版本安卓机上一般为1024，也就是你打开1024个FD后，就不能再打开了，有时候就会因此产生Native崩溃。
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定位解决
直接点开“Native 信息 -> FD 归类”，来确认是不是FD 过多导致的崩溃。
很明显，确实可以看到使用的FD过多，达到了3万以上。向下滚动可以直接看到App在运行时到底打开了哪些文件，只要找到打开的文件名，便能轻松解决此类崩溃。
总结
本文提到的两种崩溃类型，本质上都是系统、应用资源不足下产生的。
资源不足实际上并不会直接导致崩溃，但是会使某些系统调用返回出错，如open打开文件失败返回无效值、malloc分配内存失败返回无效值等。这些返回的无效值如果在使用时未做合理容错判断，则会引起如空指针等这样的代码错误。
更多的崩溃问题归类及解析，将在应用性能监控全链路版（APMPlus)上及后续的文章中进行补充。
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