Решаем ошибку GC Overhead Limit в Android Studio

Быстрый ответ

Для исправления ошибки «сбой сборки мусора из-за нехватки рамяти», которая возникает при работе с JAR-файлом Google в Android Studio, увеличьте размер кучи для Gradle в файле gradle.properties, добавив туда следующую строку:

org.gradle.jvmargs=-Xmx2048m

Это выделит 2 ГБ памяти для Gradle и потенциально может помочь решить проблему переполнения памяти. При этом убедитесь, что увеличиваемый объем памяти не превышает размер доступного объема RAM. Если проблема не устранена, следует проанализировать процесс сборки, выявив операции, которые потребляют излишнее количество памяти, и оптимизировать их.

Шаги для устранения ошибки

Настройка параметров build.gradle для DEX

Увеличьте максимальный размер кучи для DEX, модифицировав файл build.gradle:

android {
    dexOptions {
        javaMaxHeapSize "4g" // Увеличиваем объем кучи
    }
}

Это позволит расширить максимальный размер кучи при DEX-обработке.

Обновление Android Studio

Стaрайтесь использовать самую свежую версию Android Studio 1.1.0 или более позднюю, поскольку обновления обычно включают усовершенствования, связанные с управлением памятью.

Оптимизация процесса сборки

• Включите приращенные сборки с помощью android.useIncrementalCompilation=true.
• Если ваш проект одномодульный, рекомендуется включить опцию android.preDexLibraries=false.
• В настройках Android Studio отключите функцию Instant Run для улучшения производительности.

Регулировка зависимостей и оптимизация кода

• Уменьшите количество зависимостей для снижения нагрузки на память.
• Следите за оптимизацией кода, избегайте утечек памяти и неэффективных решений.

Использование опций Gradle для повышения производительности

Измените настройки в gradle.properties для увеличения производительности сборки:

org.gradle.parallel=true // Параллелизация упрощает задачи...
org.gradle.daemon=true // Верный помощник в вашей работе
org.gradle.configureondemand=true // Работаем с умом

Это поможет использовать различные преимущества Gradle в плане производительности, такие как выполнение задач в параллельном режиме и конфигурацию на лету.

Мониторинг использования памяти

Следите за большими файлами pidXXX.hprof, которые могут указывать на потенциальные утечки памяти при сбоях.

Визуализация

Сравните ошибку «предел перерасхода ресурсов GC» с маленьким городком (☕️ JavaVille), к которому проложен один мост (JAR-файл), соединяющий его с внешним миром. При этом этот мост (JAR-файл) переполнен трафиком, что создает узкое место (переполнение памяти):

   (Снаружи)
        /🚛🚚🚛\
     /            \
   (Мост)
[(📦📦)]     ===> ☕️ JavaVille (Население: Память)
   (Файл JAR)

Состояние моста: 🌉⛔️🚧
Эффект для JavaVille: 🏠🔥 (Переполнение ресурсов памяти)
Решение: Расширить мост через добавление памяти или уменьшить трафик с помощью оптимизации JAR.

Увеличение памяти для Android Studio и Gradle Daemon

В настройках Android Studio:

• Увеличьте объем памяти для IDE до 1 ГБ, изменив значение Xmx.
• Выделите больше памяти для Gradle Daemon с помощью org.gradle.jvmargs.

Взаимодействие с сообществом

• Обсуждайте технические проблемы вашего проекта на платформах, таких как Github.
• Обратитесь к сообществу разработчиков Android за совместным поиском решений.

Полезные материалы

1. Настройка Android Studio | Разработчики Android — материал о том, как управлять памятью JVM для улучшения работы Android Studio.
2. Оптимизация скорости сборки | Разработчики Android — советы по повышению скорости работы с JAR-файлами Google в Android Studio.
3. Настройка среды сборки — информация об уменьшении использования памяти при сборке проектов с использованием Gradle.
4. Basics of Java Garbage Collection — введение в тему сборки мусора в Java и связанные с этим проблемы нехватки памяти.
5. Анализ использования памяти в вашем приложении с помощью Memory Profiler | Разработчики Android — инструкции по профилированию и оптимизации использования памяти в приложениях для Android.
6. Уменьшение размера вашего приложения | Разработчики Android — пошаговые рекомендации по снижению размера APK для ускорения работы приложения.