CN111580980A - 内存管理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种内存管理方法和装置。涉及操作系统领域，解决了内存回收方案无法适应不同使用场景需求、回收效率低下的问题。该方法包括：分析内存使用情况；根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。本公开提供的技术方案适用于内存资源管理，实现了预测式的内存回收管理。

Description

内存管理方法和装置

技术领域

本公开涉及操作系统领域，尤其涉及一种内存管理方法和装置。

背景技术

在目前的软件系统中，内存的申请和释放速度直接影响软件的性能变现，特别是某些消耗内存比较多的场景下的切换。比如，在手机中，打开较多应用会占用较多内存，如果再继续打开相机或游戏等占用内存较多的应用时，会发现打开速度明显降低。系统需要不断的回收/释放内存，从而有更多的空闲内存以满足内存分配需求。

一种常用的内存回收方案是将剩余内存作为是否回收的判断依据，当剩余内存低于某个固定阈值后即触发内存回收行为，比如jvm的heapsize、andorid lmk、linux的oom等。这类基于固定阈值的回收策略，当阈值制定的太高时，不能充分利用内存，导致资源无法及时重新分配加载，影响系统综合性能；但是，如果把阈值设定的太低，则会导致内存压力一直比较大，需要频繁的释放和重新分配。

另一类内存回收方案的典型是基于压力失速信息(PSI，Pressure StallInformation)进行回收启动的判断。如果面对快速大量的内存分配场景，当感知到内存压力时，系统的性能已经受到了影响，当面对性能需要较高的场景时，仍然不能很好的满足快速回收资源的需求。

综上，内存回收方案无法适应不同使用场景需求，回收效率低下。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种内存管理方法和装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种内存管理方法，包括：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

所述分析内存使用情况，包括：

在每次接收到内存分配请求时，记录申请分配内存量；

每隔检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的申请分配内存量，确定所述内存请求速度。

优选的，所述分析内存使用情况，还包括：

在每次成功分配完内存之后，记录分配成功内存量；

每隔所述检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的分配成功内存量，确定所述内存分配速度。

优选的，所述根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势，包括：

在连续M个检测周期中的所述内存请求速度均大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于预设的内存回收阈值的正整数。

优选的，所述根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势，包括：

在连续M个检测周期中的N个检测周期内的所述内存请求速度大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于2的正整数，N为小于等于M的正整数，N/M大于等于预设的内存回收阈值。

优选的，所述根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势的步骤包括：

在接收到内存分配请求时，申请分配内存量大于可分配剩余内存量的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种内存管理装置，包括：

使用情况分析模块，用于分析内存使用情况；

分配趋势预测模块，用于根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

回收管理模块，用于在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

优选的，所述使用情况分析模块包括：

第一记录单元，用于在每次接收到内存分配请求时，记录申请分配内存量；

请求速度计算单元，用于每隔检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的申请分配内存量，确定所述内存请求速度。

优选的，所述使用情况分析模块还包括：

第二记录单元，用于在每次成功分配完内存之后，记录分配成功内存量；

分配速度计算单元，用于每隔所述检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的分配成功内存量，确定所述内存分配速度。

优选的，所述分配趋势预测模块包括：

第一判定单元，用于在连续M个检测周期中的所述内存请求速度均大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于预设的内存回收阈值的正整数。

优选的，所述分配趋势预测模块包括：

第二判定单元，用于在连续M个检测周期中的N个检测周期内的所述内存请求速度大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于2的正整数，N为小于等于M的正整数，N/M大于等于预设的内存回收阈值。

优选的，所述分配趋势预测模块包括：

第三判定单元，用于在接收到内存分配请求时，申请分配内存量大于可分配剩余内存量的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

根据本公开实施例的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种内存管理方法，所述方法包括：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：分析内存使用情况，并基于内存使用情况来预测内存分配趋势，从而在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。实现了与应用场景契合的预测时内存灵活变动管理，解决了内存回收方案无法适应不同使用场景需求、回收效率低下的问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种内存管理方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种内存管理方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种内存管理装置的框图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种内存管理装置的框图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种使用情况分析模块401的结构示意图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种分配趋势预测模块402的结构示意图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图(移动终端的一般结构)。

图8是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图(服务器的一般结构)。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

一种常用的内存回收方案是将剩余内存作为是否回收的判断依据，当剩余内存低于某个固定阈值后即触发内存回收行为，比如jvm的heapsize、andorid lmk、linux的oom等。这类基于固定阈值的回收策略，当阈值制定的太高时，不能充分利用内存，导致资源无法及时重新分配加载，影响系统综合性能；但是，如果把阈值设定的太低，则会导致内存压力一直比较大，需要频繁的释放和重新分配。

另一类内存回收方案的典型是基于压力失速信息(PSI，Pressure StallInformation)进行回收启动的判断。如果面对快速大量的内存分配场景，当感知到内存压力时，系统的性能已经受到了影响，当面对性能需要较高的场景时，仍然不能很好的满足快速回收资源的需求。

综上，内存回收方案无法适应不同使用场景需求，回收效率低下。

为了解决上述问题，本公开的实施例提供了一种内存管理方法，通过分析内存使用情况预测内存分配趋势，基于内存分配趋势判定后续的回收策略。实现了预测式的内存回收管理，能够及时响应系统需求调整回收策略，从而提升系统性能，解决了内存回收方案无法适应不同使用场景需求、回收效率低下的问题。

本公开的一示例性实施例提供了一种内存管理方法，使用该方法进行内存回收管理的流程如图1所示，包括：

步骤101、分析内存使用情况。

本步骤中，分析一段时间内的内存使用情况。可包括内存请求情况和内存分配情况。通过分析内存使用情况，可获知系统当前的内存需求，为预测内存分配趋势提供基础。

步骤102、根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势。

本步骤中，根据内存使用情况，预测内存分配趋势，以确定后续内存的使用情况，进一步判定是否需要触发回收/释放的动作。

步骤103、在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

本步骤中，在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下(例如持续分配大量内存，有可能存在剩余内存不足的情况)，表明未来可能会出现内存不足的情况，因此触发内存回收/释放。内存回收/释放包括终止后台进程等具体操作。

本公开的一示例性实施例还提供了一种内存管理方法，记录并分析申请分配内存量和/或分配成功内存量，基于申请分配内存量和分配成功内存量判定发起内存回收的时机。对申请分配内存量进行分析的具体流程如图2所示，包括：

步骤201、在每次接收到内存分配请求时，记录申请分配内存量。

申请分配内存量即为接收到且未处理的内存分配申请所要求的内存量。通过申请分配内存量，可了解系统需求。

具体的，可在系统的内存分配函数入口处中增加代码，记录申请分配内存量A。

步骤202、每隔检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的申请分配内存量，确定所述内存请求速度。

对分配成功内存量进行分析的流程如图3所示，包括：

步骤301、在每次成功分配完内存之后，记录分配成功内存量。

分配成功内存量为已成功分配且未回收/释放的内存量。通过分配成功内存量，可了解实际的内存占用量。

具体的，可在系统的内存分配函数成功返回处中增加代码，记录分配成功内存量B。

步骤302、每隔所述检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的分配成功内存量，确定所述内存分配速度。

本公开的一示例性实施例还提供了一种内存管理方法，使用该方法，能够根据内存使用情况，预测内存分配趋势。

所述内存请求速度＝检测周期内新增的申请分配内存量/检测周期长度，所述内存分配速度＝检测周期内新增的分配内存量/检测周期长度。

具体的，在检测周期t内统计t中A的增量，并换算出内存请求速度va；在检测周期t内统计t中B的增量，并换算出内存分配速度vb。

检测周期可根据系统应用场景或用户需求自行定义，在同一周期内对比申请分配内存量和分配成功内存量的增速，能够将需求与分配能力进行对比，进而确定是否需要触发回收/释放内存。

具体的，可在连续M个检测周期中的所述内存请求速度均大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于预设的内存回收阈值的正整数，可根据系统应用场景或用户需求自行定义。连续M个检测周期都存在内存请求速度大于内存分配速度，表明内存请求持续保持较高水平或增加，此时，内存分配压力增大，需要及时回收内存供后续分配使用。M可为1，或大于1。

还可在连续M个检测周期中的N个检测周期内的所述内存请求速度大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于2的正整数，N为小于等于M的正整数，N/M大于等于预设的内存回收阈值。在若干个检测周期中一定比例的检测周期存在内存请求速度大于内存分配速度，表明大部分情况下内存请求较大或增加，此时，内存分配压力增大，需要及时回收内存供后续分配使用。

还可在接收到内存分配请求，且申请分配内存量大于可分配剩余内存量的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大。此时，未处理完成的内存分配请求所申请分配内存量已在于实际可分配的剩余内存量，必然无法使用剩余内存完成内存分配讲求，故需要触发回收/释放内存以获取更多的内存资源。

本领域技术人员能够理解，预测内存分配趋势的规则并不局限于上述举例，在实际应用中，可根据系统性能和用户需求定制多样的预测内存分配趋势规则，本公开对此不作限制。

本公开的一示例性实施例还提供了一种内存管理装置，其结构如图4所示，包括：

使用情况分析模块401，用于分析内存使用情况；

分配趋势预测模块402，用于根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

回收管理模块403，用于在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

优选的，所述使用情况分析模块401的结构如图5所示，包括：

第一记录单元501，用于在每次接收到内存分配请求时，记录申请分配内存量；

请求速度计算单元502，用于每隔检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的申请分配内存量，确定所述内存请求速度。

优选的，所述使用情况分析模块401还包括：

第二记录单元503，用于在每次成功分配完内存之后，记录分配成功内存量；

分配速度计算单元504，用于每隔所述检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的分配成功内存量，确定所述内存分配速度。

优选的，所述分配趋势预测模块402的结构如图6所示，包括：

第一判定单元601，用于在连续M个检测周期中的所述内存请求速度均大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于预设的内存回收阈值的正整数。

优选的，所述分配趋势预测模块402还包括：

第二判定单元602，用于在连续M个检测周期中的N个检测周期内的所述内存请求速度大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于2的正整数，N为小于等于M的正整数，N/M大于等于预设的内存回收阈值。

优选的，所述分配趋势预测模块402还包括：

第三判定单元603，用于在接收到内存分配请求时，申请分配内存量大于可分配剩余内存量的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大。

本公开的一示例性实施例还提供了一种计算机装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

上述装置可集成于网络设备、移动终端等实体中，由实体实现相应功能。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于内存管理的装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件706为装置700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种内存管理方法，所述方法包括：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

图8是根据一示例性实施例示出的一种用于内存管理的装置800的框图。例如，装置800可以被提供为一服务器。参照图8，装置800包括处理组件822，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器832所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件822的执行的指令，例如应用程序。存储器832中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件822被配置为执行指令，以执行上述方法。

装置800还可以包括一个电源组件826被配置为执行装置800的电源管理，一个有线或无线网络接口850被配置为将装置800连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口858。装置800可以操作基于存储在存储器832的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

本公开的实施例提供了一种内存管理方法和装置，分析内存使用情况，并基于内存使用情况来预测内存分配趋势，从而在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。实现了预测式的内存回收管理，能够及时响应系统需求调整回收策略，从而提升系统性能，提供了与应用场景契合的预测时内存灵活变动管理方案。通过适当的内存提前回收，让系统的内存回收尽快结束，从而提高系统的综合性能。解决了内存回收方案无法适应不同使用场景需求、回收效率低下的问题。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (14)

1.一种内存管理方法，其特征在于，包括：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

2.根据权利要求1所述的内存管理方法，其特征在于，所述分析内存使用情况，包括：

在每次接收到内存分配请求时，记录申请分配内存量；

每隔检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的申请分配内存量，确定所述内存请求速度。

3.根据权利要求2所述的内存管理方法，其特征在于，所述分析内存使用情况，还包括：

在每次成功分配完内存之后，记录分配成功内存量；

每隔所述检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的分配成功内存量，确定所述内存分配速度。

4.根据权利要求3所述的内存管理方法，其特征在于，所述根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势，包括：

在连续M个检测周期中的所述内存请求速度均大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于预设的内存回收阈值的正整数。

5.根据权利要求3所述的内存管理方法，其特征在于，所述根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势，包括：

在连续M个检测周期中的N个检测周期内的所述内存请求速度大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于2的正整数，N为小于等于M的正整数，N/M大于等于预设的内存回收阈值。

6.根据权利要求1所述的内存管理方法，其特征在于，所述根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势的步骤包括：

在接收到内存分配请求时，申请分配内存量大于可分配剩余内存量的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大。

7.一种内存管理装置，其特征在于，包括：

使用情况分析模块，用于分析内存使用情况；

分配趋势预测模块，用于根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

回收管理模块，用于在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

8.根据权利要求6所述的内存管理装置，其特征在于，所述使用情况分析模块包括：

第一记录单元，用于在每次接收到内存分配请求时，记录申请分配内存量；

请求速度计算单元，用于每隔检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的申请分配内存量，确定所述内存请求速度。

9.根据权利要求8所述的内存管理装置，其特征在于，所述使用情况分析模块还包括：

第二记录单元，用于在每次成功分配完内存之后，记录分配成功内存量；

分配速度计算单元，用于每隔所述检测周期，基于所述检测周期长度以及所述检测周期内新增的分配成功内存量，确定所述内存分配速度。

10.根据权利要求9所述的内存管理装置，其特征在于，所述分配趋势预测模块包括：

第一判定单元，用于在连续M个检测周期中的所述内存请求速度均大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于预设的内存回收阈值的正整数。

11.根据权利要求9所述的内存管理装置，其特征在于，所述分配趋势预测模块包括：

第二判定单元，用于在连续M个检测周期中的N个检测周期内的所述内存请求速度大于所述内存分配速度的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大，M为大于等于2的正整数，N为小于等于M的正整数，N/M大于等于预设的内存回收阈值。

12.根据权利要求7所述的内存管理装置，其特征在于，所述分配趋势预测模块包括：

第三判定单元，用于在接收到内存分配请求时，申请分配内存量大于可分配剩余内存量的情况下，判定内存分配趋势为内存分配压力增大。

13.一种计算机装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

14.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种内存管理方法，所述方法包括：

分析内存使用情况；

根据所述内存使用情况，预测内存分配趋势；

在所述内存分配趋势表明内存分配压力增大的情况下，触发内存回收。

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