android解决内存溢出的问题(没有从根本上解决)

 

 写道

1. 当项目中包含大量图片，或者图片过大，可能会oom
方法1 ： 等比例缩小图片
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 4;

方法2 ： 对图片采用软引用，及时地进行recyle()操作
SoftReference<Bitmap> bitmap;
bitmap = new SoftReference<Bitmap>(pBitmap);
if(bitmap != null){
if(bitmap.get() != null && !bitmap.get().isRecycled()){
bitmap.get().recycle();
bitmap = null;
}
}

方法3 ： 对复杂的listview进行合理设计与编码：
1. 注意重用Adapter里面的 convertView 以及holder机制的运用 －－－－－ 参考资料api demo list 14. Efficient Adapter

2.上述方法尝试还未成功，可用 lazy loading data ----- 参考资料：api demo list 13


方法4 ： 单个页面，横竖屏切换N次后 OOM
1. 看看页面布局当中有没有大的图片，比如背景图之类的。去除xml中相关设置，改在程序中设置背景图（放在onCreate()方法中）：
2. 跟上面方法相似，直接把xml配置文件加载成view 再放到一个容器里，然后直接调用 this.setContentView(View view)方法，避免xml的重复加载


方法5 ： 在页面切换时尽可能少地重复使用一些代码，比如：重复调用数据库，反复使用某些对象等等......
方法6 ：Android堆内存也可自己定义大小和优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
注意：若使用这种方法：project build target 只能选择 <= 2.2 版本，否则编译将通不过。 所以不建议用这种方式




2、Android 内存溢出解决方案（OOM） 整理总结


1：软引用(SoftReference)、虚引用(PhantomRefrence)、弱引用(WeakReference),这三个类是对heap中java对象的应用，
通过这个三个类可以和gc做简单的交互，除了这三个以外还有一个是最常用的强引用

1.1：强引用，例如下面代码：

Object o = new Object();
Object o1=o;
上面代码中：
第一句是在heap堆中创建新的Object对象通过o引用这个对象，第二句是通过o建立o1到new Object()这个heap堆中的对象的引用，
这两个引用都是强引用.只要存在对heap中对象的引用，gc就不会收集该对象.如果通过如下代码：
o = null;
o1 = null

heap中对象有强可及对象、软可及对象、弱可及对象、虚可及对象和不可到达对象。
应用的强弱顺序是强、软、弱、和虚。对于对象是属于哪种可及的对象，由他的最强的引用决定。如下:

String abc = new String("abc"); //1
SoftReference<String> abcSoftRef = new SoftReference<String>(abc); //2
WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc); //3

abc=null; //4
abcSoftRef.clear();//5
上面的代码中：
第一行在heap对中创建内容为“abc”的对象，并建立abc到该对象的强引用,该对象是强可及的。
第二行和第三行分别建立对heap中对象的软引用和弱引用，此时heap中的对象仍是强可及的。
第四行之后heap中对象不再是强可及的，变成软可及的。同样第五行执行之后变成弱可及的。

1.2:软引用
软引用是主要用于内存敏感的高速缓存。在jvm报告内存不足之前会清除所有的软引用，
这样以来gc就有可能收集软可及的对象，可能解决内存吃紧问题，避免内存溢出。
什么时候会被收集取决于gc的算法和gc运行时可用内存的大小。当gc决定要收集软引用是执行以下过程,
以上面的abcSoftRef为例：

1 首先将abcSoftRef的referent设置为null，不再引用heap中的new String("abc")对象。
2 将heap中的new String("abc")对象设置为可结束的(finalizable)。
3 当heap中的new String("abc")对象的finalize()方法被运行而且该对象占用的内存被释放， abcSoftRef被添加到它的ReferenceQueue中。
注:对ReferenceQueue软引用和弱引用可有可无，但是虚引用必须有，参见：

Reference(T paramT, ReferenceQueue<? super T>paramReferenceQueue)
被 SoftReference 指到的对象，即使没有任何 Direct Reference，也不会被清除。
一直要到JVM内存不足且没有Direct Reference 时才会清除，SoftReference 是用来设计
object-cache 之用的。如此一来 SoftReference 不但可以把对象 cache 起来，也不会造成内存不足的错误 （OutOfMemoryError）。
我觉得 Soft Reference 也适合拿来实作 pooling 的技巧。

A obj = new A();
Refenrence sr = new SoftReference(obj);

//引用时
if(sr!=null){
obj = sr.get();
}else{
obj = new A();
sr = new SoftReference(obj);
}


1.3:弱引用
当gc碰到弱可及对象，并释放abcWeakRef的引用，收集该对象。但是gc可能需要对此运用才能找到该弱可及对象。通过如下代码可以了明了的看出它的作用：
String abc = new String("abc");
WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc);
abc = null;
System.out.println("before gc: "+abcWeakRef.get());
System.gc();
System.out.println("after gc: "+abcWeakRef.get());

gc收集弱可及对象的执行过程和软可及一样，只是gc不会根据内存情况来决定是不是收集该对象。
如果你希望能随时取得某对象的信息，但又不想影响此对象的垃圾收集，那么你应该用 Weak Reference 来记住此对象，而不是用一般的 reference。


A obj = new A();
WeakReference wr = new WeakReference(obj);
obj = null;
//等待一段时间，obj对象就会被垃圾回收
　　...
　　if (wr.get()==null) {
　　 System.out.println("obj 已经被清除了 ");
　　} else {
　　 System.out.println("obj 尚未被清除，其信息是 "+obj.toString());
　　}

在此例中，通过get()可以取得此Reference 的所指到的对象，如果返回值为 null 的话，
代表此对象已经被清除。这类的技巧，在设计 Optimizer 或 Debugger 这类的程序时常会用到，
因为这类程序需要取得某对象的信息，但是不可以影响此对象的垃圾收集。


1.4:虚引用

就是没有的意思，建立虚引用之后通过get方法返回结果始终为null,通过源代码你会发现,虚引用通向会把引用的对象写进referent,
只是get方法返回结果为null.先看一下和gc交互的过程在说一下他的作用.

1.4.1 不把referent设置为null, 直接把heap中的new String("abc")对象设置为可结束的(finalizable).

1.4.2 与软引用和弱引用不同, 先把PhantomRefrence对象添加到它的ReferenceQueue中.然后在释放虚可及的对象.
你会发现在收集heap中的new String("abc")对象之前,你就可以做一些其他的事情.通过以下代码可以了解他的作用.


2:在内存中压缩，对于少量不太大的图片这种方式可行，但太多而又大的图片用个笨的方式就是，
先在内存中压缩，再用软引用避免OOM，两种方式代码如下，大家可参考下：

方式一
代码如下:
private Bitmap copressImage(String imgPath){
File picture = new File(imgPath);
Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options();
//下面这个设置是将图片边界不可调节变为可调节
bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = true;
bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 2;
int outWidth = bitmapFactoryOptions.outWidth;
int outHeight = bitmapFactoryOptions.outHeight;
bmap = BitmapFactory.decodeFile(picture.getAbsolutePath(),bitmapFactoryOptions);
float imagew = 150;
float imageh = 150;
int yRatio = (int) Math.ceil(bitmapFactoryOptions.outHeight / imageh);
int xRatio = (int) Math.ceil(bitmapFactoryOptions.outWidth / imagew);
if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {
if (yRatio > xRatio) {
bitmapFactoryOptions.inSampleSize = yRatio;
} else {
bitmapFactoryOptions.inSampleSize = xRatio;
}
}
bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = false;
bmap = BitmapFactory.decodeFile(picture.getAbsolutePath(),bitmapFactoryOptions);
if(bmap != null){
return bmap;
}
return null;
}

方式二：
代码如下:
.......

上面两种方式第一种直接使用边界压缩，第二种在使用边界压缩的情况下间接的使用了软引用来避免OOM，
但大家都知道，这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存,如果图片多且大，这种方式还是会引用OOM异常的，
不着急，有的是办法解决，继续看，以下方式也大有妙用的：
1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = false;
options.inSampleSize = 10; //width，hight设为原来的十分一
Bitmap btp =BitmapFactory.decodeStream(is,null,options);

2. if(!bmp.isRecycle() ){
bmp.recycle() //回收图片所占的内存
system.gc() //提醒系统及时回收
}
上面代码与下面代码大家可分开使用，也可有效缓解内存问题

/** 这个地方大家别搞混了，为了方便小马把两个贴一起了，使用的时候记得分开使用
* 以最省内存的方式读取本地资源的图片
*/
public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
opt.inPurgeable = true;
opt.inInputShareable = true;
//获取资源图片
InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
}

3:大家可以选择在合适的地方使用以下代码动态并自行显式调用GC来回收内存：
if(bitmapObject.isRecycled()==false){ //如果没有回收
bitmapObject.recycle();
}

4:这个就好玩了，优化Dalvik虚拟机的堆内存分配，听着很强大，

private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;
在程序onCreate时就可以调用
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);
即可

5：自定义我们的应用需要多大的内存，这个好暴力哇，强行设置最小内存大小，代码如下：
private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;
//设置最小heap内存为6MB大小
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);

要避免内存泄露，主要要遵循以下几点：

　　第一：不要为Context长期保存引用(要引用Context就要使得引用对象和它本身的生命周期保持一致)。

　　第二：如果要使用到Context，尽量使用ApplicationContext去代替Context，因为ApplicationContext的生命周期较长，引用情况下不会造成内存泄露问题（除非是必须使用Context）

　　第三：在你不控制对象的生命周期的情况下避免在你的Activity中使用static变量。尽量使用WeakReference去代替一个static。

　　第四：垃圾回收器并不保证能准确回收内存，这样在使用自己需要的内容时，主要生命周期和及时释放掉不需要的对象。尽量在Activity的生命周期结束时，在onDestroy中把我们做引用的其他对象做释放，比如：cursor.close()。