Andorid Volley框架加载图片OOM问题分析

一、Volley框架简介

在这之前，我们在程序中需要和网络通信的时候，大体使用的东西莫过于AsyncTaskLoader，HttpURLConnection，AsyncTask，HTTPClient（Apache）等，Google 在2013年的I/O大会 上，发布了Volley。Volley是Android平台上的网络通信库，能使网络通信更快，更简单，更健壮。

Volley提供了JsonObjectRequest、JsonArrayRequestStringRequest等Request形式

JsonObjectRequest：返回JSON对象

JsonArrayRequest：返回JsonArray。

StringRequest：返回String，这样可以自己处理数据，更加灵活

另外可以继承自定义Request。

二、VOlley引起的OOM项目中用到Volley下载网络图片，在回调中获取到bitmap做相应地操作。

       ImageRequest imageRequest = new ImageRequest(url+"--"+ bmWidth+"x"+bmWidth+".png",                new Response.Listener() {                    @Override                    public void onResponse(Bitmap response) {                        initViewWithBitmap(response);                    }                }, 0, 0, Bitmap.Config.RGB_565, getImageError);        mQueue.add(imageRequest);

起初发现在这个界面操作偶先强关问题，抓到log看下是 outofmemory引起的。

由于该界面用到bitmap的地方比较多，所以在onDestoy()方法中手动释放bitmap。

用内存查看器观察该界面的内存情况，发现每次进入退出后，内存并没有完全释放，大概每次都来6M左右

三、问题分析

工具：MAT内存分析工具

用MAT内存分析工具，找出引起内存没有释放的原因

发现是context没有释放，导致内存泄露，继续分析，找到没有引起GC的保持该引用的地方

找到最短的GC path，发现是Volley中德CacheDispacher保持了context的引用，导致没有引起GC释放内存。

但是volley框架内的东西怎么会引起这种问题？

首先想到在onDestroy中取消掉没有加载完的request。但是没有效果

google 了半天，终于在stackoverflow上找到了答案，大概的意思就是说，初始化RequestQueue的时候尽量使用全局的Context也就是ApplicationContext。

否则的话没有Activity都要维护一个volley请求队列以及分发线程、请求线程和缓存线程。

这样就会导致，在volley框架的内部保持了一个Activity的context引用，也就是说，当我们的Activity的生命周期结束了之后，volley中可能还有没走完的子线程中依然保留该context的引用，导致无法内存回收。

四、解决方法

首先，我们要保持项目中唯一一个Volley的RequestQueue，使用单例模式来实现

public class SingleRequestQueue {

    private static RequestQueue mQueue;

    private SingleRequestQueue(Context context) {
        mQueue = Volley.newRequestQueue(context);
    }

    public static synchronized RequestQueue getRequestQueue(Context context){
        if (mQueue == null){
            new SingleRequestQueue(context.getApplicationContext());
        }
        return mQueue;
    }
}

在统一一个类中处理网络请求。

另外，看到网上评论说当加载大的网络图片的时候不建议使用Volley，我用的是UniversalImageLoader。

推荐一篇文章讲解Android 中Context。点这里

总结：

之前一直没有遇到context上下文内存泄露的问题，这个问题很好地弥补了这方面的空白

通过这个问题的分析解决，加深了内存泄露的分析思路，同时也巩固了MAT内存分析工具的使用方法。