Bitmap内存溢出问题分析

开发Android都会遇到Bitmap内存溢出的问题,下面是俺收集的一些实用建议,希望能对部分同学有点帮助吧:

1.尽量不使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,
因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存.
    因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的 source,decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间.
    如果在读取时加上图片的Config参数,可以跟有效减少加载的内存,从而跟有效阻止抛out of Memory异常.另外,decodeStream直接拿的图片来读取字节码了,不会根据机器的各种分辨率来自动适应,使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源,否则在不同分辨率机器上都是同样大小(像素点数量),显示出来的大小就不对了.

2.实用资源图片时,可以参考的代码:

  1)
 
        InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
        BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds = false;
        //width,hight设为原来的十分一
          options.inSampleSize = 10;   
        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
     }
  


  3)
 
       /* 以最省内存的方式读取本地资源的图片
          * @param context
        * @param resId
        * @return
        */  
      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.优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
   
    对于Android平台来说,其托管层使用的Dalvik Java VM.从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理,比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理,使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率.当然具体原理我们可以参考开源工程,这里我们仅说下使用方法:

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



4.Android堆内存也可自己定义大小

    对于一些Android项目,影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题,目前手机厂商对RAM都比较吝啬,对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感,除了优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外,我们还可以强制定义自己软件的对内存大小,我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;

//设置最小heap内存为6MB大小.当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); 



好吧,后面有价值的东西我随后在加上来,我就不信内存溢出的问题解决不了;)

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