APP内存极限

那天在用Profiler进行内存分析时，想到了一个问题：一个手机对每个APP的内存分配极限取决于什么呢？又是如何获取的呢？

老规矩，废话不多说，直接上代码：

        Runtime rt = Runtime.getRuntime();
        long l = rt.maxMemory();//本APP能分配的最大内存
        long l1 = rt.freeMemory();//本APP目前剩余的内存
        long l2 = rt.totalMemory();//本APP目前已分配的内存
        LogUtil.loge("内存maxMemory："+l);
        LogUtil.loge("内存freeMemory："+l1);
        LogUtil.loge("内存totalMemory："+l2);

        ActivityManager activityManager = (ActivityManager)getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
        int memoryClass = activityManager.getMemoryClass();//系统为应用分配的内存（无扩充）
        int largeMemoryClass = activityManager.getLargeMemoryClass();//配置AndroidManifest中largeHeap="true"的最大内存
        LogUtil.loge("内存getMemoryClass："+memoryClass);
        LogUtil.loge("内存getLargeMemoryClass："+largeMemoryClass);

代码很简单，相关api也都注释清楚了，下面我们分别看看有无配置AndroidManifest中largeHeap="true"打印结果的区别：

//配置AndroidManifest中largeHeap="true"
内存maxMemory：536870912
内存freeMemory：209992
内存totalMemory：9461760
内存getMemoryClass：192
内存getLargeMemoryClass：512
—————————————————————————
//不配置AndroidManifest中largeHeap="true"
内存maxMemory：201326592
内存freeMemory：825464
内存totalMemory：10162176
内存getMemoryClass：192
内存getLargeMemoryClass：512

说明：通过Runtime获取的内存单位的B，通过ActivityManager获取的内存单位是MB
所以，很快我们就发现：

536870912=512*1024*1024
201326592=192*1024*1024

于是我们得出结论：
1）无论是否配置AndroidManifest中largeHeap="true"，通过ActivityManager获取的两个参数都是固定不变的
2）当配置AndroidManifest中largeHeap="true"时，通过Runtime获取的maxMemory为getLargeMemoryClass的值
3）当不配置AndroidManifest中largeHeap="true"时，通过Runtime获取的maxMemory为getMemoryClass的值
4）ActivityManager获取的两个参数其实是读取/system/build.prop文件中手机内存的配置参数，请看下图：

模拟器的/system/build.prop

注意红色箭头，其中
dalvik.vm.heapstartsize=初始分配内存
dalvik.vm.heapgrowthlimit=getMemoryClass
dalvik.vm.heapsize=getLargeMemoryClass

以上都是用模拟器测试及查看的结果，下面我们为了让结果更具说服力，拿台手机来验证一下，结果如下：

内存maxMemory：268435456
内存freeMemory：12174780
内存totalMemory：39548880
内存getMemoryClass：128
内存getLargeMemoryClass：256

手机的/system/build.prop

最后，想说明的是，虽然配置AndroidManifest中largeHeap="true"可以为自己的APP分配到更多的内存，但是因为获得更多的内存，GC时间也将花费更多的时间，对性能存在一定的影响，所以，通过内存优化来达到节约内存的目的才是王道啊！