在最近做的工程中发现加载的图片太多或图片过大时经常出现OOM问题,找网上资料也提供了很多方法,但自己感觉有点乱,特此,今天在不同型号的三款安卓手机上做了测试,因为有效果也有结果,今天小马就做个详细的总结,以供朋友们共同交流学习,也供自己以后在解决OOM问题上有所提高,提前讲下,片幅有点长,涉及的东西太多,大家耐心看,肯定有收获的,里面的很多东西小马也是学习参考网络资料使用的,先来简单讲下下:
一般我们大家在遇到内存问题的时候常用的方式网上也有相关资料,大体如下几种:
一:在内存引用上做些处理,常用的有软引用、强化引用、弱引用
二:在内存中加载图片时直接在内存中做处理,如:边界压缩
三:动态回收内存
四:优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
五:自定义堆内存大小
可是真的有这么简单吗,就用以上方式就能解决OOM了?不是的,继续来看...
下面小马就照着上面的次序来整理下解决的几种方式,数字序号与上面对应:
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:
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newObject()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:
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:
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newString("abc")对象。
2 将heap中的newString("abc")对象设置为可结束的(finalizable)。
3 当heap中的newString("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软引用和弱引用可以有可无,但是虚引用必须有,参见:
被 Soft Reference 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。
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:
运行结果:
before gc: abc
after gc: null
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。
在此例中,透过 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newString("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newString("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.
结果为
class java.lang.String@96354
gc will collect:class java.lang.String@96354 好了,关于引用就讲到这,下面看2
2:在内存中压缩小马做了下测试,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小马用个笨的方式就是,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:
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:
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哦...吼吼...
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:
4:这个就好玩了,优化Dalvik虚拟机的堆内存分配,听着很强大,来看下具体是怎么一回事
对于Android平台来说,其托管层使用的DalvikJavaVM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:代码如下:
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:
好了,文章写完了,片幅有点长,因为涉及到的东西太多了,其它文章小马都会贴源码,这篇文章小马是直接在项目中用三款安卓真机测试的,有效果,项目原码就不在这贴了,不然泄密了都,吼吼,但这里讲下还是会因为手机的不同而不同,大家得根据自己需求选择合适的方式来避免OOM,大家加油呀,每天都有或多或少的收获,这也算是进步,加油加油!
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尽量不要使用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。
另外,以下方式也大有帮助:
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
}
以下奉上一个方法:
Java代码
1. /**
2. * 以最省内存的方式读取本地资源的图片
3. * @param context
4. * @param resId
5. * @return
6. */
7. public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
8. BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
9. opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
10. opt.inPurgeable = true;
11. opt.inInputShareable = true;
12. //获取资源图片
13. InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
14. return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
15. }
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Android内存溢出的解决办法
转自:http://www.cppblog.com/iuranus/archive/2010/11/15/124394.html?opt=admin
昨天在模拟器上给gallery放入图片的时候,出现java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget 异常,图像大小超过了RAM内存。
模拟器RAM比较小,只有8M内存,当我放入的大量的图片(每个100多K左右),就出现上面的原因。
由于每张图片先前是压缩的情况,放入到Bitmap的时候,大小会变大,导致超出RAM内存,具体解决办法如下:
//解决加载图片 内存溢出的问题
//Options 只保存图片尺寸大小,不保存图片到内存
BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
//缩放的比例,缩放是很难按准备的比例进行缩放的,其值表明缩放的倍数,SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰
opts.inSampleSize = 4;
Bitmap bmp = null;
bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), mImageIds[position],opts);
...
//回收
bmp.recycle();
通过上面的方式解决了,但是这并不是最完美的解决方式。
通过一些了解,得知如下:
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 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。
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 ;
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //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
bitmap 设置图片尺寸,避免 内存溢出 OutOfMemoryError的优化方法
★android 中用bitmap 时很容易内存溢出,报如下错误:Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget
● 主要是加上这段:
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;
● eg1:(通过Uri取图片)
private ImageView preview;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一,即图片为原来的四分之一
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr
.openInputStream(uri), null, options);
preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码可以优化内存溢出,但它只是改变图片大小,并不能彻底解决内存溢出。
● eg2:(通过路径去图片)
private ImageView preview;
private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg";
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一,即图片为原来的四分之一
Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
preview.setImageBitmap(b);
filePath.setText(fileName);
★Android 还有一些性能优化的方法:
● 首先内存方面,可以参考 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
● 基础类型上,因为Java没有实际的指针,在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。Android123提示游戏开发者,这点比较有意思的是Google 推出NDK可能是帮助游戏开发人员,比如OpenGL ES的支持有明显的改观,本地代码操作图形界面是很必要的。
● 图形对象优化,这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁,可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象,通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式,如
if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收
bitmapObject.recycle();
● 目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以,但是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理,目前Android系统仅能预览GIF的第一帧,可以借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。
● 对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们需要想象下了做好手势识别 GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。
Android堆内存也可自己定义大小
对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外,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,除了上次Android开发网提到的 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 ;
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //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,我们将在下次提到具体应用。
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 JavaVM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 floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。
介绍一下图片占用进程的内存算法吧。
android中处理图片的基础类是Bitmap,顾名思义,就是位图。占用内存的算法如下:
图片的width*height*Config。
如果Config设置为ARGB_8888,那么上面的Config就是4。一张480*320的图片占用的内存就是480*320*4 byte。
前面有人说了一下8M的概念,其实是在默认情况下android进程的内存占用量为16M,因为Bitmap他除了java中持有数据外,底层C++的 skia图形库还会持有一个SKBitmap对象,因此一般图片占用内存推荐大小应该不超过8M。这个可以调整,编译源代码时可以设置参数。