android内存溢出问题

 

Android虽然会自动管理内存，JAVA也有garbage collection (GC )内存回收机制。

但是如果程序在一次操作中打开几个M的文件，那么通常会出现下面的错误信息。

02-04 21:46:08.703: ERROR/dalvikvm-heap(2429): 1920000-byte external allocation too large for this process.
或
02-04 21:52:28.463: ERROR/AndroidRuntime(2429): java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget

移动终端因为内存有限，往往图片处理经常出现上述的错误。

解决方法：

1.明确调用System.gc();

   这种内存回收会有一定的作用，但是请不要太期待。

2.图片处理完成后回收内存。

  请在调用BitMap进行图片处理后进行内存回收。

  bitmap.recycle();

  这样会把刚刚用过的图片占用的内存释放。

3.图片处理时指定大小。

  下面这个方法处理几个M的图片时是必须的。


view plaincopy to clipboardprint?
BitMap getBitpMap(){ 
ParcelFileDescriptor pfd; 
try{ 
    pfd = mCon.getContentResolver().openFileDescriptor(uri, "r"); 
}catch (IOException ex){ 
    return null; 
} 
java.io.FileDescriptor fd = pfd.getFileDescriptor(); 
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); 
    //先指定原始大小 
options.inSampleSize = 1; 
    //只进行大小判断 
    options.inJustDecodeBounds = true; 
    //调用此方法得到options得到图片的大小 
    BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options); 
    //我们的目标是在800pixel的画面上显示。 
    //所以需要调用computeSampleSize得到图片缩放的比例 
    options.inSampleSize = computeSampleSize(options, 800); 
    //OK,我们得到了缩放的比例，现在开始正式读入BitMap数据 
    options.inJustDecodeBounds = false; 
    options.inDither = false; 
    options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888; 
     
    //根据options参数，减少所需要的内存 
    Bitmap sourceBitmap = BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options); 
    return sourceBitmap; 
} 
//这个函数会对图片的大小进行判断，并得到合适的缩放比例，比如2即1/2,3即1/3 
static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options, int target) { 
    int w = options.outWidth; 
    int h = options.outHeight; 
    int candidateW = w / target; 
    int candidateH = h / target; 
    int candidate = Math.max(candidateW, candidateH); 
    if (candidate == 0) 
        return 1; 
    if (candidate > 1) { 
        if ((w > target) && (w / candidate) < target) 
            candidate -= 1; 
    } 
    if (candidate > 1) { 
        if ((h > target) && (h / candidate) < target) 
            candidate -= 1; 
    }  

 

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
    if (VERBOSE) 
        Log.v(TAG, "for w/h " + w + "/" + h + " returning " + candidate + "(" + (w/candidate) + " / " + (h/candidate)); 
    return candidate; 
}