android 内存泄漏篇——OOM问题的解决办法总结

android 内存泄漏篇——OOM问题的解决办法总结

首先先介绍几个概念:

1:强引用：拥有声明的引用，jvm宁愿抛出OOM（内存溢出）都不会进行 GC回收的声明类型；

2：软引用：SoftReference 等 声明的引用，当jvm中内存不足时会被回收的声明类型；

3：弱引用：WeakReference 等声明的引用，当GC轮询到时会立即回收；

4：虚引用：这个不太理解

再介绍几个android 中特有的数据结构

1：LruCach：Least Recently Used （近期最少使用）算法做的缓存处理类；

2：SparseArray:性能比ArrayList要高的链表类

3：Pair：数据对：Pair pair = new Pair(first,second)；pair.first();

再来两个内存检测工具

1：MAT（memery anlaze tool）:内存分析工具；

2：LeakCanary:一个开源的android 内存工具（推荐）用法简单集成到自己的项目中会多一个Leak的app出现在手机中，当出现泄露时会提示具体的对象泄露

图片压缩处理

1：通过设定Options中的inSimpleSize = x 来控制读入位图大小，x一般为2的倍数，inSimpleSize = 2;代表长和宽都减少1/2得到的图片，一般不为2的倍数可能导致图片的扭曲

2：通过Bitmap中的compress 函数进行压缩大小，ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();

bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,outputStream;获得字节流outputStream 的图片数据

再通过 BitmapFactory.decodeByteArray(outputStream.toByteArray(),0,outputStream.size());

获得新的压缩的图片

3:获得固定大小的位图

/**

* 获取指定路径下的图片

* @param filePath 文件路径

*/

public Bitmap getLocalBitmapWithSize(String filePath,int inSampleSize){

BitmapFactory.Options param = new BitmapFactory.Options();

param.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;

param.inSampleSize = inSampleSize;

// 获取位图参数

BitmapFactory.decodeFile(filePath,param);

SoftReference bitmapReference = new SoftReference(BitmapFactory.decodeFile(filePath,param));//加入内存中

param = null;

return bitmapReference.get();

}

/**

*压缩图片到指定大小，返回结果有误差

* @param bitmap 原图片数据

* @param maxSize 最大限制 单位（KB）

* @return 处理后的图片数据

*/

public Bitmap compressBitmap(Bitmap bitmap, int maxSize){

BitmapFactory.Options param = new BitmapFactory.Options();

param.inJustDecodeBounds = true;

param.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;

ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,outputStream);
BitmapFactory.decodeByteArray(outputStream.toByteArray(),0,outputStream.size());
int orignSize = outputStream.toByteArray().length / 1024;//单位为kb
int scale = orignSize / maxSize; //缩放比率

if (scale <= 1){// 如果原图小于限定大小，则不压缩
return bitmap;
}
double bitmapWidth =  bitmap.getWidth();
double bitmapHeight = bitmap.getHeight();

double newBitmapWidth = bitmapWidth / Math.sqrt(scale);
double newBitmapHeight = bitmapHeight / Math.sqrt(scale);

float scaleWidth =(float) (newBitmapWidth / bitmapWidth);
float scaleHeight = (float) (newBitmapHeight / bitmapHeight);

Matrix matrix = new Matrix();
matrix.postScale(scaleWidth,scaleHeight);

SoftReference<Bitmap> bitmapSoftReference = new SoftReference<Bitmap>(
Bitmap.createBitmap(bitmap,0,0,(int)bitmapWidth,(int)bitmapHeight,matrix,true));
bitmap.recycle();

param = null;
outputStream = null;
return bitmapSoftReference.get();
}

总结

说了那么多概念的东西，其实我觉得android 里面只要明白了这些概念，oom问题就迎刃而解了；
1：使用android 特有的数据结构能够提高性能
2：使用软引用或者Lrucahe处理图片，读取图片显示，尽量处理成缩略图显示
3：最重要的就是使用mat和LeakCanary进行内存泄漏检测，将泄露的内存引用赋值为null，Gc便可以对泄露的内存进行回收了

ac24