Android OOM的解决方式

人生难得几回搏,此时不搏待何时。这篇文章主要讲述Android OOM的解决方式相关的知识,希望能为你提供帮助。
尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图。
由于这些函数在完毕decode后,终于都是通过java层的createBitmap来完毕的,须要消耗很多其它内存。


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()来完毕decode。
无需再使用java层的createBitmap。从而节省了java层的空间。

假设在读取时加上图片的Config參数,能够跟有效降低载入的内存,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。 不会依据机器的各种分辨率来自己主动适应, 
使用了decodeStream之后。须要在hdpi和mdpi,ldpi中配置对应的图片资源。 
否则在不同分辨率机器上都是相同大小(像素点数量),显示出来的大小就不正确了。


另外。下面方式也大有帮助:
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
}


下面奉上一个方法:


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内存溢出的解决的方法


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比較小,仅仅有8M内存。当我放入的大量的图片(每一个100多K左右),就出现上面的原因。
因为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,详细解决的方法例如以下:


//解决载入图片 内存溢出的问题
                    //Options 仅仅保存图片尺寸大小,不保存图片到内存
                BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
                //缩放的比例。缩放是非常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();


通过上面的方式攻克了,可是这并非最完美的解决方案。
【Android OOM的解决方式】


通过一些了解,得知例如以下:


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从眼下的表现来看还有非常多地方能够优化处理,比方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方法能够增强程序堆内存的处理效率。
当然详细 原理我们能够參考开源project,这里我们仅说下用法:   private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就能够调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 就可以。





Android堆内存也可自定义大小


    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。眼下手机厂商对RAM都比較吝啬,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,我们还能够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能够通过手动干涉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 时非常easy内存溢出,报例如以下错误: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中的一个,即图片为原来的四分之中的一个
                    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr
                            .openInputStream(uri), null, options);
                    preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码能够优化内存溢出。但它仅仅是改变图片大小,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中的一个,即图片为原来的四分之中的一个
                        Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
                        preview.setImageBitmap(b);
                        filePath.setText(fileName);


★Android 另一些性能优化的方法:
●   首先内存方面,能够參考 Android堆内存也可自定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配


●   基础类型上,由于Java没有实际的指针。在敏感运算方面还是要借助NDK来完毕。Android123提示游戏开发人员。这点比較有意思的是Google 推出NDK可能是帮助游戏开发人员。比方OpenGL ES的支持有明显的改观。本地代码操作图形界面是非常必要的。



●   图形对象优化。这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁,能够借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象。通常对一个不用的Bitmap能够使用以下的方式。如


if(bitmapObject.isRecycled()==false) //假设没有回收  
          bitmapObject.recycle();    


●   眼下系统对动画支持比較弱智对于常规应用的补间过渡效果能够,可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,眼下Android系统仅能预览GIF的第一帧,能够借助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须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,眼下手机厂商对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。我们还能够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能够通过手动干涉GC去处理,我们将在下次提到详细应用。


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从眼下的表现来看还有非常多地方能够优化处理,比方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方法能够增强程序堆内存的处理效率。当然详细 原理我们能够參考开源project。这里我们仅说下用法:   private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就能够调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 就可以。
 
 
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。占用内存的算法例如以下:
图片的width*height*Config。
假设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,事实上是在默认情况下android进程的内存占用量为16M,由于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。这个能够调整。编译源码时能够设置參数。
















































































































































































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