[Android] Bitmap OOM解決辦法三

在最近作的工程中發現加載的圖片太多或圖片過大時常常出現OOM問題，
經常使用的解決方案以下幾種:
  一：在內存中加載圖片時直接在內存中作處理，如：邊界壓縮
  二：動態回收內存

三：優化Dalvik虛擬機的堆內存分配
  四：自定義堆內存大小

使用邊界壓縮的狀況下間接的使用了軟引用來避免OOM

private Map> map = new HashMap>();
      public void getBitmap(String path) {
            Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options();
             // 下面這個設置是將圖片邊界不可調節變爲可調節
            bitmapFactoryOptions. inJustDecodeBounds = true;
            bitmapFactoryOptions. inSampleSize = 5;
                     Bitmap bitmap1 = BitmapFactory. decodeFile(path, bitmapFactoryOptions);
            int outWidth = bitmapFactoryOptions. outWidth;
            int outHeight = bitmapFactoryOptions. outHeight;
            float imagew = 150;
            float imageh = 150;
            int yRatio = ( int) Math. ceil(outHeight / imageh);
            int xRatio = ( int) Math. ceil(outWidth/ imagew);
            if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {
                  if (yRatio > xRatio) {
                       bitmapFactoryOptions. inSampleSize = yRatio;
                 } else {
                       bitmapFactoryOptions. inSampleSize = xRatio;
                 }
           }
           bitmapFactoryOptions. inJustDecodeBounds = false;
           Bitmap  bitmap = BitmapFactory. decodeFile(path, bitmapFactoryOptions);
            //軟引用
           SoftReference srf = new SoftReference(bitmap );
            map.put(path, srf);
     }

使用邊界壓縮的狀況下間接的使用了軟引用來避免OOM，但你們都知道，這些函數在完成decode後，最終都是經過java層的createBitmap來完成的，須要消耗更多內存,若是圖片多且大，這種方式仍是會引用OOM異常。
能夠採用下面更測底的方式避免OOM:
public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId) {
           BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
           opt. inPreferredConfig = Bitmap.Config. RGB_565;
           opt. inPurgeable = true;
           opt. inInputShareable = true;
            // 獲取資源圖片
           InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
            return BitmapFactory. decodeStream(is, null, opt);
}
//顯式調用GC來回收內存
if (bitmap .isRecycled()== false){
         bitmap.recycle();
        System.gc ();
}

對於Android平臺來講，其託管層使用的Dalvik JavaVM從目前的表現來看還有不少地方能夠優化處理，好比咱們在開發一些大型遊戲或耗資源的應用中可能考慮手動干涉GC處理，使用 dalvik.system.VMRuntime類提供的setTargetHeapUtilization方法能夠加強程序堆內存的處理效率。固然具體 原理咱們能夠參考開源工程，這裏咱們僅說下使用方法: 代碼以下：
private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization( TARGET_HEAP_UTILIZATION );

自定義咱們的應用須要多大的內存，這個好暴力哇，強行設置最小內存大小，代碼以下：
private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;
//設置最小heap內存爲6MB大小
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);