Out of Memory Error

Android在加載大背景圖或者大量圖片時，常常致使內存溢出（Out of Memory Error），本文根據我處理這些問題的經歷及其它開發者的經驗，整理解決方案以下（部分代碼及文字出處沒法考證）：

 

方案1、讀取圖片時注意方法的調用，適當壓縮  

儘可能不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource來設置一張大圖，由於這些函數在完成decode後，最終都是經過java層的createBitmap來完成的，須要消耗更多內存。

所以，改用先經過BitmapFactory.decodeStream方法，建立出一個bitmap，再將其設爲ImageView的 source，decodeStream最大的祕密在於其直接調用JNI>>nativeDecodeAsset()來完成decode，無需再使用java層的createBitmap，從而節省了java層的空間。

        InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);

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

        options.inJustDecodeBounds = false;

        options.inSampleSize = 10;   // width，hight設爲原來的十分一

        Bitmap btp = BitmapFactory.decodeStream(is, null, options);

若是在讀取時加上圖片的Config參數，能夠跟有效減小加載的內存，從而跟有效阻止拋out of Memory異常。

  /**

     * 以最省內存的方式讀取本地資源的圖片

     * @param context

     * @param resId

     * @return

     */

    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);

        }

另外，decodeStream直接拿圖片來讀取字節碼， 不會根據機器的各類分辨率來自動適應，使用了decodeStream以後，須要在hdpi和mdpi，ldpi中配置相應的圖片資源， 不然在不一樣分辨率機器上都是一樣大小（像素點數量），顯示出來的大小就不對了。

方案2、在適當的時候及時回收圖片佔用的內存

一般Activity或者Fragment在onStop/onDestroy時候就能夠釋放圖片資源：    

 if(imageView != null && imageView.getDrawable() != null){     

      Bitmap oldBitmap = ((BitmapDrawable) imageView.getDrawable()).getBitmap();    

      imageView.setImageDrawable(null);    

      if(oldBitmap != null){    

            oldBitmap.recycle();    

            oldBitmap = null;   

      }    

 }   

 // Other code.

 System.gc();

在釋放資源時，須要注意釋放的Bitmap或者相關的Drawable是否有被其它類引用。若是正常的調用，能夠經過     Bitmap.isRecycled()方法來判斷是否有被標記回收；而若是是被UI線程的界面相關代碼使用，就須要特別當心避免回收有可能被使用的資源，否則有可能拋出系統異常：

E/AndroidRuntime: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot draw recycled bitmaps

而且該異常沒法有效捕捉並處理。

方案3、沒必要要的時候避免圖片的完整加載

只須要知道圖片大小的情形下，能夠不完整加載圖片到內存。

在使用BitmapFactory壓縮圖片的時候，BitmapFactory.Options設置inJustDecodeBounds爲true後，再使用decodeFile()等方法，能夠在不分配空間狀態下計算出圖片的大小。示例： 

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

 // 設置inJustDecodeBounds爲true    

 opts.inJustDecodeBounds = true;    

 // 使用decodeFile方法獲得圖片的寬和高    

 BitmapFactory.decodeFile(path, opts);    

 // 打印出圖片的寬和高

 Log.d("example", opts.outWidth + "," + opts.outHeight);

（ps:原理其實就是經過圖片的頭部信息讀取圖片的基本信息）

方案4、優化Dalvik虛擬機的堆內存分配

堆（HEAP）是VM中佔用內存最多的部分，一般是動態分配的。堆的大小不是一成不變的，一般有一個分配機制來控制它的大小。好比初始的HEAP是4M大，當4M的空間被佔用超過75%的時候，從新分配堆爲8M大；當8M被佔用超過75%，分配堆爲16M大。倒過來，當16M的堆利用不足30%的時候，縮減它的大小爲8M大。從新設置堆的大小，尤爲是壓縮，通常會涉及到內存的拷貝，因此變動堆的大小對效率有不良影響。    

Heap Utilization是堆的利用率。當實際的利用率偏離這個百分比的時候，虛擬機會在GC的時候調整堆內存大小，讓實際佔用率向個百分比靠攏。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。    

 private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;    

 // 在程序onCreate時就能夠調用

 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);

方案5、自定義堆（Heap）內存大小

對於一些Android項目，影響性能瓶頸的主要是Android本身內存管理機制問題，目前手機廠商對RAM都比較吝嗇，對於軟件的流暢性來講RAM對性能的影響十分敏感，除了優化Dalvik虛擬機的堆內存分配外，咱們還能夠強制定義本身軟件的對內存大小，咱們使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime類來設置最小堆內存爲例:    

 private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6 * 1024 * 1024 ;

 VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); // 設置最小heap內存爲6MB大小。

可是上面方法仍是存在問題，函數     setMinimumHeapSize     其實只是改變了堆的下限值，它能夠防止過於頻繁的堆內存分配，當設置最小堆內存大小超過上限值（Max Heap Size）時仍然採用堆的上限值，對於內存不足沒什麼做用。

最後介紹一下圖片佔用進程的內存算法。android中處理圖片的基礎類是Bitmap，顧名思義，就是位圖。佔用內存的算法如：圖片的width*height*Config。

若是Config設置爲ARGB_8888，那麼上面的Config就是4。一張480*320的圖片佔用的內存就是480*320*4 byte。

在默認狀況下android進程的內存佔用量爲16M，由於Bitmap他除了java中持有數據外，底層C++的 skia圖形庫還會持有一個SKBitmap對象，所以通常圖片佔用內存推薦大小應該不超過8M。這個能夠調整，編譯源代碼時能夠設置參數。

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