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Android 内存溢出解决方案

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发现加载的图片太多或图片过大时经常出现OOM内存问题, 一般我们大家在遇到内存问题的时候常用的方式大体如下几种:

   一:在内存引用上做些处理,常用的有软引用、强化引用、弱引用

   二:在内存中加载图片时直接在内存中做处理,如:边界压缩

   三:动态回收内存

   四:优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

   五:自定义堆内存大小

用以上方式就能解决OOM了?不是的... 

   1:软引用(SoftReference)、虚引用(PhantomRefrence)、弱引用(WeakReference),这三个类是对heap中java对象的应用,通过这个三个类可以和gc做简单的交互,除了这三个以外还有一个是最常用的强引用

    1.1:强引用,例如下面代码:

Object o=new Object();        
Object o1=o;    


     上面代码中第一句是在heap堆中创建新的Object对象通过o引用这个对象,第二句是通过o建立o1到new Object()这个heap堆中的对象的引用,这两个引用都是强引用.只要存在对heap中对象的引用,gc就不会收集该对象.如果通过如下代码:

o=null;        
o1=null  


      heap中对象有强可及对象、软可及对象、弱可及对象、虚可及对象和不可到达对象。应用的强弱顺序是强、软、弱、和虚。对于对象是属于哪种可及的对象,由他的最强的引用决定。如下:

String abc=new String("abc");  //1        
SoftReference<String> abcSoftRef=new SoftReference<String>(abc);  //2        
WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc); //3        
abc=null; //4        
abcSoftRef.clear();//5     


上面的代码中:

    第一行在heap对中创建内容为“abc”的对象,并建立abc到该对象的强引用,该对象是强可及的。第二行和第三行分别建立对heap中对象的软引用和弱引用,此时heap中的对象仍是强可及的。第四行之后heap中对象不再是强可及的,变成软可及的。同样第五行执行之后变成弱可及的。

        1.2:软引用

               软引用是主要用于内存敏感的高速缓存。在jvm报告内存不足之前会清除所有的软引用,这样以来gc就有可能收集软可及的对象,可能解决内存吃紧问题,避免内存溢出。什么时候会被收集取决于gc的算法和gc运行时可用内存的大小。当gc决定要收集软引用是执行以下过程,以上面的abcSoftRef为例: 

    1 首先将abcSoftRef的referent设置为null,不再引用heap中的new String("abc")对象。

    2 将heap中的new String("abc")对象设置为可结束的(finalizable)。

    3 当heap中的new String("abc")对象的finalize()方法被运行而且该对象占用的内存被释放, abcSoftRef被添加到它的ReferenceQueue中。

   注:对ReferenceQueue软引用和弱引用可以有可无,但是虚引用必须有,参见:

Reference(T paramT, ReferenceQueue<? super T>paramReferenceQueue)   


         被 Soft Reference 指到的对象,即使没有任何 Direct Reference,也不会被清除。一直要到 JVM 内存不足且 没有 Direct Reference 时才会清除,SoftReference 是用来设计 object-cache 之用的。如此一来 SoftReference 不但可以把对象 cache 起来,也不会造成内存不足的错误 (OutOfMemoryError)。我觉得 Soft Reference 也适合拿来实作 pooling 的技巧。

 A obj = new A();     
Refenrence sr = new SoftReference(obj);     
    
//引用时     
if(sr!=null){     
    obj = sr.get();     
}else{     
    obj = new A();     
    sr = new SoftReference(obj);     
}     


    1.3:弱引用

                当gc碰到弱可及对象,并释放abcWeakRef的引用,收集该对象。但是gc可能需要对此运用才能找到该弱可及对象。通过如下代码可以了明了的看出它的作用:

String abc=new String("abc");        
WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc);        
abc=null;        
System.out.println("before gc: "+abcWeakRef.get());        
System.gc();        
System.out.println("after gc: "+abcWeakRef.get());     


运行结果:    

before gc: abc    

after gc: null   

     gc收集弱可及对象的执行过程和软可及一样,只是gc不会根据内存情况来决定是不是收集该对象。如果你希望能随时取得某对象的信息,但又不想影响此对象的垃圾收集,那么你应该用 Weak Reference 来记住此对象,而不是用一般的 reference。  

A obj = new A();    
WeakReference wr = new WeakReference(obj); 
obj = null;  
//等待一段时间,obj对象就会被垃圾回收    
 ...     
 if (wr.get()==null) {     
 System.out.println("obj 已经被清除了 ");     
 } else {     
 System.out.println("obj 尚未被清除,其信息是 "+obj.toString());    
 }    
 ...    
}    


    在此例中,透过 get() 可以取得此 Reference 的所指到的对象,如果返回值为 null 的话,代表此对象已经被清除。这类的技巧,在设计 Optimizer 或 Debugger 这类的程序时常会用到,因为这类程序需要取得某对象的信息,但是不可以 影响此对象的垃圾收集。

     1.4:虚引用 

     就是没有的意思,建立虚引用之后通过get方法返回结果始终为null,通过源代码你会发现,虚引用通向会把引用的对象写进referent,只是get方法返回结果为null.先看一下和gc交互的过程在说一下他的作用. 

      1.4.1 不把referent设置为null, 直接把heap中的new String("abc")对象设置为可结束的(finalizable).

      1.4.2 与软引用和弱引用不同, 先把PhantomRefrence对象添加到它的ReferenceQueue中.然后在释放虚可及的对象. 

   你会发现在收集heap中的new String("abc")对象之前,你就可以做一些其他的事情.通过以下代码可以了解他的作用.

import java.lang.ref.PhantomReference;        
import java.lang.ref.Reference;        
import java.lang.ref.ReferenceQueue;        
import java.lang.reflect.Field;        
       
public class Test {        
    public static boolean isRun = true;        
       
    public static void main(String[] args) throws Exception {        
        String abc = new String("abc");        
        System.out.println(abc.getClass() + "@" + abc.hashCode());        
        final ReferenceQueue referenceQueue = new ReferenceQueue<String>();        
        new Thread() {        
            public void run() {        
                while (isRun) {        
                    Object o = referenceQueue.poll();        
                    if (o != null) {        
                        try {        
                            Field rereferent = Reference.class       
                                    .getDeclaredField("referent");        
                            rereferent.setAccessible(true);        
                            Object result = rereferent.get(o);        
                            System.out.println("gc will collect:"       
                                    + result.getClass() + "@"       
                                    + result.hashCode());        
                        } catch (Exception e) {        
       
                            e.printStackTrace();        
                        }        
                    }        
                }        
            }        
        }.start();        
        PhantomReference<String> abcWeakRef = new PhantomReference<String>(abc,        
                referenceQueue);        
        abc = null;        
        Thread.currentThread().sleep(3000);        
        System.gc();        
        Thread.currentThread().sleep(3000);        
        isRun = false;        
    }        
       
}  


结果为

class java.lang.String@96354   

gc will collect:class java.lang.String@96354  好了,关于引用就讲到这,下面看2 

   2:在内存中压缩小马做了下测试,对于少量不太大的图片这种方式可行,但太多而又大的图片小马用个笨的方式就是,先在内存中压缩,再用软引用避免OOM,两种方式代码如下,大家可参考下:

     方式一代码如下:

@SuppressWarnings("unused")  
private Bitmap copressImage(String imgPath){  
    File picture = new File(imgPath);  
    Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options();  
    //下面这个设置是将图片边界不可调节变为可调节  
    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = true;  
    bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 2;  
    int outWidth  = bitmapFactoryOptions.outWidth;  
    int outHeight = bitmapFactoryOptions.outHeight;  
    bmap = BitmapFactory.decodeFile(picture.getAbsolutePath(),  
         bitmapFactoryOptions);  
    float imagew = 150;  
    float imageh = 150;  
    int yRatio = (int) Math.ceil(bitmapFactoryOptions.outHeight  
            / imageh);  
    int xRatio = (int) Math  
            .ceil(bitmapFactoryOptions.outWidth / imagew);  
    if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {  
        if (yRatio > xRatio) {  
            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = yRatio;  
        } else {  
            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = xRatio;  
        }  
  
    }   
    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = false;  
    bmap = BitmapFactory.decodeFile(picture.getAbsolutePath(),  
            bitmapFactoryOptions);  
    if(bmap != null){                 
        //ivwCouponImage.setImageBitmap(bmap);  
        return bmap;  
    }  
    return null;  
}  


     方式二代码如下:

package com.lvguo.scanstreet.activity;    
import java.io.File;  
import java.lang.ref.SoftReference;  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.HashMap;  
import java.util.List;  
import android.app.Activity;  
import android.app.AlertDialog;  
import android.content.Context;  
import android.content.DialogInterface;  
import android.content.Intent;  
import android.content.res.TypedArray;  
import android.graphics.Bitmap;  
import android.graphics.BitmapFactory;  
import android.graphics.BitmapFactory.Options;  
import android.os.Bundle;  
import android.view.View;  
import android.view.ViewGroup;  
import android.view.WindowManager;  
import android.widget.AdapterView;  
import android.widget.AdapterView.OnItemLongClickListener;  
import android.widget.BaseAdapter;  
import android.widget.Gallery;  
import android.widget.ImageView;  
import android.widget.Toast;  
import com.lvguo.scanstreet.R;  
import com.lvguo.scanstreet.data.ApplicationData;  
/**    
* @Title: PhotoScanActivity.java  
* @Description: 照片预览控制类  
* @author XiaoMa    
*/  
public class PhotoScanActivity extends Activity {  
    private Gallery gallery ;  
    private List<String> ImageList;  
    private List<String> it ;  
    private ImageAdapter adapter ;   
    private String path ;  
    private String shopType;  
    private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> imageCache = null;  
    private Bitmap bitmap = null;  
    private SoftReference<Bitmap> srf = null;  
      
    @Override  
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
        super.onCreate(savedInstanceState);  
        getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN,   
        WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN);   
        setContentView(R.layout.photoscan);  
        Intent intent = this.getIntent();  
        if(intent != null){  
            if(intent.getBundleExtra("bundle") != null){  
                Bundle bundle = intent.getBundleExtra("bundle");  
                path = bundle.getString("path");  
                shopType = bundle.getString("shopType");  
            }  
        }  
        init();  
    }  
      
    private void init(){  
        imageCache = new HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>();  
         gallery = (Gallery)findViewById(R.id.gallery);  
         ImageList = getSD();  
         if(ImageList.size() == 0){  
            Toast.makeText(getApplicationContext(), "无照片,请返回拍照后再使用预览", Toast.LENGTH_SHORT).show();  
            return ;  
         }  
         adapter = new ImageAdapter(this, ImageList);  
         gallery.setAdapter(adapter);  
         gallery.setOnItemLongClickListener(longlistener);  
    }  
  
      
    /**  
     * Gallery长按事件操作实现  
     */  
    private OnItemLongClickListener longlistener = new OnItemLongClickListener() {  
  
        @Override  
        public boolean onItemLongClick(AdapterView<?> parent, View view,  
                final int position, long id) {  
            //此处添加长按事件删除照片实现  
            AlertDialog.Builder dialog = new AlertDialog.Builder(PhotoScanActivity.this);  
            dialog.setIcon(R.drawable.warn);  
            dialog.setTitle("删除提示");  
            dialog.setMessage("你确定要删除这张照片吗?");  
            dialog.setPositiveButton("确定", new DialogInterface.OnClickListener() {  
                @Override  
                public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {  
                    File file = new File(it.get(position));  
                    boolean isSuccess;  
                    if(file.exists()){  
                        isSuccess = file.delete();  
                        if(isSuccess){  
                            ImageList.remove(position);  
                            adapter.notifyDataSetChanged();  
                            //gallery.setAdapter(adapter);  
                            if(ImageList.size() == 0){  
                                Toast.makeText(getApplicationContext(), getResources().getString(R.string.phoSizeZero), Toast.LENGTH_SHORT).show();  
                            }  
                            Toast.makeText(getApplicationContext(), getResources().getString(R.string.phoDelSuccess), Toast.LENGTH_SHORT).show();  
                        }  
                    }  
                }  
            });  
            dialog.setNegativeButton("取消",new DialogInterface.OnClickListener() {  
                @Override  
                public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {  
                    dialog.dismiss();  
                }  
            });  
            dialog.create().show();  
            return false;  
        }  
    };  
      
    /**  
     * 获取SD卡上的所有图片文件  
     * @return  
     */  
    private List<String> getSD() {  
        /* 设定目前所在路径 */  
        File fileK ;  
        it = new ArrayList<String>();  
        if("newadd".equals(shopType)){   
             //如果是从查看本人新增列表项或商户列表项进来时  
            fileK = new File(ApplicationData.TEMP);  
        }else{  
            //此时为纯粹新增  
            fileK = new File(path);  
        }  
        File[] files = fileK.listFiles();  
        if(files != null && files.length>0){  
            for(File f : files ){  
                if(getImageFile(f.getName())){  
                    it.add(f.getPath());  
                      
                      
                    Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options();  
                     
                    //下面这个设置是将图片边界不可调节变为可调节  
                    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = true;  
                    bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 5;  
                    int outWidth  = bitmapFactoryOptions.outWidth;  
                    int outHeight = bitmapFactoryOptions.outHeight;  
                    float imagew = 150;  
                    float imageh = 150;  
                    int yRatio = (int) Math.ceil(bitmapFactoryOptions.outHeight  
                            / imageh);  
                    int xRatio = (int) Math  
                            .ceil(bitmapFactoryOptions.outWidth / imagew);  
                    if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {  
                        if (yRatio > xRatio) {  
                            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = yRatio;  
                        } else {  
                            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = xRatio;  
                        }  
  
                    }   
                    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = false;  
                      
                    bitmap = BitmapFactory.decodeFile(f.getPath(),  
                            bitmapFactoryOptions);  
                      
                    //bitmap = BitmapFactory.decodeFile(f.getPath());   
                    srf = new SoftReference<Bitmap>(bitmap);  
                    imageCache.put(f.getName(), srf);  
                }  
            }  
        }  
        return it;  
    }  
      
    /**  
     * 获取图片文件方法的具体实现   
     * @param fName  
     * @return  
     */  
    private boolean getImageFile(String fName) {  
        boolean re;  
  
        /* 取得扩展名 */  
        String end = fName  
                .substring(fName.lastIndexOf(".") + 1, fName.length())  
                .toLowerCase();  
  
        /* 按扩展名的类型决定MimeType */  
        if (end.equals("jpg") || end.equals("gif") || end.equals("png")  
                || end.equals("jpeg") || end.equals("bmp")) {  
            re = true;  
        } else {  
            re = false;  
        }  
        return re;  
    }  
      
    public class ImageAdapter extends BaseAdapter{  
        /* 声明变量 */  
        int mGalleryItemBackground;  
        private Context mContext;  
        private List<String> lis;  
          
        /* ImageAdapter的构造符 */  
        public ImageAdapter(Context c, List<String> li) {  
            mContext = c;  
            lis = li;  
            TypedArray a = obtainStyledAttributes(R.styleable.Gallery);  
            mGalleryItemBackground = a.getResourceId(R.styleable.Gallery_android_galleryItemBackground, 0);  
            a.recycle();  
        }  
  
        /* 几定要重写的方法getCount,传回图片数目 */  
        public int getCount() {  
            return lis.size();  
        }  
  
        /* 一定要重写的方法getItem,传回position */  
        public Object getItem(int position) {  
            return lis.get(position);  
        }  
  
        /* 一定要重写的方法getItemId,传并position */  
        public long getItemId(int position) {  
            return position;  
        }  
          
        /* 几定要重写的方法getView,传并几View对象 */  
        public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {  
            System.out.println("lis:"+lis);  
            File file = new File(it.get(position));  
            SoftReference<Bitmap> srf = imageCache.get(file.getName());  
            Bitmap bit = srf.get();  
            ImageView i = new ImageView(mContext);  
            i.setImageBitmap(bit);  
            i.setScaleType(ImageView.ScaleType.FIT_XY);  
            i.setLayoutParams( new Gallery.LayoutParams(WindowManager.LayoutParams.WRAP_CONTENT,  
                    WindowManager.LayoutParams.WRAP_CONTENT));  
            return i;  
        }  
    }  
}  


    上面两种方式第一种直接使用边界压缩,第二种在使用边界压缩的情况下间接的使用了软引用来避免OOM,但大家都知道,这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存,如果图片多且大,这种方式还是会引用OOM异常的,不着急,有的是办法解决,继续看,以下方式也大有妙用的:

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  
}  


上面代码与下面代码大家可分开使用,也可有效缓解内存问题哦..

 /** 这个地方大家别搞混了,为了方便小马把两个贴一起了,使用的时候记得分开使用 
     * 以最省内存的方式读取本地资源的图片  
     */    
    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;    
          //获取资源图片    
       InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);    
           return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);    
   }   


   3:大家可以选择在合适的地方使用以下代码动态并自行显式调用GC来回收内存:

if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收    
         bitmapObject.recycle();     


   4:这个就好玩了,优化Dalvik虚拟机的堆内存分配,听着很强大,来看下具体是怎么一回事

     对于Android平台来说,其托管层使用的Dalvik JavaVM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: 代码如下:

private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;   
在程序onCreate时就可以调用  
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);  
即可  


   5:自定义我们的应用需要多大的内存,这个好暴力哇,强行设置最小内存大小,代码如下:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;  
 //设置最小heap内存为6MB大小  
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);  


    好了,文章写完了,片幅有点长,因为涉及到的东西太多了,其它文章小马都会贴源码,这篇文章小马是直接在项目中用三款安卓真机测试的,有效果,项目原码就不在这贴了,不然泄密了都,吼吼,但这里讲下还是会因为手机的不同而不同,大家得根据自己需求选择合适的方式来避免OOM,大家加油呀,每天都有或多或少的收获,这也算是进步,加油加油!

Android 内存溢出解决方案


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