【Android内存优化】Android开发如何避免OOm？

【android内存优化】android开发如何避免oom？android内存优化是性能优化很重要的一部分，而如何避免oom又是内存优化的核心。

android内存管理机制

android的dalvik扮演了内存垃圾自动回收的角色。

oom介绍（out of memory 内存溢出）

android和java中都会出现由于不良代码引起的内存泄露，为了使android应用程序能够快速高效的运行，android每个应用程序都会有专门dalvik虚拟机实例来运行，也就是每个程序都在属于自己的进程中运行。
这样，某个应用程序内存泄露仅仅只会使自己进程被kill掉不会影响其他进程（如果是system_process等系统进程出现问题，就会造成系统重启），另一方面，系统为每一个应用程序分配了不同的内存上限，如果超过这个上限被视为内存泄露，从而被kill掉。
dalvik heap size因不同设备的ram不同而有所差异，应用占用内存接近这个阀值，在尝试分配内存就会引起outofmemoryerror的错误。

出现oom有几种情况：

加载对象过大相应资源过多，来不及加载。

解决这些问题，有：

内存引用上做一些处理，常用的有软引用。内存中加载图片直接在内存中做处理（如边界压缩）
这个glide\fresco 图片框架可能封装好了
3.动态回收内存
4.优化delivk虚拟机的堆内存分配
5.自定义堆内存大小

共享内存

android应用程序的进程都是从zygote的进程fork出来的。zygote进程在系统启动并载入通用的framework代码和资源后启动。一个新的应用程序启动，系统就会从zygote中fork出来一个新的进程，在新的进程中加载并允许应用程序的代码。这使得大多数ram pages被分配给framework的代码，并且ram资源能够在应用的所有进程之间共享。

大多数static 数据被mmapped到一个进程中，这样使得同样的数据在进程之间能够共享，而且在需要的时候能paged out.常见static 数据包括dalvik code ,app resourecs,so 文件等。

大多数情况下，android通过显示的方式分配共享内存区域（例如ashmem或gralloc）来实现动态ram区域能够在不同进程之间进行共享的机制。比如，window surface在app和screen composition之间使用共享的内存，
cursor buffers在content provider与clients之间共享内存。

分配与回收内存

每个进程的dalvik heap都反应了使用内存的占用范围,（dalvik heap size）,他可以根据需要进行增长，但是系统有一个上限。heapsize跟实际的物理内存大小是不对等的，pss（proportional set size）记录了应用程序自身占用以及和其他进程共享的内容。android不会对heap空闲区域进行做碎片整理。系统仅仅在新的内存分配之前判断heap的尾端剩余空间是否足够，不够就会触发gc操作，从而腾出更多空闲的内存空间。gc操作(garbage collection)也就是所谓的垃圾回收，android在适当时候触发gc操作，将一些不再使用的对象回收，在android高级系统针对heap空间有一个generational heap memory的模型，最近分配的对象在放在young generation区域，当停留一段时间，这个对象会被移动到old generation中，最后在移动到permanent generation区域中。系统会根据内存中不同的内存数据类型进行gc操作，young generation区域的对象更容易被销毁，而且gc操作的速度比old generation的速度要快，时间更短。
每个generation的内存区域都有固定的大小，随着新的对象陆续被分配到此区域，当这些对象的大小快达到阀门值时，就会触发gc操作。通常情况下，gc操作发生时，所有线程都是暂停的。
如何查看本机heap size:
activitymanager manager=(activity)getsystemservice(context.activity_service); int heapsize=manager.getmemoryclass();

应用切换操作

android系统不会再用户切换应用的时候进行交换内存的操作，而是把不包含foreground的应用进程放到lrucache中，比如用户启动一个应用，系统会为它创建一个进程，但是当用户离开这个应用，此进程不会背立即销毁而是会放到一个cache中，当用户切换回来够快速的恢复。

发生oom的条件

通过不同的内存分配方式对不同的对象(bitmap,etc)进行操作因android版本差异发生变化。
4.0以上，废除了external的计数器，类似bitmap的分配改到dalvik的java heap(堆)中申请，只要allocated+新分配的内存>=getmemoryclass()就会发生oom。(在as memory monitor查看内存中dalvik heap的实时变化)

如何避免oom

减少oom的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小，尽量使用更加轻量的对象。

使用更加轻量的数据结构
考虑使用arraymap/sparesearray而不是传统的hashmap等数据结构，android系统为移动系统设计的容器arraymap更加高效，占用内存更少，因为hashmap需要一个额外的实例对象来记录mapping的操作。而sparesarray高效的避免了key和value的自动装箱，而且避免了装箱后的解箱。

避免在android中使用enum

减少bitmap对象的内存占用
bitmap是一个消耗内存的大胖子，减少创建出来的bitmap的内存占用很重要。一般有两种措施

insamplesize:缩放比例，在把图片载入内存之前，我们需要计算一个合适的缩放比例，避免不必要的大图载入。decode format:解码格式，选择argb_8888/rbg_565/argb_4444/alpha_8，存在很大差异。
使用更小的图片
在设计图片资源的时候，我们要考虑图片是否存在可以压缩的空间，是否能使用更小的图片，使用小图在xml加载资源时就不会在初始化视图因为内存不足而发生inflationexception,其根本原因就是发生了oom。

内存对象的重复利用

android最常用的缓存算法lru(least recently use)

复用系统自带的资源，比如字符串、图片、动画、样式、颜色、简单布局，在应用中直接引用，减少自身负重、apk大小、减少内存的开销、复用性更好。但需要考虑版本差异。listview和girdview出现大量重复子组件的视图里面对convertview的复用。bitmap对象的复用在listview和gridview等显示大量图片的控件里面需要使用lru机制缓存bitmap.利用inbitmap的高级特性提高android系统在bitmap分配和释放执行效率，inbitmap属性可以告知bitmap解码器使用已经存在的内存区域而不是重新申请一块内存区域存放bitmap,也就是新解码的bitmap会使用之前那张bitmap在heap占用的内存区域，即使是上千张图片，也只占用屏幕能放下图片的内存

inbitmap的限制

sdk19以后：新申请的bitmap大小必须小于或等于前面赋值过的bitmap的大小

新的bitmap和原来的解码格式要相同，我们可以创建包含多种类型可以重用的bitmap对象池，这样后序的bitmap创建就可以找到合适的模板去重用。

避免在ondraw方法里面执行对象的创建
在ondraw这种频繁调用的方法要避免对象的创建操作，因为他会迅速增加内存的使用，引起频繁的gc，甚至内存抖动
5.stringbuilder
如果代码中有大量字符串拼接操作，使用stringbuilder代替"+"

避免对象的内存泄露

内存对象的泄露会导致不再使用的对象无法及时释放，不仅浪费了宝贵的内存空间，后续要分配内存的时候，空间不足造成oom。这样，每级的generation会变小，gc更加容易触发，引起内存抖动，带来性能问题。

leakcanary开源控件可以帮助我们发现内存泄露的问题。
介绍：https://github.com/square/leakcanary中文文档 http://www.liaohuqiu.net/cn/posts/leak-canary-read-me/)注意activity的泄露
activity泄露是内存泄露最为严重的问题，涉及内存多，影响面广
两种情形：内部类引用导致activity的泄露
典型的是handler导致的activity泄露，如果handler中有延迟的任务或者等待执行的任务队列过长，很可能因为handler继续执行造成activity的泄露。
引用链是looper->messagequeue->message->handler->activity,解决办法是在退出ui之前执行 remove handler消息队列中的消息与runnable对象。或者使用static+weakreference的方式来判断handler和activity之间存在引用关系。activity context被传递到其他实例中，可能导致自身被引用而发生泄露
考虑使用application context而不是activity context
除必须使用activity context的情况(dialog的context必须是activity),我们可以使用application context来避免activity泄露注意临时bitmap的及时回收
大多数情况下，我们对bitmap对象增加缓存机制，但是有时候部分bitmap需要及时回收。比如我们临时创建的摸个相对大的bitmap对象，变换得到新的bitmap对象后，尽快回收原始的bitmap,及时释放原来的空间。注意监听器的注销
android程序里面register后要及时释放unregister那些监听器，自己手动add的listener，要记得remove这个listener.
5.注意缓存容器的对象泄露
有时候我们为了提高对象的复用性，把某些对象放到缓存容器中，如果这些对象没有及时从容器中清楚，也可能导致内存泄露，注意webview的泄露
android不同版本对webview产生有很大差异，较为严重的问题是webview的泄露，解决办法：为webview新开一个线程，通过aidl与主进程通信，根据业务的需要在合适的时机进行销毁，从而达到内存的释放。注意cursor对象是否关闭
我们在对进行操作时，使用完cursor没有及时关闭，cursor的泄露，会对内存管理带来负面影响

内存使用策略优化

1.谨慎使用large heap
android设备由于软硬件的差异，heap阀值不同，特殊情况下可以在manifest中使用largeheap=true声明一个更大的heap空间，使用getlargememoryclass()来获取到这个更大的空间。但是要谨慎使用，因为额外的空间会影响到系统整体的用户体验，并且会使每次gc的运行时间更长。切换任务时性能大打折扣，large heap并不一定能获取到更大的heap.

综合考虑设备内存阈值与其他因素设计合适的缓存大小
例如，在设计listview或者gridview的bitmap lru缓存的时候，需要考虑的点有：

应用程序剩下了多少可用的内存空间?

有多少图片会被一次呈现到屏幕上？有多少图片需要事先缓存好以便快速滑动时能够立即显示到屏幕？设备的屏幕大小与密度是多少? 一个xhdpi的设备会比hdpi需要一个更大的cache来hold住同样数量的图片。不同的页面针对bitmap的设计的尺寸与配置是什么，大概会花费多少内存？页面图片被访问的频率？是否存在其中的一部分比其他的图片具有更高的访问频繁？如果是，也许你想要保存那些最常访问的到内存中，或者为不同组别的位图(按访问频率分组)设置多个lrucache容器。
onlowmemory() 与ontrimmemory()
android可以在不同的应用当中随意切换。为了让background转到foreground, 每一个background都会占用一定的内存。系统会根据内存的使用情况决定回收部分background的应用内存。background的应用从暂停状态恢复到foreground，比较快，如果从kill状态恢复比较慢。资源文件需要选择合适的文件夹进行存放
我们知道hdpi/xhdpi/xxhdpi等等不同dpi的文件夹下的图片在不同的设备上会经过scale的处理。例如我们只在hdpi的目录下放置了一张100100的图片，那么根据换算关系，xxhdpi
的手机去引用那张图片就会被拉伸到200200。需要注意到在这种情况下，内存占用是会显著提高的。对于不希望被拉伸的图片，需要放到assets或者nodpi的目录下。try catch某些大内存分配的操作
在某些情况下，我们需要事先评估那些可能发生oom的代码，对于这些可能发生oom的代码，加入catch机制，可以考虑在catch里面尝试一次降级的内存分配操作。例如decode bitmap的时候，catch到oom，可以尝试把采样比例再增加一倍之后，再次尝试decode。谨慎使用static对象
因为static的生命周期过长，和应用的进程保持一致，使用不当很可能导致对象泄漏，在android中应该谨慎使用static对象。特别留意单例对象中不合理的持有
虽然单例模式简单实用，提供了很多便利性，但是因为单例的生命周期和应用保持一致，使用不合理很容易出现持有对象的泄漏。珍惜services资源
如果你的应用需要在后台使用service，除非它被触发并执行一个任务，否则其他时候service都应该是停止状态。另外需要注意当这个service完成任务之后因为停止service失败而引起的内存泄漏。 当你启动一个service，系统会倾向为了保留这个service而一直保留service所在的进程。这使得进程的运行代价很高，因为系统没有办法把service所占用的ram空间腾出来让给其他组件，另外service还不能被paged out。这减少了系统能够存放到lru缓存当中的进程数量，它会影响应用之间的切换效率，甚至会导致系统内存使用不稳定，从而无法继续保持住所有目前正在运行的service。 建议使用intentservice，它会在处理完交代给它的任务之后尽快结束自己。更多信息，请running in a background service。优化布局层次，减少内存消耗
越扁平化的视图布局，占用的内存就越少，效率越高。我们需要尽量保证布局足够扁平化，当使用系统提供的view无法实现足够扁平的时候考虑使用自定义view来达到目的。谨慎使用“抽象”
很多时候，开发者会使用抽象类作为”好的编程实践”，因为抽象能够提升代码的灵活性与可维护性。然而，抽象会导致一个显著的额外内存开销：他们需要同等量的代码用于可执行，那些代码会被mapping到内存中，因此如果你的抽象没有显著的提升效率，应该尽量避免他们。使用nano protobufs序列化数据
protocol buffers是由google为序列化结构数据而设计的，一种语言无关，平台无关，具有良好的扩展性。类似xml，却比xml更加轻量，快速，简单。如果你需要为你的数据实现序列化与协议化，建议使用nano protobufs。关于更多细节，请参考protobuf readme的”nano version”章节。谨慎使用依赖注入框架
使用类似guice或者roboguice等框架注入代码，在某种程度上可以简化你的代码。下面是使用roboguice前后的对比图：

13.谨慎使用多进程
使用多进程可以把应用中的部分组件运行在单独的进程当中，这样可以扩大应用的内存占用范围，但是这个技术必须谨慎使用，绝大多数应用都不应该贸然使用多进程，一方面是因为使用多进程会使得代码逻辑更加复杂，另外如果使用不当，它可能反而会导致显著增加内存。当你的应用需要运行一个常驻后台的任务，而且这个任务并不轻量，可以考虑使用这个技术。

一个典型的例子是创建一个可以长时间后台播放的music player。如果整个应用都运行在一个进程中，当后台播放的时候，前台的那些ui资源也没有办法得到释放。类似这样的应用可以切分成2个进程：一个用来操作ui，另外一个给后台的service。

使用proguard来剔除不需要的代码
proguard能够通过移除不需要的代码，重命名类，域与方法等等对代码进行压缩，优化与混淆。使用proguard可以使得你的代码更加紧凑，这样能够减少mapping代码所需要的内存空间。谨慎使用第三方libraries
很多开源的library代码都不是为移动网络环境而编写的，如果运用在移动设备上，并不一定适合。即使是针对android而设计的library，也需要特别谨慎，特别是在你不知道引入的library具体做了什么事情的时候。例如，其中一个library使用的是nano protobufs, 而另外一个使用的是micro protobufs。这样一来，在你的应用里面就有2种protobuf的实现方式。这样类似的冲突还可能发生在输出日志，加载图片，缓存等等模块里面。另外不要为了1个或者2个功能而导入整个library，如果没有一个合适的库与你的需求相吻合，你应该考虑自己去实现，而不是导入一个大而全的解决方案。考虑不同的实现方式来优化内存占用

写在最后：

设计风格很大程度上会影响到程序的内存与性能，相对来说，如果大量使用类似material design的风格，不仅安装包可以变小，还可以减少内存的占用，渲染性能与加载性能都会有一定的提升。内存优化并不就是说程序占用的内存越少就越好，如果因为想要保持更低的内存占用，而频繁触发执行gc操作，在某种程度上反而会导致应用性能整体有所下降，这里需要综合考虑做一定的权衡。android的内存优化涉及的知识面还有很多：内存管理的细节，垃圾回收的工作原理，如何查找内存泄漏等等都可以展开讲很多。oom是内存优化当中比较突出的一点，尽量减少oom的概率对内存优化有着很大的意义。