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android 内存泄漏篇——OOM问题的解决办法总结

首先先介绍几个概念:

1:强引用：拥有声明的引用，jvm宁愿抛出OOM（内存溢出）都不会进行 GC回收的声明类型；

2：软引用：SoftReference 等 声明的引用，当jvm中内存不足时会被回收的声明类型； 3：弱引用：WeakReference 等声明的引用，当GC轮询到时会立即回收； 4：虚引用：这个不太理解

再介绍几个android 中特有的数据结构

1：LruCach：Least Recently Used （近期最少使用）算法做的缓存处理类；

2：SparseArray:性能比ArrayList要高的链表类 3：Pair：数据对：Pair pair = new Pair(first,second)；pair.first();

再来两个内存检测工具

1：MAT（memery anlaze tool）:内存分析工具；

2：LeakCanary:一个开源的android 内存工具（推荐）用法简单集成到自己的项目中会多一个Leak的app出现在手机中，当出现泄露时会提示具体的对象泄露

图片压缩处理

1：通过设定Options中的inSimpleSize = x 来控制读入位图大小，x一般为2的倍数，inSimpleSize = 2;代表长和宽都减少1/2得到的图片，一般不为2的倍数可能导致图片的扭曲

2：通过Bitmap中的compress 函数进行压缩大小，ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream(); bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,outputStream;获得字节流outputStream 的图片数据

再通过 BitmapFactory.decodeByteArray(outputStream.toByteArray(),0,outputStream.size());

获得新的压缩的图片 3:获得固定大小的位图 /** * 获取指定路径下的图片 * @param filePath 文件路径 */ public Bitmap getLocalBitmapWithSize(String filePath,int inSampleSize){ BitmapFactory.Options param = new BitmapFactory.Options(); param.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888; param.inSampleSize = inSampleSize; // 获取位图参数 BitmapFactory.decodeFile(filePath,param); SoftReference bitmapReference = new SoftReference(BitmapFactory.decodeFile(filePath,param));//加入内存中 param = null; return bitmapReference.get(); } /** *压缩图片到指定大小，返回结果有误差 * @param bitmap 原图片数据 * @param maxSize 最大限制 单位（KB） * @return 处理后的图片数据 */ public Bitmap compressBitmap(Bitmap bitmap, int maxSize){ BitmapFactory.Options param = new BitmapFactory.Options(); param.inJustDecodeBounds = true; param.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;

ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();    bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,outputStream);    BitmapFactory.decodeByteArray(outputStream.toByteArray(),0,outputStream.size());    int orignSize = outputStream.toByteArray().length / 1024;//单位为kb    int scale = orignSize / maxSize; //缩放比率    if (scale <= 1){// 如果原图小于限定大小，则不压缩        return bitmap;    }    double bitmapWidth =  bitmap.getWidth();    double bitmapHeight = bitmap.getHeight();    double newBitmapWidth = bitmapWidth / Math.sqrt(scale);    double newBitmapHeight = bitmapHeight / Math.sqrt(scale);    float scaleWidth =(float) (newBitmapWidth / bitmapWidth);    float scaleHeight = (float) (newBitmapHeight / bitmapHeight);    Matrix matrix = new Matrix();    matrix.postScale(scaleWidth,scaleHeight);    SoftReference
   
     bitmapSoftReference = new SoftReference
    
     (            Bitmap.createBitmap(bitmap,0,0,(int)bitmapWidth,(int)bitmapHeight,matrix,true));    bitmap.recycle();    param = null;    outputStream = null;    return bitmapSoftReference.get();}
    
   

总结

说了那么多概念的东西，其实我觉得android 里面只要明白了这些概念，oom问题就迎刃而解了；1：使用android 特有的数据结构能够提高性能2：使用软引用或者Lrucahe处理图片，读取图片显示，尽量处理成缩略图显示3：最重要的就是使用mat和LeakCanary进行内存泄漏检测，将泄露的内存引用赋值为null，Gc便可以对泄露的内存进行回收了

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