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Android加载图片导致内存溢出(Out of Memory异常)

Jonson
 Jonson
发布于 2014/10/13 10:39
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Android加载图片导致内存溢出(Out of Memory异常)  

                     2013-02-28 18:49:26|  分类:           Android           |  标签:加载  图片  内存  溢出  outofmemory                    |举报         |字号 订阅      

Android在加载大背景图或者大量图片时,经常导致内存溢出(Out of Memory Error),本文根据我处理这些问题的经历及其它开发者的经验,整理解决方案如下(部分代码及文字出处无法考证):
方案一、读取图片时注意方法的调用,适当压缩尽量不要使用setImageBitmapsetImageResourceBitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存。因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的 source,decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。

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

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

        options.inJustDecodeBounds = false;

        options.inSampleSize = 10;   // widthhight设为原来的十分一

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


如果在读取时加上图片的Config参数,可以跟有效减少加载的内存,从而跟有效阻止抛out of Memory异常。

  /**

     * 以最省内存的方式读取本地资源的图片

     * @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;

        // 获取资源图片

        InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);

        return BitmapFactory.decodeStream(is, null, opt);

        }


另 外,decodeStream直接拿图片来读取字节码,  不会根据机器的各种分辨率来自动适应,使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源,  否则在不同分辨率机器上都是同样大小(像素点数量),显示出来的大小就不对了。
方案二、在适当的时候及时回收图片占用的内存通常Activity或者Fragment在onStop/onDestroy时候就可以释放图片资源:

 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();


在释放资源时,需要注意释放的Bitmap或者相关的Drawable是否有被其它类引用。如果正常的调用,可以通过Bitmap.isRecycled()方法来判断是否有被标记回收;而如果是被UI线程的界面相关代码使用,就需要特别小心避免回收有可能被使用的资源,不然有可能抛出系统异常:E/AndroidRuntime: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot draw recycled bitmaps并且该异常无法有效捕捉并处理。
方案三、不必要的时候避免图片的完整加载只需要知道图片大小的情形下,可以不完整加载图片到内存。在使用BitmapFactory压缩图片的时候,BitmapFactory.Options设置inJustDecodeBounds为true后,再使用decodeFile()等方法,可以在不分配空间状态下计算出图片的大小。示例: 

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

 // 设置inJustDecodeBoundstrue    

 opts.inJustDecodeBounds = true;    

 // 使用decodeFile方法得到图片的宽和高    

 BitmapFactory.decodeFile(path, opts);    

 // 打印出图片的宽和高

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

(ps:原理其实就是通过图片的头部信息读取图片的基本信息)
方案四、优化Dalvik虚拟机的堆内存分配堆 (HEAP)是VM中占用内存最多的部分,通常是动态分配的。堆的大小不是一成不变的,通常有一个分配机制来控制它的大小。比如初始的HEAP是4M大, 当4M的空间被占用超过75%的时候,重新分配堆为8M大;当8M被占用超过75%,分配堆为16M大。倒过来,当16M的堆利用不足30%的时候,缩减 它的大小为8M大。重新设置堆的大小,尤其是压缩,一般会涉及到内存的拷贝,所以变更堆的大小对效率有不良影响。Heap Utilization是堆的利用率。当实际的利用率偏离这个百分比的时候,虚拟机会在GC的时候调整堆内存大小,让实际占用率向个百分比靠拢。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。

 private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;    

 // 在程序onCreate时就可以调用

 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);


方案五、自定义堆(Heap)内存大小对 于一些Android项目,影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题,目前手机厂商对RAM都比较吝啬,对于软件的流畅性来说RAM对性 能的影响十分敏感,除了优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外,我们还可以强制定义自己软件的对内存大小,我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

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

 VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); // 设置最小heap内存为6MB大小。


但是上面方法还是存在问题,函数setMinimumHeapSize其实只是改变了堆的下限值,它可以防止过于频繁的堆内存分配,当设置最小堆内存大小超过上限值(Max Heap Size)时仍然采用堆的上限值,对于内存不足没什么作用。
最后介绍一下图片占用进程的内存算法。android中处理图片的基础类是Bitmap,顾名思义,就是位图。占用内存的算法如:图片的width*height*Config。如果Config设置为ARGB_8888,那么上面的Config就是4。一张480*320的图片占用的内存就是480*320*4 byte。在默认情况下android进程的内存占用量为16M,因为Bitmap他除了java中持有数据外,底层C++的 skia图形库还会持有一个SKBitmap对象,因此一般图片占用内存推荐大小应该不超过8M。这个可以调整,编译源代码时可以设置参数。


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