Android 内存优化

Android 内存管理机制

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内存管理

• 进程（由Application FrameWork和Linux内核管理）
• 对象，变量（由Dalvik虚拟机管理）

针对进程的内存策略

• 内存分配策略：由 ActivityManagerService 集中管理 所有进程的内存分配
• 内存回收策略：
  步骤1：Application Framework 决定回收的进程类型
  Android中的进程 是托管的；当进程空间紧张时，会 按进程优先级低->>高的顺序 自动回收进程（前台-可见-服务-后台-空）
  步骤2：Linux 内核真正回收具体进程
  ActivityManagerService 对 所有进程进行评分（评分存放在变量adj中）
  更新评分到Linux 内核
  由Linux 内核完成真正的内存回收

针对对象、变量的内存策略

Android对于对象，变量的内存策略同java
内存管理 = 对象 / 变量的内存分配 + 内存释放

内存分配策略

• 对象 / 变量的内存分配 由程序自动负责

• 共有3种：静态分配、栈式分配、堆式分配，分别面向静态变量、局部变量 对象实例

  
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具体实例

public class Sample {    
    // 该类的实例对象的成员变量s1、mSample1 & 指向对象存放在堆内存中
    int s1 = 0;
    Sample mSample1 = new Sample();   
    
    // 方法中的局部变量s2、mSample2存放在 栈内存
    // 变量mSample2所指向的对象实例存放在 堆内存
    public void method() {        
        int s2 = 0;
        Sample mSample2 = new Sample();
    }
}
    // 变量mSample3的引用存放在栈内存中
    // 变量mSample3所指向的对象实例存放在堆内存
    // 该实例的成员变量s1、mSample1也存放在堆内存中
    Sample mSample3 = new Sample();

内存释放策略

对象 / 变量的内存释放 由Java垃圾回收器（GC）/ 帧栈 负责

Java垃圾回收器（GC）的内存释放 = 垃圾回收算法，主要包括：

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常见的内存问题 & 优化方案

• 内存泄露
• 内存抖动
• 图片Bitmap相关
• 代码质量 & 数量
• 日常不正确使用

内存泄露

即 ML（Memory Leak），指程序在申请内存后，当该内存不需再使用但却无法被释放 & 归还给程序的现象），容易使得应用程序发生内存溢出，即 OOM

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常见内存泄露原因：

• 集合类
• Static关键字修饰的成员变量
• 非静态内部类 / 匿名类
• 资源对象使用后未关闭

图片资源Bitmap相关

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内存抖动

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优化方案：尽量避免频繁创建大量、临时的小对象

代码质量 & 数量

• 优化原因
  代码本身的质量（如 数据结构、数据类型等） & 数量（代码量的大小）可能会导致大量的内存问题，如占用内存大、内存利用率低等

• 优化方案
  主要从代码总量、数据结构、数据类型、 & 数据对象引用 方面优化，具体如下

  
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常见使用

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注：
还有1个内存优化的终极方案：调大虚拟机Dalvik的堆内存大小
即 在AndroidManifest.xml的application标签中增加一个android:largeHeap属性（值 = true），从而通知虚拟机 应用程序需更大的堆内存
但不建议 & 不鼓励该做法

额外小技巧：

• 技巧1：获取当前可使用的内存大小
  调用 ActivityManager.getMemoryClass（）方法可获取当前应用可用的内存大小（单位 = 兆）

• 技巧2：获取当前的内存使用情况
  在应用生命周期的任何阶段，调用 onTrimMemory()获取应用程序 当前内存使用情况（以内存级别进行识别），可根据该方法返回的内存紧张级别参数 来释放内存

  
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• 技巧3：当视图变为隐藏状态时，则释放内存
  当用户跳转到不同的应用 & 视图不再显示时, 应释放应用视图所占的资源

辅助内存优化的分析工具

• MAT(Memory Analysis Tools)
• Heap Viewer
• Allocation Tracker
• Android Studio 的 Memory Monitor
• LeakCanary

总结

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