内存优化

内存问题

内存抖动：通过工具可以发现是锯齿状 ， 可导致GC频繁，GC频繁会导致程序卡顿。
内存泄漏：可用内存减少，导致内存多次回收，频繁GC会导致程序卡顿。
内存溢出：OOM, 程序异常。

工具

MemoryProfiler
实时图表反应内存的使用情况
识别内存泄漏，抖动

Memory Analyzer (MAT)

LeakCanary

Android 内存管理机制

   Java内存管理机制
   Android内存管理机制

Java内存分配

将一大块内存划分为好几个部分
方法区 (类，静态变量...) ：所有线程共享
虚拟机栈（局部变量..） 为Java方法服务，都是一些引用
本地方法栈：为native方法服务。
堆(内存中最大的区域)：所有线程共享，我们对象的分配实际上都是堆上内存的分配。 经常说的内存泄漏就是发生在堆内存当中的。
程序计数器：.... 有这么个东西，来记录执行当前方法执行到了第几行。

虚拟机栈中应用 都是指向堆中真正创建的对象

Java内存回收算法

• 标记-清除算法
    标记出所有需要被回收的对象
    统一将回收所有被标记的对象。
  缺点：效率不高 ， 会出现大量内存碎片，这些碎片不可被用。
• 复制算法
  实现简单，运行高效浪费一半内存
• 标记-整理算法
  避免了标记清楚算法出现的内存空洞
  避免了浪费一半内存
• 分代收集算法
  结合多种手机算法的优势
  新生代存活率低采用复制算法
  老年代存活率高，采用标记

Android内存管理机制

内存弹性分配，分配值和最大值受设备影响
OOM场景: 内存真正不足（app本身已经达到分配的内存值），可用内存不足（即使系统回收其他的进程也不足以） 就会保出 OutOfMemory

Dalvik 和Art区别
Dalvik仅一种回收算法，出厂就已经确定了
Art是可以在运行期选择。可以在不同的情况下选择不同的垃圾回收算法。

Low Memory Killer
针对所有进程

内存抖动

   内存频繁回收导致内存不稳定，使用工具查看就是锯齿状
   会导致卡顿，严重会导致OOM

-频繁创建对象，导致内存不足或碎片 （不连续）
-不连续的内存片无法被分配，导致OOM

 解决方案：

   使用Memory Profiler初步排查 Profiler -> Record 基本可以找到出现问题的位置。多半出现在循环或者多次调用的地方。

内存泄漏：

   内存中存在没有使用过的对象
   表现：出现内存抖动，可用内存变少。
   危害: 内存不足，GC频繁，OOM

  解决方案：

   使用Memory Profiler 初步检查
   使用MAT 结合代码确定位置

MAT工具使用 （32:00）

ARTHook检测不合理图片

Bitmap内存模型

获取Bitmap占用内存
  getByteCount(); 返回Bitmap自身所占的内存

因为图片对于内存优化至关重要，图片宽高大于控件宽高
解决这个问题的方案可以有 继承ImageView,重写onDraw()方法计算控件大小，再计算填入控件的Bitmap的大小，如果超出一定比例就要做一些事情，压缩或者... . 但是 不好用吧。

... ARTHook - epic 库 ...

(线上内存监控方案)
.... 算了吧

内存优化技巧总结

   优化大方向
   内存泄漏
   内存抖动
   Bitmap

内存优化的细节：

   使用优化过的SparseArray
   谨慎使用SharedPreference
   谨慎使用外部库
   合理设计架构

Q: 项目内存优化的过程是怎样做的

   分析现状，确认问题
   针对性解决
   效率提升 （无侵入性，使用些工具类）

Q：如何检测不合理的地方

    ARTHook
    以及与其他方案的区别