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Android内存优化 详解Android内存优化策略

我唱着黑色毛衣   2021-09-10 我要评论
想了解详解Android内存优化策略的相关内容吗,我唱着黑色毛衣在本文为您仔细讲解Android内存优化的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Android内存优化,Android内存优化策略,下面大家一起来学习吧。

前言

在开始之前需要先搞明白一个问题,为什么要做内存优化?或者说做内存优化的目的是什么?

一、内存优化策略

内存优化一般从两个方向着手优化,一方面就是上篇博客写的防止内存泄漏,避免不必要的内存资源浪费;另一方面就是APP中大对象的优化,减小大对象占用的内存。

二、具体优化的点

1.避免内存泄漏

这里直接看上篇博客就行:
详解Android内存泄露及优化方案

2.Bitmap等大对象的优化策略

图片加载算是内存占用的罪魁祸首,而且也是最常见的,所以优化bitmap的占用内存是很关键的。
Bitmap的内存计算公式如下:

Bitmap占用内存 = 分辨率 * 单个像素点的内存

比如说一个 1920 * 1080 的图片,它所占用的内存就是1920 * 1080 * 单个像素点内存。因此,对于Bitmap的优化就可以从分辨率和单个像素点两个方面来进行优化。

(1) 优化Bitmap分辨率

通常APP加载一张图片时候,ImageView的大小是确定的,比如一个ImageView的大小设置为 100 * 100 ,但是被加载的Bitmap的分辨率是 200 * 200,那么就可以通过采样压缩将该 ‘Bitmap' 的分辨率压缩到 ‘100 * 100'。通过这一压缩操作可以直接减少4倍的内存大小。代码如下:

val options = BitmapFactory.Options()
options.inSampleSize = 2 // 设置采样率为2,则会每两个像素点采一个像素,最终分辨率宽高变为原来的 1/2
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.image, options)

(2) 优化单个像素点内存

计算机中的图像一般都是由 红、绿、蓝 三个通道加上一个透明通道组成的,因此一个像素点也是由红、绿、蓝,以及一个透明通道组成,对应到内存就是通过byte来表示,比如用2个 byte 来存储一个像素点,那么每个通道就占用 4 bit 的内存,而如果用 4 个 byte 来存储一个像素点,那么每个通道就占用 1 个byte。4 字节的像素点,相比2字节的像素点可以表示的色彩会更加丰富,因此四字节的像素点组成的图像质量也更加清晰。(一个Byte由8 bits组成,是数据存储的基础单位,1Byte又称为一个字节)

在 Android 的 Bitmap 中单个像素点占用的内存与 Bitmap 的 inPreferredConfig 参数配置有关系,代码设置如下:

     final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds = true;//只解析图片边沿,获取宽高
        options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
        BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);
        // 计算缩放比
        options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, desWidth, desHeight);
        // 完整解析图片返回bitmap
        options.inJustDecodeBounds = false;
        Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);

options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;设置的参数如下表:

Config设置 占用内存(byte) 备注
ALPH_8 1 只包含一个透明通道,透明通道占用 8bit,即 1byte
RGB_565 2 包含R/G/B三个颜色通道,不包含透明通道,三个通道占用的内存分别为5bit/6bit/5bit
ARGB_4444 2 已废弃,包含A/R/G/B四个颜色通道,每个通道占用4bit
ARGB_8888 4 24位真彩色,Android默认配置,每个通道占用 8bit
RGBA_F16 8 Android 8.0 新增,每个通道占用16bit,即两个字节

在Android系统中 Bitmap 的默认色彩模式为 ARGB_8888, 即每个像素占用了4byte,那么在默认情况下,一张分辨率为1920 * 1080 的图片,加载到内存后占用的内存大小为1920 * 1080 * 4 = 7.91M

可以通过设置 inPreferredConfig 参数来设置对应的色彩模式,例如,一个不包含透明通道的图片,我们可以将其设置为RGB_565,即保证了图片的质量,又减少了内存的占用。
此时,一张 1920 * 1080 的图片加载到内存后的内存大小为 1920 * 1080 * 2 = 3.955M,比默认情况下的内存占用减小了一半。

(3) Bitmap的缓存策略

通过缓存策略也可以一定程度上的优化内存占用问题,比如 Glide 框架中采用了三级本地缓存策略来实现Bitmap的优化,通过设置活动缓存、LRU内存缓存和本地缓存。对于相同参数的ImageView,在内存中只保存一份,以此来减少内存大小。

(4) drawable资源选择合适的drawable文件夹存放

例如我们只在 hdpi 的目录下放置了一张 100 * 100 的图片,那么根据换算关系,分辨率匹配到 xxhdpi 的手机去引用这张图片时就会被拉伸到 200*200。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。

(5) 其他大对象的优化

可以使用更加轻量级的数据结构。例如,我们可以考虑使用 ArrayMap/SparseArray 而不是 HashMap 等传统数据结构,相比起 Android 系统专门为移动操作系统编写的 ArrayMap 容器,在大多数情况下,HashMap 都显示效率低下,更占内存。另外,SparseArray更加高效在于,避免了对key与value的自动装箱,并且避免了装箱后的解箱。

(6) 避免内存抖动

内存抖动是指在短时间内突然创建大量的对象,频繁的引发GC回收,造成内存波动的情况。在开发中应该避免频繁的创建对象,来避免内存抖动。因为内存抖动会频繁触发 GC,而GC又会引起 STW 问题,直接影响程序的性能。

比如在绘制自定义View的时候一定要避免在onDraw或者onMeasure中创建对象。

3.原生API回调释放内存

Android系统提供了一些回调来通知当前应用的内存使用情况,比如下边的两个方法:

onLowMemory() 通常来说,当所有的Background应用都被kill掉的时候,forground应用会收到onLowMemory()的回调。在这种情况下,需要尽快释放当前应用的非必须的内存资源,从而确保系统能够继续稳定运行。尤其是要释放Glide中缓存的Bitmap资源,通过调用Glide.onLowMemory方法进行资源回收。

onTrimMemory() Android系统从4.0开始还提供了onTrimMemory()的回调,当系统内存达到某些条件的时候,所有正在运行的应用都会收到这个回调,同时在这个回调里面会传递以下的参数,代表不同的内存使用情况,收到onTrimMemory()回调的时候,需要根据传递的参数类型进行判断,合理的选择释放自身的一些内存占用,一方面可以提高系统的整体运行流畅度,另外也可以避免自己被系统判断为优先需要杀掉的应用。例如调用Glide.onTrimMemory()来进行bitmap的回收。

4.内存排查工具

(1)LeakCanary监测内存泄漏

在debug模式下会一直开着LeakCanary来检测内存泄漏问题,根据LeanCannary提供的引用连可以快速定位到内存泄漏的位置。

(2)通过Proflier监控内存

在一个功能开发完成后可以通过Profiler来检测APP的内存使用情况。反复的打开关闭页面,然后触发GC,内存是否能够减少。

(3)通过MAT工具排查内存泄漏

MAT提供了很强大的功能,可以查看对象的深堆、浅堆的内存大小等。

总结

平时开发对于这块的关注不是很多,可能在没有出现内存不足的问题前不会考虑这些,项目的要求没有那么高,学习过这些点以后需要在开发中慢慢关注这些问题。


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