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這篇文章主要介紹了Android內存優化策略的示例分析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
內存優化一般從兩個方向著手優化，一方面就是上篇博客寫的防止內存泄漏，避免不必要的內存資源浪費；另一方面就是APP中大對象的優化，減小大對象占用的內存。
這里直接看上篇博客就行：
詳解Android內存泄露及優化方案
圖片加載算是內存占用的罪魁禍首，而且也是最常見的，所以優化bitmap的占用內存是很關鍵的。
Bitmap的內存計算公式如下：
Bitmap占用內存 = 分辨率 * 單個像素點的內存
比如說一個 1920 * 1080 的圖片，它所占用的內存就是1920 * 1080 * 單個像素點內存。因此，對于Bitmap的優化就可以從分辨率和單個像素點兩個方面來進行優化。
通常APP加載一張圖片時候，ImageView的大小是確定的，比如一個ImageView的大小設置為 100 * 100 ，但是被加載的Bitmap的分辨率是 200 * 200，那么就可以通過采樣壓縮將該 ‘Bitmap' 的分辨率壓縮到 ‘100 * 100'。通過這一壓縮操作可以直接減少4倍的內存大小。代碼如下：
val options = BitmapFactory.Options() options.inSampleSize = 2 // 設置采樣率為2，則會每兩個像素點采一個像素，最終分辨率寬高變為原來的 1/2 val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.image, options)
計算機中的圖像一般都是由 紅、綠、藍 三個通道加上一個透明通道組成的，因此一個像素點也是由紅、綠、藍，以及一個透明通道組成，對應到內存就是通過byte來表示，比如用2個 byte 來存儲一個像素點，那么每個通道就占用 4 bit 的內存，而如果用 4 個 byte 來存儲一個像素點，那么每個通道就占用 1 個byte。4 字節的像素點，相比2字節的像素點可以表示的色彩會更加豐富，因此四字節的像素點組成的圖像質量也更加清晰。（一個Byte由8 bits組成，是數據存儲的基礎單位，1Byte又稱為一個字節）
在 Android 的 Bitmap 中單個像素點占用的內存與 Bitmap 的 inPreferredConfig 參數配置有關系，代碼設置如下：
final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true;//只解析圖片邊沿，獲取寬高 options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565; BitmapFactory.decodeFile(filePath, options); // 計算縮放比 options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, desWidth, desHeight); // 完整解析圖片返回bitmap options.inJustDecodeBounds = false; Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);
options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;設置的參數如下表：
| Config設置 | 占用內存（byte） | 備注 |
|---|---|---|
| ALPH_8 | 1 | 只包含一個透明通道,透明通道占用 8bit，即 1byte |
| RGB_565 | 2 | 包含R/G/B三個顏色通道，不包含透明通道，三個通道占用的內存分別為5bit/6bit/5bit |
| ARGB_4444 | 2 | 已廢棄，包含A/R/G/B四個顏色通道，每個通道占用4bit |
| ARGB_8888 | 4 | 24位真彩色，Android默認配置，每個通道占用 8bit |
| RGBA_F16 | 8 | Android 8.0 新增，每個通道占用16bit，即兩個字節 |
在Android系統中 Bitmap 的默認色彩模式為 ARGB_8888, 即每個像素占用了4byte,那么在默認情況下，一張分辨率為1920 * 1080 的圖片,加載到內存后占用的內存大小為1920 * 1080 * 4 = 7.91M
可以通過設置 inPreferredConfig 參數來設置對應的色彩模式，例如，一個不包含透明通道的圖片，我們可以將其設置為RGB_565，即保證了圖片的質量，又減少了內存的占用。
此時，一張 1920 * 1080 的圖片加載到內存后的內存大小為 1920 * 1080 * 2 = 3.955M，比默認情況下的內存占用減小了一半。
通過緩存策略也可以一定程度上的優化內存占用問題，比如 Glide 框架中采用了三級本地緩存策略來實現Bitmap的優化，通過設置活動緩存、LRU內存緩存和本地緩存。對于相同參數的ImageView，在內存中只保存一份，以此來減少內存大小。
例如我們只在 hdpi 的目錄下放置了一張 100 * 100 的圖片，那么根據換算關系，分辨率匹配到 xxhdpi 的手機去引用這張圖片時就會被拉伸到 200*200。需要注意到在這種情況下，內存占用是會顯著提高的。對于不希望被拉伸的圖片，需要放到 assets 或者 nodpi 的目錄下。
可以使用更加輕量級的數據結構。例如，我們可以考慮使用 ArrayMap/SparseArray 而不是 HashMap 等傳統數據結構，相比起 Android 系統專門為移動操作系統編寫的 ArrayMap 容器，在大多數情況下，HashMap 都顯示效率低下，更占內存。另外，SparseArray更加高效在于，避免了對key與value的自動裝箱，并且避免了裝箱后的解箱。
內存抖動是指在短時間內突然創建大量的對象，頻繁的引發GC回收，造成內存波動的情況。在開發中應該避免頻繁的創建對象，來避免內存抖動。因為內存抖動會頻繁觸發 GC，而GC又會引起 STW 問題，直接影響程序的性能。
比如在繪制自定義View的時候一定要避免在onDraw或者onMeasure中創建對象。
Android系統提供了一些回調來通知當前應用的內存使用情況，比如下邊的兩個方法：
onLowMemory() 通常來說，當所有的Background應用都被kill掉的時候，forground應用會收到onLowMemory()的回調。在這種情況下，需要盡快釋放當前應用的非必須的內存資源，從而確保系統能夠繼續穩定運行。尤其是要釋放Glide中緩存的Bitmap資源，通過調用Glide.onLowMemory方法進行資源回收。
onTrimMemory() Android系統從4.0開始還提供了onTrimMemory()的回調，當系統內存達到某些條件的時候，所有正在運行的應用都會收到這個回調，同時在這個回調里面會傳遞以下的參數，代表不同的內存使用情況，收到onTrimMemory()回調的時候，需要根據傳遞的參數類型進行判斷，合理的選擇釋放自身的一些內存占用，一方面可以提高系統的整體運行流暢度，另外也可以避免自己被系統判斷為優先需要殺掉的應用。例如調用Glide.onTrimMemory()來進行bitmap的回收。
在debug模式下會一直開著LeakCanary來檢測內存泄漏問題，根據LeanCannary提供的引用連可以快速定位到內存泄漏的位置。
在一個功能開發完成后可以通過Profiler來檢測APP的內存使用情況。反復的打開關閉頁面，然后觸發GC，內存是否能夠減少。
MAT提供了很強大的功能，可以查看對象的深堆、淺堆的內存大小等。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Android內存優化策略的示例分析”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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