Android OOM的解决方式
由于这些函数在完毕decode后,终于都是通过java层的createBitmap来完毕的,须要消耗很多其它内存。
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()来完毕decode。
无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。
假设在读取时加上图片的Config參数,能够跟有效降低载入的内存。从而跟有效阻止抛out of Memory异常
另外,decodeStream直接拿的图片来读取字节码了, 不会依据机器的各种分辨率来自己主动适应,
使用了decodeStream之后,须要在hdpi和mdpi,ldpi中配置对应的图片资源,
否则在不同分辨率机器上都是相同大小(像素点数量),显示出来的大小就不正确了。
另外,下面方式也大有帮助:
1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = false;
options.inSampleSize = 10; //width。hight设为原来的十分一
Bitmap btp =BitmapFactory.decodeStream(is,null,options);
2. if(!bmp.isRecycle() ){
bmp.recycle() //回收图片所占的内存
system.gc() //提醒系统及时回收
}
下面奉上一个方法:
Java代码
1. /**
2. * 以最省内存的方式读取本地资源的图片
3. * @param context
4. * @param resId
5. * @return
6. */
7. public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
8. BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
9. opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
10. opt.inPurgeable = true;
11. opt.inInputShareable = true;
12. //获取资源图片
13. InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
14. return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
15. }
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Android内存溢出的解决的方法
转自:http://www.cppblog.com/iuranus/archive/2010/11/15/124394.html?opt=admin
昨天在模拟器上给gallery放入图片的时候,出现java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget 异常,图像大小超过了RAM内存。
模拟器RAM比較小,仅仅有8M内存。当我放入的大量的图片(每一个100多K左右),就出现上面的原因。
由于每张图片先前是压缩的情况。放入到Bitmap的时候。大小会变大。导致超出RAM内存,详细解决的方法例如以下:
//解决载入图片 内存溢出的问题
//Options 仅仅保存图片尺寸大小,不保存图片到内存
BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
//缩放的比例。缩放是非常难按准备的比例进行缩放的,其值表明缩放的倍数,SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰
opts.inSampleSize = 4;
Bitmap bmp = null;
bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), mImageIds[position],opts);
...
//回收
bmp.recycle();
通过上面的方式攻克了,可是这并非最完美的解决方案。
通过一些了解,得知例如以下:
优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
对 于Android平台来说,其托管层使用的Dalvik Java VM从眼下的表现来看还有非常多地方能够优化处理,比方我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理。使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法能够增强程序堆内存的处理效率。当然详细 原理我们能够參考开源project,这里我们仅说下用法: private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就能够调用
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 就可以。
Android堆内存也可自定义大小
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,眼下手机厂商对RAM都比較吝啬,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,我们还能够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。
当然对于内存吃紧来说还能够通过手动干涉GC去处理
bitmap 设置图片尺寸,避免 内存溢出 OutOfMemoryError的优化方法
★android 中用bitmap 时非常easy内存溢出。报例如以下错误:Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget
● 主要是加上这段:
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;
● eg1:(通过Uri取图片)
private ImageView preview;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之中的一个,即图片为原来的四分之中的一个
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr
.openInputStream(uri), null, options);
preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码能够优化内存溢出。但它仅仅是改变图片大小。并不能彻底解决内存溢出。
● eg2:(通过路径去图片)
private ImageView preview;
private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg";
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之中的一个,即图片为原来的四分之中的一个
Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
preview.setImageBitmap(b);
filePath.setText(fileName);
★Android 另一些性能优化的方法:
● 首先内存方面。能够參考 Android堆内存也可自定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
● 基础类型上。由于Java没有实际的指针。在敏感运算方面还是要借助NDK来完毕。
Android123提示游戏开发人员。这点比較有意思的是Google 推出NDK可能是帮助游戏开发人员,比方OpenGL ES的支持有明显的改观,本地代码操作图形界面是非常必要的。
● 图形对象优化,这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁。能够借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象,通常对一个不用的Bitmap能够使用下面的方式,如
if(bitmapObject.isRecycled()==false) //假设没有回收
bitmapObject.recycle();
● 眼下系统对动画支持比較弱智对于常规应用的补间过渡效果能够,可是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理,眼下Android系统仅能预览GIF的第一帧,能够借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。
● 对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们须要想象下了做好手势识别 GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。
Android堆内存也可自定义大小
对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外,影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题,眼下手机厂商对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。除了上次Android开发网提到的 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外。我们还能够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。
当然对于内存吃紧来说还能够通过手动干涉GC去处理。我们将在下次提到详细应用。
优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
对 于Android平台来说。其托管层使用的Dalvik JavaVM从眼下的表现来看还有非常多地方能够优化处理,比方我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理,使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法能够增强程序堆内存的处理效率。当然详细 原理我们能够參考开源project,这里我们仅说下用法: private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就能够调用
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 就可以。
介绍一下图片占用进程的内存算法吧。
android中处理图片的基础类是Bitmap,顾名思义。就是位图。占用内存的算法例如以下:
图片的width*height*Config。
假设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。
前面有人说了一下8M的概念,事实上是在默认情况下android进程的内存占用量为16M,由于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。这个能够调整,编译源码时能够设置參数。