Android OOM 引发的思考
一、Android 为何会出现OOM
因为Android系统的硬件资源是相当有限的，而且分配给一个应用的资源更为有限，尤其是内存。当 已使用的内存 + 新申请的内存 > 可分配的内存 的时候， 就会出现OOM。
如果想要获取App的内存使用情况，可以使用以下方法：
final int M = 1024 * 1024; final Runtime runtime = Runtime.getRuntime(); Log.i("Memory", "最大可用内存：" + runtime.maxMemory() / M + "M"); Log.i("Memory", "当前可用内存：" + runtime.totalMemory() / M + "M"); Log.i("Memory", "当前空闲内存：" + runtime.freeMemory() / M + "M"); Log.i("Memory", "当前已使用内存：" + (runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory()) / M + "M");
下面简单说一下每个函数的作用：
1）maxMemory()
该函数用于获取系统分配给JVM的最大可用内存（其实就是Java Heap），比如说使用以下Java命令启动Java程序：
java -Xms64m -Xmx1024m App01
那么，“-Xms64m”表示App01程序的初始内存为64M，“-Xmx1024m”表示App01最大可以使用的内存为1024M。当程序需要更新内存的时候，它最多可以增加到1024M，如果超过该值，即会报OOM错误。
Android系统用的是Dalvik虚拟机，每个App的最大可用内存由系统指定（在/system/build.prop文件中有定义），如HTC E8手机的内存为2G，App的最大可用内存为192M。如果需要更大的内存的话，可以在AndroidManifest.xml中，给Application标签配置“android:largeHeap="true"”属性。这样的话，这台手机就可以最大获得512M内存了。
你可能会很好奇，为什么有些APP（比如大型游戏）可以超过这个值？那是因为Java内存又分为Java Heap和Native Heap，Native Heap是不受该值约束的。像C/C++的内存都是在Native Heap中分配的。另外Bitmap是在Java Heap中分配的，我们开发过程中经常遇到由Bitmap引起的OOM，这就是一个例子。
2）totalMemory()
该函数用于获取JVM当前可用内存。如果程序需要更多的内存，它最多不能超过maxMemory。
如果设置为“-Xms1024m -Xmx1024m”，那么totalMemory=maxMamory。
3）freeMemory()
该函数用于获取JVM可以被释放的内存。如果调用System.gc()的话，这部分内存将会被释放掉。
若要准确地计算出当前程序所使用的内存，可以使用以下公式：
final long usedMemory = totalMemory() - freeMemory();
二、如何避免OOM
1. 使用合适的数据结构去存取数据
2. 尽量避免使用枚举
3. 修改应用内存的最大值
maxMemory限制了当前应用能够使用的最大内存值，而最大内存值基本上就决定了OOM出现的概率，目前能够修改最大内存值的方式就是，在Manifest里面添加Application标签：
android:largeHeap="true"
此时再测试一下，上面的代码，就基本上可以看到，最大内存值变大了。
具体的其他避免OOM的方式，目前不多赘述，写本文也是因为在正常使用时发现，即使使用避免OOM的方式时但还是无法避免OOM，只能尝试使用大堆来避免OOM。
思考&补充：
largeHeap的属性目前几乎所有的应用都开启这个设置了，所以为了保证App的稳定运行，是可以进行设置的。但不是系统有多少内存就可以申请多少，而是由dalvik.vm.heapsize限制。
作为程序员的我们应该努力减少内存的使用，尽量想回收和复用的方法，而不是想方设法增大内存。因为当内存很大的时候，每次gc的时间也会长一些，性能会下降的。
4. 使用NDK
Android 对Native Heap没有专门的使用限制。一般在开发App的时候的时候，推荐内存使用大户放在Native层。
5. 内存优化5R
- Reduce : 抽稀策略 --> 例如：降低图片分辨率、重采样等。
- ReUse：复用策略 ---> 例如：池化策略，避免重复创建对象，减少GC压力。
- Recycle：回收策略 ---> 例如：主动销毁，结束，避免内存泄漏/生命周期闭环。
- Refactor ： 重构策略 --> 例如： 更合适的数据结构/更合理的程序架构
- ReValue：重审策略 ---> 例如：谨慎使用Large Heap/多进程/第三方框架
