`
ming_fanglin
  • 浏览: 220829 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

Android 内存溢出的一些解决办法

阅读更多
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比较小,只有8M内存,当我放入的大量的图片(每个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,具体解决办法如下:

//解决加载图片 内存溢出的问题
                    //Options 只保存图片尺寸大小,不保存图片到内存
                BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
                //缩放的比例,缩放是很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();

通过上面的方式解决了,但是这并不是最完美的解决方式。

通过一些了解,得知如下:

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从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理,比如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方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体 原理我们可以参考开源工程,这里我们仅说下使用方法:   private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。


Android堆内存也可自己定义大小

    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,目前手机厂商对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 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外,我们还可以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可以通过手动干涉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 时很容易内存溢出,报如下错误: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一,即图片为原来的四分之一
                    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr
                            .openInputStream(uri), null, options);
                    preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码可以优化内存溢出,但它只是改变图片大小,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一,即图片为原来的四分之一
                        Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
                        preview.setImageBitmap(b);
                        filePath.setText(fileName);

★Android 还有一些性能优化的方法:
●  首先内存方面,可以参考 Android堆内存也可自己定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

●  基础类型上,因为Java没有实际的指针,在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。Android123提示游戏开发者,这点比较有意思的是Google推出NDK可能是帮助游戏开发人员,比如OpenGL ES的支持有明显的改观,本地代码操作图形界面是很必要的。

●  图形对象优化,这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁,可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象,通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式,如

if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收  
         bitmapObject.recycle();   

●  目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以,但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,目前Android系统仅能预览GIF的第一帧,可以借助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需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堆内存也可自己定义大小

   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,目前手机厂商对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,我们还可以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可以通过手动干涉GC去处理,我们将在下次提到具体应用。

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从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理,比如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方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程,这里我们仅说下使用方法:   private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);即可。

2
1
分享到:
评论

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics