害人的高频彩票输惨:android 加载图片oom若干方案小结

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android 加载图片oom若干方案小结

山东快乐扑克3 www.rn5v7.cn 众所周知,每个Android应用程序在运行时都有一定的内存限制,限制大小一般为16MB或24MB(视手机而定)。一般我们可以通过获取当前线程的可运行内存来判断,比如系统分给当前运行内存只有16M,而你的图片就有16M,这肯定会oom的。

相关知识介绍

1.颜色模型

常见的颜色模型有RGB、YUV、CMYK等,在大多数图像API中采用的都是RGB模型,Android也是如此;另外,在Android中还有包含透明度Alpha的颜色模型,即ARGB。

2.计算机中颜色值的数字化编码

(1)浮点数编码:比如float: (1.0, 0.5, 0.75),每个颜色分量各占1个float字段,其中1.0表示该分量的值为全红或全绿或全蓝;

(2)24位的整数编码:比如24-bit:(255, 128, 196),每个颜色分量各占8位,取值范围0-255,其中255表示该分量的值为全红或全绿或全蓝;

(3)16位的整数编码:比如16-bit:(31, 45, 31),第1和第3个颜色分量各占5位,取值范围0-31,第2个颜色分量占6位,取值范围0-63;

3.Bitmap在内存中的存储区域

//www.7dot9.com/2010/08/android-bitmap%E5%86%85%E5%AD%98%E9%99%90%E5%88%B6/一文中对Android内存限制问题做了一些探讨,作者认为Bitmap对象通过栈上的引用来指向堆上的Bitmap对象,而Bitmap对象又对应了一个使用了外部存储的native图像,实际上使用的是byte[]来存储的内存空间。但为了确保外部分配内存成功,应该保证当前已分配的内存加上当前需要分配的内存值,大小不能超过当前堆的最大内存值,而且内存管理上将外部内存完全当成了当前堆的一部分。

4.Java对象的引用类型

(1)强引用(StrongReference)如果一个对象具有强引用,那垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足,Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误,使程序异常终止,也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。

(2)软引用(SoftReference)如果一个对象只具有软引用,则内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它;如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它,该对象就可以被程序使用。

(3)弱引用(WeakReference)弱引用与软引用的区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。

(4)虚引用(PhantomReference)“虚引用”顾名思义,就是形同虚设,与其他几种引用都不同,虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用,那么它就和没有任何引用一样,在任何时候都可能被垃圾回收器回收。

有了上面的基础储备,我们来谈谈图片的oom解决方案:

(1)缓存图像到内存,采用软引用缓存到内存,而不是在每次使用的时候都从新加载到内存;

(2)调整图像大小,手机屏幕尺寸有限,分配给图像的显示区域本身就更小,有时图像大小可以做适当调整;

(3)采用低内存占用量的编码方式,比如Bitmap.Config.ARGB_4444比Bitmap.Config.ARGB_8888更省内存;

(4)及时回收图像,如果引用了大量Bitmap对象,而应用又不需要同时显示所有图片,可以将暂时用不到的Bitmap对象及时回收掉;

(5)自定义堆内存分配大小,优化Dalvik虚拟机的堆内存分配;(这里可以参照一些第三方的图片缓存框架)

场景演示

为了说明出现OOM的场景和解决OOM的方法,我们选取了两款不同的机型来做比较:

(1)该应用展示一个gallery,该gallery只加载图片,gallery的adapter中传入图片的路径而不是图片对象本身,adapter动态加载图片;

(2)演示所用的图片预存储到sdcard的cache目录下,文件名分别为a.jpg,b.jpg…r.jpg,总共18张;

(3)图片为规格1920*1200的jpg图片,文件大小在423KB-1.48MB范围内;

(4)运行环境:模拟器——android2.2版本系统——480*320屏幕尺寸;Moto Defy——2.3.4版本CM7系统——854*480屏幕尺寸;

1.演示一

首先采用最简单的图片加载方式,不带任何图片缓存、调整大小或者回收,SimpleImageLoader.class便是承担此职责。加载图片部分的代码如下:

@Override

public Bitmap loadBitmapImage(String path) {

return BitmapFactory.decodeFile(path);

}

@Override

public Drawable loadDrawableImage(String path) {

return new BitmapDrawable(path);

}

演示结果:在模拟器上图片只能加载1-3张,之后便会出现OOM错误;在Defy上不会出现错误;原因是两者内存限制不同,Defy上运行的是第三方ROM,内存分配有40MB。另外gallery每次显示一张图片时,都要重新解析获得一张图片,尽管在Defy上还未曾出错,但当图片量加大,GC回收不及时时,还是有可能出现OOM。

2.演示二

为图片加载的添加一个软引用缓存,每次图片从缓存中获取图片对象,若缓存中不存在,才会从Sdcard加载图片,并将该对象加入缓存。同时软引用的对象也有助于GC在内存不足的时候回收它们。常见的Discache就是这个原理,大家有兴趣的可以自行研究。关键代码

private HashMap> mImageCache;

@Override

public Bitmap loadBitmapImage(String path) {

if(mImageCache.containsKey(path)) {

SoftReferencesoftReference = mImageCache.get(path);

Bitmap bitmap = softReference.get();

if(null != bitmap)

return bitmap;

}

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path);

mImageCache.put(path, new SoftReference(bitmap));

return bitmap;

}

@Override

public Drawable loadDrawableImage(String path) {

return new BitmapDrawable(loadBitmapImage(path));

}

3.演示三

为了进一步避免OOM,除了缓存,还可以对图片进行压缩,进一步节省内存,多数情况下调整图片大小并不会影响应用的表现力。这个也是我之前必定做的,就是对图片进行压缩。

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

options.inJustDecodeBounds = true;//如果该 值设为true那么将不返回实际的bitmap,也不给其分配内存空间,这样就避免内存溢出.

BitmapFactory.decodeFile(path, options);

可以对图片按尺寸压缩,也是不错的方案:

options.inSampleSize = Util.computeSampleSize(options, 600, (int) (1 * 1024 * 1024));

options.inJustDecodeBounds = false;

options.inDither = false;

options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

4.演示四

在有些情况下,严重缩小图片还是会影响应用的显示效果的,所以有必要在尽可能少地缩小图片的前提下展示图片,手动去回收图片就变得尤为重要。所以这也是一些第三方图片库管理的时候必定用到lrucache算法的原因。



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