[Android] Bitmap OOM解决办法

在最近做的工程中发现加载的图片太多或图片过大时经常出现OOM问题，找网上资料也提供了很多方法，但自己感觉有点乱，特此，今天在不同型号的三款安卓手机上做了测试，因为有效果也有结果，今天小马就做个详细的总结，以供朋友们共同交流学习，也供自己以后在解决OOM问题上有所提高，提前讲下，片幅有点长，涉及的东西太多，大家耐心看，肯定有收获的，里面的很多东西小马也是学习参考网络资料使用的，先来简单讲下下：

   一般我们大家在遇到内存问题的时候常用的方式网上也有相关资料，大体如下几种：

   一：在内存引用上做些处理，常用的有软引用、强化引用、弱引用

   二：在内存中加载图片时直接在内存中做处理，如：边界压缩

   三：动态回收内存

   四：优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

   五：自定义堆内存大小

   可是真的有这么简单吗，就用以上方式就能解决OOM了？不是的，继续来看...

   下面小马就照着上面的次序来整理下解决的几种方式，数字序号与上面对应：

   1：软引用(SoftReference)、虚引用(PhantomRefrence)、弱引用(WeakReference),这三个类是对heap中java对象的应用，通过这个三个类可以和gc做简单的交互，除了这三个以外还有一个是最常用的强引用

    1.1：强引用，例如下面代码：

Object o=new Object();
Object o1=o;

     上面代码中第一句是在heap堆中创建新的Object对象通过o引用这个对象，第二句是通过o建立o1到new Object()这个heap堆中的对象的引用，这两个引用都是强引用.只要存在对heap中对象的引用，gc就不会收集该对象.如果通过如下代码：

o=null;
o1=null

      heap中对象有强可及对象、软可及对象、弱可及对象、虚可及对象和不可到达对象。应用的强弱顺序是强、软、弱、和虚。对于对象是属于哪种可及的对象，由他的最强的引用决定。如下:

String abc=new String("abc");  //1
SoftReference<String> abcSoftRef=new SoftReference<String>(abc);  //2
WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc); //3
abc=null; //4
abcSoftRef.clear();//5

上面的代码中：

    第一行在heap对中创建内容为“abc”的对象，并建立abc到该对象的强引用,该对象是强可及的。第二行和第三行分别建立对heap中对象的软引用和弱引用，此时heap中的对象仍是强可及的。第四行之后heap中对象不再是强可及的，变成软可及的。同样第五行执行之后变成弱可及的。

        1.2:软引用

               软引用是主要用于内存敏感的高速缓存。在jvm报告内存不足之前会清除所有的软引用，这样以来gc就有可能收集软可及的对象，可能解决内存吃紧问题，避免内存溢出。什么时候会被收集取决于gc的算法和gc运行时可用内存的大小。当gc决定要收集软引用是执行以下过程,以上面的abcSoftRef为例：

    1 首先将abcSoftRef的referent设置为null，不再引用heap中的new String("abc")对象。

    2 将heap中的new String("abc")对象设置为可结束的(finalizable)。

    3 当heap中的new String("abc")对象的finalize()方法被运行而且该对象占用的内存被释放， abcSoftRef被添加到它的ReferenceQueue中。

   注:对ReferenceQueue软引用和弱引用可以有可无，但是虚引用必须有，参见：

Reference(T paramT, ReferenceQueue<? super T>paramReferenceQueue)

         被 Soft Reference 指到的对象，即使没有任何 Direct Reference，也不会被清除。一直要到 JVM 内存不足且 没有 Direct Reference 时才会清除，SoftReference 是用来设计 object-cache 之用的。如此一来 SoftReference 不但可以把对象 cache 起来，也不会造成内存不足的错误 （OutOfMemoryError）。我觉得 Soft Reference 也适合拿来实作 pooling 的技巧。 

 A obj = new A();
Refenrence sr = new SoftReference(obj);

//引用时
if(sr!=null){
    obj = sr.get();
}else{
    obj = new A();
    sr = new SoftReference(obj);
}

    1.3:弱引用

                当gc碰到弱可及对象，并释放abcWeakRef的引用，收集该对象。但是gc可能需要对此运用才能找到该弱可及对象。通过如下代码可以了明了的看出它的作用：

String abc=new String("abc");
WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc);
abc=null;
System.out.println("before gc: "+abcWeakRef.get());
System.gc();
System.out.println("after gc: "+abcWeakRef.get());

运行结果:    

before gc: abc    

after gc: null   

     gc收集弱可及对象的执行过程和软可及一样，只是gc不会根据内存情况来决定是不是收集该对象。如果你希望能随时取得某对象的信息，但又不想影响此对象的垃圾收集，那么你应该用 Weak Reference 来记住此对象，而不是用一般的 reference。   

A obj = new A();

    WeakReference wr = new WeakReference(obj);

    obj = null;

    //等待一段时间，obj对象就会被垃圾回收
　　...

　　if (wr.get()==null) {
　　System.out.println("obj 已经被清除了 ");
　　} else {
　　System.out.println("obj 尚未被清除，其信息是 "+obj.toString());
　　}
　　...
}

    在此例中，透过 get() 可以取得此 Reference 的所指到的对象，如果返回值为 null 的话，代表此对象已经被清除。这类的技巧，在设计 Optimizer 或 Debugger 这类的程序时常会用到，因为这类程序需要取得某对象的信息，但是不可以 影响此对象的垃圾收集。

     1.4:虚引用

     就是没有的意思，建立虚引用之后通过get方法返回结果始终为null,通过源代码你会发现,虚引用通向会把引用的对象写进referent,只是get方法返回结果为null.先看一下和gc交互的过程在说一下他的作用. 

      1.4.1 不把referent设置为null, 直接把heap中的new String("abc")对象设置为可结束的(finalizable).

      1.4.2 与软引用和弱引用不同, 先把PhantomRefrence对象添加到它的ReferenceQueue中.然后在释放虚可及的对象. 

   你会发现在收集heap中的new String("abc")对象之前,你就可以做一些其他的事情.通过以下代码可以了解他的作用.

import java.lang.ref.PhantomReference;
import java.lang.ref.Reference;
import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.lang.reflect.Field;

public class Test {
    public static boolean isRun = true;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String abc = new String("abc");
        System.out.println(abc.getClass() + "@" + abc.hashCode());
        final ReferenceQueue referenceQueue = new ReferenceQueue<String>();
        new Thread() {
            public void run() {
                while (isRun) {
                    Object o = referenceQueue.poll();
                    if (o != null) {
                        try {
                            Field rereferent = Reference.class
                                    .getDeclaredField("referent");
                            rereferent.setAccessible(true);
                            Object result = rereferent.get(o);
                            System.out.println("gc will collect:"
                                    + result.getClass() + "@"
                                    + result.hashCode());
                        } catch (Exception e) {

                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }
            }
        }.start();
        PhantomReference<String> abcWeakRef = new PhantomReference<String>(abc,
                referenceQueue);
        abc = null;
        Thread.currentThread().sleep(3000);
        System.gc();
        Thread.currentThread().sleep(3000);
        isRun = false;
    }

}

结果为

class java.lang.String@96354   

gc will collect:class java.lang.String@96354  好了，关于引用就讲到这，下面看2

   2:在内存中压缩小马做了下测试，对于少量不太大的图片这种方式可行，但太多而又大的图片小马用个笨的方式就是，先在内存中压缩，再用软引用避免OOM，两种方式代码如下，大家可参考下：

     方式一代码如下：

@SuppressWarnings("unused")
private Bitmap copressImage(String imgPath){
    File picture = new File(imgPath);
    Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options();
    //下面这个设置是将图片边界不可调节变为可调节
    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = true;
    bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 2;
    int outWidth  = bitmapFactoryOptions.outWidth;
    int outHeight = bitmapFactoryOptions.outHeight;
    bmap = BitmapFactory.decodeFile(picture.getAbsolutePath(),
         bitmapFactoryOptions);
    float imagew = 150;
    float imageh = 150;
    int yRatio = (int) Math.ceil(bitmapFactoryOptions.outHeight
            / imageh);
    int xRatio = (int) Math
            .ceil(bitmapFactoryOptions.outWidth / imagew);
    if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {
        if (yRatio > xRatio) {
            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = yRatio;
        } else {
            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = xRatio;
        }

    }
    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = false;
    bmap = BitmapFactory.decodeFile(picture.getAbsolutePath(),
            bitmapFactoryOptions);
    if(bmap != null){
        //ivwCouponImage.setImageBitmap(bmap);
        return bmap;
    }
    return null;
}

     方式二代码如下:

package com.lvguo.scanstreet.activity;

import java.io.File;
import java.lang.ref.SoftReference;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import android.app.Activity;
import android.app.AlertDialog;
import android.content.Context;
import android.content.DialogInterface;
import android.content.Intent;
import android.content.res.TypedArray;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.BitmapFactory.Options;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import android.view.WindowManager;
import android.widget.AdapterView;
import android.widget.AdapterView.OnItemLongClickListener;
import android.widget.BaseAdapter;
import android.widget.Gallery;
import android.widget.ImageView;
import android.widget.Toast;
import com.lvguo.scanstreet.R;
import com.lvguo.scanstreet.data.ApplicationData;
/**
* @Title: PhotoScanActivity.java
* @Description: 照片预览控制类
* @author XiaoMa
*/
public class PhotoScanActivity extends Activity {
    private Gallery gallery ;
    private List<String> ImageList;
    private List<String> it ;
    private ImageAdapter adapter ;
    private String path ;
    private String shopType;
    private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> imageCache = null;
    private Bitmap bitmap = null;
    private SoftReference<Bitmap> srf = null;

    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN,
        WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN);
        setContentView(R.layout.photoscan);
        Intent intent = this.getIntent();
        if(intent != null){
            if(intent.getBundleExtra("bundle") != null){
                Bundle bundle = intent.getBundleExtra("bundle");
                path = bundle.getString("path");
                shopType = bundle.getString("shopType");
            }
        }
        init();
    }

    private void init(){
        imageCache = new HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>();
         gallery = (Gallery)findViewById(R.id.gallery);
         ImageList = getSD();
         if(ImageList.size() == 0){
            Toast.makeText(getApplicationContext(), "无照片，请返回拍照后再使用预览", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            return ;
         }
         adapter = new ImageAdapter(this, ImageList);
         gallery.setAdapter(adapter);
         gallery.setOnItemLongClickListener(longlistener);
    }


    /**
     * Gallery长按事件操作实现
     */
    private OnItemLongClickListener longlistener = new OnItemLongClickListener() {

        @Override
        public boolean onItemLongClick(AdapterView<?> parent, View view,
                final int position, long id) {
            //此处添加长按事件删除照片实现
            AlertDialog.Builder dialog = new AlertDialog.Builder(PhotoScanActivity.this);
            dialog.setIcon(R.drawable.warn);
            dialog.setTitle("删除提示");
            dialog.setMessage("你确定要删除这张照片吗？");
            dialog.setPositiveButton("确定", new DialogInterface.OnClickListener() {
                @Override
                public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
                    File file = new File(it.get(position));
                    boolean isSuccess;
                    if(file.exists()){
                        isSuccess = file.delete();
                        if(isSuccess){
                            ImageList.remove(position);
                            adapter.notifyDataSetChanged();
                            //gallery.setAdapter(adapter);
                            if(ImageList.size() == 0){
                                Toast.makeText(getApplicationContext(), getResources().getString(R.string.phoSizeZero), Toast.LENGTH_SHORT).show();
                            }
                            Toast.makeText(getApplicationContext(), getResources().getString(R.string.phoDelSuccess), Toast.LENGTH_SHORT).show();
                        }
                    }
                }
            });
            dialog.setNegativeButton("取消",new DialogInterface.OnClickListener() {
                @Override
                public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
                    dialog.dismiss();
                }
            });
            dialog.create().show();
            return false;
        }
    };

    /**
     * 获取SD卡上的所有图片文件
     * @return
     */
    private List<String> getSD() {
        /* 设定目前所在路径 */
        File fileK ;
        it = new ArrayList<String>();
        if("newadd".equals(shopType)){
             //如果是从查看本人新增列表项或商户列表项进来时
            fileK = new File(ApplicationData.TEMP);
        }else{
            //此时为纯粹新增
            fileK = new File(path);
        }
        File[] files = fileK.listFiles();
        if(files != null && files.length>0){
            for(File f : files ){
                if(getImageFile(f.getName())){
                    it.add(f.getPath());


                    Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options();

                    //下面这个设置是将图片边界不可调节变为可调节
                    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = true;
                    bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 5;
                    int outWidth  = bitmapFactoryOptions.outWidth;
                    int outHeight = bitmapFactoryOptions.outHeight;
                    float imagew = 150;
                    float imageh = 150;
                    int yRatio = (int) Math.ceil(bitmapFactoryOptions.outHeight
                            / imageh);
                    int xRatio = (int) Math
                            .ceil(bitmapFactoryOptions.outWidth / imagew);
                    if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {
                        if (yRatio > xRatio) {
                            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = yRatio;
                        } else {
                            bitmapFactoryOptions.inSampleSize = xRatio;
                        }

                    }
                    bitmapFactoryOptions.inJustDecodeBounds = false;

                    bitmap = BitmapFactory.decodeFile(f.getPath(),
                            bitmapFactoryOptions);

                    //bitmap = BitmapFactory.decodeFile(f.getPath());
                    srf = new SoftReference<Bitmap>(bitmap);
                    imageCache.put(f.getName(), srf);
                }
            }
        }
        return it;
    }

    /**
     * 获取图片文件方法的具体实现
     * @param fName
     * @return
     */
    private boolean getImageFile(String fName) {
        boolean re;

        /* 取得扩展名 */
        String end = fName
                .substring(fName.lastIndexOf(".") + 1, fName.length())
                .toLowerCase();

        /* 按扩展名的类型决定MimeType */
        if (end.equals("jpg") || end.equals("gif") || end.equals("png")
                || end.equals("jpeg") || end.equals("bmp")) {
            re = true;
        } else {
            re = false;
        }
        return re;
    }

    public class ImageAdapter extends BaseAdapter{
        /* 声明变量 */
        int mGalleryItemBackground;
        private Context mContext;
        private List<String> lis;

        /* ImageAdapter的构造符 */
        public ImageAdapter(Context c, List<String> li) {
            mContext = c;
            lis = li;
            TypedArray a = obtainStyledAttributes(R.styleable.Gallery);
            mGalleryItemBackground = a.getResourceId(R.styleable.Gallery_android_galleryItemBackground, 0);
            a.recycle();
        }

        /* 几定要重写的方法getCount,传回图片数目 */
        public int getCount() {
            return lis.size();
        }

        /* 一定要重写的方法getItem,传回position */
        public Object getItem(int position) {
            return lis.get(position);
        }

        /* 一定要重写的方法getItemId,传并position */
        public long getItemId(int position) {
            return position;
        }

        /* 几定要重写的方法getView,传并几View对象 */
        public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
            System.out.println("lis:"+lis);
            File file = new File(it.get(position));
            SoftReference<Bitmap> srf = imageCache.get(file.getName());
            Bitmap bit = srf.get();
            ImageView i = new ImageView(mContext);
            i.setImageBitmap(bit);
            i.setScaleType(ImageView.ScaleType.FIT_XY);
            i.setLayoutParams( new Gallery.LayoutParams(WindowManager.LayoutParams.WRAP_CONTENT,
                    WindowManager.LayoutParams.WRAP_CONTENT));
            return i;
        }
    }
}

    上面两种方式第一种直接使用边界压缩，第二种在使用边界压缩的情况下间接的使用了软引用来避免OOM，但大家都知道，这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存,如果图片多且大，这种方式还是会引用OOM异常的，不着急，有的是办法解决，继续看，以下方式也大有妙用的：

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
}

上面代码与下面代码大家可分开使用，也可有效缓解内存问题哦...吼吼...

/** 这个地方大家别搞混了，为了方便小马把两个贴一起了，使用的时候记得分开使用
     * 以最省内存的方式读取本地资源的图片
     */
    public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
        BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
        opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
       opt.inPurgeable = true;
       opt.inInputShareable = true;
          //获取资源图片
       InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
           return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
   }

   3:大家可以选择在合适的地方使用以下代码动态并自行显式调用GC来回收内存：

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

   4:这个就好玩了，优化Dalvik虚拟机的堆内存分配，听着很强大，来看下具体是怎么一回事

     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: 代码如下：

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

   5：自定义我们的应用需要多大的内存，这个好暴力哇，强行设置最小内存大小，代码如下：

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;
 //设置最小heap内存为6MB大小
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);

突然出现的Out Of Memory这个BUG导致我们项目中断了好几天，在经过不断地摸索之后，今天终于得到了解决。鉴于其强大的破坏力与多发性（尤其是当开发图形丰富的软件 时），在此将解决方法同大家分享，希望大家以后少走弯路，而本人水平有限，如有不当，还望指教！

那么，首先让我们来看看遇到这个BUG时系统输出的Log:

按我们的经验一行一行地分析，发现了报错的原因：bitmap size exceeds VM budget,

中文意思是bitmap占用的内存大小超过了虚拟机（DVM）的允许值。

带着这个信息，我去问谷哥和度娘，果然有大把大把的人遇到了这个问题，有的人还长久以来身陷其中，难以自拔~~

而解决方案则是五花八门，但是有的网友却反映这些网上通用的解决方案完全没作用！？

我并没有尝试所有网上的解决方法，在尝试了部分之后确实没有起到多少作用，该出BUG的地方照出不误，

搞得我甚至有点怀疑这是Google的一个设计缺陷。

经过信息检索，我弄清了这样一个事实：Android虚拟机不允许单个程序中的Bitmap占用超过8M的内存，一旦超过了就会报错，

而报的错正是bitmap size exceeds VM budget.

现在好了，这一切看似如此简单：要想程序的bitmap小于8M，要么就在用了bitmap后立即回收这部分内存，要么就压缩图片的大小啊。

依据这两点思路，我在我的项目中进行了实践。

（一般而言，只用这两种方法就可以解决大部分Out Of Memory的BUG，如果还不能解决，请继续往下看）

第一种方法--及时回收bitmap内存：

一般而言，回收bitmap内存可以用到以下代码

1. if(bitmap != null && !bitmap.isRecycled()){

2. bitmap.recycle();

3. bitmap = null;

4. }

5. System.gc();

bitmap.recycle()方法用于回收该bitmap所占用的内存，接着将bitmap置空，最后，别忘了用System.gc()调用一下系统的垃圾回收器。

在这里要声明一下，bitmap可以有多个（以为着可以有多个if语句），但System.gc()最好只有一个（所以我将它写在了if语句外），因为System.gc()

每次调用都要将整个内存扫描一遍，因而如果多次调用的话会影响程序运行的速度。为了程序的效率，我将它放在了所有回收语句之后，

这样已经起到了它的效果，还节约的时间。

回收bitmap已经知道了，那么“及时”怎么理解呢？

根据我的实际经验，bitmap发挥作用的地方要么在View里，要么在Activity里（当然肯定有其他区域，但是原理都是类似的），

回收bitmap的地方最好写在这些区域刚刚不使用bitmap了的时刻。

比如说View如果使用了bitmap,就应该在这个View不再绘制了的时候回收，或者是在跳转到的下一个区域的代码中回收；

再比如说SurfaceView，就应该在onSurfaceDestroyed这个方法中回收；

同理，如果Activity使用了bitmap,就可以在onStop或者onDestroy方法中回收......

结合以上的共同点，“及时回收”的原理就是在使用了bitmap的区域结束时或结束后回收。

第二种方法--压缩图片：

这个方法当然很简单了，就是使图片体积大小变小，

可以有两种方式：

一种是使图片质量降低（分辨率不变），

另一种是使图片分辨率降低（分辨率改变）。

总之，使图片大小变小就行了。

实践证明，使图片质量降低（分辨率不变）可以大幅度地减小体积，而且质量的差异肉眼看上去并不明显。

我刚开始使用的就是这两种方法，原理很简单，可是，我的BUG发生虽然没那么频繁了，但是它依然存在！！

后来经过几天的努力与尝试，结合我项目的一些具体情况，我终于解决了这个令人头痛的BUG，但是事实却有点出乎我的意料。

当我使用了上述两种方法BUG依然还没解决的时候，我开始怀疑，bitmap超过8M会报错，可现在我把前前后后的bitmap都回收了，

不可能还有8M了，那为什么还会报错呢？

终于我发现了这个原因：当内存中已经被一些bitmap使用过之后，无论被回收与否，它都会变得特别“敏感”，这个时候，

如果bitmap突然要占用大量的内存，即使和之前已经剩下的内存加起来不到8M，系统也会报错，原因是它变“敏感”了！

我不知道这个用底层原理如何解释比较好，但是我想“敏感”这个词应该可以很形象地进行解释。

于是，为了顺应内存的“敏感性”，我将那个需要同时装载多个大体积bitmap的地方进行了修改，用到了以下方法：

1. //压缩，用于节省BITMAP内存空间--解决BUG的关键步骤

2. BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();

3. opts.inSampleSize = 2; //这个的值压缩的倍数（2的整数倍），数值越小，压缩率越小，图片越清晰

5. //返回原图解码之后的bitmap对象

6. bitmap = BitmapFactory.decodeResource(Context, ResourcesId, opts);

即先将图片缩小一倍，再将这缩小了一倍的图片作为bitmap存入内存，这样一来，它占用的bitmap内存大大减小。

后来经测试，BUG果然解决了。图片缩小一倍后，顺应了内存的“敏感性”，也就不会再报错了。

以上方法应该足以解决大多数bitmap内存溢出问题，但是具体情况还是要具体分析。