[Android] Bitmap OOM解决办法三

在最近作的工程中发现加载的图片太多或图片过大时常常出现OOM问题，
经常使用的解决方案以下几种:
  一：在内存中加载图片时直接在内存中作处理，如：边界压缩
  二：动态回收内存

三：优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
  四：自定义堆内存大小

使用边界压缩的状况下间接的使用了软引用来避免OOM

private Map> map = new HashMap>();
      public void getBitmap(String path) {
            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;
                     Bitmap bitmap1 = BitmapFactory. decodeFile(path, bitmapFactoryOptions);
            int outWidth = bitmapFactoryOptions. outWidth;
            int outHeight = bitmapFactoryOptions. outHeight;
            float imagew = 150;
            float imageh = 150;
            int yRatio = ( int) Math. ceil(outHeight / imageh);
            int xRatio = ( int) Math. ceil(outWidth/ imagew);
            if (yRatio > 1 || xRatio > 1) {
                  if (yRatio > xRatio) {
                       bitmapFactoryOptions. inSampleSize = yRatio;
                 } else {
                       bitmapFactoryOptions. inSampleSize = xRatio;
                 }
           }
           bitmapFactoryOptions. inJustDecodeBounds = false;
           Bitmap  bitmap = BitmapFactory. decodeFile(path, bitmapFactoryOptions);
            //软引用
           SoftReference srf = new SoftReference(bitmap );
            map.put(path, srf);
     }

使用边界压缩的状况下间接的使用了软引用来避免OOM，但你们都知道，这些函数在完成decode后，最终都是经过java层的createBitmap来完成的，须要消耗更多内存,若是图片多且大，这种方式仍是会引用OOM异常。
能够采用下面更测底的方式避免OOM:
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);
}
//显式调用GC来回收内存
if (bitmap .isRecycled()== false){
         bitmap.recycle();
        System.gc ();
}

对于Android平台来讲，其托管层使用的Dalvik JavaVM从目前的表现来看还有不少地方能够优化处理，好比咱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方法能够加强程序堆内存的处理效率。固然具体 原理咱们能够参考开源工程，这里咱们仅说下使用方法: 代码以下：
private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization( TARGET_HEAP_UTILIZATION );

自定义咱们的应用须要多大的内存，这个好暴力哇，强行设置最小内存大小，代码以下：
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);