Android性能优化：这是一份全面&详细的内存优化指南，android开发环境的搭建步骤

Android性能优化：这是一份全面&详细的内存优化指南，android开发环境的搭建步骤

步骤1：Application framework 决定回收的进程类型
Android中的进程 是托管的；当进程空间紧张时，会 按进程优先级低->>高的顺序 自动回收进程

Android将进程分为5个优先等级，具体如下：

步骤2：Linux 内核真正回收具体进程
ActivityManagerService 对 所有进程进行评分（评分存放在变量adj中）
更新评分到Linux 内核
由Linux 内核完成真正的内存回收

此处仅总结流程，这其中的过程复杂，有兴趣的读者可研究系统源码ActivityManagerService.java

###3.3 针对对象、变量的内存策略

Android的对于对象、变量的内存策略同 Java内存管理 = 对象 / 变量的内存分配 + 内存释放

下面，将详细讲解内存分配 & 内存释放策略

###a. 内存分配策略

对象 / 变量的内存分配 由程序自动 负责共有3种：静态分配、栈式分配、 & 堆式分配，分别面向静态变量、局部变量 & 对象实例具体介绍如下

注：用1个实例讲解 内存分配

public class Sample {
// 该类的实例对象的成员变量s1、mSample1 & 指向对象存放在堆内存中
int s1 = 0;
Sample mSample1 = new Sample();

// 方法中的局部变量s2、mSample2存放在 栈内存
// 变量mSample2所指向的对象实例存放在 堆内存
public void method() {
int s2 = 0;
Sample mSample2 = new Sample();
}
}
// 变量mSample3的引用存放在栈内存中
// 变量mSample3所指向的对象实例存放在堆内存
// 该实例的成员变量s1、mSample1也存放在堆内存中
Sample mSample3 = new Sample();

###b. 内存释放策略

对象 / 变量的内存释放 由Java垃圾回收器（GC） / 帧栈 负责此处主要讲解对象分配（即堆式分配）的内存释放策略 = Java垃圾回收器（GC）

由于静态分配不需释放、栈式分配仅 通过帧栈自动出、入栈，较简单，故不详细描述

Java垃圾回收器（GC）的内存释放 = 垃圾回收算法，主要包括：

具体介绍如下

###4. 常见的内存问题 & 优化方案

常见的内存问题如下

1、内存泄露
2、内存抖动
3、图片Bitmap相关
4、代码质量 & 数量
5、日常不正确使用

下面，我将详细分析每项的内存问题 & 给出优化方案

###4.1 内存泄露

简介
即 ML （Memory Leak），指 程序在申请内存后，当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象

对应用程序的影响
容易使得应用程序发生内存溢出，即 OOM

内存溢出 简介：

发生内存泄露的本质原因

常见内存泄露原因

1、集合类
2、Static关键字修饰的成员变量
3、非静态内部类 / 匿名类
4、资源对象使用后未关闭

优化方案
具体请看文章：Android性能优化：手把手带你全面了解 内存泄露 & 解决方案

###4.2 图片资源Bitmap相关

优化原因
即 为什么要优化图片Bitmap资源，具体如下图：

优化方向
主要 从 以下方面优化图片Bitmap资源的使用 & 内存管理

具体优化方案
下面，我将详细讲解每个优化方向的具体优化方案

关于更加具体的介绍，请看文章：Android性能优化：那些关于Bitmap优化的小事

###4.3 内存抖动

简介

优化方案
尽量避免频繁创建大量、临时的小对象

---

###4.4 代码质量 & 数量

优化原因
代码本身的质量（如 数据结构、数据类型等） & 数量（代码量的大小）可能会导致大量的内存问题，如占用内存大、内存利用率低等

优化方案
主要从代码总量、数据结构、数据类型、 & 数据对象引用 方面优化，具体如下

---

###4.5 常见使用

优化原因
一些常见使用也可能引发大量的内存问题，下面我将详细介绍。

优化方案

注：

还有1个内存优化的终极方案：调大 虚拟机Dalvik的堆内存大小
即 在AndroidManifest.xml的ap
plication标签中增加一个android:largeHeap属性（值 = true），从而通知虚拟机 应用程序需更大的堆内存
但不建议 & 不鼓励该做法
st.xml的ap
plication标签中增加一个android:largeHeap属性（值 = true），从而通知虚拟机 应用程序需更大的堆内存
但不建议 & 不鼓励该做法