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Android内存优化实践
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1.内存模型与分布
我们知道android应用大多是使用java语言进行开发的，这就需要我们了解java的内存模型，此外在android中的应用都是基于Dalvik 虚拟机或者ART虚拟机，那么对这些虚拟机的内存分布也应该有所了解。
上图是常见的java虚拟机的内存分布图：
方法区：主要存储虚拟机加载的类信息，常量，静态变量，及时编译器编译后的代码等数据。内存优化时这一部分主要考虑是不是加载了很多不必要的第三方库。这部分的内存减少主要是常量池的回收和类的卸载（类卸载条件：无引用，类加载器可卸载）
堆：几乎所有的对象都在这个区域产生，该区域属于线程共享的区域，所以写代码时更要注意多线程安全。这个内存区域的大小变化主要是对象的创建和回收，比如：如果短时间内有大量的对象创建和回收，可能会造成内存抖动，如果对象创建之后一直回收不掉，则会导致内存泄漏，严重的内存泄漏会导致频繁的gc，从而是界面卡顿。
虚拟机栈：这个区域描述的是java方法执行的内存模型，我们常说的方法栈的入栈就是将方法的栈帧存储到虚拟机栈，这个区域是线程私有的，其生命周期就是线程的生命周期。也就是说每个线程都会有，默认一个线程的线程栈大小是1M，这不包括在方法中产生的其他对象的大小。这一块我们能控制的就是线程的数量，特别是程序中没有使用线程池或者使用的多个第三方库都带有线程池的情况。
本地方法栈：同虚拟机栈的作用非常类似，是为虚拟机执行native方法服务的，所以需要注意的地方也和虚拟机栈一样，特别是使用了第三方so的情况
程序计数器：当前线程执行的虚拟机字节码的行号记录器，占用的内存较小，可以不考虑
2.内存限制
android是基于Linux系统的，android中的进程分为两种：
1.native进程：采用C/C++实现，不包含dalvik实例的linux进程，/system/bin/目录下面的程序文件运行后都是以native进程形式存在的
2.java进程：实例化了dalvik虚拟机实例的linux进程，进程的入口main函数为java函数。dalvik虚拟机实例的宿主进程是fork()系统调用创建的linux进程，所以每一个android上的java进程实际上就是一个linux进程，只是进程中多了一个dalvik虚拟机实例
我们知道，操作系统对进程的内存是有限制的，而且操作系统对dalvik虚拟机自身的堆内存大小也是有限制的。可以通过如下命令查看限制大小：
adb shell getprop | grep dalvik.vm.heapgrowthlimit
可以在Androidmanifest文件中application节点加入android:largeHeap=“true”来增加其dalvik虚拟机中堆的大小
我们常说的堆大小其实是包涵两部分的，一是java的堆，而是native的堆，java堆中主要是一下java对象，由 C/C++申请的内存空间则在native堆中，也有一些对象需要结合native和java堆共同完成，比如bitmap，bitmap分为bitmap对象和其中存储的像素值，对象分配在java堆，而存储的像素值则根据版本不同存储的位置也不同，api 11 - api 25是存储在java堆中的，其他版本是存储在native堆中的；
3.内存泄漏
常见的内存泄漏：
1.静态引用（自身代码和第三方代码）
2.集合内引用
3.Handler消息未清除
4.非静态的内部类中持有外部内的应用
5.匿名内部类/非静态内部类和异步线程
检查的方式：
我这里使用的是leakcanary，一般简单的内存泄漏可以直接在leakcanary中查到引用链路，不能查看的我是使用MAT来分析的当前内存信息；
上图中各项详细的指标的意义可以在这里查到，这里主要占比比较大的几个区域：
allocated：表示app内分配的java的对象数，从当前数值可以看出程序内可能存在过多创建对象的情况，比如string对象
Native：从 C 或 C++ 代码分配的对象内存，频繁进出相关页面发现native堆的大小并没有减小，说明存在c/c++层的内存泄漏
Code：您的应用用于处理代码和资源（如 dex 字节码、已优化或已编译的 dex 码、.so 库和字体）的内存。这个区域能优化的就是移除不需要的so库，懒加载使用so库，移除无用代码（import，方法和类）
4.优化实践
了解了android中的内存分布和泄漏相关，接下来就是结合自身业务进行内存优化了，如下：
1.先解决程序中内存占用较大的业务模块中的内存泄漏，不熟悉MAT的使用的可以看看这个
2.移除程序中多余的代码和引用，这里使用默认的lint检测再配合shrinkResources来删除无效资源
3.优化图片，保证图片放置在合理的文件夹，根据View大小加载合适的图片大小，根据手机状态配置bitmap和回收策略
4.优化对象创建，比如string，使用对象池等
Android内存优化一:java垃圾回收机制
Android内存优化二:内存泄漏
Android内存优化三:内存泄漏检测与监控
Android内存优化四：OOM
Android内存优化五：Bitmap优化
压缩比：scale = (flaot) targetDensity / density
targetDensity : 设备屏幕像素密度dpi
density: 图片对应的文件夹的像素密度dpi
1)、同一张图片放在不同的资源目录下，其分辨率会有变化。
2)、Bitmap的分辨率越高，其解析后的宽高越小，甚至小于原有的图片（及缩放），从而内存也响应的减少。
3)、图片不放置任何资源目录时，其使用默认分辨率mdpi：160。
4)、资源目录分辨率和屏幕分辨率一致时，图片尺寸不会缩放。
Bitmap放在资源目录中的计算方式为：
主要通过编码、采样、复用、匿名共享区进行优化
由于ARGB_4444的画质惨不忍睹，一般假如对图片没有透明度要求的话，可以改成RGB_565，相比ARGB_8888将节省一半的内存开销
其中，A代表透明度；R代表红色；G代表绿色；B代表蓝色。
ALPHA_8 表示8位Alpha位图,即A=8,一个像素点占用1个字节,它没有颜色,只有透明度。
ARGB_4444 表示16位ARGB位图，即A=4,R=4,G=4,B=4,一个像素点占4+4+4+4=16位，2个字节。
ARGB_8888 表示32位ARGB位图，即A=8,R=8,G=8,B=8,一个像素点占8+8+8+8=32位，4个字节。
RGB_565 表示16位RGB位图,即R=5,G=6,B=5,它没有透明度,一个像素点占5+6+5=16位，2个字节。
bitmap的占用内存，是以bitmap的宽高和每个像素占用的字节数决定的。
根据BitmapFactory 的采样率进行压缩 设置采样率，不能小于1 假如是2 则宽为之前的1/2，高为之前的1/2，一共缩小1/4 以此类推
图片复用指的是inBitmap这个属性。
不使用这个属性，你加载三张图片，系统会给你分配三份内存空间，用于分别储存这三张图片
如果用了inBitmap这个属性，加载三张图片，这三张图片会指向同一块内存，而不用开辟三块内存空间。
inBitmap的限制：
1、3.0-4.3
复用的图片大小必须相同
编码必须相同
2、4.4以上
复用的空间大于等于即可
编码不必相同
3、不支持WebP
4、图片复用，这个属性必须设置为true；
options.inMutable = true;
Android 系统为了进程间共享数据开辟的一块内存区域，由于这块区域不受应用的Head的大小限制，相当于可以绕开oom，FaceBook的Fresco首次应用到实际中。
限制：5.0以后就限制了匿名共享内存的使用。
在SDK 11 - 18之间，重用的bitmap大小必须是一致的，例如给inBitmap赋值的图片大小为100-100，那么新申请的bitmap必须也为100-100才能够被重用。从SDK 19开始，新申请的bitmap大小必须小于或者等于已经赋值过的bitmap大小。 新申请的bitmap与旧的bitmap必须有相同的解码格式，例如大家都是8888的，如果前面的bitmap是8888，那么就不能支持4444与565格式的bitmap了。 我们可以创建一个包含多种典型可重用bitmap的对象池，这样后续的bitmap创建都能够找到合适的“模板”去进行重用。
8.0Bitmap的像素数据存储在Native，为什么又改为Native存储呢？
因为8.0共享了整个系统的内存，测试8.0手机如果一直创建Bitmap，如果手机内存有1G，那么你的应用加载1G也不会oom。
可以利用LRU开管理Bitmap，给他设置内存最大值，及时回收。
BitmapRegionDecoder
内存优化就是对内存问题的一个预防和解决，做内存优化能让应用挂得少、活得好和活得久。
挂的少：
“挂”指的是 Crash，内存问题导致 Crash 的具体表现就是内存溢出异常 OOM。
活得好：
活得好指的是使用流畅，Android 中造成界面卡顿的原因有很多种，其中一种就是由内存问题引起的。内存问题之所以会影响到界面流畅度，是因为垃圾回收（GC，Garbage Collection），在 GC 时，所有线程都要停止，包括主线程，当 GC 和绘制界面的操作同时触发时，绘制的执行就会被搁置，导致掉帧，也就是界面卡顿。
活得久：
活得久指的是我们的应用在后台运行时不会被干掉。Android 会按照特定的机制清理进程，清理进程时优先会考虑清理后台进程。清理进程的机制就是LowMemoryKiller。在 Android 中不同的进程有着不同的优先级，当两个进程的优先级相同时，低杀会优先考虑干掉消耗内存更多的进程。也就是如果我们应用占用的内存比其他应用少，并且处于后台时，我们的应用能在后台活下来，这也是内存优化为我们应用带来竞争力的一个直接体现。
内存占用是否越少越好？
当系统 内存充足 的时候，我们可以多用 一些获得更好的性能。当系统 内存不足 的时候，我们希望可以做到 ”用时分配，及时释放“。内存优化并不能一刀切。
我们都知道，应用程序的内存分配和垃圾回收都是由Android虚拟机完成的，在Android 5.0以下，使用的是Dalvik虚拟机，5.0及以上，则使用的是ART虚拟机。
Android虚拟机Dalvik和ART
1、内存区域划分
详细请看以下两篇文章（建议全看）：
java内存四大区_JVM内存区域划分
Android 内存机制
2、内存回收
垃圾收集的标记算法（找到垃圾）：
垃圾收集算法（回收垃圾）：
引用类型：强引用、软引用、弱引用、虚引用
对象的有效性=可达性+引用类型
JAVA垃圾回收机制-史上最容易理解看这一篇就够了
Android：玩转垃圾回收机制与分代回收策略
android中还存在低杀机制，这种情况属于系统整机内存不足，直接把应用进程杀掉的情况。
Android后台杀死系列：LowMemoryKiller原理
1、内存溢出
系统会给每个App分配内存空间也就是heap size值，当app占用的内存加上申请的内存超过这个系统分配的内存限额，最终导致OOM(OutOfMemory)使程序崩溃。
通过命令 getprop |grep dalvik.vm.heapsize 可以获取系统允许的最大
注意：在设置了heapgrowthlimit的状况下，单个进程可用最大内存为heapgrowthlimit值。在android开发中，若是要使用大堆，须要在manifest中指定android:largeHeap为true，这样dvm heap最大可达heapsize。
关于heapsize heapgrowthlimit
2、内存泄漏
Android系统虚拟机的垃圾回收是通过虚拟机GC机制来实现的。GC会选择一些还存活的对象作为内存遍历的根节点GC Roots，通过对GC Roots的可达性来判断是否需要回收。内存泄漏就是 在当前应用周期内不再使用的对象被GC Roots引用，造成该对象无法被系统回收，以致该对象在堆中所占用的内存单元无法被释放而造成内存空间浪费，使实际可使用内存变小。简言之，就是 对象被持有导致无法释放或不能按照对象正常的生命周期进行释放。
Android常见内存泄漏汇总
3、内存抖动
指的是在短时间内大量的新对象被实例化，运行时可能无法承载这样的内存分配，在这种情况下就会导致垃圾回收事件被大量调用，影响到应用程序的UI和整体性能，最终可能导致卡顿和OOM。
常见情况：在一些被频繁调用的方法内不断地创建对象。例如在View 的onDraw方法内new 一些新的对象。
注意内存抖动也会导致 OOM，主要原因有如下两点：
1、Android Studio Profiler
作用
优点
内存抖动问题处理实战
理解内存抖动的概念的话，我们就能明白只要能找到抖动过程中所产生的对象及其调用栈，我们就能解决问题，刚好Android Studio 的Porfiler里面的Memory工具就能帮我们记录下我们操作过程中或静止界面所产生的新对象，并且能清晰看到这些对象的调用栈。
选择Profile 中 的Memory ，选择 Record Java/Kotlin allocations，再点击Record开始记录， Record Java/Kotlin allocations 选项会记录下新增的对象。
操作完成之后，点击如图所示的红脑按钮，停止记录。
停止记录后，我们就可以排序（点击 Allocations可以排序）看看哪些对象或基本类型在短时间被频繁创建多个，点击这些新增的对象就可以看到它的完成的调用链了，进而就找找到导致内存抖动的地方在哪里了。
2、利用DDMS 和 MAT(Memory Analyzer tool)来分析内存泄漏
我们利用工具进行内存泄漏分析主要是用对比法：
a.先打开正常界面，不做任何操作，先抓取一开始的堆文件。
b.一顿胡乱操作，回到原来操作前的界面。主动触发一两次GC,过10秒再抓取第二次堆文件。
c.通过工具对比，获取胡乱操作后新增的对象，然后分析这些新增的对象。
DDMS作用:抓取堆文件，主动触发GC。（其实也是可以用Android Studio 的Profile里面的Memory工具来抓取堆文件的，但是我这边在利用Profile 主动触发gc 的时候会导致程序奔溃，也不知道是不是手机的问题，所以没用Android Studio的Profiler）
MAT作用：对堆文件进行对比，找到多出的对象，找到对象的强引用调用链。
以下是详细的过程：
步骤1.打开DDMS,选择需要调试的应用，打开初始界面，点击下图的图标（Dump Hprof File）先获取一次堆文件。
步骤2.对应用随便操作后，回到一开始的界面，先多触发几次GC ，点击下图的图标(Cause Gc)来主动触发GC,然后再次点击 Dump Hprof File 图标来获取堆文件。
步骤3.通过Android Studio Profile 或者 DDMS dump 的堆文件无法在MAT 打开，需要借助android sdk包下的一个工具hprof-conv.exe来转换。
格式为 hprof-conv 旧文件路径名 要转换的名称；
例如：hprof-conv 2022-04-13_17-54-40_827.hprof change.hprof
步骤4.把两份堆文件导入MAT,然后选择其中第二次获取的堆文件，点击 如图所示的 Histogram查看。
步骤5.点击下图图标，Compare To Another Heap Dump ,选择另一份堆文件。
6.会得出下图所示的 Hitogram 展示，我们主要看Objects 这一列。 如下图所示 “+ 2” 则代表前面两份堆文件对比，这个对象多了两个，我们主要就是要分析这些多了出来，没有被回收的对象。
7.加入我们从增加的对象中，看到了MainActivity ，则需要从一开始打开的Hitogram 展示里面找到这个对象的调用栈。如下图所示，搜索MainActivity
8.看到下图所示解雇，然后鼠标右键点击下图红色圈圈着的MainActivity ,选择 Merger Shortest Paths to Gc Roots ，再选择 exclude all phantom/weak/soft etc.references ,就可以看到这个MainActivity 对象的强引用链，至此我们就可以找到MainActivity对象是被什么引用导致无法回收了。
3、内存泄露检测神器之LeakCanary（线下集成）
自行学习了解，接入简单，使用简单，基本可以解决大部分内存泄漏问题。
github地址 ：
学习地址 ：
针对内存抖动的建议：
针对内存泄漏问题的建议：
针对内存溢出问题的建议（主要就是要减少内存占用）：
建议参考：
深入探索 Android 内存优化（炼狱级别）
对于 优化的大方向，我们应该优先去做见效快的地方，主要有以下三部分：内存泄漏、内存抖动、Bitmap。完善监控机制也是我们的重点，能帮助我们对内存问题快速分析和处理。
参考：
深入探索 Android 内存优化（炼狱级别）