android内存溢出和内存泄漏的区别

内存溢出 out of memory:是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。

内存泄露 memory leak:是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,一次内存泄露危害可以忽略,但内存泄露堆积后果很严重,无论多少内存,迟早会被占光。

memory leak会最终会导致out of memory!

内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的,系统不能满足需求,于是产生溢出。

内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new),可是使用完了以后却不归还(delete),结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问(也许你把它的地址给弄丢了),而系统也不能再次将它分配给需要的程序。一个盘子用尽各种方法只能装4个果子,你装了5个,结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出!比方说栈,栈满时再做进栈必定产生空间溢出,叫上溢,栈空时再做退栈也产生空间溢出,称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出.

以发生的方式来分类,内存泄漏可以分为4类:

1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到,每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。

2. 偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境,偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。

3. 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次,或者由于算法上的缺陷,导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如,在类的构造函数中分配内存,在析构函数中却没有释放该内存,所以内存泄漏只会发生一次。

4. 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存,但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏,因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序,需要运行几天,几周甚至几个月,不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以,我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。

从用户使用程序的角度来看,内存泄漏本身不会产生什么危害,作为一般的用户,根本感觉不到内存泄漏的存在。真正有危害的是内存泄漏的堆积,这会最终消耗尽系统所有的内存。从这个角度来说,一次性内存泄漏并没有什么危害,因为它不会堆积,而隐式内存泄漏危害性则非常大,因为较之于常发性和偶发性内存泄漏它更难被检测到。

Android OOM产生原因

OOM产生可能的原因是因为 1、加载大图片导致内存溢出 2、大量内存泄露

OOM产生的本质是什么呢?

Dalvik VM主要管理的内存 Java heap,由于手机设备的限制,一般一个应用使用的内存不能超过默认值 32M(不同设备略有差异,通过adb shell getprop | grep dalvik.vm.heapgrowthlimit命令查看),这也就是说,当在DVM上申请的堆内存大于默认阀值的时候,我们的应用就会抛出OutOfMemoryError

(其实我们会有这样的疑问,明明我的设备内存有1GB或者更大,但是这么一张图就OOM了?为什么会这样,这里有一篇可以让我们明白其中的原因:关于Bitmap分配在native heap还是dalvik heap上的说明。,第10点有说明)。

如何解决和避免OOM

1、解决大图片导致内存溢出

加载多图:

(1)使用软引用、弱引用,当堆内存不足的时候,就可以自动的释放这些缓存的Bitmap对象。

关于软引用的说明:

软引用(SoftReference)是用来设计object-cache的。他在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,可能解决内存不足的问题,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。

关于弱应用的说明:看一个例子更容易懂:

Stringtest =newString("aaa");

WeakReference testWeak =newWeakReference(test);

test =null;

System.out.println("before: "+ testWeak.get());

System.gc();

System.out.println("after: "+ testWeak.get());

结果:

before: aaa

after: null

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 弱应用(Weak Reference)来记住此对象。

(2)使用过的图并且不再使用,可以调用Bitmap.recycle()加速回收。

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

bitmap.recycle();

}

(3)考虑使用文件缓存。

整个大图都需要加载:

得到bitmap之前先利用BitmapFactory.Options的inSampleSize的值得到压缩图片。

关键代码:

// 第一次解析将inJustDecodeBounds设置为true,来获取图片大小

final BitmapFactory.Optionsoptions = new BitmapFactory.Options();options.inJustDecodeBounds= true;

BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);// 调用上面定义的方法计算inSampleSize值, calculateInSampleSize方法自己写,这里不再赘述

options.inSampleSize= calculateInSampleSize(options.outWidth, options.outHeight, reqWidth, reqHeight);

options.inJustDecodeBounds= false;

Bitmap bmp =BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);

只加载部分图片

可以考虑在API 10以后引进的BitmapRegionDecoder类,具体使用方式还未研究,源码注释(BitmapRegionDecoder is particularly useful when an original image is large and you only need parts of the image)。

2、解决内存泄露问题

解决该问题主要需要对Android系统各部分组件进行一些较深入了解,比如:

对Activity的生命周期进行了解以后,就应该避免对生命周期之外的引用。一个应用可能有多个Activity构成,这时候应该考虑使用Application类。(该问题主要是针对Activity中静态对象的控制)

尽量不要由于各种复杂的引用导致GC不能及时的甚至永远不能回收某块内存。

以上是我对OOM问题的一些解决方案,如果大家还有其他很好的方式恳请提出来,共同提升。

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