Android oom 有时出现很频繁,这一般不是Android设计的问题,一般是我们的问题。
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就我的经验而言,出现oom,无非主要是以下几个方面:
一、加载对象过大
二、相应资源过多,没有来不及释放。
解决这样的问题,也有一下几个方面:
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
在处理app启动速度的时候,可以设置主线程的优先级,保证主线程占用的cpu足够久。进程的oom_adj,决定了当内存不够的时候,lmk会根据oom_adj的大小依次释放内存。
android中对线程等级划分如下:
设置线程的优先级分为:android 提供的api和java sdk自带的api
注意: 要使用android提供的api设置,用java提供的作用不够显著
作用: 可以在主线程设置主线层等级;在Glide加载图片的时候设置低优先级。当图片量很大的时候可以降低加载图片线程的等级
android内存不够了,会触发oom机制,lowMemoryKiller会根据每个进程的oom_adj的等级,依次杀死进程,释放内存。
lom会根据free的内存的值,来判断kill掉哪个等级下的进程。例如当空闲内存只有64M了。会kill掉oom_adj 为12-15的进程
真实案例:应用A跳到第三方应用B,在第三方应用B中播放视频,加载大量图片,导致返回的时候,应用A走了SplashActivity。通过logcat发现A应用被kill掉了
首先要说一点,就是在Android中线程数超过一定量,也会抛出OOM,所以OOM不一定是内存不足了才会抛出OOM。
具体数量的问题,每个厂商、每个具体型号的手机最大数量都不太一样,华为有些手机限制400多个,默认的话应该是1000多个。
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