Android 内存优化实战指南

---

前言

在移动应用开发中，内存优化一直是提升性能、避免崩溃、改善用户体验的重要任务。尤其在内存有限的 Android 设备上，优化内存使用能有效避免 ANR（应用无响应）和 OOM（内存溢出）问题。本文将结合常见场景和实际案例，带你深入探讨 Android 内存优化的核心技术和实用方法。

---

1.什么是内存优化

内存优化的意义在于降低内存使用峰值，减少内存泄漏，并提升应用的流畅度。以下是内存不足对应用的具体影响：

1. OOM 崩溃： 应用分配的内存超过限制，直接导致崩溃。
2. UI 卡顿：垃圾回收（GC）频繁触发，暂停应用线程，用户体验下降。
3. 设备卡顿：内存占用过多，系统开始回收后台任务或强制终止应用。

类比场景：
搬家时，东西太多，车子装不下，反复装卸导致搬家效率低，甚至直接崩溃（车坏了）。
搬家车容量 = 应用分配的内存上限
东西太多 = OOM 崩溃
反复装卸 = 垃圾回收（GC）频繁执行，导致应用卡顿
优化内存就是在有限的车厢空间里，高效地装载东西，让搬家顺利进行。

Android 的内存管理机制

Android 应用运行在独立的虚拟机中（Dalvik 或 ART），内存管理主要依赖垃圾回收（GC）机制。GC 的核心原理是通过根搜索算法（Reachability Analysis）标记所有可达对象，并回收无法到达的对象。虽然 GC 可以自动管理内存，但它也会导致Stop-the-World (STW) 暂停，直接影响用户体验。

2. 常见内存优化实战案例与原理分析

2.1 优化图片加载

问题：加载高清大图时，内存占用激增，导致 OOM。

• 问题分析
  加载一张图片时，图片的大小并不仅仅是文件的大小，而是解码后的像素数据占用的内存。

• 计算图片内存占用：
  对于一张图片，其占用内存的公式为：
  内存占用 = 宽度 * 高度 * 每像素字节数 （ 比如：RGBA格式 为 4字节）
  例如：
  4K 图片（3840 × 2160）使用 RGBA 格式：
  3840 * 2160 * 4 = 31.6MB
  如果同时加载多张图片，内存使用量会进一步飙升。

2.1.1 解决方案

以下只是提供思路，具体解决还是要看实际情况

---

一、 使用 BitmapFactory.Options 降低图片分辨率
如果图片实际显示的尺寸较小，可以使用 BitmapFactory.Options 进行按需采样加载。

代码示例：

fun decodeSampledBitmapFromResource(
    res: Resources,
    resId: Int,
    reqWidth: Int,
    reqHeight: Int
): Bitmap {
   
    // 第一次加载，仅获取图片尺寸
    val options = BitmapFactory.Options().apply {
    inJustDecodeBounds = true }
    BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options)

    // 计算采样率
    options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight)

    // 实际加载图片
    options.inJustDecodeBounds = false
    return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options)
}

fun calculateInSampleSize(options: BitmapFactory.Options, reqWidth: Int, reqHeight: Int): Int {
   
    val