Android处理图片OOM的若干方法小结
前言
众所周知，每个Android应用程序在运行时都有一定的内存限制，限制大小一般为16MB或24MB（视平台而定）。因此在开发应用时需要特别关注自身的内存使用量，而一般最耗内存量的资源，一般是图片、音频文件、视频文件等多媒体资源；由于Android系统对音频、视频等资源做了边解析便播放的处理，使用时并不会把整个文件加载到内存中，一般不会出现内存溢出（以下简称OOM）的错误，因此它们的内存消耗问题暂不在本文的讨论范围。本文重点讨论的是图片的内存消耗问题，如果你要开发的是一款图片浏览器应用，例如像Android系统自带的Gallery那样的应用，这个问题将变得尤为突出；如果你开发的是目前的购物客户端，有时候处理不当也会碰到这种问题。
目前碰到的OOM场景，无外乎以下几种情形，不过无论是哪种情形，解决问题的思路都是一致的。
(1)显示单张图片，图片文件体积达到3000*4000级别的时候；
(2)在ListView或Gallery等控件中一次性加载大量图片时；
相关知识介绍
1.颜色模型
常见的颜色模型有RGB、YUV、CMYK等，在大多数图像API中采用的都是RGB模型，Android也是如此；另外，在Android中还有包含透明度Alpha的颜色模型，即ARGB。关于颜色模型更加详细的信息暂不在本文的讨论范围之内。
2.计算机中颜色值的数字化编码
在不考虑透明度的情况下，一个像素点的颜色值在计算机中的表示方法有以下3种：
(1)浮点数编码：比如float: (1.0, 0.5, 0.75)，每个颜色分量各占1个float字段，其中1.0表示该分量的值为全红或全绿或全蓝；
(2)24位的整数编码：比如24-bit:(255, 128, 196)，每个颜色分量各占8位，取值范围0-255，其中255表示该分量的值为全红或全绿或全蓝；
(3)16位的整数编码：比如16-bit:(31, 45, 31)，第1和第3个颜色分量各占5位，取值范围0-31，第2个颜色分量占6位，取值范围0-63；
在Java中，float类型的变量占32位，int类型的变量占32位，short和char类型的变量都在16位，因此可以看出，用浮点数表示法编码一个像素的颜色，内存占用量是96位即12字节；而用24位整数表示法编码，只要一个int类型变量，占用4个字节（高8位空着，低24位用于表示颜色）；用16位整数表示法编码，只要一个short类型变量，占2个字节；因此可以看出采用整数表示法编码颜色值，可以大大节省内存，当然，颜色质量也会相对低一些。在Android中获取Bitmap的时候一般也采用整型编码。
以上2种整型编码的表示法中，R、G、B各分量的顺序可以是RGB或BGR，Android里采用的是RGB的顺序，本文也都是遵循此顺序来讨论。在24位整型表示法中，由于R、G、B分量各占8位，有时候业内也以RGB888来指代这一信息；类似的，在16位整型表示法中，R、G、B分量分别占5、6、5位，就以RGB565来指代这一信息。
现在再考虑有透明度的颜色编码，其实方式与无透明度的编码方式一样：24位整型编码RGB模型采用int类型变量，其闲置的高8位正好用于放置透明度分量，其中0表示全透明，255表示完全不透明；按照A、R、G、B的顺序，就可以以ARGB8888来概括这一情形；而16位整型编码的RGB模型采用short类型变量，调整各分量所占为数分别至4位，那么正好可以空出4位来编码透明度值；按照A、R、G、B的顺序，就可以以ARGB4444来概括这一情形。回想一下Android的BitmapConfig类中，有ARGB_8888、ARGB_4444、RGB565等常量，现在可以知道它们分别代表了什么含义。同时也可以计算一张图片在内存中可能占用的大小，比如采用ARGB_8888编码载入一张1920*1200的图片，大概就会占用1920*1200*4/1024/1024=8.79MB的内存。
3.Bitmap在内存中的存储区域
http://www.7dot9.com/2010/08/android-bitmap%E5%86%85%E5%AD%98%E9%99%90%E5%88%B6/ 一文中对Android内存限制问题做了一些探讨，作者认为Bitmap对象通过栈上的引用来指向堆上的Bitmap对象，而Bitmap对象又对应了一个使用了外部存储的native图像，实际上使用的是byte[]来存储的内存空间。但为了确保外部分配内存成功，应该保证当前已分配的内存加上当前需要分配的内存值，大小不能超过当前堆的最大内存值，而且内存管理上将外部内存完全当成了当前堆的一部分。
4.Java对象的引用类型
(1)强引用（StrongReference）如果一个对象具有强引用，那垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。
(2)软引用（SoftReference）如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。
(3)弱引用（WeakReference）弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。
(4)虚引用（PhantomReference）“虚引用”顾名思义，就是形同虚设，与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收器回收。
解决OOM的常用方案
内存限制是Android对应用的一个系统级限制，作为应用层开发人员，没有办法彻底去消灭这个限制，但是可以通过一些手段去合理使用内存，从而规避这个问题。以下是个人总结的一些常用方法：
(1)缓存图像到内存，采用软引用缓存到内存，而不是在每次使用的时候都从新加载到内存；
(2)调整图像大小，手机屏幕尺寸有限，分配给图像的显示区域本身就更小，有时图像大小可以做适当调整；
(3)采用低内存占用量的编码方式，比如Bitmap.Config.ARGB_4444比Bitmap.Config.ARGB_8888更省内存；
(4)及时回收图像，如果引用了大量Bitmap对象，而应用又不需要同时显示所有图片，可以将暂时用不到的Bitmap对象及时回收掉；
(5)自定义堆内存分配大小，优化Dalvik虚拟机的堆内存分配；
本文主要将对前面4种方式做演示和分析。
演示试验说明
为了说明出现OOM的场景和解决OOM的方法，本人制作了一个Android应用——OomDemo来演示，此应用的基本情况说明如下：
(1)该应用展示一个gallery，该gallery只加载图片，gallery的adapter中传入图片的路径而不是图片对象本身，adapter动态加载图片；
(2)演示所用的图片预存储到sdcard的cache目录下，文件名分别为a.jpg，b.jpg…r.jpg，总共18张；
(3)图片为规格1920*1200的jpg图片，文件大小在423KB-1.48MB范围内；
(4)运行环境：模拟器——android2.2版本系统——480*320屏幕尺寸；Moto Defy——2.3.4版本CM7系统——854*480屏幕尺寸；
(5)程序基本结构图：
演示结果与说明
1.演示一
首先采用最简单的图片加载方式，不带任何图片缓存、调整大小或者回收，SimpleImageLoader.class便是承担此职责。加载图片部分的代码如下：
@Override
public Bitmap loadBitmapImage(String path) {
return BitmapFactory.decodeFile(path);
}
@Override
public Drawable loadDrawableImage(String path) {
return new BitmapDrawable(path);
}
演示结果：在模拟器上图片只能加载1-3张，之后便会出现OOM错误；在Defy上不会出现错误；原因是两者内存限制不同，Defy上运行的是第三方ROM，内存分配有40MB。另外gallery每次显示一张图片时，都要重新解析获得一张图片，尽管在Defy上还未曾出错，但当图片量加大，GC回收不及时时，还是有可能出现OOM。
2.演示二
为图片加载的添加一个软引用缓存，每次图片从缓存中获取图片对象，若缓存中不存在，才会从Sdcard加载图片，并将该对象加入缓存。同时软引用的对象也有助于GC在内存不足的时候回收它们。ImageLoaderWithCache.class负责这个职责，关键代码如下：
private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mImageCache;
@Override
public Bitmap loadBitmapImage(String path) {
if(mImageCache.containsKey(path)) {
SoftReference<Bitmap> softReference = mImageCache.get(path);
Bitmap bitmap = softReference.get();
补充：移动开发 , Android ,
