【移動應(yīng)用開發(fā)技術(shù)】Android 加載大圖及多圖避免程序出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常

【移動應(yīng)用開發(fā)技術(shù)】Android加載大圖及多圖避免程序出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常

Android加載大圖及多圖避免程序出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常1、高效加載大圖片我們在編寫Android程序的時候經(jīng)常要用到許多圖片，不同圖片總是會有不同的形狀、不同的大小，但在大多數(shù)情況下，這些圖片都會大于我們程序所需要的大小。比如說系統(tǒng)圖片庫里展示的圖片大都是用手機攝像頭拍出來的，這些圖片的分辨率會比我們手機屏幕的分辨率高得多。大家應(yīng)該知道，我們編寫的應(yīng)用程序都是有一定內(nèi)存限制的，程序占用了過高的內(nèi)存就容易出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常。我們可以通過下面的代碼看出每個應(yīng)用程序最高可用內(nèi)存是多少。因此在展示高分辨率圖片的時候，最好先將圖片進行壓縮。壓縮后的圖片大小應(yīng)該和用來展示它的控件大小相近，在一個很小的ImageView上顯示一張超大的圖片不會帶來任何視覺上的好處，但卻會占用我們相當(dāng)多寶貴的內(nèi)存，而且在性能上還可能會帶來負(fù)面影響。下面我們就來看一看，如何對一張大圖片進行適當(dāng)?shù)膲嚎s，讓它能夠以最佳大小顯示的同時，還能防止OOM的出現(xiàn)。

圖片壓縮就要用到這個類BitmapFactory,想了解更多請移步到另一篇文章Bitmap詳解與Bitmap的內(nèi)存優(yōu)化。

BitmapFactory這個類提供了多個解析方法(decodeByteArray,decodeFile,decodeResource等)用于創(chuàng)建Bitmap對象，我們應(yīng)該根據(jù)圖片的來源選擇合適的方法。比如:這些方法會嘗試為已經(jīng)構(gòu)建的bitmap分配內(nèi)存，這時就會很容易導(dǎo)致OOM出現(xiàn)。為此每一種解析方法都提供了一個可選的BitmapFactory.Options參數(shù)，將這個參數(shù)的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true就可以讓解析方法禁止為bitmap分配內(nèi)存，返回值也不再是一個Bitmap對象，而是null。雖然Bitmap是null了，但是BitmapFactory.Options的outWidth、outHeight和outMimeType屬性都會被賦值。這個技巧讓我們可以在加載圖片之前就獲取到圖片的長寬值和MIME類型，從而根據(jù)情況對圖片進行壓縮。如下代碼所示：為了避免OOM異常，最好在解析每張圖片的時候都先檢查一下圖片的大小，除非你非常信任圖片的來源，保證這些圖片都不會超出你程序的可用內(nèi)存。

現(xiàn)在圖片的大小已經(jīng)知道了，我們就可以決定是把整張圖片加載到內(nèi)存中還是加載一個壓縮版的圖片到內(nèi)存中。以下幾個因素是我們需要考慮的：比如，你的ImageView只有128*96像素的大小，只是為了顯示一張縮略圖，這時候把一張1024*768像素的圖片完全加載到內(nèi)存中顯然是不值得的。

那我們怎樣才能對圖片進行壓縮呢？通過設(shè)置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就可以實現(xiàn)。比如我們有一張2048*1536像素的圖片，將inSampleSize的值設(shè)置為4，就可以把這張圖片壓縮成512*384像素。原本加載這張圖片需要占用13M的內(nèi)存，壓縮后就只需要占用0.75M了(假設(shè)圖片是ARGB_8888類型，即每個像素點占用4個字節(jié))。下面的方法可以根據(jù)傳入的寬和高，計算出合適的inSampleSize值：使用這個方法，首先你要將BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true，解析一次圖片。然后將BitmapFactory.Options連同期望的寬度和高度一起傳遞到到calculateInSampleSize方法中，就可以得到合適的inSampleSize值了。之后再解析一次圖片，使用新獲取到的inSampleSize值，并把inJustDecodeBounds設(shè)置為false，就可以得到壓縮后的圖片了。下面的代碼非常簡單地將任意一張圖片壓縮成100*100的縮略圖，并在ImageView上展示。

2、使用圖片緩存技術(shù)在你應(yīng)用程序的UI界面加載一張圖片是一件很簡單的事情，但是當(dāng)你需要在界面上加載一大堆圖片的時候，情況就變得復(fù)雜起來。在很多情況下，（比如使用ListView,GridView或者ViewPager這樣的組件），屏幕上顯示的圖片可以通過滑動屏幕等事件不斷地增加，最終導(dǎo)致OOM。

為了保證內(nèi)存的使用始終維持在一個合理的范圍，通常會把被移除屏幕的圖片進行回收處理。此時垃圾回收器也會認(rèn)為你不再持有這些圖片的引用，從而對這些圖片進行GC操作。用這種思路來解決問題是非常好的，可是為了能讓程序快速運行，在界面上迅速地加載圖片，你又必須要考慮到某些圖片被回收之后，用戶又將它重新滑入屏幕這種情況。這時重新去加載一遍剛剛加載過的圖片無疑是性能的瓶頸，你需要想辦法去避免這個情況的發(fā)生。這個時候，使用內(nèi)存緩存技術(shù)可以很好的解決這個問題，它可以讓組件快速地重新加載和處理圖片。下面我們就來看一看如何使用內(nèi)存緩存技術(shù)來對圖片進行緩存，從而讓你的應(yīng)用程序在加載很多圖片的時候可以提高響應(yīng)速度和流暢性。內(nèi)存緩存技術(shù)對那些大量占用應(yīng)用程序?qū)氋F內(nèi)存的圖片提供了快速訪問的方法。其中最核心的類是LruCache(此類在android-support-v4的包中提供)。這個類非常適合用來緩存圖片，它的主要算法原理是把最近使用的對象用強引用存儲在LinkedHashMap中，并且把最近最少使用的對象在緩存值達到預(yù)設(shè)定值之前從內(nèi)存中移除。

在過去，我們經(jīng)常會使用一種非常流行的內(nèi)存緩存技術(shù)的實現(xiàn)，即軟引用或弱引用(SoftReferenceorWeakReference)。但是現(xiàn)在已經(jīng)不再推薦使用這種方式了，因為從Android2.3(APILevel9)開始，垃圾回收器會更傾向于回收持有軟引用或弱引用的對象，這讓軟引用和弱引用變得不再可靠。另外，Android3.0(APILevel11)中，圖片的數(shù)據(jù)會存儲在本地的內(nèi)存當(dāng)中，因而無法用一種可預(yù)見的方式將其釋放，這就有潛在的風(fēng)險造成應(yīng)用程序的內(nèi)存溢出并崩潰。

為了能夠選擇一個合適的緩存大小給LruCache,有以下多個因素應(yīng)該放入考慮范圍內(nèi)，例如：并沒有一個指定的緩存大小可以滿足所有的應(yīng)用程序，這是由你決定的。你應(yīng)該去分析程序內(nèi)存的使用情況，然后制定出一個合適的解決方案。一個太小的緩存空間，有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新加載，這并沒有好處。而一個太大的緩存空間，則有可能還是會引起Java.lang.OutOfMemory的異常。

下面是一個使用LruCache來緩存圖片的例子：在這個例子當(dāng)中，使用了系統(tǒng)分配給應(yīng)用程序的八分之一內(nèi)存來作為緩存大小。在中高配置的手機當(dāng)中，這大概會有4兆(32/8)的緩存空間。一個全屏幕的GridView使用4張800x480分辨率的圖片來填充，則大概會占用1.5兆的空間(800*480*4)。因此，這個緩存大小可以存儲2.5頁的圖片。

當(dāng)向ImageView中加載一張圖片時,首先會在LruCache的緩存中進行檢查。