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有效解决Android加载大图片内存溢出的问题

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非著名程序员
发布2018-02-01 16:24:53
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发布2018-02-01 16:24:53
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解决Android加载大图片内存溢出的问题

非著名程序员

今天在交流群里,有人问我他经常遇到加载图片时内存溢出的问题,遇到的情况还是在自己的测试机或者手机里没有问题,做好了, 到了客户手机里就内存溢出了。其实有时候不同的手机和不同的系统对内存的要求不一样,尤其是图片,所以可能会遇到这样的问题。那我们怎么样有效解决Android加载大图片时内存溢出的问题? 那么接下来,我们就来说说这个问题: 首先,我们要知道尽量的不要使用setImageResource或setImageBitmap或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些函数在完成decode后,最终都是要通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗很多的内存。所以,我们应该先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的 source,decodeStream最大的好处和秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的内存空间。 其实,如果在读取时加上图片的Config参数,可以很有效的减少加载的内存,从而能很有效的阻止抛out of Memory异常。 另外,decodeStream直接拿的图片来读取字节码了,不会根据机器的各种分辨率来自动适应屏幕, 使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源, 否则在不同分辨率机器上都是同样大小,显示出来的大小就不对了,不适配。 现在给大家比较好用的方法,如下:

/**
    * 以最省内存的方式读取本地资源的图片
    *  
    * @param context
    * @param resId
    * @return
    */  
   public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId) {  
       BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();  
       opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;  
       opt.inPurgeable = true;  
       opt.inInputShareable = true;  
       // 获取资源图片  
       InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);  
       return BitmapFactory.decodeStream(is, null, opt);  
   }  

其实通过下面的两种方式也可以:

1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
    BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
    options.inJustDecodeBounds = false;
    options.inSampleSize = 5;   //width,hight设为原来的五分之一
    Bitmap btp =BitmapFactory.decodeStream(is,null,options);
2. if(!bmp.isRecycle() ){
        bmp.recycle()   //回收图片所占的内存
        system.gc()  //提醒系统及时回收
}

我也稍微再说一下图片占用进程的内存算法吧: android中处理图片的基础类是Bitmap,顾名思义,就是位图。占用内存的算法如下:图片的width*height*Config。如果Config设置为ARGB_8888,那么上面的Config就是4。一张480*320的图片占用的内存就是480*320*4 byte。其实是在默认情况下android进程的内存占用量为16M,因为Bitmap他除了java中持有数据外,底层C++的skia图形库还会持有一个SKBitmap对象,因此一般图片占用内存推荐大小应该不超过8M。这个大小是可以调整,但是只有在编译源代码时可以设置这个大小的参数。

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原始发表:2015-07-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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