本文介绍了如何计算Android App中图片占用的内存大小,通过计算公式和影响因素,提供了减少图片内存占用的方法。
本文主要介绍了Android开发中的图片加载库和内存优化问题。作者提供了一些建议,例如使用Glide和Picasso等库来加载图片,以及使用对象池来优化内存使用。同时,作者还分享了如何避免内存泄漏的方法,以及降低图片质量以节省内存的技巧。
作者:杨超,腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/362.html We
在 我这样减少了26.5M Java内存!中内存优化一期已经告一段落,主要做的事情是,造了几个分析内存问题的轮子,定位进程各种类型内存占用情况,分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是,优化了一波进程静息态的内存占用(减少26M+)。而二期则是在一期的基础之上,推进已发现问题的SDK解决问题,最终要的是要优化进程的动态Java内存占用!
在 我这样减少了26.5M Java内存!中内存优化一期已经告一段落,主要做的事情是,造了几个分析内存问题的轮子,定位进程各种类型内存占用情况,分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是,优化了一波进程静息态的内存占用(减少26M+)。而二期则是在一期的基础之上,推进已发现问题的SDK解决问题,最终要的是要优化进程的动态Java内存占用! 通常来说不管是做什么性能优化,逃不出性能优化3步曲: 1. 找到性能瓶颈 2. 分析优化方案 3. 执行优化 上述三步看似第三步最能决定优化结果,而事实上,从笔者的几次
因为存在一个复用的场景,比如之前已经开辟了400KB的大小用来显示图片A,现在我们需要显示300KB的图片B,而且图片A已经不需要显示了,那么可能就会将之前开辟的400KB用来显示图片B,这样就不需要重新开辟新的内存,所以图片B实际占用的内存400KB。
作者:杨超,腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/359.html WeT
Android高效内存:让图片占用尽可能少的内存 一、让你的图片最小化 1.1 大图小图内存使用情况对比 大图:440 * 336 小图:220 * 168 资源目录:xhdpi 小图的高宽都是
只是觉得写的很好分享到腾讯云,推荐腾讯云服务器,除学生机外非常便宜的活动 腾讯云活动
笔者最近致力于vivo游戏中心稳定性维护,在分析线上异常时,发现有相当一部分是由OutOfMemory引起。谈及OOM,我们一般都会想到内存泄漏,其实,往往还有另外一个因素——图片,如果对图片使用不当的话,很容易吃掉大量内存,从而导致异常。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
不同Android版本,对一张图片的内存处理方式是不一样的,使用不正确会导致OOM的发生,这篇文章带你梳理内存占用情况,选择适合你的图片加载模式,解决OOM问题。
前言:其实图片优化网上有非常多的方案,这份初探里面做的更多的是从不同方向进行的探索~
死锁问题对产品的影响是巨大的,那么是否会有效的方法能够监控Android应用的死锁呢?
在Android性能优化中,我们会发现占内存最大的和对性能影响最大的往往是图片资源,其次是控件资源。相对来说,其他的资源的影响会小一点。这里我就先对图片资源的优化进行一下讲解,如果有什么说的不对的,希望大神指正一下。
QQ 作为国民级应用,从互联网兴起就一直陪伴着大家,是很多用户刚接触互联网就开始使用的应用。
目录介绍01.图片基础概念介绍1.1 图片占用内存介绍1.2 加载网络图片流程1.3 三方库加载图片逻辑1.4 从网络直接拉取图片1.5 加载图片的流程1.6 Bitmap能直接存储吗1.7 Bitmap创建流程1.8 图片框架如何设计02.图片内存计算方式2.1 如何计算占用内存2.2 上面计算内存对吗2.3 一个像素占用内存2.4 使用API获取内存2.5 影响Bitmap内存因素2.6 加载xhdpi和xxhdpi图片2.7 图片一些注意事项03.大图的内存优化3.1 常见图片压缩3.2 图片尺寸压缩
最近封装了个高斯模糊组件,正好将图片相关的理论基础也梳理了下,所以,这次就来讲讲,在 Android 中,怎么计算一张图片在内存中占据的大小,如果要优化,可以从哪些方向着手。
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
《全民K歌内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K歌内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K歌内存篇3——native内存分析与监控》 一、背景 在2020年的上半年,我们在用户反馈后台发现闪退、白屏问题不断增多,这些问题严重影响用户体验。观察Crash监控平台发现Crash率也在逐步升高,其中Native层的Top1的crash堆栈信息如下: 这个Crash在整体的crash中占比很大,通过这个堆栈信息,发现并没有明显的指向哪个业务代码。此时,把发生Crash时的内存信息上报到后台,分析发现:Cra
参考:https://www.jianshu.com/p/3c5ac5fdb62a
对于Android应用来说,内存向来是比较重要的性能指标。内存占用过高,会影响应用的流畅度,甚至引发OOM,非常影响用户体验。因此,内存优化也向来是行业内的重点工作项和难点工作项。
作者:Like_Codeing 链接:https://juejin.im/post/5ec7302c518825434062f497
Android官网中处理位图 和 高效加载大型位图 这两篇文章中已经做了很明确指出了如何高效的加载大图。这篇文章只是对其中的内容进行总结和扩展(比如图片内存计算、图片压缩等)。
2. 注意在ListView/GridView等出现大量重复子组件的视图里面对ConvertView的复用3. Bitmap对象的复用
对于一张图片,你知道应该存放在那个资源目录下面吗,或者说,放在那个资源目录下加载起来更省内存呢?在日常开发中我们可能不太注意这些东西,但是这些却是基础,是必不可少的一环,所以这几天重新温习了一下并整理了一下。
尽管 SwiftUI 的惰性容器以及 Core Data 都有各自的内存占用优化机制,但随着应用视图内容的复杂( 图文混排 ),越来越多的开发者遇到了内存占用巨大甚至由此导致 App 崩溃的情况。本文将通过对一个演示 App 进行逐步内存优化的方式( 由原先显示 100 条数据要占用 1.6 GB 内存,优化至显示数百条数据仅需 200 多 MB 内存 ),让读者对 SwiftUI 视图的存续期、惰性视图中子视图的生命周期、托管对象的惰值特性以及持久化存储协调器的行缓存等内容有更多的了解。
这个方案是首先想到的,毕竟这个场景是非常契合String的。我们把图片ID和图片存储对象ID分别作为键值对的key和value来存储,其中,图片存储对象ID用String类型。
Stride 跨距 , 指的是 在 内存中 每行像素 占用的空间 , 由于 系统 对 图像有 跨距对齐 的要求 , 这个 Stride 跨距 可能 大于等于 实际的 图像像素 所占用的 宽度 ;
](https://developer.android.com/topic/performance/graphics/load-bitmap) 这两篇文章中已经做了很明确指出了如何高效的加载大图。这篇文章只是对其中的内容进行总结和扩展(比如图片内存计算、图片压缩等)。
通过上一篇文章 《自研的内存分析利器开源了!Android Bitmap Monitor 助你定位不合理的图片使用》 我们知道了好用的图片内存分析工具 AndroidBitmapMonitor,现在我们来了解下它的原理。
由于Android对单个应用所施加的内存限制,比如16MB,这导致加载Bitmap的时候很容易出现内存溢出,本文主要包含2个方面的内容分析Bitmap内存和Bitmap高效加载
因为自动布局的原理是:通过创建一个与view绑定的对象engine,使用engine记录下来相关的约束信息,在布局计算的时候,带入相关参数计算出来frame.
好的分析工具能起到事半功倍的效果,利用分析利器JMC、JFR,可以实现性能问题的准确定位。
Linux是一种基于Unix的操作系统,旨在提供稳定、高效、安全的环境。在Linux下,每个正在运行的程序都是一个进程。进程是计算机系统中最为重要的一种资源,也是操作系统管理的最基本单元。因此,了解Linux进程的管理与监测,对于保证系统稳定运行和提高系统性能具有非常重要的意义。
导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头,手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化,特别是Android阵营,从一开始的一两百M到今天动辄4G,6G内存。然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统,还是会发现各种内存问题仍然层出不穷,各种OOM为crash率贡献不少。Android开发发展到今天也是已经比较成熟,各种新框架,新技术也是层出不穷,而内存优化一直都是Android开发过程一个不可避免的话题。 恰好最近做了内存优化相关的工作,这里也对Android内存优化相关的知识做下总结。 在开始文章之前推荐下公
一张图片Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
在Android应用中,大图的加载和显示可能导致内存占用过高,进而引发OOM(Out Of Memory)异常,影响应用的稳定性和用户体验。为了更好地管理大图资源,我们需要建立起一套可靠的大图监测系统。
前言 Universal-Image-Loader,android-Volley,Picasso、Fresco和Glide五大Android开源组件加载网络图片比较。在Android中的加载网络图片是一件十分令人头疼的事情,在网上有着许多关于加载网络图片的开源库,可以让我们十分方便的加载网络图片。在这里介绍一下Universal-Image-Loader,android-Volley,Picasso、Fresco和Glide的一些使用以及最基本的用法介绍。 本文主要从以下几个方面对上述5个图片库做一个简
之前的分享内容都是相对零散的知识点,不成体系。以后的每周分享,我会尽量将每篇文章串连起来,于是我决定做一个专栏,名字就叫《学习分享》。这是该系列的第一篇。
高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状、不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小。比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多。大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常。我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少。 int maxMemory = (int) (Runti
强引用:强引用是使用最普遍的引用。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。
MOO 音乐是 TME 旗下的新锐音乐服务,其团队是公司内最早实践 Flutter 的先行者之一。本系列文章将提炼 MOO APP 开发中遇到的情况,就 Flutter 内存占用治理方面,分享日常开发的一些基本认知、注意要点、排查方法和优化方案。内存治理篇文章共分上、中、下三篇,本篇为下篇。 五、内存优化策略 1. 图片内存优化 各种导致内存增长的资源中,图片引起的问题是尤为明显和常见的,一张高清图动辄几百K,MOO 音乐很多列表都使用 GIF 动图,大小可以达几MB乃至十几MB,图片所占内存跟图片大小有
Linux 是一种自由和开放源代码的操作系统,它的使用在全球范围内非常广泛。在 Linux 中,进程是操作系统中最重要的组成部分之一,它代表了正在运行的程序。了解如何查看正在运行的进程是非常重要的,因为它可以帮助您了解系统的运行状态并对其进行管理。本文将介绍如何在 Linux 中查看正在运行的进程,并提供一些实用的例子。
Unity对纹理的处理是智能的:不论你放入的是PNG,PSD还是TGA,它们都会被自动转换成Unity自己的Texture2D格式。在Texture2D的设置选项中,你可以针对不同的平台,设置不同的压缩格式,如IOS设置成PVRTC4,安卓平台设置成RGBA16等
Mono下的foreach使用需谨慎。频繁调用容易触及堆上限,导致GC过早触发,出现卡顿现象。
已经好久没有更新博客,大概有半年了,主要是博主这段时间忙于找工作,Android岗位的工作真的是越来越难找,好不容易在广州找到一家,主要做海外产品,公司研发实力也不错,所以就敲定了三方协议。现在已经在公司实习了一个月多,目前主要是负责公司某个产品的内存优化,刚好就总结了一下Android Bitmap常用的优化方式。
对象实际数据包括了对象的所有成员变量,其大小由各个成员变量的大小决定,,比如:byte和boolean是1个字节,short和char是2个字节,int和float是4个字节,long和double是8个字节,reference是4个字节(64位系统中是8个字节)。
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