App开发不可避免的要和图片打交道，由于其占用内存非常大，管理不当很容易导致内存不足，最后OOM，图片的背后其实是Bitmap，它是Android中最能吃内存的对象之一，也是很多OOM的元凶，不过，在不同的Android版本中，Bitmap或多或少都存在差异，尤其是在其内存分配上，了解其中的不用跟原理能更好的指导图片管理。先看Google官方文档的说明：
前面断断续续的写了3篇关于Go语言内存分配器的文章，分别是Go语言内存分配器设计、Go语言内存分配器-FixAlloc、Go语言内存分配器-MSpan，这3篇主要是本文的前戏，其实所有的内容本可以在一
注：本文的大部分内容摘录自论文《TLSF: a New Dynamic Memory Allocator for Real-Time Systems》，可以通过“科学上网”访问如下链接阅读原文：http://www.gii.upv.es/tlsf/files/ecrts04_tlsf.pdf。
前段时间工作中治理了一些 oom，针对内存大户 Bitmap 进行了了一次原理层面的分析。
Bitmap 是 Android 应用的内存占用大户，是最容易造成 OOM 的场景。为此，Google 也在不断尝试优化 Bitmap 的内存分配和回收策略，涉及：Java 堆、Native 堆、硬件等多种分配方案，未来会不会有新的方案呢？
Go语言内置运行时（就是runtime），抛弃了传统的内存分配方式，改为自主管理。这样可以自主地实现更好的内存使用模式，比如内存池、预分配等等。这样，不会每次内存分配都需要进行系统调用。
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
在Java中，内存的分配是由程序完成的，而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection，GC)完成的，程序员不需要通过调用函数来释放内存，但也随之带来了内存泄漏的可能，上篇博客，我介绍了 Android性能优化系列之布局优化，本篇博客，我将介绍内存优化的相关知识。
本文根据网上提供的一些技术方案加上自己实际开发中遇到的情况小结。 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（视手机而定）。一般我们可以通过获取当前线程的可运行内存来判断，比如系统分给当前运行内存只有16M，而你的图片就有16M，这肯定会oom的。 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
Go是内置运行时的编程语言(runtime)，像这种内置运行时的编程语言通常会抛弃传统的内存分配方式，改为自己管理。这样可以完成类似预分配、内存池等操作，以避开系统调用带来的性能问题，防止每次分配内存都需要系统调用。
Go 中实现的内存分配器，简单的说就是维护了一大块全局内存，每个线程（Go 中的 P）维护一小块的私有内存，当私有内存不足时再向全局申请。内存分配与 GC（垃圾回收）有密切关系。
本篇是 Android 内存优化的进阶篇，难度可以说达到了炼狱级别，建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章： Android性能优化之内存优化，其中详细分析了以下几大模块：
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理，从而出现 内存泄露（ML）、内存溢出（OOM）、内存空间占用过大 等问题，最终导致应用程序崩溃（Crash）
前面聊了大于8KB的内存分配，那小于8KB的呢？上一篇的平衡二叉树第十一层的叶子节点最小也是8KB，那比如要分配128B的缓存，直接分给8KB显然是不合适的，Tiny是小于512Byte，Small介于512B~8KB，Tiny和Small统称Subpage，本文就聊聊他们的内存分配情况，这块应该是整个netty最为复杂的部分了。
我把整个核心代码的逻辑给抽象绘制出了这个内存布局图，它基本展示了Go语言内存分配器的整体结构以及部分细节（这结构图应该同样适用于tcmalloc）。从此结构图来看，内存分配器还是有一点小复杂的，但根据具体的逻辑层次可以拆成三个大模块——cache，central，heap，然后一个一个的模块分析下去，逻辑就显得特别清晰明了了。位于结构图最下边的Cache就是cache模块部分；central模块对应深蓝色部分的MCentral，central模块的逻辑结构很简单，所以结构图就没有详细的绘制了；Heap是结构图中的核心结构，对应heap模块，也可以看出来central是直接被Heap管理起来的，属于Heap的子模块。
见名知义，位映射，其实就是string类型的bit数组，并不是redis的基本数据类型，而是在string的基础上做的扩展，支持对位进行操作。
首先Bitmap在Android虚拟机中的内存分配，在Google的网站上给出了下面的一段话 大致的意思也就是说，在Android3.0之前，Bitmap的内存分配分为两部分，一部分是分配在Dalv
Bitmap优化 一个进程的内存可以由2个部分组成：native和dalvik dalvik就是我们平常说的java堆，我们创建的对象是在这里面分配的，而bitmap是直接在native上分配的。 一旦内存分配给Java后，以后这块内存即使释放后，也只能给Java的使用，所以如果Java突然占用了一个大块内存， 即使很快释放了,C能用的内存也是16M减去Java最大占用的内存数。 而Bitmap的生成是通过malloc进行内存分配的，占用的是C的内存，这个也就说明了，上述的4MBitmap无法生成的
内存管理在任何的编程语言里都是重头戏，Golang 也不例外。Go 借鉴了 Google 的 TCMalloc，它是高性能的用于 c++ 的内存分配器。其核心思想是内存池 + 多级对象管理 ，能加快分配速度，降低资源竞争。
前言 内存问题是软件领域的经典问题，平时藏得很深，在出现问题之前没太多征兆。而一旦爆发问题，问题来源的多样、不易重现、现场信息少、难以定位等困难，就会让人头疼不已。 微信在过去 N 多的版本迭代中，经历了各式各样的内存问题，这些问题包括但不限于 Activity 的泄漏、Cursor 未关闭、线程的过度使用、无节制的创建缓存、以及某个 so 库悄无声息一点点的泄漏内存，等等。有些问题甚至曾倒逼着我们改变了微信的架构（2.x 时代 webview 内核泄露催生了微信多进程架构的改变）。时至今日微信依然偶尔
Netty 中的内存管理的实现并不是一蹴而就的，它也是参考了 Jemalloc 内存分配器。而 Jemalloc 又借鉴了 Tcmalloc（出身于 Google，通过红黑树来管理内存快和分页，带有线程缓存。对于小的对象来说，直接由线程的局部缓存来完成，大对象那就由自旋锁来减少多线程下的竞争）的设计思路，但是 Jemalloc 设计的更复杂，虽然也有线程缓存的特性，但是 Jemalloc 将内存分配的粒度划分为 Small、Large、Huge 三个分类，在空间的占用上比较多，但是在大内存分配的场景，内存碎片就略少 。
对于移动应用开发，不管是Android还是IOS，内存都是永远的痛。但是合理的编写代码，会避免OOM的出现。 相信一步步走过来的Android从业者，每个人都会遇到OOM的情况。如何避免和防范OOM的出现，对于每一个程序员来说确实是一门必不可少的能力。今天我们就谈谈在Android平台下内存的管理之道，开始今天的主题之前，先再次回顾两个概念。 内存泄漏：对象在内存heap堆中中分配的空间，当不再使用或没有引用指向的情况下，仍不能被GC正常回收的情况。多数出现在不合理的编码情况下，比如在Activity中
1 首先以一个内存泄露实例来开始本节基础概念的内容： 实例1：(单例导致内存对象无法释放而泄露) 可以看出ImageUtil这个工具类是一个单例，并引用了activity的context。 试想这个场景，应用起来以后，转屏。转屏以后，旧MainActivity会destroy，新MainActivity会重建，导致单例ImageUtil重新getInstance。很不幸的是，由于instance已经不是空的了，所以ImageUtil不会重建，还持有之前的Context，也就是之前的那个MainAc
上一节中分析了如何在poolChunk中分配一块大于pageSize的内存，但在实际应用中，存在很多分配小内存的情况，如果也占用一个page，明显很浪费。针对这种情况，Netty提供了PoolSubpage把poolChunk的一个page节点8k内存划分成更小的内存段，通过对每个内存段的标记与清理标记进行内存的分配与释放。
几乎所有的 OOM 错误都是因为宿主应用出了问题，而不是 Glide 本身。 应用里两种常见的 OOM 错误分别是： 过大的内存分配 (Excessively large allocations) 内存泄露(Memory leaks, 被分配的内存没有被释放)
位域是指信息在保存时，并不需要占用一个完整的字节，而只需要占几个或一个二进制位。为了节省空间，C语言提供了一种数据结构，叫“位域”或“位段”。
mbitmap.go是Go语言运行时的一部分，其主要作用是实现对于内存管理中元信息 BitMap 的管理。
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
我们知道所有程序运行都需要使用内存，而内存的管理和分配又是非常重要的，它决定了你的程序能不能在有限的资源内跑的更快。可以设想一下，如果你自己来设计的一个内存分配的规则，会遇到什么问题呢？如果你有了一大块内存你要怎么去合理的分配和使用呢？今天我们通过几张图来看看golang中的内存分配是怎样的。
meminfo的信息中各字段都是什么含义， 要理解各字段含义，我们才好进行内存的优化。
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。 今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：
作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客：http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub ： https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏： https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 回答内存管理类面试问题可以说出下面这些内容，加分。 ----
在内存管理的上下文中, 初始化(initialization)可以有多种含义. 在许多CPU上, 必须显式设置适用于Linux内核的内存模型. 例如在x86_32上需要切换到保护模式, 然后内核才能检测到可用内存和寄存器.
在上一篇《Android性能优化（三）之内存管理》中我们对Android的内存管理有了一定的认识，本篇文章从实际出发对内存进行优化，主要包含以下部分：
因为内存分期和垃圾回收算法都依赖要连续的地址, 所以在初始化阶段, 预先保留了很大的一段虚拟地址空间.
一、 背景 1. 现状 歌词浏览已经成为音乐app的标配，展示和动画效果也基本上大同小异，主要是单行的逐字染色的卡拉OK效果和多行的滚动效果。当然，我们也不例外。 2. 目标 我们的目标十分明确，一是提升歌词的基础体验，二是在此基础上，能提供差异化的VIP特效，来吸引用户开通VIP。 二、探索技术方案 经过多次的需求评审和沟通讨论，各方在需求的目标和细节上也达成了初步的统一。 产品的希望 ：效果炫酷，能实现逐字动画(位移，翻转，渐隐渐现，模糊，粒子特效等)，可配置等。开发的思考: 技术架构方案，性能挑战等
TCMalloc 是 Google 开发的内存分配器，在不少项目中都有使用，例如在 Golang 中就使用了类似的算法进行内存分配。它具有现代化内存分配器的基本特征：对抗内存碎片、在多核处理器能够 scale。据称，它的内存分配速度是 glibc2.3 中实现的 malloc的数倍。
认为的先规划成两部分，用户的物理内存和内核的物理内存，专项专用，内核有方法去占用用户的内存，但是规定两部分内存是专用的，内核只使用自己的物理内存。
在做Android图片程序的时候，由于图片比较多，很有很的机会出现OOM的机会，根据网上的资料做了些总结，期待能够减少OOM出现的机会。 1.使用底层的方法来替代使用java层的方法 尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图。 因为这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存。 因此，改用先通过BitmapFactory.de
Memory Profiler 是 Android Studio自带的内存分析工具，可以帮助开发者很好的检测内存的使用，在出现问题时，也能比较方便的分析定位问题，不过在使用的时候，好像并非像自己一开始设想的样子。
Tips：本篇是《深入探索Android内存优化》的基础篇，如果没有掌握Android内存优化的同学建议系统学习一遍。
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
上面两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化，所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 1、什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象
进互联网公司操作系统和网络库是基础技能，面试过不去的看，这里基于嵌入式操作系统分几章来总结一下任务调度、内存分配和网络协议栈的基础原理和代码实现。
在过去的两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象如
操作系统适合管理大块内存，如一页（4096字节），不适合小块内存分配；不做内存池管理，容易产生内存碎片，会出现剩余内存够，但没有一块连续内存来分配，会引起操作系统把程序HOLD住来整理碎片的情况；
今天，我们来了解一下计算机中的存储模型，大雄将这部分知识分成了三块，也就是我们会对这部分的知识推送三次。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
