性能优化的终极目标-内存简析

通常来说为了避免磁盘I/O问题，都会用内存缓存起来，结果什么都用内存缓存起来，App的常驻内存就会很大，若内存处理不当机会变成内存问题，甚至最后成为OOM的导火索。

Out of Memory，OOM是常见的内存溢出问题。通常会在decode图片的时候触发，但不一定是decode图片的问题，因为也许它只是压垮骆驼的稍微大一点的稻草。在虚拟机的Heap内存使用超过堆内存最大值（Max Memory Heap）的时候，就会出现OOM问题了。

Android没有虚拟内存，安卓系统对于每个应用都有内存使用的限制，所以系统为每个应用分配一小部分内存。假如是游戏类型软件这种消耗内存的特殊应用，Android在mainifest里面可以设置LargerHeap为true。
heapsize是在manifest中设置了largeHeap=true之后，可以使用最大内存值。设置largeHeap的确可以增加内存的申请量。但不是系统有多少内存就可以申请多少，而是由dalvik.vm.heapsize限制。在内存稀缺的背景下，为了保证前台App和系统能够稳定运行，在手机剩余内存低于内存警戒线时，会触发Low Memory Killer机制，App占用的内存越多，被Low memory Killer 处理掉的机会越大。

内存问题主要包括常驻问题（如图片缓存）、内存泄露问题（如activity泄露）、GC问题（关键是GC For Alloc），后果就是导致App Crash、闪退、后台被杀、卡顿，而且这是各种资源类性能问题积压的最后一环。

GC（Garbage Collection）
最简单的的理解就是没有被GC ROOT间接或直接引用的对象的内存会被回收。当并发执行GC的时候ART比Dalvik少了一个stop-the-world的阶段，因此Dalvik比ART（Android Runtime 是Android4.4发布的用来替换Dalvik虚拟机）更容易产生Jank（卡顿）。然而在内存不足以分配给新的对象时时触发GC for Alloc,无法并发执行GC导致stop-the-world的时间会变得更长。所以尽量避免CG For Alloc，除了减少内存的申请回收外，更重要的是减少常驻内存和避免内存泄露。
内存泄露-主要指activity泄露
因为activity对象会间接或者直接引用View、Bitmap等，所以一旦无法释放，会占用大量内存。泄露基本上都是GC ROOT 对Activity的直接引用、this$0 间接引用、mContext间接引用。

引用的方式/GC ROOT	Class-（静态变量）	活着的线程
mContext间接引用	静态View，InputMethodManager	SensorManager、WiFiManager(其他Service进程都可以)
this$0 间接引用	内类引用	匿名类/Timer/TimerTask/Handler
直接引用	静态Activity	–

图片缓存
建议使用一个进程所能申请的最大内存的四分之一作为图片缓存（Android进程都有最大内存上限，这依据手机ROM而定，手机出厂就被固定，一般不会更改）。图片缓存达到容积上限时，内部使用LRU算法做淘汰，淘汰那些“有老有少被使用到”的图片，这就是内存图片缓存的大体设计思维。对于多图片类App,内存使用够呛，现有两种硬盘缓存方案。
- DiskLruCache,简单理解就是LruCache的硬盘版本，容错性强，但是对比BlobCache，I/O性能一般。
- BlobCache，这个方案源自Android原生的相册，利用索引(Index)文件、活动（Active）文件、非活动（Unactive）文件,通过索引（偏移）来读取活动文件的图片缓存。清楚旧图片的方法简单粗暴，直接seek到文件头部，覆盖写入就可以。这一切都是为了用最小的磁盘I/O代价完成磁盘缓存。
- 另外官方也建议把内存淘汰的图片，降低压缩比存储到本地，以备后用，最大限度地降低以后复用时的解码开销。

检测Android关于内存的工具有不少，灵活的选择工具就显得特别重要，下一篇就重点介绍相关检测工具。

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