Android有效解决加载大图片时内存溢出的问题

Android有效解决加载大图片时内存溢出的问题

尽量不要使用以下函数来设置一张大图，

ImageView类中的settImageBitmap函数

public void setImageBitmap(Bitmap bm) { }

ImageView类中的setImageResource函数

public void setImageResource(int resId) { }

BitmapFactory类中decodeResource函数

Bitmap decodeResource(Resources res, int id, Options opts)

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.decodeStream方法，创建出一个bitmap，再将其设为ImageView

的 source。decodeStream方法最大的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层的空间。如果在读取时加上图片的Config参数，

可以更有效减少加载的内存，从而更有效的阻止抛out of Memory异常。

注意:

decodeStream直接使用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，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（像素点数量），显示出来的大小就不对了。

原因：

setImageResource(id)会根据设备分辨率进行图片大小缩放适配

setImageBitmap(BitmapFactory.decodeResource(res,id))大小需要手动调。

如果你提供了完整的各种分辨率下的图片的话，两种方法都应该不会有混乱。

以下为项目中使用的读取本地图片的方法：

Java代码

/**
   * 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);

}

另外，以下方式也有一定的帮助：
1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);

    //Options 只保存图片尺寸大小，不保存图片到内存
     BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
     options.inJustDecodeBounds = false;

     //缩放的比例，缩放是很难按准备的比例进行缩放的，其值表明缩放的倍数，SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰
     options.inSampleSize = 10; //width，hight设为原来的十分一
   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
}

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其他相关知识：

优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik Java VM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使法:

private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;

在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。

Android堆内存也可自己定义大小

对于一些Android项目，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理

bitmap 设置图片尺寸，避免内存溢出 OutOfMemoryError的优化方法
★android 中用bitmap 时很容易内存溢出，报如下错误：Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget

● 主要是加上这段：
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;

● eg1：(通过Uri取图片)
private ImageView preview;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr.openInputStream(uri), null, options);
preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。
● eg2:（通过路径去图片）
private ImageView preview;
private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg";
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一
Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
preview.setImageBitmap(b);
filePath.setText(fileName);

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Android虽然会自动管理内存，JAVA也有garbage collection (GC )内存回收机制。

但是如果程序在一次操作中打开几个M的文件，那么通常会出现下面的错误信息。

02-04 21:46:08.703: ERROR/dalvikvm-heap(2429): 1920000-byte external allocation too large for this process.
或
02-04 21:52:28.463: ERROR/AndroidRuntime(2429): java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget

移动终端因为内存有限，往往图片处理经常出现上述的错误。

解决方法：

1.明确调用System.gc();

这种内存回收会有一定的作用，但是请不要太期待。

2.图片处理完成后回收内存。

请在调用BitMap进行图片处理后进行内存回收。

bitmap.recycle();

这样会把刚刚用过的图片占用的内存释放。

3.图片处理时指定大小。

下面这个方法处理几个M的图片时是必须的

1. BitMap getBitpMap(){

2. ParcelFileDescriptor pfd;

3. try{

4. pfd = mCon.getContentResolver().openFileDescriptor(uri, "r");

5. }catch (IOException ex){

6. return null;

7. }

8. java.io.FileDescriptor fd = pfd.getFileDescriptor();

9. BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

10. //先指定原始大小

11. options.inSampleSize = 1;

12. //只进行大小判断

13. options.inJustDecodeBounds = true;

14. //调用此方法得到options得到图片的大小

15. BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);

16. //我们的目标是在800pixel的画面上显示。

17. //所以需要调用computeSampleSize得到图片缩放的比例

18. options.inSampleSize = computeSampleSize(options, 800);

19. //OK,我们得到了缩放的比例，现在开始正式读入BitMap数据

20. options.inJustDecodeBounds = false;

21. options.inDither = false;

22. options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;

24. //根据options参数，减少所需要的内存

25. Bitmap sourceBitmap = BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);

26. return sourceBitmap;

27. }

28. //这个函数会对图片的大小进行判断，并得到合适的缩放比例，比如2即1/2,3即1/3

29. static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options, int target) {

30. int w = options.outWidth;

31. int h = options.outHeight;

32. int candidateW = w / target;

33. int candidateH = h / target;

34. int candidate = Math.max(candidateW, candidateH);

35. if (candidate == 0)

36. return 1;

37. if (candidate > 1) {

38. if ((w > target) && (w / candidate) < target)

39. candidate -= 1;

40. }

41. if (candidate > 1) {

42. if ((h > target) && (h / candidate) < target)

43. candidate -= 1;

44. }

45. if (VERBOSE)

46. Log.v(TAG, "for w/h " + w + "/" + h + " returning " + candidate + "(" + (w/candidate) + " / " + (h/candidate));

47. return candidate;

48. }

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android系统的手机在系统底层指定了堆内存的上限值，大部分手机的缺省值是16MB，不过也有些高配置的机型是24MB的，所以我们的程序在申请内存空间时，为了确保能够成功申请到内存空间，应该保证当前已分配的内存加上当前需要分配的内存值的总大小不能超过当前堆的最大内存值，而且内存管理上将外部内存完全当成了当前堆的一部分，也就是说Bitmap对象通过栈上的引用来指向堆上的Bitmap对象，而堆上的Bitmap对象又对应了一个使用了外部存储的native图像，也就是实际上使用的字节数组byte[]来存储的位图信息，因此解码之后的Bitmap的总大小就不能超过8M了。

解决这类问题的最根本的，最有效的办法就是，使用完bitmap之后，调用bitmap对象的recycle()方法释放所占用的内存，以便于下一次使用。

下面是网上找到的一些常用的优化办法，但是基本上都不能从本质上解决问题。

1.设置系统的最小堆大小：

int newSize = 4 * 1024 * 1024 ; //设置最小堆内存大小为4MB

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(newSize);
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(0.75); // 设置堆内存的利用率为75%

补充说明：堆（HEAP）是VM中占用内存最多的部分，通常是动态分配的。堆的大小不是一成不变的，当堆内存实际的利用率偏离设定的值的时候，虚拟机会在GC的时候调整堆内存大小，让实际占用率向个百分比靠拢。比如初始的HEAP是4M大小，当4M的空间被占用超过75%的时候，重新分配堆为8M大；当8M被占用超过75%，分配堆为16M大。倒过来，当16M的堆利用不足30%的时候，缩减它的大小为8M大。重新设置堆的大小，尤其是压缩，一般会涉及到内存的拷贝，所以变更堆的大小对效率有不良影响。

2.对图片的大小进行控制

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

options.inSampleSize = 2; //图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile("/mnt/sdcard/a.jpg",options);

补充说明：这种方法只是对图片做了一个缩放处理，降低了图片的分辨率，在需要保证图片质量的应用中不可取。

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inTempStorage = new byte[1024*1024*5]; //5MB的临时存储空间

Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile("/mnt/sdcard/a.jpg",options);

补充说明：从创建Bitmap的C++底层代码BitmapFactory.cpp中的处理逻辑来看，如果option不为null的话，那么会优先处理option中设置的各个参数，假设当前你设置option的inTempStorage为1024*1024*4(4M)大小的话，而且每次解码图像时均使用该option对象作为参数，那么你的程序极有可能会提前失败，经过测试，如果使用一张大小为1.03M的图片来进行解码，如果不使用option参数来解码，可以正常解码四次，也就是分配了四次内存，而如果使用option的话，就会出现内存溢出错误，只能正常解码两次。Options类有一个预处理参数，当你传入options时，并且指定临时使用内存大小的话，Android将默认先申请你所指定的内存大小，如果申请失败，就会先抛出内存溢出错误。而如果不指定内存大小，系统将会自动计算，如果当前还剩3M空间大小，而解码只需要2M大小，那么在缺省情况下将能解码成功，而在设置inTempStorage大小为4M的情况下就将出现内存溢出错误。所以，通过设置Options的inTempStorage大小也不能从根本上解决大图像解码的内存溢出问题。

总之再做android开发时，出现内存溢出是属于系统底层限制，只要解码需要的内存超过系统可分配的最大内存值，那么内存溢出错误必然会出现.

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d6fba1b0100v9az.html

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