Android性能优化—— 内存优化
Android 系统中，垃圾回收是自动的，比较隐蔽，这就导致一些内存问题表现的并不明显，出现问题后难以定位。常见的内存问题有内存泄漏、内存溢出（Out of Memory）、内存抖动等。
我们做内存优化的主要原因有以下几点：
降低 OOM 率，内存问题最常见的就是 OOM，申请的内存得不到释放就有可能造成 OOM；
减少卡顿， 在 Android 系统中造成卡顿的原因有很多，其中就有内存引起的卡顿。内存问题之所以会影响到界面流畅度，是因为垃圾回收机制，在 GC 的时候，所有的线程都要停止工作，包括主线程。因此，当 GC 和绘制界面的操作同时触发时，绘制的任务就会被搁置，导致掉帧，也就是界面卡顿；
增加应用存活时间，Android 系统会按照特定的流程清理进程，优先考虑清理后台进程，如果某个应用在后台运行且占用的内存很多，就会被优先清理掉。如果我们希望 APP 可以存活的久一点，不使用的内存应该尽快清理掉；
至于哪些对象是需要回收的？使用跟搜索算法/可达性算法，选定一些对象作为 GC Roots，向下搜索，搜索所经过的路径称为引用链，当一个对象到 GC Roots 没有应用链相连，则表明此对象需要回收。以下是可以作为 GC Roots 的对象：
本地方法栈中引用的对象；
虚拟机栈中引用的对象；
全局静态变量引用的对象；
全局常量引用的对象；
Java虚拟机（四）—— Java虚拟机中的对象
1 内存泄漏
内存泄漏指的是我们的应用已经不需要某些对象了，但是，该对象的某些引用依旧没有释放，导致这些对象没有办法被回收。从内存上来看，就是某块内存已经不再被使用了，但是却没有办法被回收掉，从而造成了内存浪费。 比如说匿名内部类持有外部类的引用，导致外部类无法被回收，就会出现内存泄漏的问题。
内存泄漏会导致无法回收的内存越来越多，可用的内存越来越少，直到应用无更多可用的内存申请，严重的甚至出现 OOM。
内存泄漏
2 内存溢出（OOM Out Of Memory）
内存泄漏一般导致应用卡顿，极端情况会导致 OOM，OOM 的原因是因为超过内存的阈值。原因主要有两方面：
内存泄漏，导致无法及时释放导致 OOM；
一些逻辑消耗了大量内存，无法及时释放或者超过导致 OOM；
能够消耗大量内存的，绝大多数是因为图片加载。这是 OOM 出现最频繁的地方。图片加载，一个是控制每次加载的数量，二是保证每次滑动的时候不进行加载，滑动完进行加载。一般情况使用先进后出，而不是先进先出。 不过一般我们图片加载都是使用 fresco 或者 Glide 等开源库。
下面是导致内存溢出的两种情况：
通过命令行查看内存消耗情况（adb shell dumpsys meminfo 包名 -d）：
对于图片的内存优化：
图片缩放，比如说一张图片的宽高为 200 x 200，但是 View 的宽高为 100 x 100，这个时候就要对图片进行缩放，通过 inSampleSize 实现；
减少每个像素所占用的内存，在 API 29 中，将 Bitmap 分为 ALPHA_8、RGB_565、ARGB_4444、RGBA_F16、HARDWARE 六个等级：
ALPHA_8：不存储颜色信息，每个像素占 1 个字节；
RGB_565：仅存储 RGB 通道，每个像素占 2 个字节，对 Bitmap 色彩没有高要求，可以使用该模式；
ARGB_4444：已弃用，用 ARGB_8888 代替；
ARGB_8888：每个像素占用 4 个字节，保持高质量的色彩保真度，默认使用该模式；
RGBA_F16：每个像素占用 8 个字节，适合宽色域和 HDR；
HARDWARE：一种特殊的配置，减少了内存占用同时也加快了 Bitmap 的绘制；
每个等级每个像素所占用的字节是不一样的，所存储的色彩值也不同，同一张 100 像素的图片，ARGB_8888 占用了 400 字节，RGB_565 才占用 200 字节。所以在某些场景中，修改图片格式也可以达到减少一半内存的效果。
内存复用，避免重复分配内存。Bitmap 所占用的内存比较大，如果频繁的创建和回收 Bitmap，很容易造成内存抖动，所以应该尽量复用 Bitmap 内存。在 Android 3.0（API 级别 11）开始，系统引入了 BitmapFactory.Options.inBitmap 字段。如果设置了此选项，那么采用 Options 对象的解码方法会在生成目标 Bitmap 时尝试复用 inBitmap，这意味着 inBitmap 的内存得到了重复使用，从而提高了性能，同时移除了内存分配和取消分配。不过 inBitmap 的使用方式存在某些限制，在 Android 4.4（API 级别 19）之前系统仅支持复用大小相同的位图，4.4 之后只要 inBitmap 的大小比目标 Bitmap 大即可
大图局部加载策略：对于图片加载还有种情况，就是单个图片非常巨大，并且还不允许压缩。比如显示：世界地图、清明上河图、微博长图等。首先不压缩，按照原图尺寸加载，那么屏幕肯定是不够大的，并且考虑到内存的情况，不可能一次性整图加载到内存中。所以这种情况的优化思路一般是局部加载，通过 BitmapRegionDecoder 来实现
上面所说的这些关于 Bitmap 的内存优化策略其实都比较简单，而且我们在开发中可能很少用到
因为我们常用的图片框架比如 Glide 已经将这些都封装在里面了，所以一般情况下我们加载图片时不需要做这些特殊操作。
3 内存抖动
在短时间内频繁的创建或者销毁的对象，容易触发 GC，会引起内存抖动，比如在一个 for 循环中创建临时对象实例。
因为 GC 的时候所有的线程都会停止工作，因此导致卡顿。为了避免内存抖动，应该避免以下操作：
尽量避免在循环体中创建对象，如果可以的话把创建的对象移到循环体外；
尽量不要在自定义 View.onDraw() 方法中创建对象，因为这个方法会被频繁调用；
对于能够复用的对象，可以考虑使用对象池把它们缓存起来。需要注意的是，使用结束后要手动释放对象池里的对象；
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