有不少朋友都问过我,怎样才能写出高性能的应用程序,如何避免程序出现OOM,或者当程序内存占用过高的时候该怎么样去排查.确实,一个优秀的应用程序,不仅仅要功能完成得好,性能问题也应该处理得恰到好处.为此,我也是阅读了不少Android官方给出的高性能编程建议,那么从本篇文章开始,我就准备开始写一个全新系列的博文,来把这些建议进行整理和分析,帮助大家能够写出更加出色的应用程序. 注意本系列文章的内容基本源于Android Doc,如果想要阅读更加详细的关于性能方面的资料,可以直接去阅读Android

写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参考的文章).   OOM: 内存泄露可以引发很多的问题: 1.程序卡顿,响应速度慢(内存占用高时JVM虚拟机会频繁触发GC) 2.莫名消失(当你的程序所占内存越大,

原文作者博客:转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! ANDROID内存优化(大汇总——上) 写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参

这篇文章主要配套与Android内存优化之——static使用篇向大家介绍MAT工具的使用,我们分析的内存泄漏程序是上一篇文章中static的使用内存泄漏的比较不容易发现泄漏的第二情况和第三种情况——不正确使用单例和asyncTask造成的内存泄漏现象,没看上一篇文章的大家可以先阅读下上一篇文章. 先看一下我们需要分析的目标程序由3个activity组成: MainActivity.java public class MainActivity extends AppCompatActivity

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本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/2MsEAR9pQfMr1Sfs7cPdWQ 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

前言 在这个系列的前四篇文章中,我分别介绍了DVM.ART.内存泄漏和内存检测工具的相关知识点,这一篇我们通过一个小例子,来学习如何使用内存分析工具MAT. 1.概述 在进行内存分析时,我们可以使用Memory Monitor和Heap Dump来观察内存的使用情况.使用Allocation Tracker来跟踪内存分配的情况,也可以通过这些工具来找到疑似发生内存泄漏的位置.但是如果想要深入的进行分析并确定内存泄漏,就要分析疑似发生内存泄漏时所生成堆存储文件.堆存储文件可以使用DDMS或者Mem

开篇废话 今天我们一起来学习JVM的内存分配,主要目的是为我们Android内存优化打下基础. 一直在想以什么样的方式来呈现这个知识点才能让我们易于理解,最终决定使用方法为:图解+源代码分析. 欢迎访问我的个人博客:senduo's blog 希望能在我们平时开发写代码的时候,能够知道当前写的这段代码,内存方面是如何分配的. 我们深知,一个Java程序员在很多时候根本不用操心内存的释放,而是依靠JVM去管理,以前写C++代码的时候,却要时刻记着new的空间要及时释放掉,不然程序很容易出现内存溢出

相关文章 Android内存优化系列 Java虚拟机系列 前言 在Java虚拟机(三)垃圾标记算法与Java对象的生命周期这篇文章中,提到了Java虚拟机的GC日志.DVM和ART的GC日志与Java虚拟机的日志有较大的区别,这篇文章就对DVM和ART的GC日志进行分析. 1.DVM的GC日志 在 DVM 中,每次垃圾收集都会将GC日志打印到 logcat 中,具体的格式为: D/dalvikvm: <GC_Reason> <Amount_freed>, <Heap_stat

相关文章 Android内存优化系列 Java虚拟机系列 前言 要学习Android的内存优化,首先要了解Java虚拟机,此前我用了多篇文章来介绍Java虚拟机的知识,就是为了这个系列做铺垫.在Android开发中我们接触的是与Java虚拟机类似的Dalvik虚拟机和ART虚拟机,这一篇我们就来了解它们的基本原理. 1.Dalvik虚拟机 Dalvik虚拟机( Dalvik Virtual Machine ),简称Dalvik VM或者DVM.它是由Dan Bornstein编写的,名字源于他的

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介绍 在Android系统中,内存分配与释放分配在一定程度上会影响App性能的—鉴于其使用的是类似于Java的GC回收机制,因此系统会以消耗一定的效率为代价,进行垃圾回收. 在中国有句老话:”由俭入奢易,由奢返俭难”.而此谚语也似乎正适应于Android的内存使用.GC回收机制给程序员省去了像C语言程序员那样手动释放内存的工作,但是也带来了一系列的”雷”—动辄内存泄漏,再甚者稍微不慎就会OOM. 这篇文章将会介绍Android的内存管理机制并解释几种在此机制下对内存有影响的几个比较关键的因素.另

Android内存优化是我们性能优化工作中比较重要的一环,这里其实主要包括两方面的工作: 优化RAM,即降低运行时内存.这里的目的是防止程序发生OOM异常,以及降低程序由于内存过大被LMK机制杀死的概率.另一方面,不合理的内存使用会使GC大大增多,从而导致程序变卡. 优化ROM,即降低程序占ROM的体积.这里主要是为了降低程序占用的空间,防止由于ROM空间不足导致程序无法安装. 本文的着重点为第一点,总结概述降低应用运行内存的技巧.在这里我们不再细述PSS.USS等概念与Android应用的内存

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前言 这篇文章的内容是我回顾和再学习 Android 内存优化的过程中整理出来的,整理的目的是让我自己对 Android 内存优化相关知识的认识更全面一些,分享的目的是希望大家也能从这些知识中得到一些启发. Android 应用运行在 ART 环境上,ART 是基于 JVM 优化而来的,ART 优化的目标就是为了让 Android 应用能更高效地在 Android 平台运行. 不严谨地说,Android 应用就是一个在 Android 平台运行良好的 Java 程序,承载着 Android 应用

背景 虽然android设备的配置越来越高,但是,由于android系统的机制导致(最主要是app程序的主线程不会真正退出而是在后台常驻内存中) ,这样手机中安装过多的app之后,导致内存被大量占用,最后可供系统和应用运算的内存越来越少. 所以,我们在开发过程中,需要特别注意内存优化和释放. 常规的总结 一 注意 1 Java四种引用方式,软,弱引用...2 减少不必要的全局变量,尤其是context3 关闭释放资源对象 对SQLiteOpenHelper,SQLiteDatabase,Curs

第一种策略,是释放显示相关的内存.这是我们针对系统APP采用的一种调优策略. 图形内容,俗称位图是非常占用内存的,针对位图,我们采用异步加载的方法,将位图内容信息和位图的状态信息分别进行存储,将内容信息存储到机身存储上,而 把状态信息保留在RAM上.当APP再次显示时,不需要重新测量.布局,只在绘画的时候再把位图的内容信息加载回来.为了保证快速启用后台应用,我们在系 统发出切换的时候就通知APP进行位图内容信息的加载.这样运行内存被占用的情况就得到很大的改善. 第二种策略,是压缩后台内存.我们发

在前公司做一个图片处理的应用时, 项目交付的时候,客户的手机在运行应用的时候,一直在崩溃,而这个异常就是OutOfMemory的错误,简称为OOM, 搞得我们也是极其的崩溃,最后 ,我们是通过网上搜集资料和代码走查的方式来优化解决的,这里,我就把我们收集到资料和总结的经验分享下吧. Android的虚拟机是基于寄存器的Dalvik,它的最大堆大小一般是16M,有的机器为24M.我们平常看到的OutOfMemory的错误,通常 是堆内存溢出.移动开发和web开发的最大的区别是设备资源受限,对一般手

大神分析的很全面,所以就转过来保存一份,转自:http://www.csdn.net/article/2015-09-18/2825737/1 以下为正文: Android的内存优化是性能优化中很重要的一部分,而避免OOM又是内存优化中比较核心的一点.这是一篇关于内存优化中如何避免OOM的总结性概要文章,内容大多都是和OOM有关的实践总结概要.理解错误或是偏差的地方,还请多包涵指正,谢谢! (一)Android的内存管理机制 Google在Android的官网上有这样一篇文章,初步介绍了Andr

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OOM 内存泄漏引起很多问题: 1:节目卡顿.反应慢(高内存使用情况JVM 虚拟机的频繁离职GC) 2:消失 3:直接崩溃 ANDROID 内存面临的问题 1: 有限的堆内存,原始仅仅有16M 2:内存大小消耗等依据设备.操作系统等级.尺寸的不同而不同 3:程序不能直接控制 4:支持后台多任务处理 5:执行在虚拟机之上 5R 1.Reckon(计算) 首先须要知道你的app所消耗内存的情况,知己知彼才干百战不殆 2.Reduce(降低) 消耗更少的资源 3.Reuse(重用) 当第一次使用完以后