android内存优化

android内存优化总结  
   在写app的时候，越是到后面越是要考虑到app实际效率和体验的问题。往往在写个人的项目时，这方面考虑的比较少，因为用户少，而且有些问题可能不是很复杂。但是在做公司的项目时就必须考虑周到。比如内存优化，recyclerview优化，界面优化等。避免出现oom、anr等错误。
         为什么需要内存优化     现在的手机配置都不一样，在开发app的时候应该考虑到大多数手机的实际情况，所以一般app占用内存不要超过50m。否则会出现app相当卡顿的样子。也可能出现app的ANR错误。这是一个优秀app开发必然要考虑的问题。
        内存优化的方式
           图片：    在很多内存崩溃的情况中最多的原因就是图片过多过大。那么针对图片进行一些优化是必要的。   

 （1）、使用option进行压缩。

public static Bitmap createImageThumbnail(String filePath){       Bitmap bitmap = null;       BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();       opts.inJustDecodeBounds = true;       BitmapFactory.decodeFile(filePath, opts);         opts.inSampleSize = computeSampleSize(opts, -1, 128*128);       opts.inJustDecodeBounds = false;         try {           bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, opts);       }catch (Exception e) {          // TODO: handle exception      }      return bitmap;  }    public static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options, int minSideLength, int maxNumOfPixels) {      int initialSize = computeInitialSampleSize(options, minSideLength, maxNumOfPixels);      int roundedSize;      if (initialSize <= 8) {          roundedSize = 1;          while (roundedSize < initialSize) {              roundedSize <<= 1;          }      } else {          roundedSize = (initialSize + 7) / 8 * 8;      }      return roundedSize;  }    private static int computeInitialSampleSize(BitmapFactory.Options options,int minSideLength, int maxNumOfPixels) {      double w = options.outWidth;      double h = options.outHeight;      int lowerBound = (maxNumOfPixels == -1) ? 1 : (int) Math.ceil(Math.sqrt(w * h / maxNumOfPixels));      int upperBound = (minSideLength == -1) ? 128 :(int) Math.min(Math.floor(w / minSideLength), Math.floor(h / minSideLength));      if (upperBound < lowerBound) {          // return the larger one when there is no overlapping zone.          return lowerBound;      }      if ((maxNumOfPixels == -1) && (minSideLength == -1)) {          return 1;      } else if (minSideLength == -1) {          return lowerBound;      } else {          return upperBound;      }  }  

 
（2）、使用LRUcache      

    LRU指的是回收最近不是经常使用的资源。LRUcache使用的是key、value的形式，对于图片。实现：   

     1、获取图片所需的缓存空间。（重写sizeof方法）    

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;private LruCacheUtils() {        if (mMemoryCache == null)            mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(                    MAXMEMONRY / 8) {                @Override                protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {                    // 重写此方法来衡量每张图片的大小，默认返回图片数量。                    return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight() / 1024;                }                @Override                protected void entryRemoved(boolean evicted, String key,                        Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {                    Log.v("tag", "hard cache is full , push to soft cache");                                   }            };    }

2、实现图片操作

public void clearCache() {        if (mMemoryCache != null) {            if (mMemoryCache.size() > 0) {                Log.d("CacheUtils",                        "mMemoryCache.size() " + mMemoryCache.size());                mMemoryCache.evictAll();                Log.d("CacheUtils", "mMemoryCache.size()" + mMemoryCache.size());            }            mMemoryCache = null;        }    }    public synchronized void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {        if (mMemoryCache.get(key) == null) {            if (key != null && bitmap != null)                mMemoryCache.put(key, bitmap);        } else            Log.w(TAG, "the res is aready exits");    }    public synchronized Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {        Bitmap bm = mMemoryCache.get(key);        if (key != null) {            return bm;        }        return null;    }    /**     * 移除缓存     *      * @param key     */    public synchronized void removeImageCache(String key) {        if (key != null) {            if (mMemoryCache != null) {                Bitmap bm = mMemoryCache.remove(key);                if (bm != null)                    bm.recycle();            }        }    }

（3）、软引用（已经不推崇使用，因为gc主要处理对象就是软引用和弱引用，现在就用LRUcache）

（4）、选择RGB_565 (一个像素两个byte)  代替 ALPHA_8(1)、ARGB_444(2)、ARGB_8888(4)

（5）、使用完图片要及时recycle

二、变量    1、尽量使用final static代替static 

   2、能直接访问的字段就不要使用get、set了。  

  3、全局变量尽量少一些。 

   4、能放在外面的东西尽量不要放在for循环当中。   

 以上就是一些基础的吧，希望对大家有所帮助。