一、Bitmap优化原因

为什么要优化图片Bitmap资源？
因为Android系统分配给每个应用程序的内存有限，图片资源（Bitmap）非常消耗内存，很多情况下，图片所占的内存占整个App内存的大部分
如果对Bitmap的使用或内存管理稍有不当，就可能引发OutOfMemoryError（内存溢出），容易造成Crash（应用崩溃）

具体优化方案

主要从以下四个方面优化图片Bitmap资源的使用 & 内存管理

在这里插入图片描述

优化原因
使用完毕后若不释放图片资源，容易造成内存泄露，从而导致内存溢出

优化方案
a. 在 Android2.3.3（API 10）前，调用 Bitmap.recycle()方法
b. 在 Android2.3.3（API 10）后，采用软引用（SoftReference）

具体描述
在 Android2.3.3（API 10）前、后，Bitmap对象 & 其像素数据的存储位置不同，从而导致释放图片资源的方式不同，具体如下图

版本号	存储方式（Bitmap对象与像素数据）	内部的内存资源释放机制	优化内存资源释放方式
Android2.3.3（API 10）前	分开存储

Bitmap对象：存储在堆内存中
Bitmap对象的像素数据：存储在本地内存（Bitmap实例通过JNI调用方式生成，使其像素数据存储在本地内存） | 1. Bitmap对象：GC（Java垃圾回收器）
Bitmap对象的像素数据：不可预知的方式释放（GC无法直接回收在本地内存中的资源） | 1. Bitmap对象：由（GC）Java垃圾回收器自动回收+软引用（SoftReference）（软引用（SoftReference）：若内存空间不足时，才回收这些对象的内存）
Bitmap对象的像素数据：调用Bitmap.recycle()
（recycle()源码中调用了JNI方法释放该部分资源） |
| Android2.3.3（API 10）后 | 共同存储 | GC（Java垃圾回收器） | 均由（GC）Java垃圾回收器自动回收+SoftReference（软引用）） |

注：若调用了Bitmap.recycle()后
，再绘制Bitmap
，则会出现Canvas: trying to use a recycled bitmap
错误

因为Bitmap
的内存占用根据 x、y的大小来增加的

优化方式	具体描述	备注
设置多套图片资源	将图片放到 hdpi/xhdpi/xxhdpi等不同文件夹进行适配
BitmapFactory.decodeResource()	1. 对Bitmap根据当前设备屏幕的像素密度值进行缩放适配
BitmapFactory.inSampleSize	缩放图片比例，使得图片按分辨率加载，避免不必要大图加载	1. 此参数为int值，若<1时会被当做1处理，若>1，则按照1/inSampleSize比例缩小bitmap的宽和高、降低分辨率
示例：如果width=100，height=100，inSampleSize=2，则处理后width=50，height=50，宽高降为1/2，像素数降为1/4

ARGB:一种色彩模式，A是Alpha透明度，R是red红色，G是green绿色，B是blue蓝色。
作用是用来描述与存储色彩颜色的信息（注：所有可见色都由红绿蓝组成，所以红绿蓝称为三原色，每个原色都存储着所表示颜色的信息值）
Bitmap存在四种解码方式（属性）

属性（public static final Bitmap.Config）	含义	色彩组成	内存组成	1个像素点占用内存
ARGB_4444	16位ARGB位图	颜色+透明度	4个4位组成（16位）
每个像素占4位，A=4、R=4、G=4、B=4	4+4+4+4=16位、2字节
ARGB_8888	32位ARGB位图	颜色+透明度	4个8位组成（32位）
每个像素占8位，A=8、R=8、G=8、B=8	8+8+8+8=32位=4字节
RGB_565	16位RGB位图	颜色（无透明度）	每个像素分别占R=5、G=6、B=5	5+6+5=16位=2字节
ALPHA_8	8位Alpha位图	透明度（无颜色）	仅由8位透明度组成，每个像素A=8位	8位=1字节

优化方式	具体描述
三级缓存机制	内存缓存-本地缓存-网络缓存
当加载Bitmap图片资源时，先从内存缓存中寻找
若内存缓存中没有，则从本地缓存中寻找
本地缓存中没有，则从网络中加载获取
软引用（SoftReference）	使用SoftReference（软引用）实现内存敏感的高速缓存
（SoftReference（软引用）：内存空间不足时，才回收这些对象的内存）

在这里插入图片描述

由于移动设备的硬件性能有限，故减少应用程序的资源消耗显得十分重要。

优化原因：避免因不正确使用内存 & 缺乏管理，从而出现 内存泄露（ML）、内存溢出（OOM）、内存空间占用过大 等问题，最终导致应用程序崩溃（Crash）
优化方向常见的内存问题如下
1. 内存泄露
2. 内存抖动
3. 图片Bitmap相关
4. 代码质量 & 数量
5. 日常不正确使用
具体优化方案：内存泄漏解决、内存优化