Android内存优化一、内存管理机制：垃圾回收（GC）是核心 Dalvik vs ART 虚拟机 Androi

Dalvik vs ART 虚拟机
- Android 5.0 前用 Dalvik，之后用 ART。
- ART 优化了 GC 算法，支持内存整理（减少碎片），性能更好。
分代模型（Generational Heap）
- 年轻代：新对象在此分配，GC 频繁（用复制算法）。
- 老年代：存活久的对象，GC 较少（用标记-整理算法）。
- 持久代（已淘汰）：存放类信息，现被元空间（Meta-space）替代。
GC 触发场景
- 分配内存不足时（kGcCauseForAlloc），导致卡顿（Stop-the-world）。
- 后台内存不足时（kGcCauseBackground），不影响前台流畅度。

什么是内存泄漏？
- 对象不再使用，但被 GC Roots（如静态变量、线程、JNI 引用）强引用，无法被回收。
检测工具
- MAT：分析内存快照（HPROF 文件），找出大对象和引用链。
- LeakCanary：自动检测 Activity/Fragment 泄漏，快速定位问题。
常见泄漏场景
- 未关闭资源：数据库、文件流、Bitmap。
- 未注销监听：BroadcastReceiver、EventBus。
- 单例/静态变量：持有 Activity 等短生命周期对象。
- 非静态内部类（如 Handler）：隐式持有外部类引用。
- WebView：单独进程管理，及时销毁。
解决方案
- 使用 弱引用（WeakReference） 或 软引用（SoftReference）。
- Activity 销毁时及时 解绑监听、清空回调、释放资源。

减少对象开销
- 避免自动装箱：用基本类型（int 而非 Integer）。
- 复用对象：使用对象池（如 Handler 消息复用）、ViewHolder 复用。
- 选择高效数据结构：
  - ArrayMap/SparseArray（代替 HashMap，节省内存）。
  - 用 IntDef/StringDef 替代枚举（减少内存占用）。
Bitmap 优化
- 压缩尺寸：inSampleSize 按需缩放图片。
- 降低格式：RGB_565（无透明通道）比 ARGB_8888 省一半内存。
- 复用内存：inBitmap 重用已回收的 Bitmap 内存区域。
- 及时回收：页面不可见时释放 Bitmap（如 RecyclerView 的 onViewRecycled）。
LruCache 缓存管理
- 内存缓存：缓存常用对象（如图片），超出上限淘汰最久未使用的。
- 磁盘缓存：用 DiskLruCache 持久化存储，减少网络请求。

三级缓存架构
- 内存缓存（LruCache）：快速读取，高频访问数据。
- 磁盘缓存（DiskLruCache）：持久化存储，避免重复下载。
- 网络加载：最终兜底，异步下载后更新缓存。
推荐第三方库
- Glide：自动处理图片生命周期，支持内存/磁盘缓存。
- Fresco：专为 Android 设计，内存管理极致优化（特别适合低端机）。
- 优势：封装了缓存、线程池、内存复用等复杂逻辑，开发者更专注业务。

监控与排查
- 用 adb shell dumpsys meminfo 查看内存分布。
- Android Studio 的 Memory Profiler：实时观察内存波动，抓取内存快照。
- MAT 对比分析：对比多次内存快照，找出异常增长对象。
代码习惯
- 避免在循环中创建对象：如 onDraw() 内避免 new 对象。
- 及时释放 Native 内存：JNI 分配的内存需手动释放。
- 使用静态内部类：防止外部类被意外持有（如 Handler 用静态类+弱引用）。
系统级优化
- onTrimMemory()：监听内存紧张事件，释放缓存保命。
- 大图分块加载：用 BitmapRegionDecoder 加载局部区域（如地图应用）。

内存优化是性能优化的核心，本质是 减少无效内存占用 和 避免资源浪费。