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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！
Google在Android的官网上有这样一篇文章，初步介绍了Android是如何管理应用的进程与内存分配：http://developer.android.com/training/articles/memory.html。 Android系统的Dalvik虚拟机扮演了常规的内存垃圾自动回收的角色，Android系统没有为内存提供交换区，它使用paging与memory-mapping(mmapping)的机制来管理内存，下面简要概述一些Android系统中重要的内存管理基础概念。
Android系统通过下面几种方式来实现共享内存：
每一个Generation的内存区域都有固定的大小，随着新的对象陆续被分配到此区域，当这些对象总的大小快达到这一级别内存区域的阀值时，会触发GC的操作，以便腾出空间来存放其他新的对象。如下图所示：
通常情况下，GC发生的时候，所有的线程都是会被暂停的。执行GC所占用的时间和它发生在哪一个Generation也有关系，Young Generation中的每次GC操作时间是最短的，Old Generation其次，Permanent Generation最长。执行时间的长短也和当前Generation中的对象数量有关，遍历树结构查找20000个对象比起遍历50个对象自然是要慢很多的。
OutOfMemoryError的错误。ActivityManager.getMemoryClass()可以用来查询当前应用的Heap Size阈值，这个方法会返回一个整数，表明你的应用的Heap Size阈值是多少Mb(megabates)。前面我们提到过使用getMemoryClass()的方法可以得到Dalvik Heap的阈值。简要的获取某个应用的内存占用情况可以参考下面的示例（ 关于更多内存查看的知识，可以参考这篇官方教程：Investigating Your RAM Usage ）
关于Native Heap，Dalvik Heap，Pss等内存管理机制比较复杂，这里不展开描述。简单的说，通过不同的内存分配方式（malloc/mmap/JNIEnv/etc）对不同的对象（bitmap，etc）进行操作会因为Android系统版本的差异而产生不同的行为，对Native Heap与Dalvik Heap以及OOM的判断条件都会有所影响。在2.x的系统上，我们常常可以看到Heap Size的total值明显超过了通过getMemoryClass()获取到的阈值而不会发生OOM的情况，那么针对2.x与4.x的Android系统，到底是如何判断会发生OOM呢？
Android 2.x系统 GC LOG中的dalvik allocated + external allocated + 新分配的大小 >= getMemoryClass()值的时候就会发生OOM。 例如，假设有这么一段Dalvik输出的GC LOG：GC_FOR_MALLOC free 2K, 13% free 32586K/37455K, external 8989K/10356K, paused 20ms，那么32586+8989+(新分配23975)=65550>64M时，就会发生OOM。
Android 4.x系统 Android 4.x的系统废除了external的计数器，类似bitmap的分配改到dalvik的java heap中申请，只要allocated + 新分配的内存 >= getMemoryClass()的时候就会发生OOM，如下图所示（虽然图示演示的是art运行环境，但是统计规则还是和dalvik保持一致）
前面介绍了一些基础的内存管理机制以及OOM的基础知识，那么在实践操作当中，有哪些指导性的规则可以参考呢？归纳下来，可以从四个方面着手，首先是减小对象的内存占用，其次是内存对象的重复利用，然后是避免对象的内存泄露，最后是内存使用策略优化。
避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小，尽量使用更加轻量的对象。
例如，我们可以考虑使用ArrayMap/SparseArray而不是HashMap等传统数据结构，下图演示了HashMap的简要工作原理，相比起Android系统专门为移动操作系统编写的ArrayMap容器，在大多数情况下，都显示效率低下，更占内存。通常的HashMap的实现方式更加消耗内存，因为它需要一个额外的实例对象来记录Mapping操作。另外，SparseArray更加高效在于他们避免了对key与value的autobox自动装箱，并且避免了装箱后的解箱。
关于更多ArrayMap/SparseArray的讨论，请参考http://hukai.me/android-performance-patterns-season-3/的前三个段落
Android官方培训课程提到过“Enums often require more than twice as much memory as static constants. You should strictly avoid using enums on Android.”，具体原理请参考http://hukai.me/android-performance-patterns-season-3/，所以请避免在Android里面使用到枚举。
Bitmap是一个极容易消耗内存的大胖子，减小创建出来的Bitmap的内存占用是很重要的，通常来说有下面2个措施：
在设计给到资源图片的时候，我们需要特别留意这张图片是否存在可以压缩的空间，是否可以使用一张更小的图片。尽量使用更小的图片不仅仅可以减少内存的使用，还可以避免出现大量的InflationException。假设有一张很大的图片被XML文件直接引用，很有可能在初始化视图的时候就会因为内存不足而发生InflationException，这个问题的根本原因其实是发生了OOM。
大多数对象的复用，最终实施的方案都是利用对象池技术，要么是在编写代码的时候显式的在程序里面去创建对象池，然后处理好复用的实现逻辑，要么就是利用系统框架既有的某些复用特性达到减少对象的重复创建，从而减少内存的分配与回收。
在Android上面最常用的一个缓存算法是LRU(Least Recently Use)，简要操作原理如下图所示：
Android系统本身内置了很多的资源，例如字符串/颜色/图片/动画/样式以及简单布局等等，这些资源都可以在应用程序中直接引用。这样做不仅仅可以减少应用程序的自身负重，减小APK的大小，另外还可以一定程度上减少内存的开销，复用性更好。但是也有必要留意Android系统的版本差异性，对那些不同系统版本上表现存在很大差异，不符合需求的情况，还是需要应用程序自身内置进去。
使用inBitmap需要注意几个限制条件：
另外提一点：在2.x的系统上，尽管bitmap是分配在native层，但是还是无法避免被计算到OOM的引用计数器里面。这里提示一下，不少应用会通过反射BitmapFactory.Options里面的inNativeAlloc来达到扩大使用内存的目的，但是如果大家都这么做，对系统整体会造成一定的负面影响，建议谨慎采纳。
类似onDraw等频繁调用的方法，一定需要注意避免在这里做创建对象的操作，因为他会迅速增加内存的使用，而且很容易引起频繁的gc，甚至是内存抖动。
在有些时候，代码中会需要使用到大量的字符串拼接的操作，这种时候有必要考虑使用StringBuilder来替代频繁的“+”。
内存对象的泄漏，会导致一些不再使用的对象无法及时释放，这样一方面占用了宝贵的内存空间，很容易导致后续需要分配内存的时候，空闲空间不足而出现OOM。显然，这还使得每级Generation的内存区域可用空间变小，gc就会更容易被触发，容易出现内存抖动，从而引起性能问题。
最新的LeakCanary开源控件，可以很好的帮助我们发现内存泄露的情况，更多关于LeakCanary的介绍，请看这里https://github.com/square/leakcanary(中文使用说明http://www.liaohuqiu.net/cn/posts/leak-canary-read-me/)。另外也可以使用传统的MAT工具查找内存泄露，请参考这里http://android-developers.blogspot.pt/2011/03/memory-analysis-for-android.html（便捷的中文资料http://androidperformance.com/2015/04/11/AndroidMemory-Usage-Of-MAT/）
通常来说，Activity的泄漏是内存泄漏里面最严重的问题，它占用的内存多，影响面广，我们需要特别注意以下两种情况导致的Activity泄漏：
最典型的场景是Handler导致的Activity泄漏，如果Handler中有延迟的任务或者是等待执行的任务队列过长，都有可能因为Handler继续执行而导致Activity发生泄漏。此时的引用关系链是Looper -> MessageQueue -> Message -> Handler -> Activity。为了解决这个问题，可以在UI退出之前，执行remove Handler消息队列中的消息与runnable对象。或者是使用Static + WeakReference的方式来达到断开Handler与Activity之间存在引用关系的目的。
内部类引起的泄漏不仅仅会发生在Activity上，其他任何内部类出现的地方，都需要特别留意！我们可以考虑尽量使用static类型的内部类，同时使用WeakReference的机制来避免因为互相引用而出现的泄露。
对于大部分非必须使用Activity Context的情况（Dialog的Context就必须是Activity Context），我们都可以考虑使用Application Context而不是Activity的Context，这样可以避免不经意的Activity泄露。
虽然在大多数情况下，我们会对Bitmap增加缓存机制，但是在某些时候，部分Bitmap是需要及时回收的。例如临时创建的某个相对比较大的bitmap对象，在经过变换得到新的bitmap对象之后，应该尽快回收原始的bitmap，这样能够更快释放原始bitmap所占用的空间。
需要特别留意的是Bitmap类里面提供的createBitmap()方法：
这个函数返回的bitmap有可能和source bitmap是同一个，在回收的时候，需要特别检查source bitmap与return bitmap的引用是否相同，只有在不等的情况下，才能够执行source bitmap的recycle方法。
在Android程序里面存在很多需要register与unregister的监听器，我们需要确保在合适的时候及时unregister那些监听器。自己手动add的listener，需要记得及时remove这个listener。
有时候，我们为了提高对象的复用性把某些对象放到缓存容器中，可是如果这些对象没有及时从容器中清除，也是有可能导致内存泄漏的。例如，针对2.3的系统，如果把drawable添加到缓存容器，因为drawable与View的强应用，很容易导致activity发生泄漏。而从4.0开始，就不存在这个问题。解决这个问题，需要对2.3系统上的缓存drawable做特殊封装，处理引用解绑的问题，避免泄漏的情况。
Android中的WebView存在很大的兼容性问题，不仅仅是Android系统版本的不同对WebView产生很大的差异，另外不同的厂商出货的ROM里面WebView也存在着很大的差异。更严重的是标准的WebView存在内存泄露的问题，看这里WebView causes memory leak - leaks the parent Activity。所以通常根治这个问题的办法是为WebView开启另外一个进程，通过AIDL与主进程进行通信，WebView所在的进程可以根据业务的需要选择合适的时机进行销毁，从而达到内存的完整释放。
在程序中我们经常会进行查询数据库的操作，但时常会存在不小心使用Cursor之后没有及时关闭的情况。这些Cursor的泄露，反复多次出现的话会对内存管理产生很大的负面影响，我们需要谨记对Cursor对象的及时关闭。
正如前面提到的，Android设备根据硬件与软件的设置差异而存在不同大小的内存空间，他们为应用程序设置了不同大小的Heap限制阈值。你可以通过调用getMemoryClass()来获取应用的可用Heap大小。在一些特殊的情景下，你可以通过在manifest的application标签下添加largeHeap=true的属性来为应用声明一个更大的heap空间。然后，你可以通过getLargeMemoryClass()来获取到这个更大的heap size阈值。然而，声明得到更大Heap阈值的本意是为了一小部分会消耗大量RAM的应用(例如一个大图片的编辑应用)。不要轻易的因为你需要使用更多的内存而去请求一个大的Heap Size。只有当你清楚的知道哪里会使用大量的内存并且知道为什么这些内存必须被保留时才去使用large heap。因此请谨慎使用large heap属性。使用额外的内存空间会影响系统整体的用户体验，并且会使得每次gc的运行时间更长。在任务切换时，系统的性能会大打折扣。另外, large heap并不一定能够获取到更大的heap。在某些有严格限制的机器上，large heap的大小和通常的heap size是一样的。因此即使你申请了large heap，你还是应该通过执行getMemoryClass()来检查实际获取到的heap大小。
例如，在设计ListView或者GridView的Bitmap LRU缓存的时候，需要考虑的点有：
Android用户可以随意在不同的应用之间进行快速切换。为了让background的应用能够迅速的切换到forground，每一个background的应用都会占用一定的内存。Android系统会根据当前的系统的内存使用情况，决定回收部分background的应用内存。如果background的应用从暂停状态直接被恢复到forground，能够获得较快的恢复体验，如果background应用是从Kill的状态进行恢复，相比之下就显得稍微有点慢。
onTrimMemory(int)：Android系统从4.0开始还提供了onTrimMemory()的回调，当系统内存达到某些条件的时候，所有正在运行的应用都会收到这个回调，同时在这个回调里面会传递以下的参数，代表不同的内存使用情况，收到onTrimMemory()回调的时候，需要根据传递的参数类型进行判断，合理的选择释放自身的一些内存占用，一方面可以提高系统的整体运行流畅度，另外也可以避免自己被系统判断为优先需要杀掉的应用。下图介绍了各种不同的回调参数：
TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN：你的应用程序的所有UI界面被隐藏了，即用户点击了Home键或者Back键退出应用，导致应用的UI界面完全不可见。这个时候应该释放一些不可见的时候非必须的资源
当程序正在前台运行的时候，可能会接收到从onTrimMemory()中返回的下面的值之一：
当应用进程退到后台正在被Cached的时候，可能会接收到从onTrimMemory()中返回的下面的值之一：
我们知道hdpi/xhdpi/xxhdpi等等不同dpi的文件夹下的图片在不同的设备上会经过scale的处理。例如我们只在hdpi的目录下放置了一张100100的图片，那么根据换算关系，xxhdpi的手机去引用那张图片就会被拉伸到200200。需要注意到在这种情况下，内存占用是会显著提高的。对于不希望被拉伸的图片，需要放到assets或者nodpi的目录下。
在某些情况下，我们需要事先评估那些可能发生OOM的代码，对于这些可能发生OOM的代码，加入catch机制，可以考虑在catch里面尝试一次降级的内存分配操作。例如decode bitmap的时候，catch到OOM，可以尝试把采样比例再增加一倍之后，再次尝试decode。
因为static的生命周期过长，和应用的进程保持一致，使用不当很可能导致对象泄漏，在Android中应该谨慎使用static对象。
虽然单例模式简单实用，提供了很多便利性，但是因为单例的生命周期和应用保持一致，使用不合理很容易出现持有对象的泄漏。
如果你的应用需要在后台使用service，除非它被触发并执行一个任务，否则其他时候Service都应该是停止状态。另外需要注意当这个service完成任务之后因为停止service失败而引起的内存泄漏。 当你启动一个Service，系统会倾向为了保留这个Service而一直保留Service所在的进程。这使得进程的运行代价很高，因为系统没有办法把Service所占用的RAM空间腾出来让给其他组件，另外Service还不能被Paged out。这减少了系统能够存放到LRU缓存当中的进程数量，它会影响应用之间的切换效率，甚至会导致系统内存使用不稳定，从而无法继续保持住所有目前正在运行的service。 建议使用IntentService，它会在处理完交代给它的任务之后尽快结束自己。更多信息，请阅读Running in a Background Service。
越扁平化的视图布局，占用的内存就越少，效率越高。我们需要尽量保证布局足够扁平化，当使用系统提供的View无法实现足够扁平的时候考虑使用自定义View来达到目的。
很多时候，开发者会使用抽象类作为”好的编程实践”，因为抽象能够提升代码的灵活性与可维护性。然而，抽象会导致一个显著的额外内存开销：他们需要同等量的代码用于可执行，那些代码会被mapping到内存中，因此如果你的抽象没有显著的提升效率，应该尽量避免他们。
Protocol buffers是由Google为序列化结构数据而设计的，一种语言无关，平台无关，具有良好的扩展性。类似XML，却比XML更加轻量，快速，简单。如果你需要为你的数据实现序列化与协议化，建议使用nano protobufs。关于更多细节，请参考protobuf readme的”Nano version”章节。
使用类似Guice或者RoboGuice等框架注入代码，在某种程度上可以简化你的代码。下面是使用RoboGuice前后的对比图：
使用RoboGuice之后，代码是简化了不少。然而，那些注入框架会通过扫描你的代码执行许多初始化的操作，这会导致你的代码需要大量的内存空间来mapping代码，而且mapped pages会长时间的被保留在内存中。除非真的很有必要，建议谨慎使用这种技术。
使用多进程可以把应用中的部分组件运行在单独的进程当中，这样可以扩大应用的内存占用范围，但是这个技术必须谨慎使用，绝大多数应用都不应该贸然使用多进程，一方面是因为使用多进程会使得代码逻辑更加复杂，另外如果使用不当，它可能反而会导致显著增加内存。当你的应用需要运行一个常驻后台的任务，而且这个任务并不轻量，可以考虑使用这个技术。
一个典型的例子是创建一个可以长时间后台播放的Music Player。如果整个应用都运行在一个进程中，当后台播放的时候，前台的那些UI资源也没有办法得到释放。类似这样的应用可以切分成2个进程：一个用来操作UI，另外一个给后台的Service。
ProGuard能够通过移除不需要的代码，重命名类，域与方法等等对代码进行压缩，优化与混淆。使用ProGuard可以使得你的代码更加紧凑，这样能够减少mapping代码所需要的内存空间。
很多开源的library代码都不是为移动网络环境而编写的，如果运用在移动设备上，并不一定适合。即使是针对Android而设计的library，也需要特别谨慎，特别是在你不知道引入的library具体做了什么事情的时候。例如，其中一个library使用的是nano protobufs, 而另外一个使用的是micro protobufs。这样一来，在你的应用里面就有2种protobuf的实现方式。这样类似的冲突还可能发生在输出日志，加载图片，缓存等等模块里面。另外不要为了1个或者2个功能而导入整个library，如果没有一个合适的库与你的需求相吻合，你应该考虑自己去实现，而不是导入一个大而全的解决方案。
在某些情况下，设计的某个方案能够快速实现需求，但是这个方案却可能在内存占用上表现的效率不够好。例如：
对于上面这样一个时钟表盘的实现，最简单的就是使用很多张包含指针的表盘图片，使用帧动画实现指针的旋转。但是如果把指针扣出来，单独进行旋转绘制，显然比载入N多张图片占用的内存要少很多。当然这样做，代码复杂度上会有所增加，这里就需要在优化内存占用与实现简易度之间进行权衡了。
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