演示示例
public class MainActivity extends ListActivity { private TextView tv_info; private ImageView imageView; public static final String BIG_IMAGE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/big.jpg"; public static final String SMALL_IMAGE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/small.png"; private Bitmap smallBitmap; private Bitmap bigBitmap; private Bitmap weakBitmap; //定义一个HashMap，保存软引用的Bitmap对象，可防止OOM private Map<String, SoftReference<Bitmap>> imageCaches = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>()); //弱引用可以在未被GC回收之前的获取到其中的Bitmap...一旦GC将其回收，那么就获取不到这个对象中的Bitmap了。该回收的时候，GC会自动的将其回收 private WeakReference<Bitmap> weakReference;
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); String[] array = { "加载压缩后的大图到内存", "加载一张6000*8000(183M)的原图到内存", // "保存Bitmap的【SoftReference】到HashMap", "获得缓存到HashMap的Bitmap对象",// "保存Bitmap的【WeakReference】到HashMap", "获得WeakReference中的Bitmap对象", }; setListAdapter(new ArrayAdapter<String>(this, android.R.layout.simple_list_item_1, new ArrayList<String>(Arrays.asList(array)))); tv_info = new TextView(this); tv_info.setTextColor(Color.BLUE); tv_info.setTextSize(TypedValue.COMPLEX_UNIT_SP, 16); tv_info.setPadding(20, 10, 20, 10); getListView().addFooterView(tv_info); imageView = new ImageView(this); getListView().addFooterView(imageView); }
private int clickCount; @Override protected void onListItemClick(ListView l, View v, int position, long id) { clickCount++; if (clickCount % 2 == 0) {//大小图轮流显示 smallBitmap = BitmapFactory.decodeFile(SMALL_IMAGE_PATH); imageView.setImageBitmap(smallBitmap); tv_info.setText(formatInfo(smallBitmap)); } else { switch (position) { case 0: bigBitmap = decodeSampledBitmapFromFile(BIG_IMAGE_PATH, 1080, 1920);//每次都是重新加载的，从点击后响应速度就可以看得出来 break; case 1: bigBitmap = BitmapFactory.decodeFile(BIG_IMAGE_PATH);//图片有多大就实际加载多大。第一次还能扛得住，但第二次点击时就会OOM break; case 2: addBitmapToCache(BIG_IMAGE_PATH);//只要第一次不OOM，以后点击（相当于替换掉旧的Bitmap）也都不会OOM return;//直接返回 case 3: bigBitmap = getBitmapFromCache(BIG_IMAGE_PATH);//直接从缓存中取得，可以看到点击后响应非常快 break; case 4: weakBitmap = BitmapFactory.decodeFile(BIG_IMAGE_PATH); weakReference = new WeakReference<Bitmap>(weakBitmap);//此后将weakBitmap置为null也不影响weakReference中的Bitmap return;//直接返回 case 5: bigBitmap = weakReference.get();//同样响应非常快 break; } if (bigBitmap != null) { imageView.setImageBitmap(bigBitmap); tv_info.setText(formatInfo(bigBitmap)); } else Toast.makeText(this, "文件或缓存不存在", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }
private String formatInfo(Bitmap bitmap) { StringBuffer buffer = new StringBuffer(); buffer.append("内存中bitmap的大小为：" + bitmap.getByteCount() + " = " + bitmap.getByteCount() / 1024 / 1024 + "M"); buffer.append("\n宽" + bitmap.getWidth() + " * 高" + bitmap.getHeight() + " * 参数" + 4 + " = " + bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4); return buffer.toString(); } /**按照指定的大小加载图片到内存，实际大小基本上不可能是指定的这个大小，因为图片会按照自己的规则进行缩放*/ public Bitmap decodeSampledBitmapFromFile(String pathName, int reqWidth, int reqHeight) { BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeFile(pathName, options); options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight); options.inJustDecodeBounds = false; return BitmapFactory.decodeFile(pathName, options); } /**在保证解析出的bitmap宽高分别大于目标尺寸宽高的前提下，取可能的inSampleSize的最大值*/ public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) { int width = options.outWidth; int height = options.outHeight; tv_info.setText("原始图片的宽高：" + width + "－" + height);//3600－5400 int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { int halfHeight = height / 2; int halfWidth = width / 2; while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight && (halfWidth / inSampleSize) > reqWidth) { inSampleSize *= 2; } } return inSampleSize; }
/**添加软引用Bitmap到Map中，使其缓存*/ public void addBitmapToCache(String path) { imageCaches.put(path, new SoftReference<Bitmap>(BitmapFactory.decodeFile(path))); } /** 从缓存中取软引用的Bitmap对象*/ public Bitmap getBitmapFromCache(String path) { SoftReference<Bitmap> softBitmap = imageCaches.get(path); if (softBitmap != null) {//如果软引用还存在，那么直接就可以获取这个对象的相关数据...这样就实现了cache... return softBitmap.get(); } else {//如果已经不存在，表示GC已经将其回收，我们需要重新实例化对象，获取数据信息（一般直接返回null） //addBitmapToCache(path); //return getBitmapFromCache(path); return null; } } public void clearCache() { imageCaches.clear(); } }
public class MainActivity extends ListActivity {
private TextView tv_info;
private ImageView imageView;
public static final String BIG_IMAGE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/big.jpg";
public static final String SMALL_IMAGE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/small.png";
private Bitmap smallBitmap;
private Bitmap bigBitmap;
private Bitmap weakBitmap;
//定义一个HashMap，保存软引用的Bitmap对象，可防止OOM
private Map<String, SoftReference<Bitmap>> imageCaches = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>());
//弱引用可以在未被GC回收之前的获取到其中的Bitmap...一旦GC将其回收，那么就获取不到这个对象中的Bitmap了。该回收的时候，GC会自动的将其回收
private WeakReference<Bitmap> weakReference;
简介
Java从JDK1.2版本开始，就把对象的引用分为四种级别，从而使程序能更加灵活的控制对象的生命周期。 这四种级别由高到低依次为：强引用、【软引用】、弱引用和虚引用。 这里重点介绍一下软引用和弱引用。 如果一个对象只具有软引用，那么如果内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。 软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。 软引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果软引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。 如果一个对象只具有弱引用，那么在垃圾回收器线程扫描的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程，因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。 弱引用也可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。 弱引用与软引用的根本区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期，可能随时被回收；而只具有软引用的对象只有当内存不够的时候才被回收，在内存足够的时候，通常不被回收。 在java.lang.ref包中提供了几个类：SoftReference类、WeakReference类和PhantomReference类，它们分别代表软引用、弱引用和虚引用。ReferenceQueue类表示引用队列，它可以和这三种引用类联合使用，以便跟踪Java虚拟机回收所引用的对象的活动。 在Android应用的开发中，为了防止内存溢出，在处理一些占用内存大而且声明周期较长的对象时候，可以尽量应用软引用和弱引用技术。 下面以使用软引用为例来详细说明。弱引用的使用方式与软引用是类似的。 假设我们的应用会用到大量的默认图片，比如应用中有默认的头像，默认游戏图标等等，这些图片很多地方会用到。如果每次都去读取图片，由于读取文件需要硬件操作，速度较慢，会导致性能较低。所以我们考虑将图片缓存起来，需要的时候直接从内存中读取。但是，由于图片占用内存空间比较大，缓存很多图片需要很多的内存，就可能比较容易发生OutOfMemory异常。这时，我们可以考虑使用软引用技术来避免这个问题发生。 使用软引用以后，在OutOfMemory异常发生之前，这些缓存的图片资源的内存空间可以被释放掉的，从而避免内存达到上限，避免Crash发生。 需要注意的是，在垃圾回收器对这个Java对象回收前，SoftReference类所提供的get方法会返回Java对象的强引用，一旦垃圾线程回收该Java对象之后，get方法将返回null。所以在获取软引用对象的代码中，一定要判断是否为null，以免出现NullPointerException异常导致应用崩溃。
简介2
强引用： 强引用其实相对而言就非常的简单，也就是我们一般实例化对象后，对对象的一个引用就属于强引用，并且只要这个引用存在，那么GC（垃圾回收器）也就绝对不会去回收当前被引用的对象...如果将这个对象的引用设置为null,那么就代表GC可以对这个对象进行回收了...
软引用： 软引用是我要细说的一个部分，先说一下软引用的一个引用目的，软引用的使用是与【内存】挂钩的一个引用类，主要应用于内存敏感的高速缓存，其实在Android中是经常使用的到的，由于Android的虚拟机是基于寄存器的Dalvik，它的堆大小只有16M，我们都清楚无论是Android应用程序，还是Java引用程序，在实例化对象的时候都是在堆中完成的...因此在Android中这个堆的大小要求确实是很苛刻的，一旦我们读取的资源数据过大，或者是内存里的对象由于声明的周期太长，没有被及时的释放，那么就很有可能造成OOM的发生...我们都知道GC的回收机制在正常的情况下并不是时时刻刻都在工作的，它的工作时间是不定期的，因此如果在GC不工作的期间我们的内存已经爆表，那就必定导致OOM，OOM在Android是经常见到的一种情况，对象的不及时释放，static关键字的使用，线程不可控，还有最常见的就是在读取Bitmap的时候导致这种情况的发生... 那么OOM是一个非常严重的问题，但是如果内存得不到充分的使用，这个其实也是一个潜在的问题，SoftReference（软引用），其实给我的感觉就是为了解决这样的问题，每一个对象通过软引用进行实例化，那么这个对象的数据也就会被保存起来，当需要再次调用这个对象中的数据的时候，只需要通过对象的get()方法就可以获取到该对象所保存的数据信息，其实也会是我们所说的cache，当内存快要不足的时候，GC会迅速的把所有的软引用清除掉，释放内存空间...这样不仅结合了对象的cache，同时还解决了OOM的发生，一举两得...虽然说是一举两得的东西，保证了内存能够安全的被使用，那么相反就要牺牲效率，在每一个软引用对象被实例化的时候，其实还是需要耗费许多的时间的...因此到底如何运用，取决于我们遇到的问题. 在Android中，其实有一些时候还是由于Bitmap的问题导致内存不足的发生，图片相对而言还是比较大的，像素高的图片在读取的情况下是非常耗费内存的，如果读取的图片过多的话，那就更加的显而易见了，图片过多，内存会被吃的非常的紧，因此我们需要在Bitmap中去使用软引用，这样就可以避免OOM的发生...还可以有效的去使用内存... 还是简单的说一下其中的道理，比如说我们读取到了一张图片，这张图片被读取后就以cache的形式保存起来...当我们的应用程序如果还是需要这张图片的资源数据的话，那么直接通过软引用中的get（）方法，就可以得到图片中的资源数据,..这样就没必要再次进行读取了，直接从cache中就可以读取得到，如果图片过多，保存的对象也会越来越多，那么当内存将要发生OOM的时候，GC会迅速把所有的软引用，也就是这些对象的引用和内控件迅速释放...防止OOM的发生...
弱引用： 弱引用其实和软引用差不太多，不过是使用WeakReference去实例化一个对象，并且GC是不会根据内存的原因去指定时间去回收对象...弱引用可以在未被GC回收之前的任意时间段，都能获取到这个对象的相关信息...一旦GC将其回收，那么就获取不到这个对象的相关数据了...该回收的时候，GC会自动的将其进行回收，不会根据内存的大小而决定时候去释放这个对象所占用的内存...
总之软引用的使用是为了解决OOM的状况发生...避免OOM的发生不仅仅只使用SoftReference，还有一些其他的方式，比如说减少static关键字的使用，在app中尽量去使用Application中的Context对象...避免线程不可控的情况发生，都是避免OOM的发生的方式...使用SoftReference更多的是在app中加载Bitmap而发生OOM...
时间： 2024-08-07 01:29:33