android 内存使用

 众所周知,在写 android 程序的时候,很容易出现 OOM ,而出现的时机大多数是由 Bitmap decode 引发的:

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ERROR/AndroidRuntime( 16350 ): java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget

      我们知道,android程序内存一般限制在16M,当然也有24M的,而android程序内存被分为2部分:native和dalvik,dalvik就是我们平常说的java堆,我们创建的对象是在这里面分配的,而bitmap是直接在native上分配的,对于内存的限制是 native+dalvik 不能超过最大限制。

      用以下命令可以查看程序的内存使用情况:

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adb shell dumpsys meminfo $package_name or  $pid   //使用程序的包名或者进程id

      用android自带的launcher程序为例:

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run: adb shell dumpsys meminfo com.android.launcher
<br>results:
Applications Memory Usage (kB):
Uptime: 113017 Realtime: 113017
 
** MEMINFO in  pid 129 [com.android.launcher] **
                     native   dalvik    other    total
             size :     4572     3527      N/A     8099
        allocated:     4113     2684      N/A     6797
             free :      406      843      N/A     1249
            (Pss):     1775     3572     3953     9300
   (shared dirty):     1448     4020     4792    10260
     (priv dirty):     1652     1308      708     3668
  
  Objects
            Views:        0        ViewRoots:        0
      AppContexts:        0       Activities:        0
           Assets:        5    AssetManagers:        5
    Local  Binders:       14    Proxy Binders:       21
Death Recipients:        0
  OpenSSL Sockets:        0
  
  SQL
             heap:       64       memoryUsed:       64
pageCacheOverflo:        4  largestMemAlloc:       50
  
  DATABASES
   Pagesize   Dbsize  Lookaside  Dbname
       1024        4         48  launcher.db

       具体每一项代表什么,参考:http://stackoverflow.com/questions/2298208/how-to-discover-memory-usage-of-my-application-in-android#2299813,我们比较关心的是这2行:

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              native   dalvik    other    total
      size :     4572     3527      N/A     8099
allocated:     4113     2684      N/A     6797

       其中size是需要的内存,而allocated是分配了的内存,对应的2列分别是native和dalvik,当总数也就是total这一列超过单个程序内存的最大限制时,OOM就很有可能会出现了。

       多数时候,发生OOM 都是在做一些跟图片相关的操作,以下提出一些建议尽量可以减少这种情况的发生:

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1 .decode bitmap 的时候,尽量配置下Options,例如:inSameSize
2 .Bitmap使用完以后,调用 bitmap.recycle()来释放内存
3 .如果应用是基于图片的应用,尽量采用LazyLoad和DymanicRecycle
4 .decode bitmap 的时候,将decode代码 try  catch  出来, catch  oom error,避免程序crash,可以在 catch 里面做一些释放内存操作

 

 

 http://www.cnblogs.com/idiottiger/archive/2012/05/08/2428875.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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