如何解决Android OutOfMemory问题？ OOM

使用更加轻量的数据结构 例如，我们可以考虑使用ArrayMap/SparseArray而不是HashMap等传统数据结构。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的自动装箱（autoboxing），并且避免了装箱后的解箱。

避免在Android里面使用Enum 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《Android性能优化典范（三）》，所以请避免在Android里面使用到枚举。不仅dexcode的大小会增加,连运行时内存也要占用更多

减小Bitmap对象的内存占用 Bitmap是一个极容易消耗内存的大胖子，减小创建出来的Bitmap的内存占用可谓是重中之重，，通常来说有以下2个措施： inSampleSize：缩放比例，在把图片载入内存之前，我们需要先计算出一个合适的缩放比例，避免不必要的大图载入。 decode format：解码格式，选择ARGB_6666/RBG_545/ARGB_4444/ALPHA_6，存在很大差异

Bitmap对象的复用 缩小Bitmap的同时，也需要提高BitMap对象的复用率，避免频繁创建BitMap对象，复用的方法有以下2个措施 LRUCache : “最近最少使用算法”在Android中有极其普遍的应用。ListView与GridView等显示大量图片的控件里，就是使用LRU的机制来缓存处理好的Bitmap，把近期最少使用的数据从缓存中移除，保留使用最频繁的数据， inBitMap高级特性:利用inBitmap的高级特性提高Android系统在Bitmap分配与释放执行效率。使用inBitmap属性可以告知Bitmap解码器去尝试使用已经存在的内存区域，新解码的Bitmap会尝试去使用之前那张Bitmap在Heap中所占据的pixel data内存区域，而不是去问内存重新申请一块区域来存放Bitmap。利用这种特性，即使是上千张的图片，也只会仅仅只需要占用屏幕所能够显示的图片数量的内存大小

使用更小的图片 在涉及给到资源图片时，我们需要特别留意这张图片是否存在可以压缩的空间，是否可以使用更小的图片。尽量使用更小的图片不仅可以减少内存的使用，还能避免出现大量的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时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。

StringBuilder 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“+”。

避免在onDraw方法里面执行对象的创建 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。

避免对象的内存泄露,参考内存泄漏分段