如何在Android应用当中避免内存溢出问题
一、内存溢出
现在的智能手机内存已经足够大，但是对于一个应用程序来说智能手机当中稀缺的内存，仍然是应用程序的一大限制。在Android应用程序开发当中，最常见的内存溢出问题（OOM）是在加载图片时出现的，尤其是在不知道图片大小的情况下。
潜在的内存溢出操作主要包括以下几点：
1、从网络当中加载用户特定的图片。因为直到我们在下载图片的时候我们才知道图片的大小。
2、向Gallery加载图片。因为现在智能手机的摄像头有很高的分辨率，在加载图片的时候需要最图片进行处理，然后才能正常的使用。
请注意一点，Android系统是从系统全局的观念来分配内存以加载图片的，这就意味着，即使你的应用有足够大的内存可用，内存溢出问题（out of memroy，OOM）仍然可能出现，因为所有的应用共享一个加载图片的内存池（我们使用BitmapFactory进行解析）。
二、解决内存溢出问题
原文（Downsampling为了好理解，解释为，程序A）。程序A通过调整像素，同时使其均衡化来降低图片的分辨率。因为不管问题图片是因为太大而不能再手机上正常显现，这个图片都会缩短其宽度以在ImageView当中显示，当图片在ImageView当中显示时，我们会因为加载一些没有必要的原始图片而浪费掉内存。
因此，更加有效的加载图片的时机是在其初始化处理的时候。
以下是处理代码：
1: private static Bitmap getResizedImage(String path, byte[] data, int targetWidth){
2:
3: BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
4: options.inJustDecodeBounds = true;
5:
6: BitmapFactory.decodeFile(path, options);
7:
8: int width = options.outWidth;
9:
10: int ssize = sampleSize(width, targetWidth);
11:
12:
13: options = new BitmapFactory.Options();
14: options.inSampleSize = ssize;
15:
16: Bitmap bm = null;
17: try{
18: bm = decode(path, data, options);
19: }catch(OutOfMemoryError e){
20: AQUtility.report(e);
21: }
22:
23:
24: return bm;
25:
26: }
27:
28: private static int sampleSize(int width, int target){
29:
30: int result = 1;
31:
32: for(int i = 0; i < 10; i++){
33:
34: if(width < target * 2){
35: break;
36: }
37:
38: width = width / 2;
39: result = result * 2;
40:
41: }
42:
43: return result;
44: }
三、AQuery
当在Android应用程序开发当中使用AQuery组件时，处理这个问题会变的更加的简单。
Down sample from the Internet
1: String url = "http://farm6.static.flickr.com/5035/5802797131_a729dac808_b.jpg";
2: aq.id(R.id.image1).image(imageUrl, true, true, 200, 0);
