App内存优化#

1、你们内存优化项目的过程是怎么做的？#

1、分析现状、确认问题

我们发现我们的APP在内存方面可能存在很大的问题，第一方面的原因是我们的线上的OOM率比较高。第二点呢，我们经常会看到在我们的Android Studio的Profiler工具中内存的抖动比较频繁。这是我一个初步的现状，然后在我们知道了这个初步的现状之后，进行了问题的确认，我们经过一系列的调研以及深入研究，我们最终发现我们的项目中存在以下几点大问题，比如说：内存抖动、内存溢出、内存泄漏，还有我们的Bitmap使用非常粗犷。

2、针对性优化

比如内存抖动的解决 -> Memory Profiler工具的使用（呈现了锯齿张图形） -> 分析到具体代码存在的问题（频繁被调用的方法中出现了日志字符串的拼接），也可以说说内存泄漏或内存溢出的解决。

3、效率提升

为了不增加业务同学的工作量，我们使用了一些工具类或ARTHook这样的大图检测方案,没有任何的侵入性,同时,我们将这些技术教给了大家,然后让大家一起进行工作效率上的提升。

我们对内存优化工具Memory Profiler、MAT的使用比较熟悉，因此针对一系列不同问题的情况，我们写了一系列解决方案的文档，分享给大家。这样，我们整个团队成员的内存优化意识就变强了。

2、你做了内存优化最大的感受是什么？#

1、磨刀不误砍柴工

我们一开始并没有直接去分析项目中代码哪些地方存在内存问题，而是先去学习了Google官方的一些文档，比如说学习了Memory Profiler工具的使用、学习了MAT工具的使用，在我们将这些工具学习熟练之后，当在我们的项目中遇到内存问题时，我们就能够很快地进行排查定位问题进行解决。

2、技术优化必须结合业务代码

一开始，我们做了整体APP运行阶段的一个内存上报，然后，我们在一些重点的内存消耗模块进行了一些监控，但是后面发现这些监控并没有紧密地结合我们的业务代码，比如说在梳理完项目之后，发现我们项目中存在使用多个图片库的情况，多个图片库的内存缓存肯定是不公用的，所以导致我们整个项目的内存使用量非常高。所以进行技术优化时必须结合我们的业务代码。

3、系统化完善解决方案

我们在做内存优化的过程中，不仅做了Android端的优化工作，还将我们Android端一些数据的采集上报到了我们的服务器，然后传到我们的后台，这样，方便我们的无论是Bug跟踪人员或者是Crash跟踪人员进行一系列问题的解决。

3、如何检测所有不合理的地方？#

比如说大图片的检测，我们最初的一个方案是通过继承ImageView，重写它的onDraw方法来实现。但是，我们在推广它的过程中，发现很多开发人员并不接受，因为很多ImageView之前已经写过了，你现在让他去替换，工作成本是比较高的。所以说，后来我们就想，有没有一种方案可以免替换，最终我们就找到了ARTHook这样一个Hook的方案。