概要
应用内存问题，大体可分为三种类型，内存泄漏、内存消耗过大、内存抖动等，内存异常会导致app卡顿、不流畅等，在整体内存不大的机器上甚至会影响系统性能，严重影响着用户体验，本文主要从以上三个方面来说明内存优化问题。
本文仅适用于应用内存优化。
内存泄漏异常
内存泄漏是指该回收的对象被其它对象持有，导致无法被回收，内存越用越多的现象。内存泄漏是开发者的噩梦，解决问题的关键就是切断异常的引用关系，实现对象正常回收。
怎么检测是否有内存泄漏呢？有两个方法。第一个方法为，使用ddms heap判断有无内存泄漏，打开ddms面板，选中对应的进程，点击 update heap 按钮，在heap面板上Cause GC，对app执行相关操作后，如果data object的数量一直呈上升趋势，那么则有内存泄漏。
第二个方法，利用dumpsys meminfo + 进程名，查看当前进程内存情况，对app操作后，如果内存一直上升，基本上也可以判断应用有内存泄漏。
常见的内存泄漏原因有：
- 资源对象没有关闭（cursor、file、输入输出流等）
- 注册对象没有反注册（广播、监听器等）
- 重复bindService，没有unbindService
- context、static变量导致
- 重复载入字体文件导致
内存泄漏分析
Mat是分析内存泄漏的神兵利器，它能显示具体进程中对象的个数、引用关系、占用内存大小等等。通过引用关系，就能查找出异常引用。对象个数往往也是很重要的指标，如果某个activity个数大于1，很可能就存在内存泄漏。
假定场景，activity中只注册广播但未反注册，重复进入此activity或者旋转屏幕，此时抓取hprof文件，利用mat分析，整体流程如下：
- 操作app一段时间，引发可能出现的内存泄漏，在ddms中，选中对应进程，点击 dump hprof file 按钮，生成hprof文件。
- 调用hprof-conv origin.hprof goal.hprof，转换成mat能识别的文件
- 用mat打开goal.hprof
Mat主要有三个重要面板，Histogram，列出每个类实例的个数。Leak Suspects，疑似内存泄漏报告。Dominator Tree，列出消费内存最多的对象。根据个人经验，从Histogram入手，最容易也最快就能找到问题所在。Leak Suspects，也较为方便可以查到问题所在。而从Dominator Tree入手，较难查找。针对模拟问题，从Histogram查看，并搜索特定包名（本例中特定包名为okunu），因为系统对象一般不会泄漏。
FirstActivity对象竟然有五个，这显示不对，右键选中FirstActivity，List objects，再选with incoming references，查看对象来源。
如上图，引用着FirstActivity对象的居然有这么多，FirstActivity无法释放，肯定是以上其中之一非法引用了FirstActivity，那么只能一一点开查看具体是哪个不良引用了。
这是一种查看不良引用的方式，还有另一种方式，查看gc路径。
第一种方式，直接查看持有FirstActivity引用的对象，最终找到未注册的广播监听器。第二种方式，查看FirstActivity的gc路径，最后找到LoadedApk对象中的mReceivers对象（在context注册广播里会在LoadedApk保存相关对象），所以也相当于找出了内存泄漏原因。
如果使用Leak Suspects查找内存泄漏原因，会稍显不直观，查看本例的Leak Suspects，发现占用最大的是char数组对象，于是打开Histogram，果然占用内存最大的即为char数组对象。
Char数组对象被FirstActivity的uiThread所引用，这明显不正常，还被好多个uiThread一同引用着，间接说明FirstActivity存在多个对象，它属于泄漏人员。那FirstActivity为啥泄漏呢？请见前文。
Mat确实是内存问题的神器，但因为内存对象的循环引用，信息太多，反而不太方便查找，mat往往给人这样的感觉，大海捞针。所以建议同学们使用Histogram面板，通过信息检索包名，快速定位，其它两个面板信息不直观，用处不是太大。最主要的两种查引用方式，with incoming reference（查看对象来源，能查看持有此对象引用的列表）和gc path（垃圾回收路径），多尝试，一定会有收获的。
内存开销大
内存开销过大，与内存泄漏有本质区别，内存泄漏是真正的bug，而且会内存越用越大，最终导致应用崩溃重启。内存开销过大，只是形容应用占用内存高，且一直维持在一定区间，并不会一直增大，在内存较小的机器上，内存开销过大会影响其它应用，影响总体性能，所以也是需要优化的。
解决内存开销大问题的关键点是，找到内存占用高的原因并想办法优化。但这并没有解决问题的明确套路或方法，并没有相关工具可以说清楚内存的构成（以前的android版本配合mat是可以的），最好的方法是删代码，使用排除法来找优化点，针对app常见的内存大户，比如说图片等，删除代码后查看内存情况，往往会有收获。
此类问题最重要的还是平时养成较好的编码习惯，减少内存使用，像帧动画之类的可以不用就尽量不用。
内存抖动
内存抖动，是指在使用过程中迅速申请内存又迅速释放，导致gc频繁，app卡顿，影响用户体验。在Android studio上可以动态查看内存使用情况，非常方便地就能定位内存抖动。内存抖动常常能见到如下波形：
此时也能通过log定位，搜索关键字gc，往往会有如下log
此类情况常常发生在循环中，比如字符串拼接，在循环中构造bitmap对象等等。在图片处理应用中也可能发生这种情况，申请内存和释放内存频率过高，导致异常。这类问题是能够很好地避免的，如果逻辑需要，必然存在大量内存申请又释放的问题，那就只能采用缓存方式了，将所需资源缓存起来，不释放或在特定时间点再释放，用空间换取应用的流畅性。
总结
以上三类内存问题均可以通过良好编码习惯避免的，了解常见的内存泄漏原因，清楚内存泄漏形成原理，在日常工作中注意及时释放资源等，都是可以避免的。mat信息非常庞大，日常多看看，也有助于解决内存泄漏等问题。而内存开销大，有时是一件很检验代码熟悉程度的工作，优化有一定难度，需要沉下心来。内存抖动反而是以上三种中最容易解决的问题。
