RAM管理是开发者们从程序设计到上线运营都要头疼的一块，实际开发中，机佬们各取手段，不断变换设计和实现方式，而这些方式的技术要点总结起来主要为以下十五招。

1.Service的合理使用

很多developer都会使用Service与android内存管理员拉锯作战，这是邪教武功，不宜长久。一个service被启动后，系统在资源紧张释放内存时，会一直保留Service所在的进程，使进程运行的代价提高，减少了系统能存放到LRU缓存当中的进程数量，进而影响app之间的切换效率，用户就会发现，有几款app常驻后台，而现在手机已经很卡了，马上就会考虑卸载它们。

一个清爽的app中，service的使用方式是IntentService，它会在处理完交给它的intent后尽快结束自己。

2.UI隐藏时释放内存

当应用被切换并不可见后，释放UI占用的资源，可以很大程度的提高系统缓存进程的能力，用户体验就来了。

需要实现Activity类中的 onTrimMemory( ) 回调方法，在这个方法中，监听 TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN级别的回调，通过这可以接收用户离开UI的通知。

与onStop( ) 中释放资源不一样，onStop( ) 会在你的同一个app内某一个Activity跳到另一个Activity时调用，并释放Activity里的资源，如网络连接、unregister广播接受者等。除非收到onTrimMemory( ) ，否则不应该释放UI资源，这可以确保用户从当前app内其它Activity切换回来时，Activity能迅速恢复。

3.内存紧张时释放部分内存

app运行时，在生命周期的任何阶段，都可以调用onTrimMemory( ) 获取整个设备内存资源状况。根据不同的状况，灵活使用手段，可以提高app存活率和体验效果。

TRIM_MEMORY_RUNNING_MODERATE
你的app正在运行并且不在死亡清单中。但是，系统处于低内存状态，开始触法杀死LRU Cache中的Process机制

TRIM_MEMORY_RUNNING_LOW
你的app正在运行并且不在死亡清单中。但是，系统处于更低内存状态，应该释放不用的资源以提高系统性能（但是会直接影响你的app的性能）。

TRIM_MEMORY_RUNNING_CRITICAL
你的app仍在运行，但是，系统已经杀死LRU Cache中的大多数进程，如果系统回收不到足够的RAM数量，将会清除所有LRU缓存中的进程，并且开始杀死之前判断不应该杀死的进程，如：包换正在运行状态的Service的进程。
此时应该释放所有非必须的资源，维持系统生态的和谐。

当你的app正在被cached时，可能收到以下几种状态值：

TRIM_MEMORY_BACKGROUND
系统处于低内存状态，你的app处于LRU缓存名单中最不容易杀掉的位置。

TRIM_MEMORY_MODERATE
系统处于低内存状态，你的app处于LRU缓存名单中部位置。应该释放不用的资源以提高系统性能（但是会直接影响你的app的性能）。

TRIM_MEMORY_COMPLETE
系统处于低内存状态，你的app处于LRU缓存名单中最容易杀掉的位置。此时应该释放掉任何不影响app恢复状态的资源以保全自己。

4.扩展heap空间

不同的设备为app提供的不同的heap限制，可以使用getMemoryClass( ) 来获取app的可用heap大小。如果你的app尝试使用更多的内存，就会出现OOM。

特殊的应用需要使用更大heap时，可以在manifest的application标签下添加 "largeHeap = true" 的属性来声明一个更大的空间，通过getLargeMemoryClass( ) 来获取一个更大的heap size。

这个方法如非必要，不可轻易使用，否则造成资源冗余，你的app的存在会影响整个系统的体验，每次GC运行时间更长，任务切换时系统性能也会降低，间接增加了app被卸载的危险。

5.bitmap合理使用

加载一个bitmap时，仅仅需要保留适配当前屏幕分辨率的数据即可。增加bitmap的尺寸会对内存呈现2次方的增加，因为XY都在增加。

图片加载功能的实现，建议使用ImageLoader框架，如Picasso、Glide等成熟的框架。

6.使用优化的数据容器

利用Android Framework里优化过的容器类，如SparseArray、SparseBooleanArray、LongSparseArray。

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力对象来记录Mapping操作。另外，sparseArray更加高效在于它们避免了对key、value的autobox，并避免了装箱后的解箱。

7.时刻注意各种内存开销

许多小细节都可能会导致大量的内存开销，因此必须对语言与库的开销有所了解，内存开销的控制应该贯穿始末。如：Enums的内存消耗通常是static constants的2倍，应该尽量避免在android中使用enums；Java中的每一个类（包括匿名内部类）都会使用大概 500 bytes；每一个类的实例产生的花销是12~16bytes；往HashMap中添加一个entry需要额外占用的32 bytes的entry对象等。

8.注意代码“抽象”

代码抽象会提升代码的灵活性和可维护性，但会导致一个显著的开销：通常它们需要同等量的代码用于可执行，那些代码会被map到内存中。因此，如果抽象没有显著提升效率，应该尽量避免它们。

9.为序列化的数据使用nano protobufs

通常的协议化操作会产生大量繁琐的代码，app就有很多隐藏的弊端：增加RAM使用量，APK太肥，执行速度缓慢，容易达到DEX字符限制等。

protocol buffers 是google为序列化结构数据而设计的，与语言、平台等无关，类似xml，却更轻量、快速、简单。如果数据需要实现序列化，那么代码中应该经常出现 nano protobufs。

10.避免使用依赖注入框架

现在有很多优秀的框架，能提升开发体验、减轻开发量、让代码更优雅，但是这些框架会通过扫描你的代码，执行很多初始化的操作，这回导致你的代码需要大量的RAM来map代码。但是，mapped pages会长时间的被保留在RAM中。

11.谨慎使用外部库

很多library的代码都不是为移动开发环境编写的，因此，运用到移动开发时会影响app的效率。即使针对android而设计的library，也会因为几个library所做的事不一样，从而影响到你的app。如一个lib使用的是nano protobufs，另一个lib使用micro protobufs，那么，你的app中就会有两种protobuf实现方式。这样的冲突可能会发生在输出日志、加载图片、缓存等模块上。

因此，如果不是需要大量使用这个库来达到开发效果，只为了一个两个功能而导入整个library，是非常不明智的，此时自己实现这个功能是最佳选择。

12.整体性能的优化

谷歌官方列出了许多优化整个App性能的文章，诸如 Best Practices for Performance。

还有些文章是讲解如何优化App 的CPU使用效率，有些是讲解如何优化App 的内存使用效率。

optimizing your UI是讲解如何为layout进行优化。

13.使用ProGuard剔除冗余代码

ProGuard可以通过剔除不需要的代码，重命名类、域与方法等对代码进行压缩、优化与混淆。可以使用更少的mapped代码所需要的RAM。

14.对最终的apk使用zipalign

zipalign可以对apk二次校准，减少app需要的RAM的。

15.使用多进程

特殊需要才可用这一招，因为大多数的app如果使用多进程，反而会增加内存的使用。当app需要在后台运行与前台一样的大量的任务时，可以考虑使用这个技术。如音乐播放的app，如果整个app运行在一个进程中，后台播放时，前台的UI无法释放，增加RAM负担。这样的app可以分成两个进程，一个操作前台UI，另一个用于后台Service。

可以在manifest文件中声明"android:process"属性来实现某个组件运行在另外一个进程的操作：

<service android:name=".PlaybackService" android:process="background" />

以上十五招需合理使用，开发过程中时刻考虑内存状况，各个阶段都做好内存管理，这样的app才会更健壮、更简洁、更高效。