首先Bitmap在Android虚拟机中的内存分配,在Google的网站上给出了下面的一段话 大致的意思也就是说,在Android3.0之前,Bitmap的内存分配分为两部分,一部分是分配在Dalvik的VM堆中,而像素数据的内存是分配在Native堆中,而到了Android3.0之后,Bitmap的内存则已经全部分配在VM堆上,这两种分配方式的区别在于,Native堆的内存不受Dalvik虚拟机的管理,我们想要释放Bitmap的内存,必须手动调用Recycle方法,而到了Android 3.0

  我们知道,一般认为在Android进程的内存模型中,heap分为两部分,一部分是native heap,一部分是Dalvik heap(实际上也是native heap的一部分).   Android Bitmap 是一个比较特殊的类,用来加载图片的,而图片的数据部分一般较大,因此在创建Bitmap对象时,Android system 采用的策略是将其分为两个部分,一个是基本信息(如宽度),一个是像素点数据.前者会保存在Dalvik heap中,也就是Bitmap对象所指的空间,后者会单独放

请点赞关注,你的支持对我意义重大. Hi,我是小彭.本文已收录到 GitHub · AndroidFamily 中.这里有 Android 进阶成长知识体系,有志同道合的朋友,关注公众号 [彭旭锐] 带你建立核心竞争力. 前言 Bitmap 是 Android 应用的内存占用大户,是最容易造成 OOM 的场景.为此,Google 也在不断尝试优化 Bitmap 的内存分配和回收策略,涉及:Java 堆.Native 堆.硬件等多种分配方案,未来会不会有新的方案呢? 深入理解 Bitmap 的内存

一.前言 笔者最近致力于vivo游戏中心稳定性维护,在分析线上异常时,发现有相当一部分是由OutOfMemory引起.谈及OOM,我们一般都会想到内存泄漏,其实,往往还有另外一个因素--图片,如果对图片使用不当的话,很容易吃掉大量内存,从而导致异常. 尤其是游戏中心在2020末~2021初的几个重要版本,上线了很多内容相关的feature,引入大量图片.视频列表,从而导致线上OOM占比上升. 在这篇文章中,笔者将讲解一张看似普通的Bitmap对内存的占用,介绍Android Studio中帮助我

golang内存分配 new一个对象的时候,入口函数是malloc.go中的newobject函数 func newobject(typ *_type) unsafe.Pointer { flags := uint32(0) if typ.kind&kindNoPointers != 0 { flags |= flagNoScan } return mallocgc(uintptr(typ.size), typ, flags) } 这个函数先计算出传入参数的大小,然后调用mallocgc函数,这

在Android应用里,最耗费内存的就是图片资源.而且在Android系统中,读取位图Bitmap时,分给虚拟机中的图片的堆栈大小只有8M,如果超出了,就会出现OutOfMemory异常.所以,对于图片的内存优化,是Android应用开发中比较重要的内容. 1) 要及时回收Bitmap的内存 Bitmap类有一个方法recycle(),从方法名可以看出意思是回收.这里就有疑问了,Android系统有自己的垃圾回收机制,可以不定期的回收掉不使用的内存空间,当然也包括Bitmap的空间.那为什么还需

由于本人英文能力实在有限,不足之初敬请谅解 本博客只要没有注明“转”,那么均为原创,转贴请注明本博客链接链接   Managing Bitmap Memory 管理Bitmap内存 In addition to the steps described in Caching Bitmaps, there are specific things you can do to facilitate garbage collection and bitmap reuse. The recommended

最近除了那些忙着项目开发的事情,目前正在准备我的论文.短的时间没有写博客,今晚难得想总结.只要有一点时间.因此,为了凑合用,行.唠叨罗嗦,直接进入正题. 从事Android自移动终端的发展,想必是常常要与内存问题打交道的,说到Android开发中遇到的内存问题,像Bitmap这样的吃内存的大户略微处理不当就非常easy造成OOM,当然,眼下已经有非常多知名的开源图片载入框架,比如:ImageLoader.Picasso等等,这些框架已经能够非常好的攻克了Bitmap造成的OOM问题,尽管这些框架

Go语言内存管理(一)内存分配 golang作为一种"高级语言",也提供了自己的内存管理机制.这样一方面可以简化编码的流程,降低因内存使用导致出现问题的频率(C语言使用者尤其是初学者应该深有体会),对程序猿友好.另一方面也可以减少内存相关系统调用,提升性能. 先了解下内存管理大致策略: 申请一块较大的地址空间(虚拟内存),用于内存分配及管理(golang:spans+bitmap+arena->512M+16G+512G) 当空间不足时,向系统申请一块较大的内存,如100KB或者

想写一篇关于android的内存分配和回收文章的想法来源于追查一个魅族手机图片滑动卡顿问题,我们想了很多办法还是没有避免他不停的GC,所以就打算详细的看看内存分配和GC的原理,为什么会不断的GC,GC ALLOC和GC COCURRENT有什么区别,能不能想办法扩大堆内存减少GC的频次等等. 1.JVM内存回收机制 1.1 回收算法 标记回收算法(Mark and Sweep GC) 从"GC Roots"集合开始,将内存整个遍历一次,保留所有可以被GC Roots直接或间接引用到的对

Netty中的内存管理应该是借鉴了FreeBSD内存管理的思想--jemalloc.Netty内存分配过程中总体遵循以下规则: 优先从缓存中分配 如果缓存中没有的话,从内存池看看有没有剩余可用的 如果已申请的没有的话,再真正申请内存 分段管理,每个内存大小范围使用不同的分配策略 我们先总体上看下Netty内存分配的策略,然后再结合对应的数据结构来看看每种策略的具体实现. 总体分配策略 netty根据需要分配内存的大小使用不同的分配策略,主要分为以下几种情况(pageSize默认是8K, chun

目录 基础概念 内存管理单元 内存管理组件 mcache mcentral mheap 内存分配流程 总结 参考资料 Go语言内置运行时(就是runtime),抛弃了传统的内存分配方式,改为自主管理.这样可以自主地实现更好的内存使用模式,比如内存池.预分配等等.这样,不会每次内存分配都需要进行系统调用. Golang运行时的内存分配算法主要源自 Google 为 C 语言开发的TCMalloc算法,全称Thread-Caching Malloc.核心思想就是把内存分为多级管理,从而降低锁的粒度.

https://www.cnblogs.com/gaoxing/p/4253833.html netty的buffer引入了缓冲池.该缓冲池实现使用了jemalloc的思想 内存分配是面向虚拟内存的而言的,以页为单位进行管理的,页的大小一般为4kb,当在堆里创建一个对象时(小于4kb),会分配一个页,当再次创建一个对象时会判断该页剩余大小是否够,够的话使用该页剩余的内存,减少系统调用 内存分配的核心思想概括起来有3条 1:首先讲内存区(memory pool)以最小单位(chunk)定义出来 ,

Go语言——内存管理 参考: 图解 TCMalloc Golang 内存管理 Go 内存管理 问题 内存碎片:避免内存碎片,提高内存利用率. 多线程:稳定性,效率问题. 内存分配   内存划分 arena即为所谓的堆区,应用中需要的内存从这里分配, 大小为512G,为了方便管理把arena区域划分成一个个的page,每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页 spans区域存放span的指针,每个指针对应一个page,所以span区域的大小为(512GB/8KB) * 指针大小8byte

php内核中的内存分配 使用的函数有 emalloc(), erealloc() ,这两个函数分别是malloc(),realloc()函数的封装 关于内存分配有四个容器:cache,小块内存链表,大块内存(链表+树), 剩余rest内存链表 大块内存(链表+二叉排序树):链表中每个bucket除了有前继结点,后继结点外,还是二叉树的root结点, 经过内存对齐后, 可分配内存的大小是8的倍数 例如 40的 二进制是 101000,位于大块内存中链表的第5个bucket(从右往左数,最高位是1,

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第六节: page级别的内存分配 前面小节我们剖析过命中缓存的内存分配逻辑, 前提是如果缓存中有数据, 那么缓存中没有数据, netty是如何开辟一块内存进行内存分配的呢?这一小节带大家进行剖析: 剖析之前首先简单介绍netty内存分配的大概数据结构: 之前我们介绍过, netty内存分配的单位是chunk, 一个chunk的大小是16MB, 实际上每个chunk, 都以双向链表的形式保存在一个chunkList中, 而多个chunkList, 同样也

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第八节: subPage级别的内存分配 上一小节我们剖析了page级别的内存分配逻辑, 这一小节带大家剖析有关subPage级别的内存分配 通过之前的学习我们知道, 如果我们分配一个缓冲区大小远小于page, 则直接在一个page上进行分配则会造成内存浪费, 所以需要将page继续进行切分成多个子块进行分配, 子块分配的个数根据你要分配的缓冲区大小而定, 比如只需要分配1k的内存, 就会将一个page分成8等分 简单起见, 我们这里仅仅以16字节为例,

对象的Class加载 虚拟机遇到一条new指令时,首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载.解析和初始化过.如果没有,那必须先执行相应的类加载过程.然后会为Class对象分配内存. 对象的内存分配 在类加载检查通过后,接下来虚拟机将为新生对象分配内存.对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定,为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来,有两种分法(选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定,而Java堆

转摘于http://www.360doc.com/content/13/0915/09/8363527_314549949.shtml 最近看了glibc的ptmaoolc,Goolge的tcmalloc和jemalloc,顺便做了一点记录.可能有些地方理解地不太对,如有发现还请大神指出. 操作系统内存布局     各种malloc的内存分配管理方式离不开操作系统的内存布局策略. 32位经典内存布局     32位系统下经典内存布局如上,程序起始的1GB地址为内核空间,接下来是向下增长的栈空间和

一般程序的内存分配 在讲Golang的内存分配之前,让我们先来看看一般程序的内存分布情况: 以上是程序内存的逻辑分类情况. 我们再来看看一般程序的内存的真实(真实逻辑)图: Go的内存分配核心思想 Go是内置运行时的编程语言(runtime),像这种内置运行时的编程语言通常会抛弃传统的内存分配方式,改为自己管理.这样可以完成类似预分配.内存池等操作,以避开系统调用带来的性能问题,防止每次分配内存都需要系统调用. Go的内存分配的核心思想可以分为以下几点: 每次从操作系统申请一大块儿的内存,由Go