# Android OOM（Out of Memory）问题及其工具分析
## 引言
在Android开发中，OOM（Out of Memory）是一个常见但复杂的问题。当应用程序尝试分配超过系统可用内存的对象时，便会遇到OOM错误。这种情况通常会导致应用崩溃，影响用户体验，因此了解如何排查和优化内存使用显得尤为重要。本文将介绍一些工具和方法来检测和解决Android中的OOM问题。
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OkHttp是Android中包含的功能强大的HTTP客户端，此框架平时用的还挺多的，但是今天的主角是OkHttp的低层IO库——Okio，Okio是对java.io和java.nio的补充，使访问、存储和处理数据变得更加容易。 这里是它的官网：https://square.github.io/okio/ ， 最开始它作为OKHttp的一个组件，现在可以独立使用它来解决一些IO问题，接下来的内容来
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2023-11-03 23:07:50
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一、什么是OOMOOM（out of memory）即内存泄露。一个程序中，已经不需要使用某个对象，但是因为仍然有引用指向它垃圾回收器就无法回收它，当该对象占用的内存无法被回收时，就容易造成内存泄露。Android的一个应用程序的内存泄露对别的应用程序影响不大，因为为了能够使得Android应用程序安全且快速的运行，Android的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来运行，也就是
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2023-07-26 21:37:55
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# Android OOM排查工具科普文章
## 引言
在开发Android应用的过程中，内存管理是一个重要的课题。OOM（Out of Memory）错误是指应用程序请求内存超过了系统允许的最大限制，导致应用崩溃。识别和解决OOM错误是确保Android应用稳健运行的关键。本文将介绍一些OOM排查工具及其使用方法，并提供相关的代码示例，帮助开发者提高对内存管理的理解。
## OOM的常见原
# Android的OOM工具实现
## 简介
在Android开发中，OOM（Out Of Memory）是一个常见的问题，尤其是在使用大量图片或者加载大量数据时。为了解决这个问题，我们可以使用Android的OOM工具来定位和解决内存泄漏问题。本文将介绍如何实现Android的OOM工具，帮助开发者快速定位和解决OOM问题。
## 流程
下面是实现Android的OOM工具的整体流程：
原创
2024-01-10 10:26:56
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一、什么是OOMOOM（out of memory）即内存泄露。一个程序中，已经不需要使用某个对象，但是因为仍然有引用指向它垃圾回收器就无法回收它，当该对象占用的内存无法被回收时，就容易造成内存泄露。Android的一个应用程序的内存泄露对别的应用程序影响不大，因为为了能够使得Android应用程序安全且快速的运行，Android的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来运行，也就是
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2023-07-26 21:38:03
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OOMOOM : OutOfMemoryError ,即应用所需要使用的内存超过了系统分配给应用的最大内存。 移动设备因本身设备资源受限,不可能给单个应用分配过多的内存。因此,当应用所需要使用的内存超过分配的最大内存,就会 OOM 。两种常见的 OOM 错误过大的内存分配 。内存泄露(Memory leaks, 即应用未释放已经不再使用的内存)。过大的内存分配如果打开一个单独页面或加载一个单独图
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2023-11-20 11:53:25
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# Android OOM（Out Of Memory）问题分析与工具
Android OOM（Out Of Memory）是开发者在移动应用开发中常常会遇到的问题，尤其是在处理大图片和大量数据时。OOM异常会导致应用程序崩溃，影响用户体验。本文将深入探讨OOM的成因、诊断工具以及一些实例代码，以帮助开发者更好地应对这个问题。
## 什么是OOM
在Android应用中，OOM指的是内存不足
一、案例代码1、首先看一下代码，模拟了一个线程数为500的线程池，所有线程共享一个ThreadLocal变量，每一个线程执行的时候插入一个大的List集合： 2、设置JVM参数设置最大内存为256M，以便模拟出OOM： 3、运行代码，输出结果： 可以看出，单线程池执行到第212的时候，就报了错误，出现OOM内存溢出错误。 4、在运行代码的时候，同时打开JDK工具jConsole 监控内存变化： 可
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2024-07-04 15:05:27
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# 使用 Android Studio Profiler 工具分析 OOM
在 Android 开发中，内存管理是一个非常重要的主题。OutOfMemoryError（OOM）是常见的内存问题，可能导致应用崩溃。为了有效寻找并解决这些问题，Android Studio 提供了一个强大的工具：Profiler。本文将为初学者详细讲解如何使用 Android Studio Profiler 分析 O
一、关于OOM与内存泄露的概念 我们在Android开发过程中经常会遇到OOM的错误，这是因为我们在APP中没有考虑dalvik虚拟机内存消耗的问题。 OOM：即OutOfMemoery，顾名思义就是指内存溢出了。内存溢出是指APP向系统申请超过最大阀值的内存请求，系统不会再分配
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2023-07-17 23:32:24
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要知道，网络排障作为每个网工的必备基础，如果能好用的网络故障排除工具高效提升你的工作效率，对于领导来说，绝对是加分项。善用工具也是一种很强大的能力。通过高效的工具，你能够分析究竟网络在这期间究竟发生了什么事情，而不会再一头雾水。今天就为大家介绍5个好用的网络排障工具。01、IP Tools：Network Utilities局域网分析工具 IP Tools Network Utilitie是一款功
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2023-11-03 08:15:06
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概览上篇文章说到了Java内存模型(。。。)，主要分为寄存器、堆内存、栈内存、常量池、代码段(在不同的虚拟机又叫方法区，或者永久代)、全局数据段。先复盘一下，遇到OOM时，我们应该怎么思考去解决这个问题：首先，前置条件是清楚java虚拟机的内存模型，知道哪里都存储了什么；其次，找到工具，能够帮助我们去看到每个存储区域都存储了多少东西，到底是哪个存储区域存储满了，因为存储了什么东西而导致内存不够使用
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2024-10-23 21:06:03
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编者按：本文作者为searchengineland撰稿人Danny Sullivan，他从1995年起开始研究搜索引擎，同时也是USA Today, The Los Angeles Times, Forbes等多家媒体的撰稿人。最近的iPhone 5的发布，伴随着iOS 6的来临让Google开始重新审视两个问题：什么是真正的Android；它的Android到底有多开源？Android开源的起端
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2024-05-08 20:16:08
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OOM（Out Of Memory）在加载图片过多或者过大的情况下会发生OOM，可以查看APP最高可用内存： int maxMemory = (int) (Runtim.getRuntime().maxMemory()/1024);OOM问题如何解决？解决方案：1、使用强引用（StrongReference）、弱引用（WeakReference）、软引用（SoftReference）、虚引用（P
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2023-07-12 10:53:46
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# Android Backtrace 分析工具简介
在Android应用开发过程中，错误和崩溃是常见的问题。为了快速理解和修复这些问题，我们需要使用一些工具来分析应用的backtrace。本文将介绍几种常用的Android backtrace分析工具及其使用方法，并提供相关代码示例。
## 什么是Backtrace？
Backtrace（回溯）是程序在运行时出错后获取的一种信息，通常包含函
一、分析前的准备工作
1. 查看内存
#cat /proc/meminfo
MemTotal: 903640 kB //总计物理内存的大小
MemFree: 455024 kB //可用内存有多少
Buffers: 10928 kB //磁盘缓存内存的大小
Cached: 18
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2024-09-19 13:34:23
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Ubuntu搭建Mysql远程访问教程 记录一下备用 帮助大家少走弯路在Ubuntu上搭建mysql远程访问的记录 在16和18版本上亲测可用现在用18版本为大家演示，服务器是16版本已经搭建成功,现在为安卓deploy上的ubuntu18搭建相同的数据库比较特别的是安卓上运行的是armhf类的ubuntu 需要更换成专属的源才能正常使用，这里
文章目录1.systrace介绍2.systrace使用3.systrace 添加flag3.1收集应用启动的systrace数据3.2在Fragment的onViewCreate方法的前后添加flag，可以方便分析fragment的view加载耗时。3.3如果RecyclerView的滑动卡顿，在onBindViewHolder方便前后添加编辑，可以方便分析item的绘制耗时。4.分析syst
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2023-06-30 13:54:02
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Arm Mobile Studio是一套分析Android（无需root）上App的CPU，GPU的高效性能优化工具，辅助开发人员来定位App性能瓶颈。由以下4个子工具组成：Performance Advisor、Streamline、Graphics Analyzer和Mali Offline Compiler。工具名说明Performance Advisor命令行工具。读取Streamline
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2024-05-27 17:32:40
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