5招精通Bitmap内存优化，告别OOM！

引言

Bitmap是Android开发中常用的图像处理类，它能够加载和显示各种格式的图片。然而，Bitmap对象会占用大量的内存，特别是在加载高分辨率图片时，很容易导致内存溢出(OOM)问题。因此，掌握Bitmap优化技巧对于提升Android应用性能至关重要。

Bitmap内存占用分析

Bitmap对象的内存占用主要取决于以下两个因素：

• 图像尺寸: 图像的尺寸越大，占用的内存就越多。
• 图像格式: 不同的图像格式具有不同的存储方式，因此占用的内存也会有所不同。

可以通过以下公式计算 Bitmap 对象的内存占用:

内存占用 = 图像宽度 * 图像高度 * 每个像素所占字节数

例如: 一张分辨率为 1080 * 1920 的 RGBA 格式的 Bitmap 对象，其内存占用为:

1080 * 1920 * 4 = 8294400 字节

也就是说，这张图片占用了约 8 MB 的内存。

有了这些基础，针对Bitmap的优化方式就简单许多，主要有以下6种，下面详细来分析一下。

采样率压缩

采样率压缩是通过降低Bitmap的分辨率来减少其内存占用。BitmapFactory.Options类提供了inSampleSize属性来控制采样率，该属性的值表示解码后的Bitmap宽高将为原始Bitmap宽高的1/inSampleSize。例如，设置inSampleSize为2，则解码后的Bitmap宽高将为原始Bitmap的一半，内存占用也将减少四分之一。

BitmapFactory类提供的参数：

// 加载本地资源图片，并进行压缩处理
fun loadBitmap(context: Context, @DrawableRes resId: Int, reqWidth: Int, reqHeight: Int): Bitmap {
    val options = BitmapFactory.Options().apply {
        inJustDecodeBounds = true
    }
    BitmapFactory.decodeResource(context.resources, resId, options)
    options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight)
    options.inJustDecodeBounds = false
    return BitmapFactory.decodeResource(context.resources, resId, options)
}
// 计算采样率
fun calculateInSampleSize(options: BitmapFactory.Options, reqWidth: Int, reqHeight: Int): Int {
    val (width, height) = options.run { outWidth to outHeight }
    var inSampleSize = 1
    if (width > reqWidth || height > reqHeight) {
        val halfWidth = width / 2
        val halfHeight = height / 2
        while ((halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth && (halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight) {
            inSampleSize *= 2
        }
    }
    return inSampleSize
}

质量压缩

质量压缩是通过降低图像质量来减少其文件大小。Bitmap类提供了compress()方法来进行质量压缩，该方法接受两个参数:

• outFormat：指定压缩后的图像格式，常见的格式包括JPEG、PNG等。
• quality：指定压缩质量，取值范围为0到100，数值越小，压缩率越高，图像质量越低。

val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.image)
val outStream = ByteArrayOutputStream()
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 80, outStream)
val bytes = outStream.toByteArray()

使用低色彩格式

Bitmap支持多种色彩格式，每种格式占用不同的内存空间。例如，ARGB_8888格式每个像素占用4个字节，而RGB_565格式每个像素仅占用2个字节。因此，在不需要透明度的情况下，可以使用低色彩格式来减少Bitmap内存占用。

val options = BitmapFactory.Options()
options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.image, options)

复用Bitmap

Bitmap对象可以被复用，以避免频繁创建和销毁Bitmap对象导致的内存开销。可以通过LruCache等缓存机制来管理Bitmap对象的复用。

val lruCache = LruCache<String, Bitmap>(maxSize)
fun getBitmap(key: String): Bitmap? {
    var bitmap = lruCache.get(key)
    if (bitmap == null) {
        bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.image)
        lruCache.put(key, bitmap)
    }
    return bitmap
}

除此之外，可以使用 BitmapFactory.Options 的 inBitmap 属性来指定一个可复用的 Bitmap 对象。

options.inBitmap = bitmap

使用硬件Bitmap

Android 8.0 (API 26) 引入了硬件Bitmap，它可以将Bitmap数据存储在GPU内存中，从而减少内存占用并提升绘制效率。

Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.HARDWARE);
val canvas = Canvas(bitmap)
// 绘制内容

及时回收

及时回收不再需要的Bitmap是防止内存泄漏的重要步骤。调用Bitmap.recycle()方法可以释放Bitmap占用的内存。

bitmap.recycle()

注意事项

• 采样率压缩会导致图像质量下降，应根据实际需求选择合适的采样率。
• 质量压缩会导致图像细节丢失，应根据实际需求选择合适的压缩质量。
• 低色彩格式不适用于需要透明度的图像。
• 复用Bitmap需要根据应用场景设计合理的缓存策略。
• 硬件Bitmap需要在API 26及以上的设备上才能使用。

总结

掌握Bitmap优化技巧可以有效提升Android应用性能，避免OOM异常。本文介绍了6种常见的Bitmap优化技巧，大家可以根据实际需求选择合适的优化技巧。

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