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内存溢出（Out Of Memory, OOM）是 Android 开发中常见且棘手的问题，尤其在处理大图、复杂数据或内存泄漏时。本文将通过 Kotlin 代码示例 和工具使用，提供一套比较完整的排查与优化方案。

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一、检测工具：定位内存问题根源

1. Android Profiler 实时监控

• 操作流程：

  1. 打开 Android Studio → Run App → 点击底部 Profiler 选项卡。
  2. 选择 Memory 模块，观察内存波动，点击 Dump Heap 生成堆快照。
  3. 使用 Allocation Tracking 记录对象分配。

• 关键指标：

  • Java Heap：关注持续增长的未回收对象。
  • Native Heap：排查 JNI 或第三方库泄漏。

2. 使用 LeakCanary 自动化检测

• 集成与使用：

  // build.gradle
  dependencies {debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:2.12'
  }// Application 类中初始化
  class MyApp : Application() {override fun onCreate() {super.onCreate()if (LeakCanary.isInAnalyzerProcess(this)) returnLeakCanary.config = LeakCanary.config.copy(retainedVisibleThreshold = 1)}
  }
  

  LeakCanary 会自动检测 Activity/Fragment 泄漏并生成报告。

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二、代码陷阱：Kotlin 中常见内存泄漏场景

1. Lambda 与匿名内部类泄漏

• 错误代码：

  class MyActivity : AppCompatActivity() {private val heavyData = HeavyData()override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)// 匿名内部类隐式持有 MyActivity 引用button.setOnClickListener {heavyData.process() // 导致 Activity 无法回收}}
  }
  

• 修复方案：

  class SafeClickListener(private val weakActivity: WeakReference<MyActivity>
  ) : View.OnClickListener {override fun onClick(v: View?) {weakActivity.get()?.heavyData?.process()}
  }// 在 Activity 中使用
  button.setOnClickListener(SafeClickListener(WeakReference(this)))
  

2. 静态变量持有 Context 或 View

• 错误代码：

  object GlobalHolder {var currentActivity: Activity? = null // 静态变量持有 Activity
  }class MyActivity : AppCompatActivity() {override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)GlobalHolder.currentActivity = this // 导致泄漏}
  }
  

• 修复方案：

  object GlobalHolder {private val weakContext = WeakReference<Context>(null)fun setContext(context: Context) {weakContext.clear()weakContext.get() = context.applicationContext // 使用 Application Context}
  }
  

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三、优化实践：关键代码示例

1. Bitmap 内存优化

• 加载大图的正确方式：

  fun loadOptimizedBitmap(context: Context, resId: Int): Bitmap {val options = BitmapFactory.Options().apply {inJustDecodeBounds = true // 先读取尺寸BitmapFactory.decodeResource(context.resources, resId, this)inSampleSize = calculateInSampleSize(this, 300, 300) // 计算缩放比例inJustDecodeBounds = falseinPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565 // 减少内存占用 50%}return BitmapFactory.decodeResource(context.resources, resId, options)
  }private fun calculateInSampleSize(options: Bitmap.Options, reqWidth: Int, reqHeight: Int): Int {val (height, width) = options.run { outHeight to outWidth }var inSampleSize = 1if (height > reqHeight || width > reqWidth) {val halfHeight = height / 2val halfWidth = width / 2while (halfHeight / inSampleSize >= reqHeight && halfWidth / inSampleSize >= reqWidth) {inSampleSize *= 2}}return inSampleSize
  }
  

2. 使用协程避免生命周期泄漏

• ViewModel 中正确使用协程：

  class MyViewModel : ViewModel() {private val _data = MutableStateFlow<List<Data>>(emptyList())val data: StateFlow<List<Data>> = _datafun loadData() {viewModelScope.launch { // 自动跟随 ViewModel 生命周期val result = withContext(Dispatchers.IO) {fetchDataFromNetwork() // 模拟耗时操作}_data.value = result}}
  }
  

3. 集合与缓存清理

• 及时释放无用数据：

  class ImageCache {private val cache = LruCache<String, Bitmap>(maxMemory / 8) // LRU 缓存fun addBitmap(key: String, bitmap: Bitmap) {cache.put(key, bitmap)}fun clearUnused() {cache.evictAll() // 主动清理}
  }// 在 Activity 的 onDestroy() 中调用
  override fun onDestroy() {super.onDestroy()imageCache.clearUnused()
  }
  

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四、高级技巧：Native 内存与性能分析

1. 追踪 Native 内存泄漏

• 使用 Android Profiler 的 Native Memory 跟踪：
  1. 连接设备并启动 Profiler。
  2. 进入 Memory 模块，选择 Native Memory。
  3. 点击 Start Recording 记录 Native 内存分配。

2. 启用 StrictMode 检测

• 在 Application 中配置：

  class MyApp : Application() {override fun onCreate() {super.onCreate()StrictMode.setVmPolicy(StrictMode.VmPolicy.Builder().detectActivityLeaks()     // Activity 泄漏.detectLeakedClosableObjects() // 未关闭的 Closeable.penaltyLog().build())}
  }
  

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五、完整流程图：OOM 排查步骤

1. 复现问题 → 2. Android Profiler 监控内存 → 3. 生成 Heap Dump → 4. 分析大对象/重复对象 → 
5. LeakCanary 检测泄漏 → 6. 检查代码陷阱（静态变量/Lambda/Bitmap） → 
7. 优化数据结构/分页加载 → 8. 回归测试验证

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六、总结与最佳实践

• 关键原则：
  1. 早检测：集成 LeakCanary，开发阶段发现问题。
  2. 轻量化：使用 RGB_565 Bitmap、SparseArray 等优化内存。
  3. 生命周期感知：通过 viewModelScope/lifecycleScope 管理协程。
  4. 及时释放：在 onDestroy() 中清理集合、关闭资源。

通过工具分析、代码审查与优化策略的结合，可显著降低 OOM 发生概率。建议在代码 Review 中重点关注静态变量、匿名内部类和大图处理，同时定期使用 Profiler 进行性能巡检。