Android在加載大背景圖或者大量圖片時，經常導致內存溢出（Out of Memory Error），本文根據我處理這些問題的經歷及其它開發者的經驗，整理解決方案如下（部分代碼及文字出處無法考證）：
方案一、讀取圖片時注意方法的調用，適當壓縮 盡量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource來設置一張大圖，因為這些函數在完成decode后，最終都是通過java層的createBitmap來完成的，需要消耗更多內存。 因此，改用先通過BitmapFactory.decodeStream方法，創建出一個bitmap，再將其設為ImageView的 source，decodeStream最大的秘密在於其直接調用JNI>>nativeDecodeAsset()來完成decode，無需再使用java層的createBitmap，從而節省了java層的空間。
InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = false;
options.inSampleSize = 10; // width，hight設為原來的十分一
Bitmap btp = BitmapFactory.decodeStream(is, null, options);
如果在讀取時加上圖片的Config參數，可以跟有效減少加載的內存，從而跟有效阻止拋out of Memory異常。
/**
* 以最省內存的方式讀取本地資源的圖片
* @param context
* @param resId
* @return
*/
public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
opt.inPurgeable = true;
opt.inInputShareable = true;
// 獲取資源圖片
InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
return BitmapFactory.decodeStream(is, null, opt);
}
另外，decodeStream直接拿圖片來讀取字節碼， 不會根據機器的各種分辨率來自動適應，使用了decodeStream之后，需要在hdpi和mdpi，ldpi中配置相應的圖片資源， 否則在不同分辨率機器上都是同樣大小（像素點數量），顯示出來的大小就不對了。
方案二、在適當的時候及時回收圖片占用的內存 通常Activity或者Fragment在onStop/onDestroy時候就可以釋放圖片資源：
if(imageView != null && imageView.getDrawable() != null){
Bitmap oldBitmap = ((BitmapDrawable) imageView.getDrawable()).getBitmap();
imageView.setImageDrawable(null);
if(oldBitmap != null){
oldBitmap.recycle();
oldBitmap = null;
}
}
// Other code.
System.gc();
在釋放資源時，需要注意釋放的Bitmap或者相關的Drawable是否有被其它類引用。如果正常的調用，可以通過Bitmap.isRecycled()方法來判斷是否有被標記回收；而如果是被UI線程的界面相關代碼使用，就需要特別小心避免回收有可能被使用的資源，不然有可能拋出系統異常： E/AndroidRuntime: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot draw recycled bitmaps 並且該異常無法有效捕捉並處理。
方案三、不必要的時候避免圖片的完整加載 只需要知道圖片大小的情形下，可以不完整加載圖片到內存。 在使用BitmapFactory壓縮圖片的時候，BitmapFactory.Options設置inJustDecodeBounds為true后，再使用decodeFile()等方法，可以在不分配空間狀態下計算出圖片的大小。示例：
BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
// 設置inJustDecodeBounds為false
opts.inJustDecodeBounds = false;
// 使用decodeFile方法得到圖片的寬和高
BitmapFactory.decodeFile(path, opts);
// 打印出圖片的寬和高
Log.d("example", opts.outWidth + "," + opts.outHeight);
（ps:原理其實就是通過圖片的頭部信息讀取圖片的基本信息）
方案四、優化Dalvik虛擬機的堆內存分配 堆（HEAP）是VM中占用內存最多的部分，通常是動態分配的。堆的大小不是一成不變的，通常有一個分配機制來控制它的大小。比如初始的HEAP是4M大，當4M的空間被占用超過75%的時候，重新分配堆為8M大；當8M被占用超過75%，分配堆為16M大。倒過來，當16M的堆利用不足30%的時候，縮減它的大小為8M大。重新設置堆的大小，尤其是壓縮，一般會涉及到內存的拷貝，所以變更堆的大小對效率有不良影響。 Heap Utilization是堆的利用率。當實際的利用率偏離這個百分比的時候，虛擬機會在GC的時候調整堆內存大小，讓實際占用率向個百分比靠攏。使用 dalvik.system.VMRuntime類提供的setTargetHeapUtilization方法可以增強程序堆內存的處理效率。
private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f;
// 在程序onCreate時就可以調用
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);
方案五、自定義堆（Heap）內存大小 對於一些Android項目，影響性能瓶頸的主要是Android自己內存管理機制問題，目前手機廠商對RAM都比較吝嗇，對於軟件的流暢性來說RAM對性能的影響十分敏感，除了優化Dalvik虛擬機的堆內存分配外，我們還可以強制定義自己軟件的對內存大小，我們使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime類來設置最小堆內存為例:
private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6 * 1024 * 1024 ;
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); // 設置最小heap內存為6MB大小。
但是上面方法還是存在問題，函數setMinimumHeapSize其實只是改變了堆的下限值，它可以防止過於頻繁的堆內存分配，當設置最小堆內存大小超過上限值（Max Heap Size）時仍然采用堆的上限值，對於內存不足沒什么作用。
在默認情況下android進程的內存占用量為16M，因為Bitmap他除了java中持有數據外，底層C++的 skia圖形庫還會持有一個SKBitmap對象，因此一般圖片占用內存推薦大小應該不超過8M。這個可以調整，編譯源代碼時可以設置參數。
參考資料：http://www.tuicool.com/articles/yemM7zf
方案六：在Manifest.xml文件里面的<application 里面添加Android:largeHeap="true"
簡單粗暴。這種方法允許應用需要耗費手機很多的內存空間，但卻是最快捷的解決辦法