3.图片过大
4. 短时间内大量创建新对象 尽量减少临时对象的使用。临时对象在跳出函数调用后,会成为垃圾,少用临时变量就相当于减少了垃圾的产生
5.少用静态对象变量。静态变量属于全局变量,不会被GC回收,它们会一直占用内存
6.能用基本类型如Int,Long,就不用Integer,Long对象。基本类型变量占用的内存资源比相应对象占用的少得多
我的属于频繁操作大量数据如下
再lescan 图1内调用了图2 图2调用了mes生成器图3 图3mes生成器内操作数据库,lescan不断发送导致频繁GC 将数据保存挪到不会频繁操作的地方即可
造成原因引用地址
Android 面试回答 老司机教你深入理解gc回收机制_深南大盗的博客-CSDN博客
Background concurrent copying GC freed 107384(8MB) AllocSpace objects, 0(0B) LOS objects, 49% 原因記錄
再lescan图1内调用了图2 图2调用了mes生成器图3 图3mes生成器内操作数据库,lescan不断发送导致频繁GC 将数据保存挪到不会频繁操作的地方即可如图:...
导语想写一篇关于android
GC
的想法来源于追查一个魅族手机图片滑动卡顿问题，由于不断的
GC
导致的丢帧卡顿的问题让我们想了很多方案去解决，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
AL
LOC和
GC
CO
CURRENT
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
（MarkandSweep
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象，而剩下的对象都当作垃圾对待并回收，这个
算法
需要中断进程内其它组件的执行并且可能产生内存碎片复制
算法
(
Copy
ing
）将现有的
本文主要介绍anr问题一手分析、分类判断，归类后提case给平台处理。
不是针对应用
开发
的anr分析和优化处理。anr问题主要分为1、input 无焦点anr
Reason: Input dispatch
ing
timed out (Application does not have a focused window)
2、input 有焦点anr
Reason: Input dispatch
ing
timed out (eadf99 net.zedge.android/net.zedge.android.
借助profiler工具进行内存分析官方链接工具说明模拟内存问题场景利用Profiler工具进行内存分析问题解决与总结
使用 Memory Profiler 查看
Java
堆和内存分配
android studio 版本3.6.1
模拟内存问题场景
建立一个新的工程，把下面有问题的自定义VIew，引入到工程里面，最好是写两个activity,把下面自定义view引入到第二个SecondActivity里面，方便测试。
public class IOSStyleLoad
ing
View3 extends View {
private fin
al
Context c
3944 3959 I: Clamp target
GC
heap from 280MB to 256MB
3944 3959 I:
Al
loc con
current
copy
ing
GC
free
d 0(
0B
)
Al
locS
pac
e
object
s, 0(
0B
)
LOS
object
s, 0%
free
, 256MB/256MB, paused 173us tot
al
383.632ms
3944 3944 I: WaitFo
Tot
al
PSS by process:
1,822,879K: me.empiric
al
.android.application.fillmemory (pid 4774 / activities)
184,707K: system (pid 1761)
178,099K: cn.kuwo.player (pid 30251 / activities)
82,799K: com.android.systemui (pi
Concurrency is everywhere. With the rise of multicore processors in the consumer market, the need for con
current
programm
ing
has overwhelmed the developer world. Where it once served to express asynchrony in programs and computer systems, and was largely an academic discipline, con
current
programm
ing
is now a pervasive methodology in software development. As a result, advanced concurrency frameworks and libraries are sprout
ing
at an amaz
ing
rate. Recent years have witnessed a renaissance in the field of con
current
comput
ing
D
al
vik
线程状态对应定义（Android4.4，libcore/libdvm/src/main/
java
/
java
/lang/VMThread.
java
）
* Holds a mapp
ing
from native Thread statuses to
Java
one. Required for
* translat
ing
back the result...
android 18 footjob,Android 8/9 default trust manager: OOM when gett
ing
"https://icloud.com"
con
current
下载是指同时进行多个文件或数据的下载的一种技术。
在传统的下载方式中，通常只能同时下载一个文件，并且需要等待当前文件下载完成后才能开始下一个文件的下载。这种方式效率较低，特别是在需要下载大量文件时，会极大地浪费时间。
而con
current
下载则可以在同一时间启动多个下载任务，并且同时进行下载，不需要等待上一个任务完成。这样可以大大提高下载效率，节省宝贵的时间。
在con
current
下载中，我们可以通过使用多线程或者多进程的方式来实现同时进行多个下载任务。通过将下载任务分成多个小块，分配给不同的线程或进程进行下载，可以充分利用计算机的资源，实现并行下载。
同时，con
current
下载还可以提供更好的用户体验，比如在下载大文件时，可以先下载优先级较高的部分，而不是一味地按照顺序进行下载。这样用户可以更快地获取到需要的数据，提高用户满意度。
然而，con
current
下载也存在一些问题。首先是需要对计算机的资源进行合理的分配和管理，以免出现资源竞争或者过度占用的情况。另外，在网络环境不佳或者服务器负载较高时，也需要进行适当的调整，以免对其他用户或者网络造成过大的负担。
总之，con
current
下载是一种提高下载效率的技术，能够同时进行多个下载任务，节省时间并提高用户体验。它的使用需要合理分配资源，并根据实际情况进行调整。
### 回答2：
con
current
下载是指同时进行多个下载任务的一种方式。这种方式可以有效地提高下载效率，节省时间和资源。
在传统的串行下载中，一次只能下载一个文件，当下载一个文件时，其他的下载任务必须等待。而使用con
current
下载，可以同时下载多个文件，每个文件的下载任务都在不同的线程中进行，互相之间不会相互影响。
con
current
下载的好处是可以充分利用计算机的多核处理能力，提高下载的速度。例如，当有多个文件需要下载时，在串行下载中需要花费更长的时间，而使用con
current
下载可以同时处理多个下载任务，加快下载进程。
此外，con
current
下载还可以降低单个下载任务失败的风险。当一个下载任务遇到问题时，其他的下载任务仍然可以继续进行，不会由于一个任务失败而导致整体下载进程停止。
然而，con
current
下载也存在一些潜在的问题。当同时进行多个下载任务时，可能会增加网络带宽的占用，并且对服务器的负载提出要求。此外，过多的并发下载任务可能会降低系统的稳定性和响应速度。
因此，在使用con
current
下载时需要根据网络情况和计算机性能进行合理的调整，并且在下载过程中注意平衡并发数和稳定性之间的关系。
### 回答3：
con
current
下载是指同时进行多个下载任务的技术。传统的下载方式是一次只能进行一个文件的下载，在下载进程没有完成之前无法开始下一个文件的下载。而con
current
下载则可以同时进行多个下载任务，提高了下载的效率和速度。
con
current
下载有许多优点。首先，它可以平衡网络资源的利用，减少了下载任务的等待时间。因为在同时进行多个下载任务时，可以优化网络带宽的利用，充分利用可用的资源，提高整体的下载速度。
另外，con
current
下载还能够提高下载过程的稳定性。当一个下载任务由于网络问题或其他
原因
暂停或中断时，其他下载任务不受影响，可以继续进行。这可以避免了单一下载任务的失败导致整个下载过程中断的情况发生。
con
current
下载的实现方式有多种。一种常见的方式是通过多线程或多进程来同时进行多个下载任务。每个线程或进程负责一个独立的下载任务，通过合理的任务分配和资源调度，实现多个任务的并发执行。
然而，con
current
下载也存在一些问题。首先，当同时进行多个下载任务时，会增加网络负载和服务器压力。如果下载任务过多，可能会导致网络拥塞和服务器崩溃等问题。因此，合理控制同时进行的下载任务数量是必要的。另外，由于多个下载任务同时进行，也会增加系统资源的消耗，可能会对其他任务的执行造成一定的影响。
总的来说，con
current
下载是一种提高下载效率和速度的技术，可以同时进行多个下载任务。它可以平衡网络资源的利用，提高稳定性，并通过多线程或多进程的方式实现。然而，需要注意合理分配下载任务数量和对系统资源的合理管理，以避免可能带来的问题。
Background concurrent copying GC freed 107384(8MB) AllocSpace objects, 0(0B) LOS objects, 49% 原因記錄
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