现在是 2018 年底，所以情况发生了变化。
首先：运行您的应用并在 Android Studio 中打开 Android Profiler 选项卡。
您会看到它消耗了多少内存，您会感到惊讶，但它可以分配大量 RAM。
官方文档中还有here is a great article，其中包含有关如何使用 Memory Profiler 的详细说明，它可以让您深入了解内存管理。
但在大多数情况下，您的常规 Android Profiler 对您来说就足够了。
通常，应用开始时分配的 RAM 为 50Mb，但当您开始在内存中加载一些照片时，它会立即跃升至 90Mb。当您使用带有预加载照片（每张 3.5Mb）的 ViewPager 打开 Activity 时，您可以在几秒钟内轻松获得 190Mb。
但这并不意味着您在内存管理方面存在问题。
我能给出的最佳建议是遵循指南和最佳实践，使用顶级库进行图像加载（Glide、Picasso），你会没事的。
但是，如果您需要定制某些内容，并且您确实需要知道可以手动分配多少内存，您可以获取总可用内存并从中计算出预先确定的部分（以 % 为单位）。
就我而言，我需要将解密的照片缓存在内存中，这样我就不需要在每次用户滑过列表时都解密它们。
为此，您可以使用现成的LruCache class。它是一个缓存类，它自动跟踪您的对象分配了多少内存（或实例数），并根据它们的使用历史删除最旧的以保留最新的。
Here is 一个很好的使用教程。
就我而言，我创建了 2 个缓存实例：用于拇指和附件。
通过单例访问使它们保持静态，以便它们在整个应用程序中全局可用。
缓存类：
public class BitmapLruCache extends LruCache<Uri, byte[]> {
private static final float CACHE_PART_FOR_THUMBS_PRC = 0.01f; // 1% (Nexus 5X - 5Mb)
private static final float CACHE_PART_FOR_ATTACHMENTS_PRC = 0.03f;// 3% (Nexus 5X - 16Mb)
private static BitmapLruCache thumbCacheInstance;
private static BitmapLruCache attachmentCacheInstance;
public static synchronized BitmapLruCache getDecryptedThumbCacheInstance() {
if (thumbCacheInstance == null) {
int cacheSize = getCacheSize(CACHE_PART_FOR_THUMBS_PRC);
//L.log("creating BitmapLruCache for Thumb with size: " + cacheSize + " bytes");
thumbCacheInstance = new BitmapLruCache(cacheSize);
return thumbCacheInstance;
} else {
return thumbCacheInstance;
}
}
public static synchronized BitmapLruCache getDecryptedAttachmentCacheInstance() {
if (attachmentCacheInstance == null) {
int cacheSize = getCacheSize(CACHE_PART_FOR_ATTACHMENTS_PRC);
// L.log("creating BitmapLruCache for Attachment with size: " + cacheSize + " bytes");
attachmentCacheInstance = new BitmapLruCache(cacheSize);
return attachmentCacheInstance;
} else {
return attachmentCacheInstance;
}
}
private BitmapLruCache(int maxSize) {
super(maxSize);
}
public void addBitmap(Uri uri, byte[] bitmapBytes) {
if (get(uri) == null && bitmapBytes != null)
put(uri, bitmapBytes);
}
public byte[] getBitmap(Uri uri) {
return get(uri);
}
@Override
protected int sizeOf(Uri uri, byte[] bitmapBytes) {
// The cache size will be measured in bytes rather than number of items.
return bitmapBytes.length;
}
}
这是我计算可用空闲 RAM 以及我可以从中消耗多少的方法：
private static int getCacheSize(float partOfTotalFreeMemoryToUseAsCache){
final long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();
//Use ... of available memory for List Notes thumb cache
return (int) (maxMemory * partOfTotalFreeMemoryToUseAsCache);
}
这就是我在适配器中使用它来获取缓存图像的方式：
byte[] decryptedThumbnail = BitmapLruCache.getDecryptedThumbCacheInstance().getBitmap(thumbUri);
以及我如何将其设置到后台线程中的缓存中（常规 AsyncTask）：
BitmapLruCache.getDecryptedThumbCacheInstance().addBitmap(thumbUri, thumbBytes);
我的应用以 API 19+ 为目标，因此设备不旧，并且这些可用 RAM 部分在我的情况下足以用于缓存（1% 和 3%）。
有趣的事实： Android 没有任何 API 或其他技巧来获取分配给您的应用程序的内存量，它是根据各种因素动态计算的。
附：我正在使用静态类字段来保存缓存，但根据最新的 Android 指南，建议为此使用 ViewModel architecture component。