Android oom 有时出现很频繁，这一般不是Android设计的问题，一般是我们的问题。
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就我的经验而言，出现oom，无非主要是以下几个方面：
一、加载对象过大
二、相应资源过多，没有来不及释放。
解决这样的问题，也有一下几个方面：
一：在内存引用上做些处理，常用的有软引用、强化引用、弱引用
二：在内存中加载图片时直接在内存中做处理，如：边界压缩.
三：动态回收内存
四：优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
五：自定义堆内存大小
在处理app启动速度的时候，可以设置主线程的优先级，保证主线程占用的cpu足够久。进程的oom_adj，决定了当内存不够的时候，lmk会根据oom_adj的大小依次释放内存。
android中对线程等级划分如下：
设置线程的优先级分为：android 提供的api和java sdk自带的api
注意： 要使用android提供的api设置，用java提供的作用不够显著
作用: 可以在主线程设置主线层等级；在Glide加载图片的时候设置低优先级。当图片量很大的时候可以降低加载图片线程的等级
android内存不够了，会触发oom机制，lowMemoryKiller会根据每个进程的oom_adj的等级，依次杀死进程，释放内存。
lom会根据free的内存的值，来判断kill掉哪个等级下的进程。例如当空闲内存只有64M了。会kill掉oom_adj 为12-15的进程
真实案例：应用A跳到第三方应用B，在第三方应用B中播放视频，加载大量图片，导致返回的时候，应用A走了SplashActivity。通过logcat发现A应用被kill掉了
首先要说一点，就是在Android中线程数超过一定量，也会抛出OOM，所以OOM不一定是内存不足了才会抛出OOM。
具体数量的问题，每个厂商、每个具体型号的手机最大数量都不太一样，华为有些手机限制400多个，默认的话应该是1000多个。
