❶ oom如何解决和预防
尽量提高自己的免疫力，然后不断的锻炼身体，这样的话对于预防来说是有很好的疗效。
但是我们还需要掌握一定的方式方法。
❷ Logstash OOM异常 如何处理
在日常工作中，我们经常会遇到OOM异常，下面来记录并分享下对OOM异常的处理方法：OOM是比较常见的内存溢出问题。首先，应该先确认是内存泄漏问题还是内存溢出问题。如果是内存泄漏，则可通过工具查看泄漏对象到GC Roots的引用链，掌握了泄漏对象的类型信息，以及GC Roots引用链的信息，就可以比较准确地定位出泄漏代码的位置。若为内存溢出，则应该检查虚拟机的堆参数（-Xmx与-Xms），与机器物理内存对比看是否还可以调大，从代码上检查是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长的情况，尝试减少程序运行期间的内存消耗。
如果是过多建立多线程导致的内存溢出，在不能减少线程数或者更换64位虚拟机的情况下，就只能通过减少最大堆和减少栈容量来换取更多的线程。
❸ 安卓viewpager + fragment开发 遇到oom的问题
android 内存管理机制、异常、垃圾回收
当 Android 应用程序退出时，并不清理其所占用的内存，Linux 内核进程也相应的继续存在，所谓“退出但不关闭”。从而使得用户调用程序时能够在第一时间得到响应。
当系统内存不足时，系统将激活内存回收过程。为了不因内存回收影响用户体验（如杀死当前的活动进程），
Android 基于进程中运行的组件及其状态规定了默认的五个回收优先级：
IMPORTANCE_FOREGROUND:
IMPORTANCE_VISIBLE:
IMPORTANCE_SERVICE:
IMPORTANCE_BACKGROUND:
IMPORTANCE_EMPTY:
这几种优先级的回收顺序是 Empty process、Background process、Service process、Visible process、Foreground process。
防止内存溢出 1.明确调用System.gc();2.图片处理完成后回收内存。 请在调用BitMap进行图片处理后进行内存回收。 bitmap.recycle(); 这样会把刚刚用过的图片占用的内存释放。3.图片处理时指定大小。
1. 在Android平台上，长期保持一些资源的引用，造成一些内存不能释放，带来的内存泄露问题很多。比如：Context(下文中提到的Activity都是Context)，在一些你需要保持你的首个类对象状态，并且把状态传入其他类对象中时，这样消除掉首个类对象之前，你必须先把接收类对象释放掉。需要注意一点的是：因为在java或者Android内存机制中，顶点的结点释放前必须保证其他对象没有调用才能被系统GC回收释放。
综上所述，要避免内存泄露，主要要遵循以下几点：
第一：不要为Context长期保存引用(要引用Context就要使得引用对象和它本身的生命周期保持一致)。
第二：如果要使用到Context，尽量使用ApplicationContext去代替Context，因为ApplicationContext的生命周期较长，引用情况下不会造成内存泄露问题
第三：在你不控制对象的生命周期的情况下避免在你的Activity中使用static变量。尽量使用WeakReference去代替一个static。
第四：垃圾回收器并不保证能准确回收内存，这样在使用自己需要的内容时，主要生命周期和及时释放掉不需要的对象。尽量在Activity的生命周期结束时，在onDestroy中把我们做引用的其他对象做释放，比如：cursor.close()。
❹ android oom 内存溢出，这两种情况如存该如何释放
首先如果原图比较大，那么用BitmapFactory取的时候就带上参数，缩放到所需要的大小。其次如果图比较多，那么要用ListView或GridView，在元素View回收时，释放其中的图片
❺ android开发内存优化之如何有效避免oom
减小对象的内存占用
内存对象的重复利用
避免对象的内存泄露
内存使用策略优化
设计风格很大程度上会影响到程序的内存与性能，相对来说，如果大量使用类似Material Design的风格，不仅安装包可以变小，还可以减少内存的占用，渲染性能与加载性能都会有一定的提升。
内存优化并不就是说程序占用的内存越少就越好，如果因为想要保持更低的内存占用，而频繁触发执行gc操作，在某种程度上反而会导致应用性能整体有所下降，这里需要综合考虑做一定的权衡。
Android的内存优化涉及的知识面还有很多：内存管理的细节，垃圾回收的工作原理，如何查找内存泄漏等等都可以展开讲很多。OOM是内存优化当中比较突出的一点，尽量减少OOM的概率对内存优化有着很大的意义。
❻ android编程读取文件有oom错误
Out Of Memory 就是内存爆了，你加载的文件太大了 ，所以导致溢出了。如果你加载图片，你可以搜一下解决图片OOM的方法，网络上有很多，还有demo。
❼ android的gridview加载图片一多了就卡，甚至程序OMM溢出
造成这个的原因可能有几个方面：
1、图片的体积过大，导致加载几张就可能oom，解决办法是优化图片以后再加载
2、在android3.0以下的机器上，bitmap资源需要自己手动释放，就是需要自己监听滑动事件释放不在屏幕中图片所在的资源
不过实际项目开发中，一般用的都是第三方的图片加载框架，图片池、异常的捕获和处理等都处理好了，推荐使用Glide即可
❽ android outofmemoryerror 能不能catch
OOM的话应该不能吧。catch的话好像只能是exception而不能是error。
❾ android线程超过多少会oom
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。
❿ android 怎么避免oom
在 Java中，JavaVM拥有自动管理内存的功能，Java的GC能够进行垃圾回收,但是Android中如果ImageView使用过多的Bitmap的话,经常会报OOM(内存溢出)。 造成内存溢出及解决方案: 1.使用BitmapFactory.decodeStream替代createBitmap方法 原因是该方法直读取图片字节，调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode，无需再使用java层的createBitmap。 2.使用压缩读取技术 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeFile(imageSdUri, options); final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; options.inSampleSize = 1; int w = 320; int h = 480; h = w*height/width;//计算出宽高等比率 int a = options.outWidth/ w; int b = options.outHeight / h; options.inSampleSize = Math.max(a, b); options.inJustDecodeBounds = false; Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageSdUri, options); 3.及时释放Bitamp Bitmap对象在不使用时,我们应该先调用recycle()释放内存，然后才它设置为null.虽然recycle()从源码上看，调用它应该能立即释放Bitmap的主要内存，但是测试结果显示它并没能立即释放内存。但是我它应该还是能大大的加速Bitmap的主要内存的释放。