android内存溢出和内存泄漏的区别
内存溢出 out of memory：是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
内存泄露 memory leak：是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。
memory leak会最终会导致out of memory！
内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出！比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出.
以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类：
1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
2. 偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
3. 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。
4. 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。
从用户使用程序的角度来看，内存泄漏本身不会产生什么危害，作为一般的用户，根本感觉不到内存泄漏的存在。真正有危害的是内存泄漏的堆积，这会最终消耗尽系统所有的内存。从这个角度来说，一次性内存泄漏并没有什么危害，因为它不会堆积，而隐式内存泄漏危害性则非常大，因为较之于常发性和偶发性内存泄漏它更难被检测到。
Android OOM产生原因
OOM产生可能的原因是因为 1、加载大图片导致内存溢出 2、大量内存泄露
OOM产生的本质是什么呢？
Dalvik VM主要管理的内存 Java heap，由于手机设备的限制，一般一个应用使用的内存不能超过默认值 32M（不同设备略有差异，通过adb shell getprop | grep dalvik.vm.heapgrowthlimit命令查看），这也就是说，当在DVM上申请的堆内存大于默认阀值的时候，我们的应用就会抛出OutOfMemoryError
（其实我们会有这样的疑问，明明我的设备内存有1GB或者更大，但是这么一张图就OOM了？为什么会这样，这里有一篇可以让我们明白其中的原因：关于Bitmap分配在native heap还是dalvik heap上的说明。，第10点有说明）。
如何解决和避免OOM
1、解决大图片导致内存溢出
加载多图：
（1）使用软引用、弱引用，当堆内存不足的时候，就可以自动的释放这些缓存的Bitmap对象。
关于软引用的说明：
软引用（SoftReference）是用来设计object-cache的。他在JVM报告内存不足之前会清除所有的软引用，这样以来gc就有可能收集软可及的对象，可能解决内存不足的问题，避免内存溢出。什么时候会被收集取决于gc的算法和gc运行时可用内存的大小。
关于弱应用的说明：看一个例子更容易懂：
Stringtest =newString("aaa");
WeakReference testWeak =newWeakReference(test);
test =null;
System.out.println("before: "+ testWeak.get());
System.gc();
System.out.println("after: "+ testWeak.get());
结果：
before: aaa
after: null
如果你希望能随时取得某对象的信息，但又不想影响此对象的垃圾收集，那么你应该用 弱应用（Weak Reference）来记住此对象。
（2）使用过的图并且不再使用，可以调用Bitmap.recycle()加速回收。
if (null != bitmap && !bitmap.isRecycled()) {
bitmap.recycle();
}
（3）考虑使用文件缓存。
整个大图都需要加载：
得到bitmap之前先利用BitmapFactory.Options的inSampleSize的值得到压缩图片。
关键代码：
// 第一次解析将inJustDecodeBounds设置为true，来获取图片大小
final BitmapFactory.Optionsoptions = new BitmapFactory.Options();options.inJustDecodeBounds= true;
BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);// 调用上面定义的方法计算inSampleSize值， calculateInSampleSize方法自己写，这里不再赘述
options.inSampleSize= calculateInSampleSize(options.outWidth, options.outHeight, reqWidth, reqHeight);
options.inJustDecodeBounds= false;
Bitmap bmp =BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
只加载部分图片
可以考虑在API 10以后引进的BitmapRegionDecoder类，具体使用方式还未研究，源码注释（BitmapRegionDecoder is particularly useful when an original image is large and you only need parts of the image）。
2、解决内存泄露问题
解决该问题主要需要对Android系统各部分组件进行一些较深入了解，比如：
对Activity的生命周期进行了解以后，就应该避免对生命周期之外的引用。一个应用可能有多个Activity构成，这时候应该考虑使用Application类。（该问题主要是针对Activity中静态对象的控制）
尽量不要由于各种复杂的引用导致GC不能及时的甚至永远不能回收某块内存。
以上是我对OOM问题的一些解决方案，如果大家还有其他很好的方式恳请提出来，共同提升。
