Bitmap OOM（图片优化）
- 图片处理
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- 等比缩放
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以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。
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- 对图片采用软引用，及时地进行recyle()操作
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- 图片的缓存
- 网络缓存
- 内存缓存
- 磁盘缓存
- 使用加载图片框架处理图片，如专业处理加载图片的ImageLoader，glide，picasso等图片加载框架。
ListView优化
- Item布局，层级越少越好，使用hierarchyview工具查看优化。
- 复用convertView
- 使用ViewHolder
- item中有图片时，异步加载
- 快速滑动时，不加载图片
- item中有图片时，应对图片进行适当压缩
- 实现数据的分页加载
UI Review（视图检查）
减少视图层级
减少视图层级可以有效的减少内存消耗，因为视图是一个树形结构，每次刷新和渲染都会遍历一次。
ViewStub标签
此标签可以使UI在特殊情况下，直观效果类似于设置View的不可见性，但是其更大的意义在于被这个标签所包裹的Views在默认状态下不会占用任何内存空间。
include标签
可以通过这个标签直接加载外部的xml到当前结构中，是复用UI资源的常用标签。
merge标签
它在优化UI结构时起到很重要的作用。目的是通过删减多余或者额外的层级，从而优化整个Android Layout的结构。
使用ThreadPool而不是每次new Thread
减少不必要的全局变量
尽量避免static成员变量引用资源耗费过多的实例,比如Context。
因为Context的引用超过它本身的生命周期，会导致Context泄漏。所以尽量使用Application这种Context类型。
你可以通过调用Context.getApplicationContext()或 Activity.getApplication()轻松得到Application对象。
Cursor（游标）回收
Cursor是Android查询数据后得到的一个管理数据集合的类，在使用结束以后。应该保证Cursor占用的内存被及时的释放掉，而不是等待GC来处理。并且Android明显是倾向于编程者手动的将Cursor close掉，因为在源代码中我们发现，如果等到垃圾回收器来回收时，会给用户以错误提示。
Receiver（接收器）回收
调用registerReceiver()后未调用unregisterReceiver().
当我们Activity中使用了registerReceiver()方法注册了BroadcastReceiver，一定要在Activity的生命周期内调用unregisterReceiver()方法取消注册
也就是说registerReceiver()和unregisterReceiver()方法一定要成对出现，通常我们可以重写Activity的onDestory()方法，在onDestory里进行unregisterReceiver操作
Stream/File（流/文件）回收
主要针对各种流，文件资源等等如：
InputStream/OutputStream，SQLiteOpenHelper，SQLiteDatabase，Cursor，文件，I/O，Bitmap图片等操作等都应该记得显示关闭。
避免创建不必要的对象
最常见的例子就是当你要频繁操作一个字符串时，使用StringBuffer代替String。
还比如：使用int数组而不是Integer数组。
避免创建短命的临时对象，减少对象的创建就能减少垃圾收集，进而减少对用户体验的影响。
避免内部Getters/Setters
在Android中，虚方法调用的代价比直接字段访问高昂许多。通常根据面向对象语言的实践，在公共接口中使用Getters和Setters是有道理的，但在一个字段经常被访问的类中宜采用直接访问。
for循环
访问成员变量比访问本地变量慢得多，如下面一段代码：
for(int i =0; i < this.mCount; i++) {}
永远不要在for的第二个条件中调用任何方法，如下面一段代码：
for(int i =0; i < this.getCount(); i++) {}
对上面两个例子最好改为：
int count = this.mCount; / int count = this.getCount();
for(int i =0; i < count; i++) {}
android 性能优化-电量篇
消耗电量的几个主要原因、功能：
1、大数据量的网络传输（网络）
2、不停的网络切换（网络）
3、解析大量的数据（CPU）
关于网络方面的优化：
1、网络请求之前，检查网络连接。没有网络连接不进行请求2、判断网络类型，针对特定的数据在特定的网络下请求。例如：大量数据传输的时候，在wifi下请求。wifi下下载数据耗电量只有2、3、4G的1/3.3、使用效率高的解析工具。根据具体业务数据量的大小，选择合适的解析工具。例如android上面的协议解析一般推荐json。
4、使用GZIP压缩方式下载数据，能减少网络流量，缩短下载时间
5、合理使用缓存，避免重复操作
6、使用推送，代替循环请求
7、触发网络请求的操作，每次都会保持无线信号持续一段时间，我们可以把零散的网络请求打包进行一次操作，避免过多的无线信号引起的电量消耗。
可以结合Okhttp :支持SPDY, 可以合并多个到同一个主机的请，使用连接池技术减少请求的延迟(如果SPDY是可用的话) ，使用GZIP压缩减少传输的数据量，缓存响应避免重复的网络请求、拦截器等等。
