android常见面试题与我自己的回答 (三)

1，ANR产生的原因和处理？

ANR的产生需要同时满足三个条件：

• 主线程：只有应用程序进程的主线程响应超时才会产生ANR；

• 超时时间：产生ANR的上下文不同，超时时间也会不同，但只要在这个时间上限内没有响应就会ANR；

• 输入事件/特定操作：输入事件是指按键、触屏等设备输入事件，特定操作是指BroadcastReceiver和Service的生命周期中的各个函数，产生ANR的上下文不同，导致ANR的原因也会不同；

主线程在执行BroadcastReceiver的onReceive函数时10秒内没有执行完毕

主线程在执行Service的各个生命周期函数时20秒内没有执行完毕

三种ANR发生时都会在log中输出错误信息，你会发现各个应用进程和系统进程的函数堆栈信息都输出到了一个/data/anr/traces.txt的文件中，这个文件是分析ANR原因的关键文件，同时在日志中还会看到当时的CPU使用率

发生ANR时Android为我们提供了两种“利器”：traces文件和CPU使用率

2，HashMap的实现

哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。

解决hash冲突的办法

1. 开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
2. 再哈希法
3. 链地址法
4. 建立一个公共溢出区

再散列rehash过程

当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。

3,Service 两种启动方式

1通过startService
Service会经历onCreate->onStart
stopService的时候直接onDestroy
　　

如果是调用者(TestServiceHolder)自己直接退出而没有调用stopService的话，Service会一直在后台运行。
下次TestServiceHolder再起来可以stopService。
　　
2通过bindService
Service只会运行onCreate，这个时候TestServiceHolder和TestService绑定在一起
　　
TestServiceHolder退出了，Srevice就会调用onUnbind->onDestroyed
所谓绑定在一起就共存亡了。

4，Android跨进程通信

一、访问其他应用程序的Activity

Activity的跨进程访问与进程内访问略有不同。虽然它们都需要Intent对象，但跨进程访问并不需要指定Context对象和Activity的 Class对象，而需要指定的是要访问的Activity所对应的Action（一个字符串）。有些Activity还需要指定一个Uri（通过 Intent构造方法的第2个参数指定）。

二、Content Provider 

1.  编写一个继承于android.content.ContentProvider的子类。该类是ContentProvider的核心类。在该类中会实现 query、insert、update及delete方法。实际上调用ContentResolver类的这4个方法就是调用 ContentProvider类中与之要对应的方法。在本文中只介绍query。至于insert、update、delete和query的用法类 似。也是通过Uri传递参数，然后在这些方法中接收这些参数，并做进一步地处理。
2.  在AndroidManifest.xml文件中配置ContentProvider。要想唯一确定一个ContentProvider，需要指定这个 ContentProvider的URI，除此之外，还需要指定URI所对应的ContentProvider类。这有些象Servlet的定义，除了要 指定Servlet对应的Web地址，还要指定这个地址所对应的Servlet类

3，广播（Broadcast） 

4，AIDL服务

1.  在Eclipse工程的package目录中建立一个扩展名为aidl的文件。package目录就是Java类所在的目录。该文件的语法类似于Java代码。aidl文件中定义的是AIDL服务的接口。这个接口需要在调用AIDL服务的程序中访问。
2.  如果aidl文件的内容是正确的，Eclipse插件会自动生成一个Java接口文件（*.java）。
3.  建立一个服务类（Service的子类）。
4.  实现由aidl文件生成的Java接口。
5.  在AndroidManifest.xml文件中配置AIDL服务，尤其要注意的是，<action>标签的android:name属性值就是客户端要引用该服务的ID，也就是Intent类构造方法的参数值。

在编写AIDL服务和客户端时要注意如下两点：

5，堆和栈的区别

栈区（stack）—   由编译器自动分配释放   ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其  操作方式类似于数据结构中的栈。  

堆区（heap）   —   一般由程序员分配释放，   若程序员不释放，程序结束时可能由OS回 收。

碎片问题：对于堆来讲，频繁的new/delete势必会造成内存空间的不连续，从而造成大量的碎片，使程序效率降低。对于栈来讲，则不会存在这个问题，因为栈是先进后出的队列，他们是如此的一一对应，以至于永远都不可能有一个内存块从栈中间弹出，在他弹出之前，在他上面的后进的栈内容已经被弹出，详细的可以参考数据结构，这里我们就不再一一讨论了。
    生长方向：对于堆来讲，生长方向是向上的，也就是向着内存地址增加的方向；对于栈来讲，它的生长方向是向下的，是向着内存地址减小的方向增长。
    分配方式：堆都是动态分配的，没有静态分配的堆。栈有2种分配方式：静态分配和动态分配。静态分配是编译器完成的，比如局部变量的分配。动态分配由alloca函数进行分配，但是栈的动态分配和堆是不同的，他的动态分配是由编译器进行释放，无需我们手工实现。
    分配效率：栈是机器系统提供的数据结构，计算机会在底层对栈提供支持：分配专门的寄存器存放栈的地址，压栈出栈都有专门的指令执行，这就决定了栈的效率比较高。堆则是C/C++函数库提供的，它的机制是很复杂的，例如为了分配一块内存，库函数会按照一定的算法（具体的算法可以参考数据结构/操作系统）在堆内存中搜索可用的足够大小的空间，如果没有足够大小的空间（可能是由于内存碎片太多），就有可能调用系统功能去增加程序数据段的内存空间，这样就有机会分到足够大小的内存，然后进行返回。显然，堆的效率比栈要低得多。

6，Android平台体系结构中的虚拟机与JAVA中的虚拟机有什么不同

Dalvik 和标准Java 虚拟机(JVM)首要差别
Dalvik 基于寄存器，而 JVM 基于栈。基于寄存器的虚拟机对于更大的程序来说，在它们编译的时候，花费的时间更短。
Dalvik 和Java 运行环境的区别
1：Dalvik主要是完成对象生命周期管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常管理，以及垃圾回收等等重要功能。
2：Dalvik负责进程隔离和线程管理，每一个Android应用在底层都会对应一个独立的Dalvik虚拟机实例，其代码在虚拟机的解释下得以执行。
3：不同于Java虚拟机运行java字节码，Dalvik虚拟机运行的是其专有的文件格式Dex
4:dex文件格式可以减少整体文件尺寸，提高I/o操作的类查找速度。
5:odex是为了在运行过程中进一步提高性能，对dex文件的进一步优化。
6：所有的Android应用的线程都对应一个Linux线程，虚拟机因而可以更多的依赖操作系统的线程调度和管理机制
7：有一个特殊的虚拟机进程Zygote，他是虚拟机实例的孵化器。它在系统启动的时候就会产生，它会完成虚拟机的初始化，库的加载，预制类库和初始化的操作。如果系统需要一个新的虚拟机实例，它会迅速复制自身，以最快的数据提供给系统。对于一些只读的系统库，所有虚拟机实例都和Zygote共享一块内存区域。

7，listview优化

1，利用convertview回收视图，效率提高200%.

2，利用viewholder模式，效率在提高50%

3，图片处理，缓存等

1.图像尺寸不合适会导致自动缩放

2.避免实时缩放

3.最好预先缩放到视图大小

4，在性能敏感的代码里，避免创建java对象

1.测量 onmeasure()

2.布局onlayout()

3.绘图 ondraw() dispatchdraw()

4.事件处理 ontouchevent() dispatchtouchevent()

5.adapter： getview() bindview()

8,Android内存泄露

1,查询数据库而没有关闭Cursor

2,调用registerReceiver后未调用unregisterReceiver().

3,未关闭InputStream/OutputStream

4,Bitmap使用后未调用recycle()

5,Context泄露

6,集合中对象没清理造成的内存泄漏

9,HashMap与ConcurrentHashMap的区别

ConcurrentHashMap具体是怎么实现线程安全的呢，肯定不可能是每个方法加synchronized，那样就变成了HashTable。

从ConcurrentHashMap代码中可以看出，它引入了一个“分段锁”的概念，具体可以理解为把一个大的Map拆分成N个小的HashTable，根据key.hashCode()来决定把key放到哪个HashTable中。

在ConcurrentHashMap中，就是把Map分成了N个Segment，put和get的时候，都是现根据key.hashCode()算出放到哪个Segment中

最后

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