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想要减少加载进Java堆的数据，我们可以通过减小缓存大小、按需加载数据、转移数据这几种方式来实现。
1.减小缓存大小
业务开发中不可避免地需要用到很多缓存，缓存是一种用空间换时间的方案，可有效地提升系统性能。缓存使用得多，内存占用就多，减少缓存的使用，自然也能减少内存的占用。但是减少缓存的使用会降低用户体验，所以在减少缓存的使用时需要综合评估业务的体验、OOM、业务使用频率等多方面因素。具体该怎么操作呢？就拿LruCache（Least Recently Used Cache，最近最少被使用缓存）来说，它是我们使用最多的缓存之一，要优化LruCache这类缓存，我们需要考虑如下两点：
❑缓存的大小是多少？
❑缓存中的数据何时清理？
先看第一个问题。我们需要在LruCache构造函数中设置LruCache的容量，网上很多文章都提到默认传入最大可用堆内存的12.5%，这样设置其实并不太准确。我们需要评估业务的重要性和业务使用频率。如果是重要并且使用频率高的业务缓存，这里的容量多设置一些也能接受。同时，我们还需要评估当前的机型，如果是只有256MB可用堆内存的低端机，这里设置为12.5%（即32MB）就有点多了，可能会对整个应用的稳定性产生影响。那么到底应该设置为多少？建议综合机型、业务并充分考虑后再设置，这里没有绝对的标准，需要应用的开发者结合实际场景和业务进行评估。
再来看第二个问题。缓存中的数据何时清理呢？LruCache自带了缓存清理的策略，这个缓存的容量满了之后，就会清理最后一个最近未被使用的数据。除了这个清理策略之外，我们可以再多增加一些策略，比如当Java堆内存的使用达到阈值（如80%）时就清理LruCache的数据。
除了LruCache之外，常用的缓存还有List、Map等。在做内存优化时，我们需要考虑如下问题：
❑应用运行时所占用的内存会有多大？
❑是否会因为缓存过大导致内存异常？
❑如何及时清理缓存？
2.按需加载数据
按需加载数据指的是只有真正需要用到的时候才去加载数据。Android系统中用到大量按需加载的策略。比如前面提到的mmap函数申请的其实是虚拟内存，只有真正需要存放数据时才会去分配并映射物理内存。在应用开发中，使用按需加载数据的策略能节约不少Java堆内存。
在项目开发中，也有很多场景用到该策略，比如我们通常会在项目中将各种全局服务注册到一个服务容器中，再通过服务的接口将各个业务的能力暴露出去，达到解耦的目的。很多情况下，我们会在程序启动或者业务初始化的时候进行注册。但如果采用按需加载数据的策略，将注册逻辑延迟到真正需要使用该服务的时候再进行，便能实现对系统性能的优化。除此之外，对于应用启动时的各种预加载，我们也可以思考是否可以在真正使用时再进行加载。按需加载数据的案例有很多，这里就不一一列举了。
3.转移数据
我们知道，Java堆的大小是有限制的，主流机型下的可用大小只有512MB。那如果我们将需要放入Java堆的数据转移到其他地方，是不是就可以突破512MB的限制了呢？实际上确实可以这样做，转移数据的方式主要有以下两种。
❑ 将Java堆中的数据转移到Native中 ：针对这一优化方案，Bitmap是一个很经典的案例。在Android 8以前的版本中，Bitmap是算入Java堆的空间的，Android 8及之后的版本却将Bitmap放入了Native中。这一策略极大地增加了Java堆的可用空间。在Android 8之前，Fresco这款图片加载工具也采用过将Bitmap的创建放在Ashmem匿名共享内存中的方案来优化Java堆内存。可以看到，Android系统或者Fresco框架都是基于将原本存放在Java堆中的数据转移到Native中这一思路来优化Java堆内存的，所以我们在做Java堆内存优化时也可以采用这样的思路。比如说，我们可以将需要读取大数据的业务下沉到Native层去做，包括网络库、业务的数据处理等。即使是Bitmap，在Android 8以前的版本中，也是可以通过Native Hook等技术手段转移到Native中的。
❑ 将当前进程中Java堆的数据转移到其他进程中 ：每个进程的Java堆都是固定的，但是我们可以将应用设计成多进程模型，这样就有多个可用的Java堆空间了。我们可以选择将比较独立的业务放在子进程中，如需要小程序、Flutter、RN、Webview等容器承载的业务，当我们把这些业务放在独立的子进程中后，不仅可以减小主进程中Java堆的大小，还能降低主进程中因为这些业务导致的内存泄漏、Crash等性能问题的出现概率。