android mapview应用程序遇到内存问题（增长堆）：帮助选择design AsyncTask或IntentService或Service？

我有一个地图视图，它需要显示大量来自网络的覆盖。现在，我当前的设计使用的是

AsyncTask

，其中套接字连接在

doInBackground（）

中打开，在

publishProgress（）

中，它在地图视图上显示覆盖

现在，这种设计的问题是：

首先是大约100个覆盖（

ItemizedOverlays

）在处理数据期间分配一些内存。下一步，使用覆盖也必须加载贴图块，在内存中运行

Grow Heap（frag case）

的问题，因为它必须加载位图（尽管我使用

AsyncTask

在并行执行器中加载和显示）

平移和缩放将花费很长时间，因为有重叠显示，同时必须加载地图分幅。有时会弹出

ANR

对话框

现在，我的套接字连接大部分时间（比如30分钟）都必须打开，因为我不确定何时接收到新数据，这意味着

AsyncTask

必须在后台运行大部分时间

现在，我的计划是将这个AsyncTask类移动到IntentService类，在这个类中，套接字连接大部分时间都可以打开，但是如何使它与

FragmentActivity

通信呢？在开始之前，从我正在使用的

AsyncTask

类转到

IntentService

或

Service

有意义吗

注意：我想转到

IntentService

或

服务的唯一原因是我遇到了内存问题，其中大多数是通过将内存分配给位图（maptiles）实现的。我也尝试过清理maptile缓存，但运气不太好。我尝试在一个
计时器
线程中调用
System.gc（）
，在某种程度上它似乎可以工作，但长期以来不确定它将如何执行

编辑：
底线是，
GC
导致我的应用程序速度减慢。另外，请查看此链接，了解我是如何实际加载maptiles的：
作为一个提示，当没有覆盖层时，maptiles加载非常快速和良好。只有当数据通过网络接收并试图覆盖时，
GC
才会多次触发。
根据评论，GC听起来像是导致应用程序速度减慢。与其回收你的位图，不如你。
这里列出了不同的问题，事实上这些问题是完全不同的


地图分幅导致osmdroid内存消耗的问题
关于如何以类似于推送模式的方式接收网络数据的问题
处理大量覆盖的问题=>多少？（100？）哪一种？我甚至不清楚这是否真的是你的问题

在我看来，这个问题应该被删除，取而代之的是一些具体的问题，这些问题应该得到恰当的表述
 如果内存不足，请尝试按位图回收位图。回收（）。并在清单中的应用程序标记中使用android:largeHeap=“true”。检查此项并让我知道。我已经在使用android:largeHeap=“true”
，bitmap.recycle（）已尝试过，但在我的情况下无法使用，因为它是一个立即创建并返回的可绘制对象。（不在我的控制之下，因为API会处理此问题）您是否正在退出内存异常？还没有，但是GC_FOR_ALLOC在大多数情况下都会触发。如果您没有退出内存异常，那么您怎么能说您的内存正在耗尽？如果在触发GC_FOR_ALLOC之后没有得到outofmemory异常，这意味着堆栈中有一些空间可供使用。如果堆栈中没有所需的内存，那么只有您的内存不足。亲爱的Mker，我在前面多次明确地发布了非常类似的问题，将您所说的三件事分开。但没有富有成效的答案，所以我想为什么不加入俱乐部，因为所有这些都是相互关联的。所以，请不要介意我提出这些问题的方式。如果它冒犯了我，那么我将表示我的遗憾。澄清你的一些疑问：1.覆盖大部分是90%
ItemizedOverlay
和10%
Polygon
。2.请看我的另一段代码：3.我在这个问题中提到的网络部分，哪一个是有意义的
AsyncTask
或
Service
？让我们尝试以正确的顺序解决问题。首先，你需要一个好的基础：一张没有问题的地图（在处理大量重叠之前，并尝试实现高级网络）=>所以我会给这篇文章一个答案（主要是问题）：亲爱的先生，请看一下这个链接：你能告诉我一个使用
inBitmap
的例子吗？我在
public Drawable getDrawable（final InputStream aFileInputStream）
中使用的方法是
inBitmap
，MapTileProvider.MapTileProvider（22034）：在15814毫秒内完成重缩放
这样可以吗？顺便说一句，缩放范围是从16到17。为什么每次重新缩放缓存都会被触发？有什么解决办法吗？你能帮我使用inBitmap吗？感觉它可能会起作用。重新缩放不应该花那么长时间，但这可能是因为您在虚拟机上施加的内存压力。Android对如何使用inBitmap有很好的描述：