博客
关于我
Android--设置显示大小导致APP crash
阅读量:544 次
发布时间:2019-03-07

本文共 820 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

在Android开发中,Activity的生命атaylor周期是开发者需要关注的一个重要课题。特别是在应用程序遇到内存不足或需要重新启动的情况下,Activity的onSaveInstanceState和onDestroy方法就会被调用。qp resulted in an issue where the system would save and restore the UI state in an unusual manner, leading to potential display anomalies or crashes during restoration.

问题的根源在于,当应用程序不正常地通过onDestroy()退出时,大量的状态信息会被系统临时保存到Bundle中。但由于这些状态可能包含实体数据或Fragment堆栈的最新状态,不可靠地被恢复时,会导致应用程序界面显示错误或崩溃。已知这种情况主要发生在用户通过HOME键或者长时间不活动导致系统自行销毁Activity时。

为了解决这个问题,开发者可以通过自定义实现onSaveInstanceState方法,移除默认的super调用。这可以有效避免状态恢复时出现的一些异常情况。

对于需要确保保存关键数据的应用场景,可以通过自定义实现onSaveInstanceState并保留super调用。这样可以在正常情况下保存必要的UI状态,而在异常销毁时也能保证状态的一致性。此外,需谨记的原则即:只有在用户主动退出或特定情况下,系统才会自行销毁Activity,从而执行保存和恢复操作。

以下是两种典型的实现方式:

第一种方式:完全移除默认的保存状态逻辑。

第二种方式:仍然保留必要的数据保存,同时结合正常的生命周期方法管理状态。

通过合理实现上述方法,可以在保障应用程序稳定性的同时,避免由于状态恢复异常导致的问题,让你的应用程序在各种运行环境中都能稳定运行。

转载地址:http://uzpjz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>