[发明专利]内存压缩方法、装置、终端及存储介质有效
申请号: | 202010125681.X | 申请日: | 2020-02-27 |
公开(公告)号: | CN111367828B | 公开(公告)日: | 2023-10-20 |
发明(设计)人: | 黄智;张魁;张俊;陆天洋;张诗明;帅朝春 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
主分类号: | G06F12/02 | 分类号: | G06F12/02;G06F9/50 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 邢惠童 |
地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 内存 压缩 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
1.一种内存压缩方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一进程的运行信息,所述第一进程是指在后台运行的任一应用程序对应的进程,所述运行信息用于描述所述第一进程在目标时段内的运行状态;
获取与所述运行信息相对应的内存压缩策略;
按照所述与所述第一进程的运行信息相对应的内存压缩策略,对所述第一进程所占用的内存进行压缩。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述第一进程的第一预测信息,所述第一预测信息包括预测得到的所述第一进程处于所述非活跃状态的持续时长;
所述获取与所述运行信息相对应的内存压缩策略,包括:
获取与所述运行信息、所述第一预测信息均对应的内存压缩策略;
所述按照所述与所述第一进程的运行信息相对应的内存压缩策略,对所述第一进程所占用的内存进行压缩,包括:
按照所述与所述运行信息、所述第一预测信息均对应的内存压缩策略,对所述第一进程所占用的内存进行压缩。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述第一进程的预测非活跃信息,包括:
通过进程预测模型对所述第一进程进行处理,得到所述第一进程的第一预测信息;其中,所述进程预测模型是指采用多组样本进程对卷积神经网络CNN进行训练得到的,所述多组样本进程中的每组样本进程对应有实际非活跃时长,所述实际非活跃时长包括所述第一进程处于所述非活跃状态的持续时长。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当终端监测到灭屏事件发生时,获取第二进程的第二预测信息;其中,所述第二进程为除第一进程之外的其它进程,所述第二预测信息包括预测得到的所述第二进程进入非活跃状态的时间节点,以及预测得到的所述第二进程处于所述非活跃状态的持续时长;
当所述第二进程的第二预测信息满足内存压缩条件时,对所述第二进程所占用的内存进行压缩。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述第二进程所占用的内存进行压缩之前,还包括:
获取所述灭屏事件的发生时间戳;
检测所述灭屏时间戳是否处于预测非活跃时段中的指定时段,所述指定时段的起始时间戳大于所述预测非活跃时段的起始时间戳,且与所述预测非活跃时段的起始时间戳之间的差值大于预设阈值,所述指定时间段的结束时间戳小于或等于所述预测非活跃时段的结束时间戳;
若所述灭屏时间戳处于所述预测非活跃时段中的指定时段,则确定所述第二进程的预测非活跃信息满足所述内存压缩条件;
若所述灭屏时间戳不处于所述预测非活跃时段中的指定时段,则确定所述第二进程的预测非活跃信息不满足所述内存压缩条件。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述第二进程所占用的内存进行压缩之后,还包括:
当所述第二进程的预测非活跃时段结束时,对压缩后的所述第二进程所占用的内存进行解压缩处理。
7.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,当所述第一进程对应的应用程序切换至前台运行时,对压缩后的所述第一进程所占用的内存进行解压缩处理。
8.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述按照所述与所述第一进程的运行信息相对应的内存压缩策略,对所述第一进程所占用的内存进行压缩之前,还包括:
检测所述第一进程是否为白名单中的进程;
当所述第一进程不为所述白名单中的进程,执行所述按照所述与所述第一进程的运行信息相对应的内存压缩策略,对所述第一进程所占用的内存进行压缩的步骤。
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