Bitmap 的加载和 Cache

Android 中如何高效地加载 Bitmap 是一个很重要也很容易被我们忽视的问题。

Bitmap 的高效加载

1. BitmapFactory 类提供了： decodeFile 、 decodeResource 、 decodeStream 、 decodeByteArray 以及 decodeFileDescriptor 等几类方法来加载一个 Bitmap 对象。
2. 高效加载 Bitmap 的核心思想就是设置 BitmapFactory.Options 的 inSampleSize 采样率属性来加载所需尺寸的图片。

   inSampleSize = 1 时加载原图，inSampleSize = 2 时加载的像素为原图的 1/4，以此类推。官方推荐设置 inSampleSize 的值为 2 的指数。

3. 获取采样率的流程：

   1. 将 BitmapFactory.Options 的 inJustDecodeBounds 参数设为 true 并加载图片。
   2. 从 BitmapFactory.Options 中取出图片的原始宽高信息，它们对应于 outWidth 和 outHeight 。
   3. 根据采样率的规则并结合目标 View 的所需大小计算出采样率 inSampleSize 。

   4. 将 BitmapFactory.Options 的 inJustDecodeBounds 参数设为 false 然后重新加载图片。

      示例代码

       public Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res,
              int resId, int reqWidth, int reqHeight) {
          // 设置 inJustDecodeBounds = true 时 BitmapFactory 只会解析图片的原始宽高等信息。
          // 并不会真正地去加载图片
          final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
          options.inJustDecodeBounds = true;
          BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
      
          // 计算采样率
          options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
                  reqHeight);
      
          // 重新加载图片
          options.inJustDecodeBounds = false;
          return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
      }
      
      public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
              int reqWidth, int reqHeight) {
          if (reqWidth == 0 || reqHeight == 0) {
              return 1;
          }
      
          // 图片的原始宽高信息
          final int height = options.outHeight;
          final int width = options.outWidth;
      
          int inSampleSize = 1;
      
          if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
              final int halfHeight = height / 2;
              final int halfWidth = width / 2;
      
              while ((halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight
                      && (halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth) {
                  inSampleSize *= 2;
              }
          }
      
          return inSampleSize;
      }
      

Android 中的缓存策略

1. 缓存策略并没有统一的标准，一般来说缓存策略主要包含缓存的添加、获取和删除这三类操作。
2. 常用的缓存算法是 LRU （Least Recently Used），翻译为：近期最少使用算法。它的核心思想是当缓存满时，会优先淘汰那些近期最少使用的缓存对象。
3. Android 中常见的 LRU 算法缓存有两种： LruCache （内存缓存） 和 DiskLruCache （存储设备缓存），一般情况下会将两者结合使用。

LruCache

1. LruCache 是一个泛型类，内部采用一个 LinkedHashMap<K, V> 以强引用的方式存储外界的缓存对象，提供了 get 和 put 等操作方法，当存储满时，会移除较早使用的缓存对象，再添加新的缓存对象。此外，LruCache 是线程安全的。

   三种引用的区别：

   • 强引用 ：直接的对象引用
   • 软引用 ：当一个对象只有软引用存在时，系统内存不足时此对象会被 gc 回收
   • 弱引用 ：当一个对象只有弱引用存在时，此对象会随时被 gc 回收

2. LruCache 典型示例代码：

   // 获取当前可用的最大内存
   int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); // KB
   // 设置缓存大小
   int cacheSize = maxMemory / 8;
   
   LruCache<String, Bitmap> lruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
       @Override
       protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
           // 重写此方法计算缓存对象的大小
           return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
       }
   };
   // 添加缓存
   lruCache.put("liyu", bitmap);
   // 获取缓存
   Bitmap bitmap = lruCache.get("liyu");
   

DiskLruCache

DiskLruCache 用于实现存储设备缓存，即磁盘缓存，它通过将缓存对象写入文件系统从而实现缓存的效果。项目地址： https://github.com/JakeWharton/DiskLruCache

1. DiskLruCache 的创建

    /**
   * @param directory 缓存路径
   * @param appVersion 一般为 1，当版本号变更时，会清空缓存文件
   * @param valueCount 单个节点所对应的数据个数，一般为 1
   * @param maxSize 缓存总大小，超过的话会清除一些缓存
   */
    public static DiskLruCache open(File directory, int appVersion, int valueCount, long maxSize)
   

2. DiskLruCache 的缓存添加

   String key = hashKeyFormUrl(url); // url 转换下防止特殊字符影响
   DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
   if (editor != null) {
       OutputStream outputStream = editor.newOutputStream(DISK_CACHE_INDEX); // DISK_CACHE_INDEX 为 0，因为设置的一个节点只有一个数据
       if (downloadUrlToStream(url, outputStream)) { //下载
           editor.commit(); // 下载成功提交缓存
       } else {
           editor.abort(); // 出现异常则取消缓存
       }
       mDiskLruCache.flush(); // 强制缓冲文件保存到文件系统
   }
   

3. DiskLruCache 的缓存查找

   Bitmap bitmap = null;
   String key = hashKeyFormUrl(url); // url 转换下防止特殊字符影响
   DiskLruCache.Snapshot snapShot = mDiskLruCache.get(key); // 获取缓存快照
   if (snapShot != null) {
       FileInputStream fileInputStream = (FileInputStream)snapShot.getInputStream(DISK_CACHE_INDEX); // DISK_CACHE_INDEX 为 0，因为设置的一个节点只有一个数据
       FileDescriptor fileDescriptor = fileInputStream.getFD(); // 解决 decodeStream 缩放 bitmap 第二次为 null 的问题
       bitmap = mImageResizer.decodeSampledBitmapFromFileDescriptor(fileDescriptor,
               reqWidth, reqHeight); // 缩放图片
       if (bitmap != null) {
           addBitmapToMemoryCache(key, bitmap); // 添加到内存缓存，方便下次快速获取
       }
   }
   

ImageLoader 的实现

一个优秀的图片加载器应具备：

• 图片的同步加载
• 图片的异步加载
• 图片压缩
• 内存缓存
• 磁盘缓存
• 网络拉取

完整的 ImageLoader 示例可以参考 源码