android bitmap的缓存策略

栏目: IOS · Android · 发布时间: 5年前

内容简介:不论是android还是ios设备,流量对于用户而言都是宝贵的。在没有wifi的场景下,如果加载批量的图片消耗用户过多流量,被其知晓,又要被念叨一波~如何避免消耗过多的流量呢?当程序第一次从网络加载图片后,就将其缓存到移动设备上,这样再次使用这个图片时,就不用再次从网络上下载为用户节省了流量。目前常用的一种缓存算法是

不论是android还是ios设备,流量对于用户而言都是宝贵的。在没有wifi的场景下,如果加载批量的图片消耗用户过多流量,被其知晓,又要被念叨一波~

android bitmap的缓存策略

如何避免消耗过多的流量呢?当程序第一次从网络加载图片后,就将其缓存到移动设备上,这样再次使用这个图片时,就不用再次从网络上下载为用户节省了流量。

目前常用的一种缓存算法是 lru (least recently used),它的核心思想是当缓存满了,会优先淘汰近期最少使用的缓存对象。采用lru算法的缓存有两种:lrucache和disklrucache,lrucache主要用于实现内存缓存,disklrucache则用于存储设备缓存。

1.lrucache

lrucache是api level 12提供的一个泛型类,它内部采用一个linkedhashmap以强引用的方式存储外界的缓存对象,提供了get和put方法来完成缓存的获取和添加操作,当缓存满了,lrucache会remove掉较早使用的缓存对象,然后再添加新的对象。

过去实现内存缓存的常用做法是使用softreference或者使用weakreference,但是并不推荐这种做法,从api level 9以后,gc强制回收掉soft、weak引用,从而导致这些缓存并没有任何效率的提升。

lrucache的实现原理:

根据lru的算法思想,我们需要一种数据结构来快速定位哪个对象是最近访问的,哪个对象是最长时间未访问的,lrucache选择的是linkedhashmap这个数据结构,它是一个双向循环链表。来瞅一眼linkedhashmap的构造函数:

/** 初始化linkedhashmap

     * 第一个参数:initialcapacity,初始大小

     * 第二个参数:loadfactor,负载因子=0.75f

     * 第三个参数:accessorder=true,基于访问顺序;accessorder=false,基于插入顺序<br/>**/

   public linkedhashmap(int initialcapacity, float loadfactor, boolean accessorder) {

       super(initialcapacity, loadfactor);

       init();

       this.accessorder = accessorder;

    }

所以在lrucache中应该选择accessorder = true,当我们调用put、get方法时,linkedhashmap内部会将这个item移动到链表的尾部,即在链表尾部是最近刚刚使用的item,链表头部就是最近最少使用的item。当缓存空间不足时,可以remove头部结点释放缓存空间。

下面举例lrucache的典型使用姿势:

int maxmemory = (int) (runtime.getruntime().maxmemory() / 1024);

int cachesize = maxmemory / 8;

mmemorycache = new lrucache<string bitmap="">(cachesize) {

    @override

    protected int sizeof(string key, bitmap bitmap) {

        return bitmap.getrowbytes() * bitmap.getheight() / 1024;

    }

};

 <br/>// 向 lrucache 中添加一个缓存对象

private void addbitmaptomemorycache(string key, bitmap bitmap) {

    if (getbitmapfrommemcache(key) == null) {

        mmemorycache.put(key, bitmap);

    }

}



//获取一个缓存对象

private bitmap getbitmapfrommemcache(string key) {

    return mmemorycache.get(key);

}</string>

上述示例代码中,总容量的大小是当前进程的可用内存的八分之一(官方推荐是八分之一哈,你们可以自己视情况定),sizeof()方法计算了bitmap的大小,sizeof方法默认返回的是你缓存item数目,源码中直接return 1(这里的源码比较简单,可以自己看看~)。

如果你需要cache中某个值释放,可以重写entryremoved()方法,这个方法会在元素被put或者remove的时候调用,源码默认是空实现。 重写entryremoved()方法还可以实现二级内存缓存,进一步提高性能 。思路如下:重写entryremoved(),把删除掉的item,再次存入另一个linkedhashmap中。这个数据结构当做二级缓存,每次获得图片的时候,按照一级缓存 、二级缓存、sdcard、网络的顺序查找,找到就停止。

2.disklrucache

当我们需要存大量图片的时候,我们指定的缓存空间可能很快就用完了,lrucache会频繁地进行trimtosize操作将最近最少使用的数据remove掉,但是hold不住过会又要用这个数据,又从网络download一遍,为此有了disklrucache,它可以保存这些已经下载过的图片。当然,从磁盘读取图片的时候要比内存慢得多,并且应该在非ui线程中载入磁盘图片。disklrucache顾名思义,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效果。

ps: 如果缓存的图片经常被使用,可以考虑使用contentprovider。

disklrucache的实现原理:

lrucache采用的是linkedhashmap这种数据结构来保存缓存中的对象,那么对于disklrucache呢?由于数据是缓存在本地文件中,相当于是持久保存的一个文件,即使app kill掉,这些文件还在滴。so ,,,,, 到底是啥?disklrucache也是采用linekedhashmap这种数据结构,但是不够,需要加持buff

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,日志文件。日志文件可以看做是一块“内存”,map中的value只保存文件的简要信息,对缓存文件的所有操作都会记录在日志文件中。

disklrucache的初始化:

下面是disklrucache的创建过程:

private static final long disk_cache_size = 1024 * 1024 * 50; //50mb 

    

    file diskcachedir = getdiskcachedir(mcontext, "bitmap");

    if (!diskcachedir.exists()) {

        diskcachedir.mkdirs();

    }



    if (getusablespace(diskcachedir) > disk_cache_size) {

        try {

            mdisklrucache = disklrucache.open(diskcachedir, 1, 1,

                    disk_cache_size);

        } catch (ioexception e) {

            e.printstacktrace();

        }

    }

瞅了一眼,可以知道重点在open()函数,其中第一个参数表示文件的存储路径,缓存路径可以是sd卡上的缓存目录,具体是指/sdcard/android/data/package_name/cache,package_name表示当前应用的包名,当应用被卸载后, 此目录会一并删除掉。如果你希望应用卸载后,这些缓存文件不被删除,可以指定sd卡上其他目录。第二个参数表示应用的版本号,一般设为1即可。第三个参数表示单个结点所对应数据的个数,一般设为1。第四个参数表示缓存的总大小,比如50mb,当缓存大小超过这个设定值后,disklrucache会清除一些缓存保证总大小不会超过设定值。

disklrucache的数据缓存与获取缓存:

数据缓存操作是借助disklrucache.editor类完成的,editor表示一个缓存对象的编辑对象。

new thread(new runnable() {  

    @override  

    public void run() {  

        try {  

            string imageurl = "http://d.url.cn/myapp/qq_desk/friendprofile_def_cover_001.png";  

            string key = hashkeyfordisk(imageurl);  //md5对url进行加密,这个主要是为了获得统一的16位字符

            disklrucache.editor editor = mdisklrucache.edit(key);  //拿到editor,往journal日志中写入dirty记录

            if (editor != null) {  

                outputstream outputstream = editor.newoutputstream(0);  

                if (downloadurltostream(imageurl, outputstream)) {  //downloadurltostream方法为下载图片的方法,并且将输出流放到outputstream

                    editor.commit();  //完成后记得commit(),成功后,再往journal日志中写入clean记录

                } else {  

                    editor.abort();  //失败后,要remove缓存文件,往journal文件中写入remove记录

                }  

            }  

            mdisklrucache.flush();  //将缓存操作同步到journal日志文件,不一定要在这里就调用

        } catch (ioexception e) {  

            e.printstacktrace();  

        }  

    }  

}).start();

上述示例代码中,每次调用edit()方法时,会返回一个新的editor对象,通过它可以得到一个文件输出流;调用commit()方法将图片写入到文件系统中,如果失败,通过abort()方法进行回退。

而获取缓存和缓存的添加过程类似,将url转换为key,然后通过disklrucache的get方法得到一个snapshot对象,接着通过snapshot对象得到缓存的文件输入流。有了文件输入流,bitmap就get到了。

bitmap bitmap = null;

    string key = hashkeyformurl(url);

    disklrucache.snapshot snapshot = mdisklrucache.get(key);

    if (snapshot != null) {

        fileinputstream fileinputstream = (fileinputstream)snapshot.getinputstream(disk_cache_index);

        filedescriptor filedescriptor = fileinputstream.getfd();

        bitmap = mimageresizer.decodesampledbitmapfromfiledescriptor(filedescriptor,

                reqwidth, reqheight);

        ......

    }

disklrucache优化思考:

disklrucache是基于日志文件的,每次对缓存文件操作都需要进行日志记录,我们可以不用日志文件,在第一次构造disklrucache时,直接从程序访问缓存目录下的文件,并将每个缓存文件的访问时间作为初始值记录在map中的value值,每次访问或保存缓存都更新相应key对应的缓存文件的访问时间,避免了频繁地io操作。

3. 缓存策略对比与总结

  • lrucache是android中已经封装好的类,disklrucache需要导入相应的包才可以使用。
  • 可以在ui线程中直接使用lrucache;使用disklrucache时,由于缓存或者获取都需要对本地文件进行操作,因此要在子线程中实现。
  • lrucache主要用于内存缓存,当app kill掉的时候,缓存也跟着没了;而disklrucache主要用于存储设备缓存,app kill掉的时候,缓存还在。
  • lrucache的内部实现是linkedhashmap,对于元素的添加或获取用put、get方法即可。而disklrucache是通过文件流的形式进行缓存,所以对于元素的添加或获取通过输入输出流来实现。

文章写得比较匆忙,如果有错别字或者理解错的,欢迎和楼主交流~谢谢

来源:https://cloud.tencent.com/developer/article/1013443


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