如何高效使用和管理Bitmap--图片缓存管理模块的设计与实现
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上周为360全景项目引入了图片缓存模块。因为是在Android4.0平台以上运作,出于惯性,都会在设计之前查阅相关资料,尽量避免拿一些以前2.3平台积累的经验来进行类比处理。开发文档中有一个 BitmapFun的示例,仔细拜读了一下,虽说围绕着Bitmap的方方面面讲得都很深入,但感觉很难引入到当前项目中去。
现在的图片服务提供者基本上都来源于网络。对于应用平台而言,访问网络属于耗时操作。尤其是在移动终端设备上,它的显著表现为系统的延迟时间变长、用户交互性变差等。可以想象,一个携带着这些问题的应用在市场上是很难与同类产品竞争的。二、内存缓存类(PanoMemCache)
这里使用Android提供的LruCache类,该类保存一个强引用来限制内容数量,每当Item被访问的时候,此Item就会移动到队列的头部。当cache已满的时候加入新的item时,在队列尾部的item会被回收。
public class PanoMemoryCache { // LinkedHashMap初始容量 private static final int INITIAL_CAPACITY = 16; // LinkedHashMap加载因子 private static final int LOAD_FACTOR = 0.75f; // LinkedHashMap排序模式 private static final boolean ACCESS_ORDER = true; // 软引用缓存 private static LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftCache; // 硬引用缓存 private static LruCache<String, Bitmap> mLruCache; public PanoMemoryCache() { // 获取单个进程可用内存的最大值 // 方式一:使用ActivityManager服务(计量单位为M) /*int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();*/ // 方式二:使用Runtime类(计量单位为Byte) final int memClass = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory(); // 设置为可用内存的1/4(按Byte计算) final int cacheSize = memClass / 4; mLruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) { @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { if(value != null) { // 计算存储bitmap所占用的字节数 return value.getRowBytes() * value.getHeight(); } else { return 0; } } @Override protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) { if(oldValue != null) { // 当硬引用缓存容量已满时,会使用LRU算法将最近没有被使用的图片转入软引用缓存 mSoftCache.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue)); } } }; /* * 第一个参数:初始容量(默认16) * 第二个参数:加载因子(默认0.75) * 第三个参数:排序模式(true:按访问次数排序;false:按插入顺序排序) */ mSoftCache = new LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>(INITIAL_CAPACITY, LOAD_FACTOR, ACCESS_ORDER) { private static final long serialVersionUID = 7237325113220820312L; @Override protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, SoftReference<Bitmap>> eldest) { if(size() > SOFT_CACHE_SIZE) { return true; } return false; } }; } /** * 从缓存中获取Bitmap * @param url * @return bitmap */ public Bitmap getBitmapFromMem(String url) { Bitmap bitmap = null; // 先从硬引用缓存中获取 synchronized (mLruCache) { bitmap = mLruCache.get(url); if(bitmap != null) { // 找到该Bitmap之后,将其移到LinkedHashMap的最前面,保证它在LRU算法中将被最后删除。 mLruCache.remove(url); mLruCache.put(url, bitmap); return bitmap; } } // 再从软引用缓存中获取 synchronized (mSoftCache) { SoftReference<Bitmap> bitmapReference = mSoftCache.get(url); if(bitmapReference != null) { bitmap = bitmapReference.get(); if(bitmap != null) { // 找到该Bitmap之后,将它移到硬引用缓存。并从软引用缓存中删除。 mLruCache.put(url, bitmap); mSoftCache.remove(url); return bitmap; } else { mSoftCache.remove(url); } } } return null; } /** * 添加Bitmap到内存缓存 * @param url * @param bitmap */ public void addBitmapToCache(String url, Bitmap bitmap) { if(bitmap != null) { synchronized (mLruCache) { mLruCache.put(url, bitmap); } } } /** * 清理软引用缓存 */ public void clearCache() { mSoftCache.clear(); mSoftCache = null; } }补充一点,由于4.0平台以后对SoftReference类引用的对象调整了回收策略,所以该类中的软引用缓存实际上没什么效果,可以去掉。2.3以前平台建议保留。
public class PanoDiskCache { private static final String TAG = "PanoDiskCache"; // 文件缓存目录 private static final String CACHE_DIR = "panoCache"; private static final String CACHE_FILE_SUFFIX = ".cache"; private static final int MB = 1024 * 1024; private static final int CACHE_SIZE = 10; // 10M private static final int SDCARD_CACHE_THRESHOLD = 10; public PanoDiskCache() { // 清理文件缓存 removeCache(getDiskCacheDir()); } /** * 从磁盘缓存中获取Bitmap * @param url * @return */ public Bitmap getBitmapFromDisk(String url) { String path = getDiskCacheDir() + File.separator + genCacheFileName(url); File file = new File(path); if(file.exists()) { Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path); if(bitmap == null) { file.delete(); } else { updateLastModified(path); return bitmap; } } return null; } /** * 将Bitmap写入文件缓存 * @param bitmap * @param url */ public void addBitmapToCache(Bitmap bitmap, String url) { if(bitmap == null) { return; } // 判断当前SDCard上的剩余空间是否足够用于文件缓存 if(SDCARD_CACHE_THRESHOLD > calculateFreeSpaceOnSd()) { return; } String fileName = genCacheFileName(url); String dir = getDiskCacheDir(); File dirFile = new File(dir); if(!dirFile.exists()) { dirFile.mkdirs(); } File file = new File(dir + File.separator + fileName); try { file.createNewFile(); FileOutputStream out = new FileOutputStream(file); bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out); out.flush(); out.close(); } catch (FileNotFoundException e) { Log.e(TAG, "FileNotFoundException"); } catch (IOException e) { Log.e(TAG, "IOException"); } } /** * 清理文件缓存 * 当缓存文件总容量超过CACHE_SIZE或SDCard的剩余空间小于SDCARD_CACHE_THRESHOLD时,将删除40%最近没有被使用的文件 * @param dirPath * @return */ private boolean removeCache(String dirPath) { File dir = new File(dirPath); File[] files = dir.listFiles(); if(files == null || files.length == 0) { return true; } if(!Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED)) { return false; } int dirSize = 0; for (int i = 0; i < files.length; i++) { if(files[i].getName().contains(CACHE_FILE_SUFFIX)) { dirSize += files[i].length(); } } if(dirSize > CACHE_SIZE * MB || SDCARD_CACHE_THRESHOLD > calculateFreeSpaceOnSd()) { int removeFactor = (int) (0.4 * files.length + 1); Arrays.sort(files, new FileLastModifiedSort()); for (int i = 0; i < removeFactor; i++) { if(files[i].getName().contains(CACHE_FILE_SUFFIX)) { files[i].delete(); } } } if(calculateFreeSpaceOnSd() <= SDCARD_CACHE_THRESHOLD) { return false; } return true; } /** * 更新文件的最后修改时间 * @param path */ private void updateLastModified(String path) { File file = new File(path); long time = System.currentTimeMillis(); file.setLastModified(time); } /** * 计算SDCard上的剩余空间 * @return */ private int calculateFreeSpaceOnSd() { StatFs stat = new StatFs(Environment.getExternalStorageDirectory().getPath()); double sdFreeMB = ((double) stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB; return (int) sdFreeMB; } /** * 生成统一的磁盘文件后缀便于维护 * 从URL中得到源文件名称,并为它追加缓存后缀名.cache * @param url * @return 文件存储后的名称 */ private String genCacheFileName(String url) { String[] strs = url.split(File.separator); return strs[strs.length - 1] + CACHE_FILE_SUFFIX; } /** * 获取磁盘缓存目录 * @return */ private String getDiskCacheDir() { return getSDPath() + File.separator + CACHE_DIR; } /** * 获取SDCard目录 * @return */ private String getSDPath() { File sdDir = null; // 判断SDCard是否存在 boolean sdCardExist = Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED); if(sdCardExist) { // 获取SDCard根目录 sdDir = Environment.getExternalStorageDirectory(); } if(sdDir != null) { return sdDir.toString(); } else { return ""; } } /** * 根据文件最后修改时间进行排序 */ private class FileLastModifiedSort implements Comparator<File> { @Override public int compare(File lhs, File rhs) { if(lhs.lastModified() > rhs.lastModified()) { return 1; } else if(lhs.lastModified() == rhs.lastModified()) { return 0; } else { return -1; } } } }四、图片工具类(PanoUtils)
/** * 从网络上获取Bitmap,并进行适屏和分辨率处理。 * @param context * @param url * @return */ public static Bitmap downloadBitmap(Context context, String url) { HttpClient client = new DefaultHttpClient(); HttpGet request = new HttpGet(url); try { HttpResponse response = client.execute(request); int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode(); if(statusCode != HttpStatus.SC_OK) { Log.e(TAG, "Error " + statusCode + " while retrieving bitmap from " + url); return null; } HttpEntity entity = response.getEntity(); if(entity != null) { InputStream in = null; try { in = entity.getContent(); return scaleBitmap(context, readInputStream(in)); } finally { if(in != null) { in.close(); in = null; } entity.consumeContent(); } } } catch (IOException e) { request.abort(); Log.e(TAG, "I/O error while retrieving bitmap from " + url, e); } catch (IllegalStateException e) { request.abort(); Log.e(TAG, "Incorrect URL: " + url); } catch (Exception e) { request.abort(); Log.e(TAG, "Error while retrieving bitmap from " + url, e); } finally { client.getConnectionManager().shutdown(); } return null; }2.从输入流读取字节数组,看起来是不是很眼熟啊!
public static byte[] readInputStream(InputStream in) throws Exception { ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); byte[] buffer = new byte[1024]; int len = 0; while((len = in.read(buffer)) != -1) { out.write(buffer, 0, len); } in.close(); return out.toByteArray(); }3.对下载的源图片进行适屏处理,这也是必须的:)
/** * 按使用设备屏幕和纹理尺寸适配Bitmap * @param context * @param in * @return */ private static Bitmap scaleBitmap(Context context, byte[] data) { WindowManager windowMgr = (WindowManager) context.getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE); DisplayMetrics outMetrics = new DisplayMetrics(); windowMgr.getDefaultDisplay().getMetrics(outMetrics); int scrWidth = outMetrics.widthPixels; int scrHeight = outMetrics.heightPixels; BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options); int imgWidth = options.outWidth; int imgHeight = options.outHeight; if(imgWidth > scrWidth || imgHeight > scrHeight) { options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, scrWidth, scrHeight); } options.inJustDecodeBounds = false; bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options); // 根据业务的需要,在此处还可以进一步做处理 ... return bitmap; } /** * 计算Bitmap抽样倍数 * @param options * @param reqWidth * @param reqHeight * @return */ public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) { // 原始图片宽高 final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { // 计算目标宽高与原始宽高的比值 final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight); final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth); // 选择两个比值中较小的作为inSampleSize的值 inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio; if(inSampleSize < 1) { inSampleSize = 1; } } return inSampleSize; }五、使用decodeByteArray()还是decodeStream()?
/** * 加载Bitmap * @param url * @return */ private Bitmap loadBitmap(String url) { // 从内存缓存中获取,推荐在主UI线程中进行 Bitmap bitmap = memCache.getBitmapFromMem(url); if(bitmap == null) { // 从文件缓存中获取,推荐在工作线程中进行 bitmap = diskCache.getBitmapFromDisk(url); if(bitmap == null) { // 从网络上获取,不用推荐了吧,地球人都知道~_~ bitmap = PanoUtils.downloadBitmap(this, url); if(bitmap != null) { diskCache.addBitmapToCache(bitmap, url); memCache.addBitmapToCache(url, bitmap); } } else { memCache.addBitmapToCache(url, bitmap); } } return bitmap; }七、工作线程池化
// 线程池初始容量 private static final int POOL_SIZE = 4; private ExecutorService executorService; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); // 获取当前使用设备的CPU个数 int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // 预开启线程池数目 executorService = Executors.newFixedThreadPool(cpuNums * POOL_SIZE); ... executorService.submit(new Runnable() { // 此处执行一些耗时工作,不要涉及UI工作。如果遇到,直接转交UI主线程 pano.setImage(loadBitmap(url)); }); ... }我们知道,线程构造也是比较耗资源的。一定要对其进行有效的管理和维护。千万不要随意而行,一张图片的工作线程不搭理也许没什么,当使用场景变为ListView和GridView时,线程池化工作就显得尤为重要了。Android不是提供了AsyncTask吗?为什么不用它?其实AsyncTask底层也是靠线程池支持的,它默认分配的线程数是128,是远大于我们定制的executorService。