一 . 高效加载 Bitmap
BitMapFactory 提供了四类方法: decodeFile,decodeResource,decodeStream 和 decodeByteArray 分别用于从文件系统,资源,输入流以及字节数组中加载出一个 Bitmap 对象。
高效加载 Bitmap 很简单,即采用 BitMapFactory.options 来加载所需要尺寸图片。BitMapFactory.options 就可以按照一定的采样率来加载缩小后的图片,将缩小后的图片置于 ImageView 中显示。
通过采样率即可高效的加载图片,遵循如下方式获取采样率:
将 BitmapFactory.Options 的 inJustDecodeBounds 参数设置为 true 并加载图片 从 BitmapFactory.Options 中取出图片的原始宽高信息,即对应于 outWidth 和 outHeight 参数 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 将 BitmapFactory.Options 的 injustDecodeBounds 参数设置为 false,然后重新加载图片
过上述四个步骤,加载出的图片就是最终缩放后的图片,当然也有可能没有缩放。
代码实现如下:
public Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId, int reqWidth, int reqHeight) { // First decode with inJustDecodeBounds=true to check dimensions final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options); // Calculate inSampleSize options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight); // Decode bitmap with inSampleSize set 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; } // Raw height and width of image final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; Log.d(TAG, "origin, w= " + width + " h=" + height); int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { final int halfHeight = height / 2; final int halfWidth = width / 2; // Calculate the largest inSampleSize value that is a power of 2 and // keeps both height and width larger than the requested height and width. while ((halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight && (halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth) { inSampleSize *= 2; } } Log.d(TAG, "sampleSize:" + inSampleSize); return inSampleSize; }
实际使用就可以像下面这样了,如加载 100*100 的图片大小,就可以像下面这样高效的加载图片了:
mImageView.setImageBitmap( decodeSampledBitmapFromResource(getResource(),R.id.myimage,100,100));
二 . Android 中的缓存策略
目前常用的算法是 LRU，即近期最少使用算法，当缓存存满时，会优先淘汰近期最少使用的缓存对象
2.1 LruCache
LruCache 是一个泛型类，其内部实现机制是 LinkedHashMap 以强引用的方式存储外部的缓存对象，提供了 get() 和 put() 来完成缓存对象的存取。当缓存满了,移除较早的缓存对象,再添加新的。LruCache 是线程安全的。
强引用:直接的对象引用 软引用:当一个对象只有软引用时,系统内存不足时,会被 gc 回收 弱引用:当一个对象只有弱引用时,随时会被回收
2.2 DiskLriCache
DiskLruCache 用于实现存储设备缓存,即磁盘缓存。
2.2.1 DiskLruCache 的创建
由于它不属于 Android SDK的一部分,所以不能通过构造方法来创建,提供了 open() 方法用于自身的创建
public static DiskLruCache open(File directory,int appversion,int valueCount,long maxSize);
典型的 DiskLruCache 的创建过程
private static final Disk_CACHE_SIZE = 1024*1024*50;//50M File diskCaCheDir = getDiskCacheDir(mContext,"bitmap"); if(!diskCacheDir.exists()){ diskCacheDir.mkdirs(); } mDiskLruCache = DiskLruCache.open(diskCaCheDir,1,1,Disk_CACHE_SIZE);
第三个参数表示单个节点所对应的数据,一般设置为1即可。
2.2.2 DiskLruCache 的缓存添加 缓存的添加操作是通过 Editor 完成的, Editor 表示一个缓存对象的编辑对象。DiskLruCache 不允许同时编辑一个缓存对象。
2.2.3 DiskLruCache 的缓存查找
缓存查找过程也需要将 url 转换为 key,通过 DiskLruCache 的 get() 得到一个 Snapshot 对象,然后通过该对象即可得到缓存的文件输入流,得到文件输入流即可得到 Bitmap 对象了。为了避免加载过程中 OOM,一般不会直接加载原始图片。在前面介绍通过 BitmapFactory.Options 来加载一张缩放后的图片,但是那种方法对 FileInputStream 的缩放存在问题,原因是 FileInputStream 是一种有序的文件流,而两次 decodeStream 调用影响了文件流的位置属性,导致了第二次 decodeStream 时得到的是 null。为了解决这个问题,可以通过文件流得到其对应的文件描述符,然后通过 BitmapFactory.decodeFileDescriptor 方法来加载一张缩放过后的图片。
Bitmap bitmap = null; String key = hashKeyFormUrl(url); DiskLruCache.Snapshot snapShot = mDiskLruCache.get(key); if (snapShot != null) { FileInputStream fileInputStream = (FileInputStream)snapShot.getInputStream(DISK_CACHE_INDEX); // 获取文件描述符 FileDescriptor fileDescriptor = fileInputStream.getFD(); // 通过 BitmapFactory.decodeFileDescriptor 来加载一张缩放后的图片 bitmap = mImageResizer.decodeSampledBitmapFromFileDescriptor(fileDescriptor, reqWidth, reqHeight); if (bitmap != null) { addBitmapToMemoryCache(key, bitmap); } } return bitmap; }
三 . ImageLoader 的实现
具备的功能,即图片的同步加载,异步加载,图片的压缩,内存缓存,磁盘缓存以及网络拉取。
3.1 图片压缩功能
如前面所述。
3.2 内存缓存和磁盘缓存的实现
选择 LruCache 和 DiskLruCache 来分别完成内存缓存和磁盘缓存的工作
3.3 同步加载和异步加载的接口设计
关于同步加载:从 loadBitmap 的实现可以看出,其工作过程遵循如下几个步骤:先试着从内存缓存中读取图片,接着从磁盘缓存中读取图片,最后试着从网络拉取图片。另外该方法不能在主线程中调用,否则就会抛出异常。因为加载图片是一个耗时的操作。
关于异步加载:从 bindBitmap 中可以看出,binfBitmap 会先试着从内存缓存中读取结果,如果成功就直接返回,否则会从线程池中去调用 loadBitmap() ,当加载成功后，再讲图片,图片地址以及需要绑定的 ImageView 封装成一个 loaderResult 对象,通过 mMainHandler 向主线程发送一个消息,这样就可以在主线程中给 ImageView 设置图片了。图片的异步加载是一个很有用的功能,很多时候调用者不想在单独的线程中以同步的方式来加载图片,并将图片设置给需要的 ImageVIew, 从而ImageLoader 内部需要自己需要在内部线程中加载图片,并且将图片设置给所需要的 ImageView。
ImageLoader源码可以点击这里：下载 查看ImageLoader的实现
四 . ImageLoader 的使用
核心是 ImageAdapter , 其中的 getView() 的核心方法如下:
@Override public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) { ViewHolder holder = null; if (convertView == null) { convertView = mInflater.inflate(R.layout.image_list_item,parent, false); holder = new ViewHolder(); holder.imageView = (ImageView) convertView.findViewById(R.id.image); convertView.setTag(holder); } else { holder = (ViewHolder) convertView.getTag(); } ImageView imageView = holder.imageView; final String tag = (String)imageView.getTag(); final String uri = getItem(position); if (!uri.equals(tag)) { imageView.setImageDrawable(mDefaultBitmapDrawable); } if (mIsGridViewIdle && mCanGetBitmapFromNetWork) { imageView.setTag(uri); // 这句话将图片的复杂加载过程交给 ImageLoader 了 mImageLoader.bindBitmap(uri, imageView, mImageWidth, mImageWidth); } return convertView; }
对于上述代码 ImageAdapter 来说, ImageLoader 的加载图片的复杂过程，更不需要知道。
优化列表卡顿现象:
不要在 getView() 中做加载图片的操作,那样肯定会耗时,像这个例子中一样,交给 ImageLoaer 来实现。 控制异步加载频率, 如果用户刻意的频繁的上下滑动,可能在一瞬间加载几百个异步任务,这样会给线程池造成拥堵。解决的办法是考虑在用户滑动列表时,停止加载图片。等到列表停下来时,在进行异步加载任务。 开启硬件加速:给Activity添加配置android:hardwareAccelerated=”true”
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对给我Android开发者们能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。