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Android 图片加载框架的简单设计

目前Android 发展至今优秀的图片加载框架太多,例如: Volley ,Picasso,Imageloader,Glide等等。但是作为程序猿,懂得其中的实现原理还是相当重要的,只有懂得才能更好地使用。于是乎,今天我就简单设计一个网络加载图片框架。主要就是熟悉图片的网络加载机制。


一般来说,一个优秀的 图片加载框架(ImageLoader) 应该具备如下功能:

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

那我们就从以上几个方面进行介绍:

1.图片压缩(有效的降低OOM的发生概率)

图片压缩功能我在Bitmap 的高效加载中已经做了介绍这里不多说直接上代码。这里直接抽象一个类用于完成图片压缩功能。

public class ImageResizer {     private static final String TAG = "ImageResizer";      public ImageResizer() {         super();         // TODO Auto-generated constructor stub     }      public Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,             int reqWidth, int reqHeight) {         final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();         options.inJustDecodeBounds = true;         BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);          options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,                 reqHeight);          options.inJustDecodeBounds = false;         return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);     }      public Bitmap decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(FileDescriptor fd,             int reqWidth,int reqHeight){         final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();         options.inJustDecodeBounds = true;          BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);          options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,                 reqHeight);          options.inJustDecodeBounds = false;         return BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);     }          public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,             int reqWidth, int reqHeight) {          final int width = options.outWidth;         final int height = options.outHeight;          int inSampleSize = 1;         if (height > reqHeight || width > reqWidth) {             final int halfHeight = height / 2;             final int halfWidth = width / 2;             while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight                     && (halfWidth / inSampleSize) > halfWidth) {                 inSampleSize *= 2;             }         }         return inSampleSize;      }  }

2.内存缓存和磁盘缓存

缓存直接选择 LruCache 和 DiskLruCache 来完成内存缓存和磁盘缓存工作。
首先对其初始化:

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache; private DiskLruCache mDiskLruCache;  public ImageLoader(Context context) {         mContext = context.getApplicationContext();       //分配内存缓存为当前进程的1/8,磁盘缓存容量为50M         int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() * 1024);         int cacheSize = maxMemory / 8;         mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {              @Override             protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {                 return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;             }          };          File diskCacheDir = getDiskChaheDir(mContext, "bitmap");         if (!diskCacheDir.exists()) {             diskCacheDir.mkdirs();         }         if (getUsableSpace(diskCacheDir) > DISK_CACHE_SIZE) {             try {                 mDiskLruCache = DiskLruCache.open(diskCacheDir, 1, 1,                         DISK_CACHE_SIZE);                 mIsDiskLruCacheCreated = true;             } catch (IOException e) {                 e.printStackTrace();             }         }     }

创建完毕后,接下来则需要提供方法来视线添加以及获取的功能。首先来看内存缓存。

private void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {         if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {             mMemoryCache.put(key, bitmap);         }     }      private Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {         return mMemoryCache.get(key);     }

相对来说内存缓存比较简单,而磁盘缓存则复杂的多。磁盘缓存(LruDiskCache)并没有直接提供方法来实现,而是要通过Editor以及Snapshot 来实现对于文件系统的添加以及读取的操作。
首先看一下,Editor,它提供了commit 和 abort 方法来提交和撤销对文件系统的写操作。

//将下载的图片写入文件系统,实现磁盘缓存     private Bitmap loadBitmapFromHttp(String url, int reqWidth, int reqHeight)             throws IOException {         if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {             throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");         }         if (mDiskLruCache == null)             return null;         String key = hashKeyFormUrl(url);         DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);         if (editor != null) {             OutputStream outputStream = editor                     .newOutputStream(DISK_CACHE_INDEX);             if (downloadUrlToStream(url, outputStream)) {                 editor.commit();             } else {                 editor.abort();             }          }         mDiskLruCache.flush();         return loadBitmapForDiskCache(url, reqWidth, reqHeight);     }

Snapshot, 通过它可以获取磁盘缓存对象对应的 FileInputStream,但是FileInputStream 无法便捷的进行压缩,所以通过FileDescriptor 来加载压缩后的图片,最后将加载后的bitmap添加到内存缓存中。

public Bitmap loadBitmapForDiskCache(String url, int reqWidth, int reqHeight)             throws IOException {         if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {             Log.w(TAG, "load bitmap from UI Thread , it's not recommended");         }         if (mDiskLruCache == null)             return null;         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.decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(                     fileDescriptor, reqWidth, reqHeight);             if (bitmap != null) {                 addBitmapToMemoryCache(key, bitmap);             }         }         return bitmap;     }

3.同步加载

同步加载的方法需要外部在子线程中调用。

//同步加载     public Bitmap loadBitmap(String uri, int reqWidth, int reqHeight) {         Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);         if (bitmap != null) {             return bitmap;         }         try {             bitmap = loadBitmapForDiskCache(uri, reqWidth, reqHeight);             if (bitmap != null) {                 return bitmap;             }             bitmap = loadBitmapFromHttp(uri, reqWidth, reqHeight);          } catch (IOException e) {             e.printStackTrace();         }         if (bitmap == null && !mIsDiskLruCacheCreated) {             bitmap = downloadBitmapFromUrl(uri);         }         return bitmap;     }

从方法中可以看出工作过程遵循如下几步:
首先尝试从内存缓存中读取图片,接着尝试从磁盘缓存中读取图片,最后才会从网络中拉取。此方法不能再主线程中执行,执行环境的检测是在loadBitmapFromHttp中实现的。

if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {             throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");         }

4.异步加载

//异步加载     public void bindBitmap(final String uri, final ImageView imageView,             final int reqWidth, final int reqHeight) {          imageView.setTag(TAG_KEY_URI, uri);         Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);         if (bitmap != null) {             imageView.setImageBitmap(bitmap);             return;         }         Runnable loadBitmapTask = new Runnable() {              @Override             public void run() {                 Bitmap bitmap = loadBitmap(uri, reqWidth, reqHeight);                 if (bitmap != null) {                     LoaderResult result = new LoaderResult(imageView, uri,                             bitmap);                     mMainHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT, result)                             .sendToTarget();                  }             }         };         THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(loadBitmapTask);     }

从bindBitmap的实现来看,bindBitmap 方法会尝试从内存缓存中读取图片,如果读取成功就直接返回结果,否则会在线程池中去调用loadBitmap方法,当图片加载成功后再将图片、图片的地址以及需要绑定的imageView封装成一个LoaderResult对象,然后再通过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。


下面来看一下,bindBitmap这个方法中用到的线程池和Handler,首先看一下线程池 THREAD_POOL_EXECUTOR 的实现。

private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime()             .availableProcessors(); private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1; private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1; private static final long KEEP_ALIVE = 10L;   private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {         private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger();          @Override         public Thread newThread(Runnable r) {             // TODO Auto-generated method stub             return new Thread(r, "ImageLoader#" + mCount.getAndIncrement());         }     };   public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(             CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS,             new LinkedBlockingDeque<Runnable>(), sThreadFactory);

1.使用线程池和handler的原因。

首先不能用普通线程去实现,如果采用普通线程去加载图片,随着列表的滑动可能会产生大量的线程,这样不利于效率的提升。 Handler 的实现 ,直接采用了 主线程的Looper来构造Handler 对象,这就使得 ImageLoader 可以在非主线程构造。另外为了解决由于View复用所导致的列表错位这一问题再给ImageView 设置图片之前会检查他的url有没有发生改变,如果发生改变就不再给它设置图片,这样就解决了列表错位问题。

private Handler mMainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()) {          @Override         public void handleMessage(Message msg) {             LoaderResult result = (LoaderResult) msg.obj;             ImageView imageView = result.imageView;             imageView.setImageBitmap(result.bitmap);             String uri = (String) imageView.getTag(TAG_KEY_URI);             if (uri.equals(result.uri)) {                 imageView.setImageBitmap(result.bitmap);             } else {                 Log.w(TAG, "set image bitmap,but url has changed , ignored!");             }         }      };

总结:
图片加载的问题 ,尤其是大量图片的加载,对于android 开发者来说一直是比较困扰的问题。本文只是提到了最基础的一种解决方法,用于学习还是不错的。

最后结尾不多说,直接上demo:
自定义图片加载框架–运用MVP+Retrofit+Rxjava的应用架构

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