Android图片三级缓存 Android图片三级缓存的原理及其实现
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为什么要使用三级缓存
- 如今的 Android App 经常会需要网络交互,通过网络获取图片是再正常不过的事了
- 假如每次启动的时候都从网络拉取图片的话,势必会消耗很多流量。在当前的状况下,对于非wifi用户来说,流量还是很贵的,一个很耗流量的应用,其用户数量级肯定要受到影响
- 特别是,当我们想要重复浏览一些图片时,如果每一次浏览都需要通过网络获取,流量的浪费可想而知
- 所以提出三级缓存策略,通过网络、本地、内存三级缓存图片,来减少不必要的网络交互,避免浪费流量
什么是三级缓存
- 网络缓存, 不优先加载, 速度慢,浪费流量
- 本地缓存, 次优先加载, 速度快
- 内存缓存, 优先加载, 速度最快
三级缓存原理
- 首次加载 Android App 时,肯定要通过网络交互来获取图片,之后我们可以将图片保存至本地SD卡和内存中
- 之后运行 App 时,优先访问内存中的图片缓存,若内存中没有,则加载本地SD卡中的图片
- 总之,只在初次访问新内容时,才通过网络获取图片资源
具体实现及代码
1. 自定义的图片缓存工具类(MyBitmapUtils)
- 通过new MyBitmapUtils().display(ImageView ivPic, String url) 提供给外部方法进行图片缓存的接口
- 参数含义:ivPic 用于显示图片的ImageView,url 获取图片的网络地址
/** * 自定义的BitmapUtils,实现三级缓存 */ public class MyBitmapUtils { private NetCacheUtils mNetCacheUtils; private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils; private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils; public MyBitmapUtils(){ mMemoryCacheUtils=new MemoryCacheUtils(); mLocalCacheUtils=new LocalCacheUtils(); mNetCacheUtils=new NetCacheUtils(mLocalCacheUtils,mMemoryCacheUtils); } public void disPlay(ImageView ivPic, String url) { ivPic.setImageResource(R.mipmap.pic_item_list_default); Bitmap bitmap; //内存缓存 bitmap=mMemoryCacheUtils.getBitmapFromMemory(url); if (bitmap!=null){ ivPic.setImageBitmap(bitmap); System.out.println("从内存获取图片啦....."); return; } //本地缓存 bitmap = mLocalCacheUtils.getBitmapFromLocal(url); if(bitmap !=null){ ivPic.setImageBitmap(bitmap); System.out.println("从本地获取图片啦....."); //从本地获取图片后,保存至内存中 mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url,bitmap); return; } //网络缓存 mNetCacheUtils.getBitmapFromNet(ivPic,url); } }
2. 网络缓存(NetCacheUtils)
- 网络缓存中主要用到了AsyncTask来进行异步数据的加载
- 简单来说,AsyncTask可以看作是一个对handler和线程池的封装,通常,AsyncTask主要用于数据简单时,handler+thread主要用于数据量多且复杂时,当然这也不是必须的,仁者见仁智者见智
- 同时,为了避免内存溢出的问题,我们可以在获取网络图片后。对其进行图片压缩
/** * 三级缓存之网络缓存 */ public class NetCacheUtils { private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils; private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils; public NetCacheUtils(LocalCacheUtils localCacheUtils, MemoryCacheUtils memoryCacheUtils) { mLocalCacheUtils = localCacheUtils; mMemoryCacheUtils = memoryCacheUtils; } /** * 从网络下载图片 * @param ivPic 显示图片的imageview * @param url 下载图片的网络地址 */ public void getBitmapFromNet(ImageView ivPic, String url) { new BitmapTask().execute(ivPic, url);//启动AsyncTask } /** * AsyncTask就是对handler和线程池的封装 * 第一个泛型:参数类型 * 第二个泛型:更新进度的泛型 * 第三个泛型:onPostExecute的返回结果 */ class BitmapTask extends AsyncTask<Object, Void, Bitmap> { private ImageView ivPic; private String url; /** * 后台耗时操作,存在于子线程中 * @param params * @return */ @Override protected Bitmap doInBackground(Object[] params) { ivPic = (ImageView) params[0]; url = (String) params[1]; return downLoadBitmap(url); } /** * 更新进度,在主线程中 * @param values */ @Override protected void onProgressUpdate(Void[] values) { super.onProgressUpdate(values); } /** * 耗时方法结束后执行该方法,主线程中 * @param result */ @Override protected void onPostExecute(Bitmap result) { if (result != null) { ivPic.setImageBitmap(result); System.out.println("从网络缓存图片啦....."); //从网络获取图片后,保存至本地缓存 mLocalCacheUtils.setBitmapToLocal(url, result); //保存至内存中 mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url, result); } } } /** * 网络下载图片 * @param url * @return */ private Bitmap downLoadBitmap(String url) { HttpURLConnection conn = null; try { conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection(); conn.setConnectTimeout(5000); conn.setReadTimeout(5000); conn.setRequestMethod("GET"); int responseCode = conn.getResponseCode(); if (responseCode == 200) { //图片压缩 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inSampleSize=2;//宽高压缩为原来的1/2 options.inPreferredConfig=Bitmap.Config.ARGB_4444; Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(conn.getInputStream(),null,options); return bitmap; } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { conn.disconnect(); } return null; } }
3. 本地缓存(LocalCacheUtils)
- 在初次通过网络获取图片后,我们可以在本地SD卡中将图片保存起来
- 可以使用MD5加密图片的网络地址,来作为图片的名称保存
/** * 三级缓存之本地缓存 */ public class LocalCacheUtils { private static final String CACHE_PATH= Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()+"/WerbNews"; /** * 从本地读取图片 * @param url */ public Bitmap getBitmapFromLocal(String url){ String fileName = null;//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密 try { fileName = MD5Encoder.encode(url); File file=new File(CACHE_PATH,fileName); Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(file)); return bitmap; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } /** * 从网络获取图片后,保存至本地缓存 * @param url * @param bitmap */ public void setBitmapToLocal(String url,Bitmap bitmap){ try { String fileName = MD5Encoder.encode(url);//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密 File file=new File(CACHE_PATH,fileName); //通过得到文件的父文件,判断父文件是否存在 File parentFile = file.getParentFile(); if (!parentFile.exists()){ parentFile.mkdirs(); } //把图片保存至本地 bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,new FileOutputStream(file)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
4. 内存缓存(MemoryCacheUtils)
这是本文中最重要且需要重点介绍的部分
进行内存缓存,就一定要注意一个问题,那就是内存溢出(OutOfMemory)
为什么会造成内存溢出?
- Android 虚拟机默认分配给每个App 16M的内存空间,真机会比16M大,但任会出现内存溢出的情况
- Android 系统在加载图片时是解析每一个像素的信息,再把每一个像素全部保存至内存中
- 图片大小 = 图片的总像素 * 每个像素占用的大小
- > 单色图:每个像素占用1/8个字节,16色图:每个像素占用1/2个字节,256色图:每个像素占用1个字节,24位图:每个像素占用3个字节(常见的rgb构成的图片)
- 例如一张1920x1080的JPG图片,在Android 系统中是以ARGB格式解析的,即一个像素需占用4个字节,图片的大小=1920x1080x4=7M
实现方法:
- 通过 HashMap<String,Bitmap>键值对的方式保存图片,key为地址,value为图片对象,但因是强引用对象,很容易造成内存溢出,可以尝试SoftReference软引用对象
- 通过 HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>SoftReference 为软引用对象(GC垃圾回收会自动回收软引用对象),但在Android2.3+后,系统会优先考虑回收弱引用对象,官方提出使用LruCache
- 通过 LruCache<String,Bitmap> least recentlly use 最少最近使用算法
会将内存控制在一定的大小内, 超出最大值时会自动回收, 这个最大值开发者自己定
/** * 三级缓存之内存缓存 */ public class MemoryCacheUtils { // private HashMap<String,Bitmap> mMemoryCache=new HashMap<>();//1.因为强引用,容易造成内存溢出,所以考虑使用下面弱引用的方法 // private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mMemoryCache = new HashMap<>();//2.因为在Android2.3+后,系统会优先考虑回收弱引用对象,官方提出使用LruCache private LruCache<String,Bitmap> mMemoryCache; public MemoryCacheUtils(){ long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory()/8;//得到手机最大允许内存的1/8,即超过指定内存,则开始回收 //需要传入允许的内存最大值,虚拟机默认内存16M,真机不一定相同 mMemoryCache=new LruCache<String,Bitmap>((int) maxMemory){ //用于计算每个条目的大小 @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { int byteCount = value.getByteCount(); return byteCount; } }; } /** * 从内存中读图片 * @param url */ public Bitmap getBitmapFromMemory(String url) { //Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);//1.强引用方法 /*2.弱引用方法 SoftReference<Bitmap> bitmapSoftReference = mMemoryCache.get(url); if (bitmapSoftReference != null) { Bitmap bitmap = bitmapSoftReference.get(); return bitmap; } */ Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url); return bitmap; } /** * 往内存中写图片 * @param url * @param bitmap */ public void setBitmapToMemory(String url, Bitmap bitmap) { //mMemoryCache.put(url, bitmap);//1.强引用方法 /*2.弱引用方法 mMemoryCache.put(url, new SoftReference<>(bitmap)); */ mMemoryCache.put(url,bitmap); } }
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