详解Android中图片的三级缓存及实例
详解Android中图片的三级缓存及实例
为什么要使用三级缓存
- 如今的AndroidApp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AndroidApp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newMyBitmapUtils().display(ImageViewivPic,Stringurl)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
*/
publicclassMyBitmapUtils{
privateNetCacheUtilsmNetCacheUtils;
privateLocalCacheUtilsmLocalCacheUtils;
privateMemoryCacheUtilsmMemoryCacheUtils;
publicMyBitmapUtils(){
mMemoryCacheUtils=newMemoryCacheUtils();
mLocalCacheUtils=newLocalCacheUtils();
mNetCacheUtils=newNetCacheUtils(mLocalCacheUtils,mMemoryCacheUtils);
}
publicvoiddisPlay(ImageViewivPic,Stringurl){
ivPic.setImageResource(R.mipmap.pic_item_list_default);
Bitmapbitmap;
//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
*/
publicclassNetCacheUtils{
privateLocalCacheUtilsmLocalCacheUtils;
privateMemoryCacheUtilsmMemoryCacheUtils;
publicNetCacheUtils(LocalCacheUtilslocalCacheUtils,MemoryCacheUtilsmemoryCacheUtils){
mLocalCacheUtils=localCacheUtils;
mMemoryCacheUtils=memoryCacheUtils;
}
/**
*从网络下载图片
*@paramivPic显示图片的imageview
*@paramurl下载图片的网络地址
*/
publicvoidgetBitmapFromNet(ImageViewivPic,Stringurl){
newBitmapTask().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
*/
classBitmapTaskextendsAsyncTask{
privateImageViewivPic;
privateStringurl;
/**
*后台耗时操作,存在于子线程中
*@paramparams
*@return
*/
@Override
protectedBitmapdoInBackground(Object[]params){
ivPic=(ImageView)params[0];
url=(String)params[1];
returndownLoadBitmap(url);
}
/**
*更新进度,在主线程中
*@paramvalues
*/
@Override
protectedvoidonProgressUpdate(Void[]values){
super.onProgressUpdate(values);
}
/**
*耗时方法结束后执行该方法,主线程中
*@paramresult
*/
@Override
protectedvoidonPostExecute(Bitmapresult){
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
*@paramurl
*@return
*/
privateBitmapdownLoadBitmap(Stringurl){
HttpURLConnectionconn=null;
try{
conn=(HttpURLConnection)newURL(url).openConnection();
conn.setConnectTimeout(5000);
conn.setReadTimeout(5000);
conn.setRequestMethod("GET");
intresponseCode=conn.getResponseCode();
if(responseCode==200){
//图片压缩
BitmapFactory.Optionsoptions=newBitmapFactory.Options();
options.inSampleSize=2;//宽高压缩为原来的1/2
options.inPreferredConfig=Bitmap.Config.ARGB_4444;
Bitmapbitmap=BitmapFactory.decodeStream(conn.getInputStream(),null,options);
returnbitmap;
}
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}finally{
conn.disconnect();
}
returnnull;
}
}
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
*/
publicclassLocalCacheUtils{
privatestaticfinalStringCACHE_PATH=Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()+"/WerbNews";
/**
*从本地读取图片
*@paramurl
*/
publicBitmapgetBitmapFromLocal(Stringurl){
StringfileName=null;//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密
try{
fileName=MD5Encoder.encode(url);
Filefile=newFile(CACHE_PATH,fileName);
Bitmapbitmap=BitmapFactory.decodeStream(newFileInputStream(file));
returnbitmap;
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnnull;
}
/**
*从网络获取图片后,保存至本地缓存
*@paramurl
*@parambitmap
*/
publicvoidsetBitmapToLocal(Stringurl,Bitmapbitmap){
try{
StringfileName=MD5Encoder.encode(url);//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密
Filefile=newFile(CACHE_PATH,fileName);
//通过得到文件的父文件,判断父文件是否存在
FileparentFile=file.getParentFile();
if(!parentFile.exists()){
parentFile.mkdirs();
}
//把图片保存至本地
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,newFileOutputStream(file));
}catch(Exceptione){
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App16M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
- 通过HashMap
- 通过LruCache
/**
*三级缓存之内存缓存
*/
publicclassMemoryCacheUtils{
//privateHashMapmMemoryCache=newHashMap<>();//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
//privateHashMap>mMemoryCache=newHashMap<>();//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
privateLruCachemMemoryCache;
publicMemoryCacheUtils(){
longmaxMemory=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=newLruCache((int)maxMemory){
//用于计算每个条目的大小
@Override
protectedintsizeOf(Stringkey,Bitmapvalue){
intbyteCount=value.getByteCount();
returnbyteCount;
}
};
}
/**
*从内存中读图片
*@paramurl
*/
publicBitmapgetBitmapFromMemory(Stringurl){
//Bitmapbitmap=mMemoryCache.get(url);//1.强引用方法
/*2.弱引用方法
SoftReferencebitmapSoftReference=mMemoryCache.get(url);
if(bitmapSoftReference!=null){
Bitmapbitmap=bitmapSoftReference.get();
returnbitmap;
}
*/
Bitmapbitmap=mMemoryCache.get(url);
returnbitmap;
}
/**
*往内存中写图片
*@paramurl
*@parambitmap
*/
publicvoidsetBitmapToMemory(Stringurl,Bitmapbitmap){
//mMemoryCache.put(url,bitmap);//1.强引用方法
/*2.弱引用方法
mMemoryCache.put(url,newSoftReference<>(bitmap));
*/
mMemoryCache.put(url,bitmap);
}
}
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