Android中图片的三级缓存

Android中图片的三级缓存

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40

/**
* 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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107

/**
* 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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52

/**
* 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:
    1. 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
    2. 通过 HashMap<String, SoftReference> 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
    3. 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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55

/**
* 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);
}
}

Contact Me