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

1. 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
2. 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
3. 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
4. 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）

1. 网络缓存中主要用到了AsyncTask来进行异步数据的加载
2. 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
3. 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）

1. 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
2. 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）

1. 这是本文中最重要且需要重点介绍的部分
2. 进行内存缓存，就一定要注意一个问题，那就是内存溢出（OutOfMemory）
3. 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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