Android(安卓)Bitmap 的加载和 Cache 缓存 笔记
如何有效的加载一个 Bitmap
原因是 Android 对单个应用所施加的内存限制最大是 16MB，超出后就会出现内存溢出 OOM。
Bitmap 在 Android 中指的是一张图片，那么如何加载一张图片呢？BimapFactory类提供了四类方法：decodeFile,decodeResoure,decodeStream,decodeByteArray,分别对应的是从文件系统、资源、输入流以及字节数组中加载出一个 Bitmap 对象。其中 decodeFile和decodeResource有间接调用了decodeStream方法，这四类方法最终是在Android的底层实现，对应的是 BitmapFactory类的几个native 方法。
如何高效加载 Bitmap 呢？
核心思想是采用
BitmapFactory.Options来加载所需尺寸的图片，因为很多时候 ImageView 并没有图片的原始尺寸那么大，这时候直接把图片的原始尺寸设置给 ImageView 是没必要的，可以通过BitmapFactory.Options按照一定的采样率来加载缩小后的图片，然后在 ImageView 中显示，这样就会降低内存占用从而在一定程度上避免了OOM，提高了 Bitmap 加载时的性能。
以通过BitmapFactory.Options来缩放图片，主要是采用到了它的inSampleSize参数，即采样率。
当inSampleSize = 1时采样后的图片为原始图片的大小; 当inSampleSize > 1时采样后的图片宽/高为原始图片的大小的 1/inSampleSize，而像素数为原图的 1/(inSampleSize的2次方);
当inSampleSize = 2时采样后的图片为原始图片大小的 1/2,像素数为原图的1/4,内存占有大小也为原图的1/4，拿一张 ARGB8888 格式的宽高1024 * 1024 的图片进行压缩，压缩前它的内容占用为1024 * 1024 * 4(该值由图片格式决定)大小 ，当压缩时图片使用采样率为 inSampleSize = 2 去 压缩，那么采样后的图片占用内存为 512 * 512 * 4 大小。
当inSampleSize < 1时其作用相当于1，即无压缩效果。最新的官方文档中指出 inSampleSize 的取值应该总为 2 的指数,当 inSampleSize 不为 2 的指数时系统会向下取整并选择一个最接近2的指数来代替，比如 3 系统会选择 2 来代替，但是这个结论并非在所有的 Android 版本上都成立，因此把它当成一个开发建议。
如何获取采样率？
- 将
BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds参数设置为 true 并加载图片 - 从
BitmapFactory.Options中取出图片的原始宽高信息，他们对应于 outWidth 和 outHeight 参数 - 根据采样率的规则并结合木匾 View 的所需大小计算出采样率 inSampleSize
- 将
BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds参数设为 false，然后重新加载图片。
inJustDecodeBounds 参数：当该参数设置为 true 时，BitmapFactory 只会解析图片的原始宽高信息，并不会真正去加载图片，所以这个操作时轻量级的。
代码如下：
public static 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); // 重新加载 options.inJustDecodeBounds = false ; return BitmpFactory.decodeResource(res, resId, options)}/*** 计算采样率*/public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight){ final int height = options.outHeight ; final int width = options.outWidth ; int inSampleSize = 1 ; // 实际宽高大于指定宽高 才做压缩 if (height > reqHeight || width > reqWidth) { final int halfHeight = height / 2 ; final int halfWidth = width / 2 ; while((halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight && (halfWidth / inSampleSize >= reqWidth)){ inSampleSize *= 2 ; } } return inSampleSize ;}比如 ImageView 所希望的图片大小为 100 * 100 像素这时候可以通过如下方式高效的加载并显示图片：mImageView.setImageBitmap(decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage,100,100)) ;Android 中常用的缓存策略
缓存策略的一个通用思想，可以在很多场合使用，但是实际开发中经常需要使用的是 Bitmap 做缓存，通过缓存策略，我们就可以不用每次都从服务器或者存储设备中加载图片，这样就可以提高加载效率以及产品的用户体验。
目前比较常用的缓存策略是 LruCache( 最近最少使用算法 ) 和 DiskLruCache（磁盘最近最少使用算法）。其中 LruCache 常被用作内存缓存，DiskLruCache 常被用作存储缓存。
最近最少使用算法：当缓存快满时，会淘汰近期最少使用的缓存目标。
了解一下三级缓存
三级缓存分别指的是内存缓存、磁盘缓存、网络缓存。第一次加载数据内存和磁盘中都没有，所以先从网络加载数据，然后将数据缓存到磁盘和内存中。当下次再次加载已缓存的数据时就不用再去请求网络，直接从磁盘或者内存中读取，然后显示。上述的缓存策略也适用于其他文件类型。
缓存策略主要包含缓存的添加、获取和删除。而缓存的删除主要是因为存储设备的容量大小限制，当缓存容量达到存储设备的最大值，就需要删除旧的缓存。那么如何判断那些属于旧的缓存就需要更好的算法来计算了。目前常用的缓存算法是 LRU（Least Recently Used）,最近最少使用算法。
缓存的添加
加载网络图片，然后缓存到本地。
（1）获取到网络图片 url
（2）将图片url转为MD5格式，作为key存储
new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { String imageUrl = "http://ww3.sinaimg.cn/large/0066P23Wjw1f7efqelrh4j30300300si.jpg"; String key = hashKeyForDisk(imageUrl); DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key); if (editor != null){ OutputStream outputStream = editor.newOutputStream(0); if (downloadUrlToStream(key,outputStream)){ editor.commit(); }else { editor.abort(); } } mDiskLruCache.flush(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }}).start();/** * 将字符串进行MD5编码 * 因为 url 和 key 要一一对应，而如果拿 url 作 key 还是有可能重复的， * 所以转为 MD5 就不会重复了 * @param key * @return */public String hashKeyForDisk(String key){ String cacheKey ; try { MessageDigest mDigest = MessageDigest.getInstance("MD5"); mDigest.update(key.getBytes()); cacheKey = bytesToHexString(mDigest.digest()) ; } catch (NoSuchAlgorithmException e) { cacheKey = String.valueOf(key.hashCode()) ; } return cacheKey ;}/** * 将字节转为字符 * @param bytes * @return */private String bytesToHexString(byte[] bytes){ StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i=0; i < bytes.length; i++){ String hex = Integer.toHexString(0xFF & bytes[i]) ; if (hex.length() == 1){ sb.append('0') ; } sb.append(hex) ; } return sb.toString() ;}/** * 将 url 转为流，成功返回true，失败返回 false * @param urlString * @param outputStream * @return */private boolean downloadUrlToStream(String urlString, OutputStream outputStream){ HttpURLConnection urlConnection = null ; BufferedInputStream in = null ; BufferedOutputStream out = null ; try { URL url = new URL(urlString); urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection(); in = new BufferedInputStream(urlConnection.getInputStream(), 8 * 1024); out = new BufferedOutputStream(outputStream, 8 * 1024); int b; while ((b = in.read()) != -1){ out.write(b); } return true ; } catch (MalformedURLException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }finally { if (urlConnection != null){ urlConnection.disconnect(); } try { if (out != null){ out.close(); } if (in != null){ in.close(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } return false ;}缓存的获取
（1）获取到url对应的 key
（2）读取流
try { // 读取缓存 String imageUrl = "http://ww3.sinaimg.cn/large/0066P23Wjw1f7efqelrh4j30300300si.jpg"; String key = hashKeyForDisk(imageUrl); DiskLruCache.Snapshot snapShot = mDiskLruCache.get(key); Log.e("222", "onCreate: ----->"+snapShot); if (snapShot != null) { InputStream is = snapShot.getInputStream(0); Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is); imageView.setImageBitmap(bitmap); }} catch (IOException e) { e.printStackTrace();}缓存的删除
try { String imageUrl = "http://ww3.sinaimg.cn/large/0066P23Wjw1f7efqelrh4j30300300si.jpg"; String key = hashKeyForDisk(imageUrl); mDiskLruCache.remove(key);} catch (IOException e) { e.printStackTrace();}优化列表的卡顿现象
ListView 和 GridView 由于要加载大量的子视图，当用户滑动的时候就容易出现卡顿的现象，所以我们要对列表的卡顿现象进行优化。
- 对列表进行复用
- 不在
getView中做耗时操作 - 在列表停止时加载数据
- 开启硬件加速
参考
Android 开发艺术探索
郭霖大神博客
Android DiskLruCache完全解析，硬盘缓存的最佳方案
Android照片墙完整版，完美结合LruCache和DiskLruCache
DiskLruCache 源码来自 JakeWharton 大神
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