Android之图片缓存管理

如果每次加载同一张图片都要从网络获取，那代价实在太大了。所以同一张图片只要从网络获取一次就够了，然后在本地缓存起来，之后加载同一张图片时就从缓存中加载就可以了。从内存缓存读取图片是最快的，但是因为内存容量有限，所以最好再加上文件缓存。文件缓存空间也不是无限大的，容量越大读取效率越低，因此可以设置一个限定大小比如10M，或者限定保存时间比如一天。
因此，加载图片的流程应该是：
1、先从内存缓存中获取，取到则返回，取不到则进行下一步；
2、从文件缓存中获取，取到则返回并更新到内存缓存，取不到则进行下一步；

3、从网络下载图片，并更新到内存缓存和文件缓存。

后两个步骤纯碎属于业务逻辑，暂且不表，这里来看一下手Q使用的图片缓存管理策略。
说到缓存管理，首先谈一下java中的强引用和弱引用

  • 强引用：最普遍的引用，若一个对象具有强引用，那么GC绝不会回收它。如A a = new A()
  • 弱引用： 弱引用又分为以下三类：
    • 软引用（SoftReference）: 这类引用只有当内存空间不足GC才会回收它
    • 弱引用（WeakReference）: 这类引用拥有更短的生命周期,GC扫描过程中一旦发现了此类引用，不管当前内存是否足够，立即回收
    • 虚引用（PhantomRefence）: 这类引用并不会决定对象的生命周期，如果一个对象仅持有虚引用，则任何时刻都可能被回收

下面来看看这样一个图片缓存类，为了更大限度使用缓存，它使用了强引用缓存（强引用）和弱引用缓存（弱引用）双重缓存，强引用缓存不会轻易被回收，用来保存常用数据，不常用的转入弱引用缓存。**

ImageCache.javapublic class ImageCache {private static final String TAG = "ImageCache";//CustomLruCache是一个继承了LruCache的继承类，它代表强引用缓存，它的缓存大小一般由业务方提供private CustomLruCache<String, Drawable> mMemoryCache;// Default memory cache size//这里设置的是弱引用缓存以及它所占据的空间大小private static final int DEFAULT_MEM_CACHE_SIZE = 5; // 5MBprivate final HashMap<String, WeakReference<Drawable>> mRefCache = new HashMap<String, WeakReference<Drawable>>();public ImageCache(int memSize) {memSize = Math.max(memSize, DEFAULT_MEM_CACHE_SIZE);QLog.d(TAG, "Memory cache size = " + memSize + "MB");mMemoryCache = new CustomLruCache<String, Drawable>(memSize * 1024 * 1024) {//这里重写了LruCache的sizeOf方法，来计算每个图片资源所占用内存的字节数@Overrideprotected int sizeOf(String key, Drawable drawable) {if (drawable instanceof BitmapDrawable) {Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) drawable).getBitmap();if (bitmap != null) {//若是bitmap位图则直接计算它的大小return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();}return 0;} else if (drawable instanceof AnimationDrawable) {//若是逐帧动画，则首先获取它所有的帧数，再计算总共的大小AnimationDrawable anim = (AnimationDrawable) drawable;int count = anim.getNumberOfFrames();int memSize = 0;for (int i = 0; i < count; i++) {Drawable dr = anim.getFrame(i);if (dr instanceof BitmapDrawable) {Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) dr).getBitmap();if (bitmap != null) {memSize += bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();}}}return memSize;}return 0;}};}//从缓存中获取图片public Drawable getImageFromMemCache(String key) {Drawable memDrawable = null;if (mMemoryCache != null) {//首先从强引用缓存中获取图片，若找到的话，把元素移动到CustomLruCache的最后面，从而保证它在LRU算法中最后被删除？//疑问，其实LinkedHashMap本身就存在LRU的算法机制，因此，get的时候，会自动移入到队列尾部memDrawable = mMemoryCache.remove(key);if (memDrawable != null) {memDrawable = memDrawable.getConstantState().newDrawable();mMemoryCache.put(key, memDrawable);return memDrawable;}}//强引用缓存中没有找到，开始在弱引用缓存中查找WeakReference<Drawable> ref = mRefCache.get(key);if (ref != null) {//若找到的话，这里是否添加一步，将其从弱引用缓存移入强引用缓存中比较好memDrawable = ref.get();if (memDrawable == null) {mRefCache.remove(key);}}return memDrawable;}//添加图片到缓存，这里不理解为什么要向强引用缓存和弱引用缓存都要添加一份public void addImageToCache(String data, Drawable drawable) {// Add to memory cacheif (mMemoryCache != null && mMemoryCache.get(data) == null) {mMemoryCache.put(data, drawable);mRefCache.put(data, new WeakReference<Drawable>(drawable));}}//从缓存中删除资源public void removeImageFromCache(String data) {if (mRefCache != null) {mRefCache.remove(data);}if (mMemoryCache != null) {mMemoryCache.remove(data);}}public Drawable getImageFromDiskCache(String pathName) {// TODO 暂不支持disk cachereturn null;}public void clearCaches() {// mDiskCache.clearCache();mMemoryCache.evictAll();mRefCache.clear();}
}

整个缓存策略是使用弱引用缓存和强引用缓存配合使用，并结合LRUCache，在尽可能地利用缓存的基础上，也大大提高了缓存命中率。我个人觉得这个类有改进的地方，比如，当LRUCache在移除元素的时候，默认是直接删除掉。这里更好的方式是重写LRUCache的entryRemoved方法，使得强引用缓存满的时候，会根据LRU算法将最近最久没有被使用的图片自动移入弱引用缓存，如下： 

 mMemoryCache = new CustomLruCache<String, Drawable>(memSize * 1024 * 1024) {//这里重写了LruCache的sizeOf方法，来计算每个图片资源所占用内存的字节数@Overrideprotected int sizeOf(String key, Drawable drawable) {.........}当强引用缓存满时，会自动调用这个方法，这时候，将移除的元素添加到弱引用缓存中@Overrideprotected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Drawable oldDrawable, Drawable newDrawable) {if (oldDawable != null) {mRefCache.put(data, new WeakReference<Drawable>(oldDawable));}}};    

接下来看内存缓存类：ImageMemoryCache
public class ImageMemoryCache {private static final int SOFT_CACHE_SIZE = 15;  //软引用缓存容量private static LruCache mLruCache;  //硬引用缓存private static LinkedHashMap> mSoftCache;  //软引用缓存public ImageMemoryCache(Context context) {int memClass = ((ActivityManager)context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();int cacheSize = 1024 * 1024 * memClass / 4;  //硬引用缓存容量，为系统可用内存的1/4mLruCache = new LruCache(cacheSize) {@Overrideprotected int sizeOf(String key, Bitmap value) {if (value != null)return value.getRowBytes() * value.getHeight();elsereturn 0;}@Overrideprotected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {if (oldValue != null)// 硬引用缓存容量满的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的图片转入此软引用缓存mSoftCache.put(key, new SoftReference(oldValue));}};mSoftCache = new LinkedHashMap>(SOFT_CACHE_SIZE, 0.75f, true) {private static final long serialVersionUID = 6040103833179403725L;@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Entry> eldest) {if (size() > SOFT_CACHE_SIZE){    return true;  }  return false; }};}public Bitmap getBitmapFromCache(String url) {Bitmap bitmap;//先从硬引用缓存中获取synchronized (mLruCache) {bitmap = mLruCache.get(url);if (bitmap != null) {//如果找到的话，把元素移到LinkedHashMap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除mLruCache.remove(url);mLruCache.put(url, bitmap);return bitmap;}}//如果硬引用缓存中找不到，到软引用缓存中找synchronized (mSoftCache) { SoftReference bitmapReference = mSoftCache.get(url);if (bitmapReference != null) {bitmap = bitmapReference.get();if (bitmap != null) {//将图片移回硬缓存mLruCache.put(url, bitmap);mSoftCache.remove(url);return bitmap;} else {mSoftCache.remove(url);}}}return null;} public void addBitmapToCache(String url, Bitmap bitmap) {if (bitmap != null) {synchronized (mLruCache) {mLruCache.put(url, bitmap);}}}public void clearCache() {mSoftCache.clear();}
}
接下来看内存缓存类：ImageMemoryCache
public class ImageFileCache {private static final String CACHDIR = "ImgCach";private static final String WHOLESALE_CONV = ".cach";private static final int MB = 1024*1024;private static final int CACHE_SIZE = 10;private static final int FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE = 10;public ImageFileCache() {//清理文件缓存removeCache(getDirectory());}public Bitmap getImage(final String url) {    final String path = getDirectory() + "/" + convertUrlToFileName(url);File file = new File(path);if (file.exists()) {Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(path);if (bmp == null) {file.delete();} else {updateFileTime(path);return bmp;}}return null;}public void saveBitmap(Bitmap bm, String url) {if (bm == null) {return;}//判断sdcard上的空间if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {//SD空间不足return;}String filename = convertUrlToFileName(url);String dir = getDirectory();File dirFile = new File(dir);if (!dirFile.exists())dirFile.mkdirs();File file = new File(dir +"/" + filename);try {file.createNewFile();OutputStream outStream = new FileOutputStream(file);bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, outStream);outStream.flush();outStream.close();} catch (FileNotFoundException e) {Log.w("ImageFileCache", "FileNotFoundException");} catch (IOException e) {Log.w("ImageFileCache", "IOException");}} private boolean removeCache(String dirPath) {File dir = new File(dirPath);File[] files = dir.listFiles();if (files == null) {return true;}if (!android.os.Environment.getExternalStorageState().equals(android.os.Environment.MEDIA_MOUNTED)) {return false;}int dirSize = 0;for (int i = 0; i < files.length; i++) {if (files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {dirSize += files[i].length();}}if (dirSize > CACHE_SIZE * MB || FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {int removeFactor = (int) ((0.4 * files.length) + 1);Arrays.sort(files, new FileLastModifSort());for (int i = 0; i < removeFactor; i++) {if (files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {files[i].delete();}}}if (freeSpaceOnSd() <= CACHE_SIZE) {return false;}return true;}public void updateFileTime(String path) {File file = new File(path);long newModifiedTime = System.currentTimeMillis();file.setLastModified(newModifiedTime);}private int freeSpaceOnSd() {StatFs stat = new StatFs(Environment.getExternalStorageDirectory().getPath());double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;return (int) sdFreeMB;} private String convertUrlToFileName(String url) {String[] strs = url.split("/");return strs[strs.length - 1] + WHOLESALE_CONV;}private String getDirectory() {String dir = getSDPath() + "/" + CACHDIR;return dir;}private String getSDPath() {File sdDir = null;boolean sdCardExist = Environment.getExternalStorageState().equals(android.os.Environment.MEDIA_MOUNTED);  //判断sd卡是否存在if (sdCardExist) {sdDir = Environment.getExternalStorageDirectory();  //获取根目录}if (sdDir != null) {return sdDir.toString();} else {return "";}} private class FileLastModifSort implements Comparator {public int compare(File arg0, File arg1) {if (arg0.lastModified() > arg1.lastModified()) {return 1;} else if (arg0.lastModified() == arg1.lastModified()) {return 0;} else {return -1;}}}}从网络获取图片：
public class ImageGetFromHttp {private static final String LOG_TAG = "ImageGetFromHttp";public static Bitmap downloadBitmap(String url) {final HttpClient client = new DefaultHttpClient();final HttpGet getRequest = new HttpGet(url);try {HttpResponse response = client.execute(getRequest);final int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {Log.w(LOG_TAG, "Error " + statusCode + " while retrieving bitmap from " + url);return null;}final HttpEntity entity = response.getEntity();if (entity != null) {InputStream inputStream = null;try {inputStream = entity.getContent();FilterInputStream fit = new FlushedInputStream(inputStream);return BitmapFactory.decodeStream(fit);} finally {if (inputStream != null) {inputStream.close();inputStream = null;}entity.consumeContent();}}} catch (IOException e) {getRequest.abort();Log.w(LOG_TAG, "I/O error while retrieving bitmap from " + url, e);} catch (IllegalStateException e) {getRequest.abort();Log.w(LOG_TAG, "Incorrect URL: " + url);} catch (Exception e) {getRequest.abort();Log.w(LOG_TAG, "Error while retrieving bitmap from " + url, e);} finally {client.getConnectionManager().shutdown();}return null;}static class FlushedInputStream extends FilterInputStream {public FlushedInputStream(InputStream inputStream) {super(inputStream);}@Overridepublic long skip(long n) throws IOException {long totalBytesSkipped = 0L;while (totalBytesSkipped < n) {long bytesSkipped = in.skip(n - totalBytesSkipped);if (bytesSkipped == 0L) {int b = read();if (b < 0) {break;  // we reached EOF} else {bytesSkipped = 1; // we read one byte}}totalBytesSkipped += bytesSkipped;}return totalBytesSkipped;}}
}
最后，获取一张图片的流程就如下代码所示：public Bitmap getBitmap(String url) {// 从内存缓存中获取图片Bitmap result = memoryCache.getBitmapFromCache(url);if (result == null) {// 文件缓存中获取result = fileCache.getImage(url);if (result == null) {// 从网络获取result = ImageGetFromHttp.downloadBitmap(url);if (result != null) {fileCache.saveBitmap(result, url);memoryCache.addBitmapToCache(url, result);}} else {// 添加到内存缓存memoryCache.addBitmapToCache(url, result);}}return result;
}



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