Android 二级图片缓存，图片优化，图片异步加载框架设计

简介

从用户角度上看对上手机流量的关心，一张图片1 - 4M,如果每次都请求网络加载，一张重复的图片却要加载多次很容易消耗特别多的流量。从android平台机制上，android 移动端本身内存就小，首先如果加载一张大的bitmap很有可能出现OOM，这时就需要对bitmap进行优化处理，加上图片的加载速度的要求，从内存读取一张图片的速度是相当快的，速度上 内存>磁盘>网络情求，所以在android开发中图片的缓存技术是非常必要的。

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Bitmap优化处理

BitmapFactory.Opetions 里有个属性isSampleSize默认为1,代表以原图加载，当设isSampleSize=2,则图片的宽高都缩小两倍，则图片的大小缩小为原来的1/4，同理当isSampleSize=4,则图片的宽高都缩小4倍，则图片的大小缩小为原来的1/16,所以具体要缩小多少倍要根据imageview的宽高确定，太小图片就会太模糊。

下面是代码示例：

public Bitmap resizeBitmap(InputStream in,int reqWidth,int reqHeigth){    BitmapFactory.Opetions option = new BitmapFactory.Opetions();    //设为true后不会加载图片，只会解析图片的基本信息    option.inJustDecodeBounds = true;    //解析    BitmapFactory.decodeStream(in,null,option);    //得出图片的宽    int width = option.outWidth;    //得出图片的高    int heigth = option.outHeigth;    int isSampleSize = 1;    while(width > reqWidth || heigth > reqHeigth)    {        width/=2;        heigth/=2;        isSampleSize*=2;    }    //可缩小图片，这步是关键    option.isSampleSize = isSampleSize;    option.inJustDecodeBound = false;    return BitmapFatory.decodeStream(in,null,option);}

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框架介绍

• 图片压缩器
• LruCache 缓存
• DiskLruCache缓存
• 异步加载器
• 图片加载器

框架设计图如下：

基本流程：

值得注意的是异步加载最好使用线程池，图片加载会很频繁，多次的线程创建跟销毁很消耗资源，在android中对线程的优化也是尽量使用线程池。在框架中的异步加载器，可以setExcutor(Excutor) 可以复用开发者本身设的线程池，否则不用这方法默认自动建一个线程池。