如何高效使用和管理Bitmap--图片缓存管理模块的设计与实现

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        上周为360全景项目引入了图片缓存模块。因为是在Android4.0平台以上运作，出于惯性，都会在设计之前查阅相关资料，尽量避免拿一些以前2.3平台积累的经验来进行类比处理。开发文档中有一个BitmapFun的示例，仔细拜读了一下，虽说围绕着Bitmap的方方面面讲得都很深入，但感觉很难引入到当前项目中去。

        现在的图片服务提供者基本上都来源于网络。对于应用平台而言，访问网络属于耗时操作。尤其是在移动终端设备上，它的显著表现为系统的延迟时间变长、用户交互性变差等。可以想象，一个携带着这些问题的应用在市场上是很难与同类产品竞争的。
        说明一下，本文借鉴了Keegan小钢和安卓巴士的处理模板，主要针对的是4.0以上平台应用。2.3以前平台执行效果未知，请斟酌使用或直接略过：），当然更欢迎您把测试结果告知笔者。

1图片加载流程

        首先，我们谈谈加载图片的流程，项目中的该模块处理流程如下：

        在UI主线程中，从内存缓存中获取图片，找到后返回。找不到进入下一步；
        在工作线程中，从磁盘缓存中获取图片，找到即返回并更新内存缓存。找不到进入下一步；
        在工作线程中，从网络中获取图片，找到即返回并同时更新内存缓存和磁盘缓存。找不到显示默认以提示。

2内存缓存类（PanoMemCache）

        这里使用Android提供的LruCache类，该类保存一个强引用来限制内容数量，每当Item被访问的时候，此Item就会移动到队列的头部。当cache已满的时候加入新的item时，在队列尾部的item会被回收。

public class PanoMemoryCache {    // LinkedHashMap初始容量    private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;    // LinkedHashMap加载因子    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;    // LinkedHashMap排序模式    private static final boolean ACCESS_ORDER = true;    // 软引用缓存    private static LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftCache;    // 硬引用缓存    private static LruCache<String, Bitmap> mLruCache;        public PanoMemoryCache() {// 获取单个进程可用内存的最大值// 方式一：使用ActivityManager服务（计量单位为M）        /*int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();*/// 方式二：使用Runtime类（计量单位为Byte）        final int memClass = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();        // 设置为可用内存的1/4（按Byte计算）        final int cacheSize = memClass / 4;        mLruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {            @Override            protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {                if(value != null) {                    // 计算存储bitmap所占用的字节数                    return value.getRowBytes() * value.getHeight();                } else {                    return 0;                }            }                        @Override            protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {                if(oldValue != null) {                    // 当硬引用缓存容量已满时，会使用LRU算法将最近没有被使用的图片转入软引用缓存                    mSoftCache.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue));                }            }        };        /** 第一个参数：初始容量（默认16）* 第二个参数：加载因子（默认0.75）* 第三个参数：排序模式（true：按访问次数排序；false：按插入顺序排序）*/        mSoftCache = new LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>(INITIAL_CAPACITY, LOAD_FACTOR, ACCESS_ORDER) {            private static final long serialVersionUID = 7237325113220820312L;            @Override            protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, SoftReference<Bitmap>> eldest) {                if(size() > SOFT_CACHE_SIZE) {                    return true;                }                return false;            }        };    }        /**     * 从缓存中获取Bitmap     * @param url     * @return bitmap     */    public Bitmap getBitmapFromMem(String url) {        Bitmap bitmap = null;        // 先从硬引用缓存中获取        synchronized (mLruCache) {            bitmap = mLruCache.get(url);            if(bitmap != null) {                // 找到该Bitmap之后，将其移到LinkedHashMap的最前面，保证它在LRU算法中将被最后删除。                mLruCache.remove(url);                mLruCache.put(url, bitmap);                return bitmap;            }        }        // 再从软引用缓存中获取        synchronized (mSoftCache) {            SoftReference<Bitmap> bitmapReference = mSoftCache.get(url);            if(bitmapReference != null) {                bitmap = bitmapReference.get();                if(bitmap != null) {                    // 找到该Bitmap之后，将它移到硬引用缓存。并从软引用缓存中删除。                    mLruCache.put(url, bitmap);                    mSoftCache.remove(url);                    return bitmap;                } else {                    mSoftCache.remove(url);                }            }        }        return null;    }        /**     * 添加Bitmap到内存缓存     * @param url     * @param bitmap     */    public void addBitmapToCache(String url, Bitmap bitmap) {        if(bitmap != null) {            synchronized (mLruCache) {              mLruCache.put(url, bitmap);              }        }    }        /**     * 清理软引用缓存     */    public void clearCache() {        mSoftCache.clear();mSoftCache = null;    }}

        补充一点，由于4.0平台以后对SoftReference类引用的对象调整了回收策略，所以该类中的软引用缓存实际上没什么效果，可以去掉。2.3以前平台建议保留。

3磁盘缓存类（PanoDiskCache）

public class PanoDiskCache {        private static final String TAG = "PanoDiskCache";    // 文件缓存目录    private static final String CACHE_DIR = "panoCache";    private static final String CACHE_FILE_SUFFIX = ".cache";        private static final int MB = 1024 * 1024;    private static final int CACHE_SIZE = 10; // 10M    private static final int SDCARD_CACHE_THRESHOLD = 10;        public PanoDiskCache() {        // 清理文件缓存        removeCache(getDiskCacheDir());    }        /**     * 从磁盘缓存中获取Bitmap     * @param url     * @return     */    public Bitmap getBitmapFromDisk(String url) {        String path = getDiskCacheDir() + File.separator + genCacheFileName(url);        File file = new File(path);        if(file.exists()) {            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path);            if(bitmap == null) {                file.delete();            } else {                updateLastModified(path);                return bitmap;            }        }        return null;    }        /**     * 将Bitmap写入文件缓存     * @param bitmap     * @param url     */    public void addBitmapToCache(Bitmap bitmap, String url) {        if(bitmap == null) {            return;        }        // 判断当前SDCard上的剩余空间是否足够用于文件缓存        if(SDCARD_CACHE_THRESHOLD > calculateFreeSpaceOnSd()) {            return;        }        String fileName = genCacheFileName(url);        String dir = getDiskCacheDir();        File dirFile = new File(dir);        if(!dirFile.exists()) {            dirFile.mkdirs();        }        File file = new File(dir + File.separator + fileName);        try {            file.createNewFile();            FileOutputStream out = new FileOutputStream(file);            bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out);            out.flush();            out.close();        } catch (FileNotFoundException e) {            Log.e(TAG, "FileNotFoundException");        } catch (IOException e) {            Log.e(TAG, "IOException");        }    }        /**     * 清理文件缓存     * 当缓存文件总容量超过CACHE_SIZE或SDCard的剩余空间小于SDCARD_CACHE_THRESHOLD时，将删除40%最近没有被使用的文件     * @param dirPath     * @return     */    private boolean removeCache(String dirPath) {        File dir = new File(dirPath);        File[] files = dir.listFiles();        if(files == null || files.length == 0) {            return true;        }        if(!Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED)) {            return false;        }                int dirSize = 0;        for (int i = 0; i < files.length; i++) {            if(files[i].getName().contains(CACHE_FILE_SUFFIX)) {                dirSize += files[i].length();            }        }        if(dirSize > CACHE_SIZE * MB || SDCARD_CACHE_THRESHOLD > calculateFreeSpaceOnSd()) {            int removeFactor = (int) (0.4 * files.length + 1);            Arrays.sort(files, new FileLastModifiedSort());            for (int i = 0; i < removeFactor; i++) {                if(files[i].getName().contains(CACHE_FILE_SUFFIX)) {                    files[i].delete();                }            }        }                if(calculateFreeSpaceOnSd() <= SDCARD_CACHE_THRESHOLD) {            return false;        }        return true;    }        /**     * 更新文件的最后修改时间     * @param path     */    private void updateLastModified(String path) {        File file = new File(path);        long time = System.currentTimeMillis();        file.setLastModified(time);    }        /**     * 计算SDCard上的剩余空间     * @return     */    private int calculateFreeSpaceOnSd() {        StatFs stat = new StatFs(Environment.getExternalStorageDirectory().getPath());        double sdFreeMB = ((double) stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;        return (int) sdFreeMB;    }    /**     * 生成统一的磁盘文件后缀便于维护     * 从URL中得到源文件名称，并为它追加缓存后缀名.cache     * @param url     * @return 文件存储后的名称     */    private String genCacheFileName(String url) {        String[] strs = url.split(File.separator);        return strs[strs.length - 1] + CACHE_FILE_SUFFIX;    }        /**     * 获取磁盘缓存目录     * @return     */    private String getDiskCacheDir() {        return getSDPath() + File.separator + CACHE_DIR;    }        /**     * 获取SDCard目录     * @return     */    private String getSDPath() {        File sdDir = null;        // 判断SDCard是否存在        boolean sdCardExist = Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED);        if(sdCardExist) {            // 获取SDCard根目录            sdDir = Environment.getExternalStorageDirectory();        }        if(sdDir != null) {            return sdDir.toString();        } else {            return "";        }    }        /**     * 根据文件最后修改时间进行排序     */    private class FileLastModifiedSort implements Comparator<File> {        @Override        public int compare(File lhs, File rhs) {            if(lhs.lastModified() > rhs.lastModified()) {                return 1;            } else if(lhs.lastModified() == rhs.lastModified()) {                return 0;            } else {                return -1;            }        }    }}

4图片工具类（PanoUtils）

4.1从网络上获取图片：downloadBitmap()

 /**     * 从网络上获取Bitmap，并进行适屏和分辨率处理。     * @param context     * @param url     * @return     */    public static Bitmap downloadBitmap(Context context, String url) {        HttpClient client = new DefaultHttpClient();        HttpGet request = new HttpGet(url);                try {            HttpResponse response = client.execute(request);            int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();            if(statusCode != HttpStatus.SC_OK) {                Log.e(TAG, "Error " + statusCode + " while retrieving bitmap from " + url);                return null;            }                        HttpEntity entity = response.getEntity();            if(entity != null) {                InputStream in = null;                try {                    in = entity.getContent();                    return scaleBitmap(context, readInputStream(in));                } finally {                    if(in != null) {                        in.close();                        in = null;                    }                    entity.consumeContent();                }            }        } catch (IOException e) {            request.abort();            Log.e(TAG, "I/O error while retrieving bitmap from " + url, e);        } catch (IllegalStateException e) {            request.abort();            Log.e(TAG, "Incorrect URL: " + url);        } catch (Exception e) {            request.abort();            Log.e(TAG, "Error while retrieving bitmap from " + url, e);        } finally {            client.getConnectionManager().shutdown();        }        return null;    }   

4.2从输入流读取字节数组，看起来是不是很眼熟啊！

public static byte[] readInputStream(InputStream in) throws Exception {        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();        byte[] buffer = new byte[1024];        int len = 0;        while((len = in.read(buffer)) != -1) {            out.write(buffer, 0, len);        }        in.close();        return out.toByteArray();    }    

4.3对下载的源图片进行适屏处理，这也是必须的：）

/**     * 按使用设备屏幕和纹理尺寸适配Bitmap     * @param context     * @param in     * @return     */    private static Bitmap scaleBitmap(Context context, byte[] data) {                WindowManager windowMgr = (WindowManager) context.getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE);        DisplayMetrics outMetrics = new DisplayMetrics();        windowMgr.getDefaultDisplay().getMetrics(outMetrics);        int scrWidth = outMetrics.widthPixels;        int scrHeight = outMetrics.heightPixels;                BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();        options.inJustDecodeBounds = true;        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options);        int imgWidth = options.outWidth;        int imgHeight = options.outHeight;                if(imgWidth > scrWidth || imgHeight > scrHeight) {            options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, scrWidth, scrHeight);        }        options.inJustDecodeBounds = false;        bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options);                // 根据业务的需要，在此处还可以进一步做处理        ...        return bitmap;    }        /**     * 计算Bitmap抽样倍数     * @param options     * @param reqWidth     * @param reqHeight     * @return     */    public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {        // 原始图片宽高        final int height = options.outHeight;        final int width = options.outWidth;        int inSampleSize = 1;            if (height > reqHeight || width > reqWidth) {                // 计算目标宽高与原始宽高的比值            final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);            final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);                // 选择两个比值中较小的作为inSampleSize的值            inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;            if(inSampleSize < 1) {                inSampleSize = 1;            }        }        return inSampleSize;    }

5使用decodeByteArray()还是decodeStream()？

        讲到这里，有童鞋可能会问我为什么使用BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, opts)来创建Bitmap，而非使用BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts)。你这样做不是要多写一个静态方法readInputStream()吗？
        没错，decodeStream()确实是该使用情景下的首选方法，但是在有些情形下，它会导致图片资源不能即时获取，或者说图片被它偷偷地缓存起来，交还给我们的时间有点长。但是延迟性是致命的，我们等不起。所以在这里选用decodeByteArray()获取，它直接从字节数组中获取，贴近于底层IO、脱离平台限制、使用起来风险更小。

6引入缓存机制后获取图片的方法

/**     * 加载Bitmap     * @param url     * @return     */    private Bitmap loadBitmap(String url) {        // 从内存缓存中获取，推荐在主UI线程中进行        Bitmap bitmap = memCache.getBitmapFromMem(url);        if(bitmap == null) {            // 从文件缓存中获取，推荐在工作线程中进行            bitmap = diskCache.getBitmapFromDisk(url);            if(bitmap == null) {                // 从网络上获取，不用推荐了吧，地球人都知道~_~                bitmap = PanoUtils.downloadBitmap(this, url);                if(bitmap != null) {                    diskCache.addBitmapToCache(bitmap, url);                    memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);                }            } else {                memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);            }        }        return bitmap;    }

7工作线程池化管理

        有关多线程的切换问题以及在UI线程中执行loadBitmap()方法无效的问题，请参见另一篇博文：使用严苛模式打破Android4.0以上平台应用中UI主线程的“独断专行”。
有关工作线程的处理方式，这里推荐使用定制线程池的方式，核心代码如下：

// 线程池初始容量private static final int POOL_SIZE = 4;private ExecutorService executorService;@Overridepublic void onCreate(Bundle savedInstanceState) {    super.onCreate(savedInstanceState);    // 获取当前使用设备的CPU个数    int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors();    // 预开启线程池数目    executorService = Executors.newFixedThreadPool(cpuNums * POOL_SIZE);    ...    executorService.submit(new Runnable() {        // 此处执行一些耗时工作，不要涉及UI工作。如果遇到，直接转交UI主线程        pano.setImage(loadBitmap(url));    });    ...}

        我们知道，线程构造也是比较耗资源的。一定要对其进行有效的管理和维护。千万不要随意而行，一张图片的工作线程不搭理也许没什么，当使用场景变为ListView和GridView时，线程池化工作就显得尤为重要了。Android不是提供了AsyncTask吗？为什么不用它？其实AsyncTask底层也是靠线程池支持的，它默认分配的线程数是128，是远大于我们定制的executorService。