（源码分析）Android-Universal-Image-Loader （图片异步加载缓存库）对Bitmap的优化处理

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前言：

前面两篇分别介绍了：

Android-Universal-Image-Loader （图片异步加载缓存库）的使用配置 

Android-Universal-Image-Loader （图片异步加载缓存库）的源码解读 

通过前两篇，我们了解了 UIL的使用配置，UIL将服务器上的一张图片保存到本地，加载到内存的过程，以及UIL对DiscCache和MemoryCache的策略，但是还有一部分比较重要，因为它是我们的开发日常中经常要处理的一个问题：Bitmap的优化。换句话说：如何将一个大的图片，加载到内存并显示，如果我们不处理，那么很容易发生OOM。

那么UIL作为一款经典图片缓存框架接下来，我们就学习一下UIL中如何优化Bitmap，避免发生OOM的，以后在我们项目开发的时候就可以用相同的方法去解决类似的问题。

正文

大图片加载到内存的两种方法对比

首先我们先不用UIL ，直接加载一张大图片会发生什么？

将上述21M的本地图片aaa.jpg直接通过加载到内存

private String uri_virtual="/mnt/sdcard/UIL/Document/pics/aaa.jpg";Bitmap bm=BitmapFactory.decodeFile(uri_virtual);errImage.setImageBitmap(bm);

运行一下程序会发现发生了crash

在logcat中报错如下

这是一个非常常见的错误：内存溢出（Out Of Memory）。

导致这个错误的原因一般是 加载了一个超过dalivk heap 的size(一般16M) 的文件，或者 内存使用频繁，释放不及时，导致内存不够用。

解决OOM的方法就是： 使用 弱引用WeakReference，手动释放内存 System.gc(),将Bitmap压缩 等。

那么我们在用UIL去加载这一张大图片：

image = (ImageView) findViewById(R.id.iv);DisplayImageOptions displayOptions = new DisplayImageOptions.Builder().cacheInMemory(true).bitmapConfig(Bitmap.Config.RGB_565).cacheOnDisk(true).build();ImageLoader.getInstance().displayImage(uri_virtual, image,displayOptions);

发现加载成功：

可见UIL 内部对其进行了处理，使其加载成功。

UIL加载优化分析

加载的过程 上一篇http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/51043810已经分析过了，这里我们直接从LoadAndDisplayImageTask的run() 方法入手，因为在run() 方法里 将本地文件 转成inputStream。

在run() 方法里面找到这样一个方法 tryLoadBitmap(),在其方法内有这样一段代码：

// 尝试 本地文件中是否有缓存File imageFile = configuration.diskCache.get(uri);if (imageFile != null && imageFile.exists() && imageFile.length() > 0) {L.d(LOG_LOAD_IMAGE_FROM_DISK_CACHE, memoryCacheKey);loadedFrom = LoadedFrom.DISC_CACHE;checkTaskNotActual();bitmap = decodeImage(Scheme.FILE.wrap(imageFile.getAbsolutePath()));}

这里07行，执行了一个decodeImage 的方法，根据返回值 跟传入的参数，我们不难看出，这个方法的作用是，根据本地图片的路径，将其转成bitmap加载进内存。

private Bitmap decodeImage(String imageUri) throws IOException {ViewScaleType viewScaleType = imageAware.getScaleType();ImageDecodingInfo decodingInfo = new ImageDecodingInfo(memoryCacheKey, imageUri, uri, targetSize, viewScaleType,getDownloader(), options);return decoder.decode(decodingInfo);}

从上面的 decodeImage 方法的实现来看，最终 将本地文件转成bitmap 是由 decoder.decode(decodingInfo) 来完成的。那么就去看decode() 方法：

ImageDecoder 是一个接口，BaseImageDecoder实现了ImageDecoder ，实现了decode 方法：

/** * Decodes image from URI into {@link Bitmap}. Image is scaled close to incoming {@linkplain ImageSize target size} * during decoding (depend on incoming parameters). * @param decodingInfo Needed data for decoding image: 如果 具体View  没有指定 wh  为手机分辨率 px 否则为 设置的px值 * @return Decoded bitmap * @throws IOException                   if some I/O exception occurs during image reading * @throws UnsupportedOperationException if image URI has unsupported scheme(protocol) */@Overridepublic Bitmap decode(ImageDecodingInfo decodingInfo) throws IOException {Bitmap decodedBitmap;ImageFileInfo imageInfo;InputStream imageStream = getImageStream(decodingInfo);if (imageStream == null) {L.e(ERROR_NO_IMAGE_STREAM, decodingInfo.getImageKey());return null;}try {imageInfo = defineImageSizeAndRotation(imageStream, decodingInfo);imageStream = resetStream(imageStream, decodingInfo);Options decodingOptions = prepareDecodingOptions(imageInfo.imageSize, decodingInfo);decodedBitmap = BitmapFactory.decodeStream(imageStream, null, decodingOptions);} finally {IoUtils.closeSilently(imageStream);}if (decodedBitmap == null) {L.e(ERROR_CANT_DECODE_IMAGE, decodingInfo.getImageKey());} else {decodedBitmap = considerExactScaleAndOrientatiton(decodedBitmap, decodingInfo, imageInfo.exif.rotation,imageInfo.exif.flipHorizontal);}return decodedBitmap;}

再看方法以前，我先解释一下 ImageDecodingInfo 这是一个非常重要的类，它里面封装了我们布局里设置子的ImageView的一些属性，比如    android:layout_width   android:layout_height

以及一些Options 属性。

Options 属性介绍

destOptions.inDensity destOptions.inDither destOptions.inInputShareable destOptions.inJustDecodeBounds destOptions.inPreferredConfig destOptions.inPurgeabledestOptions.inSampleSize destOptions.inScaleddestOptions.inScreenDensitydestOptions.inTargetDensity destOptions.inTempStorage destOptions.inPreferQualityOverSpeeddestOptions.inBitmapdestOptions.inMutable 

而对Bitmap的压缩，都是按照bitmap的这些属性来做的。

介绍完了ImageDecodingInfo ，我们接着回到上面的decode() 方法,我们看到13行 拿到了InputStream 接下来 在19行，根据InputSream 拿到了本地图片的分辨率信息，一起看一下defineImageSizeAndRotation() 方法：

根据InpuStream 使用Options.inJustDecodeBounds 获取图片信息

/** * //options.outWidth:11935options.outHeight:8554  根据文件流 拿到 本地图片的分辨率 * @param imageStream: 文件流 * @param decodingInfo： 本地图片的文件信息 * @return * @throws IOException */protected ImageFileInfo defineImageSizeAndRotation(InputStream imageStream, ImageDecodingInfo decodingInfo)throws IOException {Options options = new Options();options.inJustDecodeBounds = true;BitmapFactory.decodeStream(imageStream, null, options);ExifInfo exif;String imageUri = decodingInfo.getImageUri();if (decodingInfo.shouldConsiderExifParams() && canDefineExifParams(imageUri, options.outMimeType)) {exif = defineExifOrientation(imageUri);} else {exif = new ExifInfo();}//options.outWidth:11935options.outHeight:8554  根据文件流 拿到 本地图片的分辨率return new ImageFileInfo(new ImageSize(options.outWidth, options.outHeight, exif.rotation), exif);}

关键是 10  11 12 这三行，首先设置Options.inJustDecodeBounds=true 这样设置

意思就是：

如果设置为真，解码器将返回空（无位图），但输出…字段将设置为，允许调用方查询该位图而不必为其像素分配内存。

在接下来12行执行时，将只会获取到分辨率的大小，而不会将bitmap 加载到内存。

拿到了大小，这个方法就是将本地图片的信息封装一下，然后返回，我们在回到decode() 方法，经过20 21 22 这三行，我们就拿到了最终符合我们需要的bitmap，那么一起看这三行做的事情：

imageStream = resetStream(imageStream, decodingInfo); //重新获取一次文件流

最关键的是22行 经过prepareDecodingOptions() 拿到了最终的Options：

根据本地图片属性与布局中的ImagView 比较，算出缩放比例：

       /** * @param imageSize 本地图片的大小 * @param decodingInfo ：需要的编译规格  比如 设定过 wh  或者默认的  手机分辨率 * @return */protected Options prepareDecodingOptions(ImageSize imageSize, ImageDecodingInfo decodingInfo) {ImageScaleType scaleType = decodingInfo.getImageScaleType();int scale;if (scaleType == ImageScaleType.NONE) {scale = 1;} else if (scaleType == ImageScaleType.NONE_SAFE) {scale = ImageSizeUtils.computeMinImageSampleSize(imageSize);} else {ImageSize targetSize = decodingInfo.getTargetSize();boolean powerOf2 = scaleType == ImageScaleType.IN_SAMPLE_POWER_OF_2;scale = ImageSizeUtils.computeImageSampleSize(imageSize, targetSize, decodingInfo.getViewScaleType(), powerOf2);}if (scale > 1 && loggingEnabled) {L.d(LOG_SUBSAMPLE_IMAGE, imageSize, imageSize.scaleDown(scale), scale, decodingInfo.getImageKey());}Options decodingOptions = decodingInfo.getDecodingOptions();decodingOptions.inSampleSize = scale;// insampleSize =n  表示 缩小到原来的 1/n  比如    1/2 占的容量变小 对已经产生的bitmap 不生效，只能对 BitmapFactory        // 只能用BitmapFactory生成的Bitmap才有用，如BitmapFactory.decodeResource(res, id, options)这种方法。把options放到参数里面就可以了。return decodingOptions;}

这个方法只做了一件事，decodingOptions.inSampleSize = scale;就是设置inSampleSize的值，Options.inSampleSize的意思就是缩小到原来的几分之一，值越大，表示缩放的倍数越大，可见上面的注释。

我觉得获取 inSampleSize = scale的值，是本篇文章最重要得地方，那么我们接下来，就详细看一下如何获取inSampleSize的值

直接看16行执行的方法computeImageSampleSize()

public static int computeImageSampleSize(ImageSize srcSize, ImageSize targetSize, ViewScaleType viewScaleType,boolean powerOf2Scale) {final int srcWidth = srcSize.getWidth();final int srcHeight = srcSize.getHeight();final int targetWidth = targetSize.getWidth();final int targetHeight = targetSize.getHeight();int scale = 1;switch (viewScaleType) {case FIT_INSIDE: // 过按比例缩小或原来的size使得图片长/宽等于或小于View的长/宽if (powerOf2Scale) {final int halfWidth = srcWidth / 2;final int halfHeight = srcHeight / 2;while ((halfWidth / scale) > targetWidth || (halfHeight / scale) > targetHeight) { // ||scale *= 2;}} else {scale = Math.max(srcWidth / targetWidth, srcHeight / targetHeight); // max}break;case CROP://  按比例扩大图片的size居中显示，使得图片长(宽)等于或大于View的长(宽) if (powerOf2Scale) {final int halfWidth = srcWidth / 2;final int halfHeight = srcHeight / 2;while ((halfWidth / scale) > targetWidth && (halfHeight / scale) > targetHeight) { // &&scale *= 2;}} else {scale = Math.min(srcWidth / targetWidth, srcHeight / targetHeight); // min}break;}if (scale < 1) {scale = 1;}scale = considerMaxTextureSize(srcWidth, srcHeight, scale, powerOf2Scale);return scale;}

注释了两种type ，大图片肯定是要缩放，而缩放的规格就是 13 14行的运算

while ((halfWidth / scale) > targetWidth || (halfHeight / scale) > targetHeight) { // ||scale *= 2;}

根据本地图片的宽度1/2除以 scale，与 我们布局中设置的宽度(如果没设置 宽高为手机分辨率)比较，直到小于我们设置的ImageView宽 高时，拿到此时的scale值，接下来在经过36行considerMaxTextureSize() 方法去确定最终的scale值

private static int considerMaxTextureSize(int srcWidth, int srcHeight, int scale, boolean powerOf2) {final int maxWidth = maxBitmapSize.getWidth();final int maxHeight = maxBitmapSize.getHeight();while ((srcWidth / scale) > maxWidth || (srcHeight / scale) > maxHeight) {if (powerOf2) {scale *= 2;} else {scale++;}}return scale;}

这个方法是为了进一步确定scale的值，应该是尽可能的大，这里涉及到 OpenGL ES  的一些东西，我们先不管。 
上过程最终得到的scale 设置给了decodingOptions.inSampleSize = scale。  

然后通过前面的decodedBitmap = BitmapFactory.decodeStream(imageStream, null, decodingOptions);最终拿到了适合的Bitmap，接下来的过程就是设置显示的过程，这里就不在分析了。

数据证明

接下来我们就拿21M的图片加载，看到底把Bitmap优化到什么程度。

我们在BaseImageDecoder 的decode 方法，当decodedBitmap = BitmapFactory.decodeStream(imageStream, null, decodingOptions);执行完毕后，我们调用bitmap.getByteCount()方法获取一下存储该bitmap 所需要的最小字节数：

public Bitmap decode(ImageDecodingInfo decodingInfo) throws IOException {Bitmap decodedBitmap;ImageFileInfo imageInfo;InputStream imageStream = getImageStream(decodingInfo);if (imageStream == null) {L.e(ERROR_NO_IMAGE_STREAM, decodingInfo.getImageKey());return null;}try {imageInfo = defineImageSizeAndRotation(imageStream, decodingInfo);imageStream = resetStream(imageStream, decodingInfo);Options decodingOptions = prepareDecodingOptions(imageInfo.imageSize, decodingInfo);decodedBitmap = BitmapFactory.decodeStream(imageStream, null, decodingOptions);Log.e("decode"," bytecount: "+decodedBitmap.getByteCount()+"   density:"+decodedBitmap.getDensity()+" H:"+decodedBitmap.getHeight()+"  W:"+decodedBitmap.getWidth());} finally {IoUtils.closeSilently(imageStream);}if (decodedBitmap == null) {L.e(ERROR_CANT_DECODE_IMAGE, decodingInfo.getImageKey());} else {decodedBitmap = considerExactScaleAndOrientatiton(decodedBitmap, decodingInfo, imageInfo.exif.rotation,imageInfo.exif.flipHorizontal);}return decodedBitmap;}

运行我们的程序，可以看到log信息 199182b=194kb，也就是说21M的图片，加载进内存只占用了194kb，效果还是很明显的吧。

原图片分辨率 w*h= 11935*8554
模拟器 bytecount: 199182   density:160   bitmap's height :267  bitmap's width:373   scale:32

结语：

三篇文章带给我的收获：UIL的使用配置 ，缓存策略 和 图片优化，通过分析UIL的源码，进一步梳理了图片缓存的流程，加深了对memoryCache 和diskCache的理解，并且对Bitmap的优化，也有了更清晰地理解。

前面两篇地址：

Android-Universal-Image-Loader （图片异步加载缓存库）的使用配置 

Android-Universal-Image-Loader （图片异步加载缓存库）的源码解读 

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