掌握Bitmaps

本文参考：

https://developer.android.com/topic/performance/graphics/index.html
https://developer.android.com/topic/performance/graphics/load-bitmap.html#read-bitmap
https://developer.android.com/topic/performance/graphics/cache-bitmap.html
http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/9316683#

这里有一些理由解释了为什么加载bitmaps在你的安卓应用中是棘手的：

• Bitmaps非常容易耗完你的内存预算。举个例子，Pixel手机所拍摄的照片是4048x3036像素的（1200万像素）。如果bitmap的配置使用的是 ARGB_8888 ，安卓2.3或者更高的系统的默认处理方式，将会加载大约48mb的内存(4048 * 3036 * 4 bytes)。这么大的一个内存需求能够立即消耗完app的可用内存。
• 在UI线程中加载bitmaps会降低你的app表现，造成缓慢的响应或者甚至ANR消息。所以在使用bitmaps时合适地管理线程是非常重要的。
• 如果你的app加载多个bitmaps到内存中，你就需要熟练地掌握管理内存和磁盘缓存。否则，你的app的响应和流动性将会遭殃。

那我们该如何处理bitmaps呢？

放缩Bitmaps

CreateScaledBitmap

这是安卓自身所带的一个函数，这个API将会引用你选择的位图然后按照你选择的准确规格，创建一个新的位图。

优点是你可获得想要的图片大小，但是缺点是这个API需要一个现有的位图，这意味着这个图片需要被加载，解码，在创建小的位图之前，先要创造一个图片。这对于追求性能的程序员是不可以接受的一个缺点。

于是就有了一个在加载时重载大小的方法

inSampleSize

将这个属性赋不为1的值，能在不加载原图片的前提下生成一个张新图片。比如，设置为2，就能获得原来1/2大小的图片。原理是，它会根据这个值，每隔几个像素读入一次。

如果你想要缩放2的幂次的大小，你就需要位图功能的inScaled，inDensity和inTargetDensity功能。当inScaled设置好后，系统会按照现有的密度来划分目标密度，通过派生缩放数值来应用于你的位图，使用这个方法会重设图片大小，并对它应用一个新的过滤，就是说，因为添加额外的数学计算，生成的结果会更好，但是多余的过滤步骤需要额外的处理时间。

所以最好的是结合两者，inSampleSize先将位图转换成接近目标大小的2次幂，然后再通过inDensity和inTargetDensity将生成规格缩放为你想要的准确大小。两者结合将会非常快。

但是你如何获取资源图片的大小？这比你想象的要困难。基本上你要设置inJustDecodeBounds值，然后继续解码你的图片文件，这会生成图片的宽度和高度，并允许你继续进行实际的图片解码，最后将大小重置为你需要的规格。

读取 Bitmap 的尺寸和类型

BitmapFactory这个类提供了多个解析方法(decodeByteArray, decodeFile, decodeResource等)用于创建Bitmap对象，我们应该根据图片的来源选择合适的方法。比如SD卡中的图片可以使用decodeFile方法，网络上的图片可以使用decodeStream方法，资源文件中的图片可以使用decodeResource方法。这些方法会尝试为已经构建的bitmap分配内存，这时就会很容易导致OOM出现。为此每一种解析方法都提供了一个可选的BitmapFactory.Options参数，将这个参数的inJustDecodeBounds属性设置为true就可以让解析方法禁止为bitmap分配内存，返回值也不再是一个Bitmap对象，而是null。虽然Bitmap是null了，但是BitmapFactory.Options的outWidth、outHeight和outMimeType属性都会被赋值。这个技巧让我们可以在加载图片之前就获取到图片的长宽值和MIME类型，从而根据情况对图片进行压缩。如下代码所示：

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  options.inJustDecodeBounds = true;  BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);  int imageHeight = options.outHeight;  int imageWidth = options.outWidth;  String imageType = options.outMimeType;  

为了避免OOM异常，最好在解析每张图片的时候都先检查一下图片的大小，除非你非常信任图片的来源，保证这些图片都不会超出你程序的可用内存。

加载一个缩小后的版本到内存中

现在图片的大小已经知道了，我们就可以决定是把整张图片加载到内存中还是加载一个压缩版的图片到内存中。以下几个因素是我们需要考虑的：

• 预估一下加载整张图片所需占用的内存。
• 为了加载这一张图片你所愿意提供多少内存。
• 用于展示这张图片的控件的实际大小。
• 当前设备的屏幕尺寸和分辨率。

比如，你的ImageView只有128*96像素的大小，只是为了显示一张缩略图，这时候把一张1024*768像素的图片完全加载到内存中显然是不值得的。

那我们怎样才能对图片进行压缩呢？通过设置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就可以实现。比如我们有一张2048*1536像素的图片，将inSampleSize的值设置为4，就可以把这张图片压缩成512*384像素。原本加载这张图片需要占用12M的内存，压缩后就只需要占用0.75M了(假设图片是ARGB_8888类型，即每个像素点占用4个字节)。下面的方法可以根据传入的宽和高，计算出合适的inSampleSize值：

public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,  int reqWidth, int reqHeight) {          // 源图片的高度和宽度          final int height = options.outHeight;          final int width = options.outWidth;          int inSampleSize = 1;          if (height > reqHeight || width > reqWidth) {              // 计算出实际宽高和目标宽高的比率              final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);              final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);              // 选择宽和高中最小的比率作为inSampleSize的值，这样可以保证最终图片的宽和高              // 一定都会大于等于目标的宽和高。              inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;          }          return inSampleSize;      }  

或者是

public static int calculateInSampleSize(            BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {    // 源图片的高度和宽度    final int height = options.outHeight;    final int width = options.outWidth;    int inSampleSize = 1;    if (height > reqHeight || width > reqWidth) {        final int halfHeight = height / 2;        final int halfWidth = width / 2;        // 计算出inSampleSiz最大的2次幂值        // 高度和宽度均大于要求的宽度和高度        while ((halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight                && (halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth) {            inSampleSize *= 2;        }    }    return inSampleSize;}

注：计算成2次幂是由于解码器最后会向下舍去，以得到一个最接近的2次幂的值

使用这个方法，首先你要将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds属性设置为true，解析一次图片。然后将BitmapFactory.Options连同期望的宽度和高度一起传递到到calculateInSampleSize方法中，就可以得到合适的inSampleSize值了。之后再解析一次图片，使用新获取到的inSampleSize值，并把inJustDecodeBounds设置为false，就可以得到压缩后的图片了。

public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,          int reqWidth, int reqHeight) {      // 第一次解析将inJustDecodeBounds设置为true，来获取图片大小      final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();      options.inJustDecodeBounds = true;      BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);      // 调用上面定义的方法计算inSampleSize值      options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);      // 使用获取到的inSampleSize值再次解析图片      options.inJustDecodeBounds = false;      return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);  } 

下面的代码非常简单地将任意一张图片压缩成100*100的缩略图，并在ImageView上展示。

mImageView.setImageBitmap(decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));  

使用图片缓存技术

在你应用程序的UI界面加载一张图片是一件很简单的事情，但是当你需要在界面上加载一大堆图片的时候，情况就变得复杂起来。在很多情况下，（比如使用ListView, GridView 或者 ViewPager 这样的组件），屏幕上显示的图片可以通过滑动屏幕等事件不断地增加，最终导致OOM。

为了保证内存的使用始终维持在一个合理的范围，通常会把被移除屏幕的图片进行回收处理。此时垃圾回收器也会认为你不再持有这些图片的引用，从而对这些图片进行GC操作。用这种思路来解决问题是非常好的，可是为了能让程序快速运行，在界面上迅速地加载图片，你又必须要考虑到某些图片被回收之后，用户又将它重新滑入屏幕这种情况。这时重新去加载一遍刚刚加载过的图片无疑是性能的瓶颈，你需要想办法去避免这个情况的发生。

这个时候，使用内存缓存技术可以很好的解决这个问题，它可以让组件快速地重新加载和处理图片。下面我们就来看一看如何使用内存缓存技术来对图片进行缓存，从而让你的应用程序在加载很多图片的时候可以提高响应速度和流畅性。

内存缓存技术对那些大量占用应用程序宝贵内存的图片提供了快速访问的方法。其中最核心的类是LruCache (此类在android-support-v4的包中提供) 。这个类非常适合用来缓存图片，它的主要算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap 中，并且把最近最少使用的对象在缓存值达到预设定值之前从内存中移除。

在过去，我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现，即软引用或弱引用
(SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了，因为从 Android 2.3 (API
Level 9)开始，垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象，这让软引用和弱引用变得不再可靠。另外，Android 3.0 (API
Level 11)中，图片的数据会存储在本地的内存当中，因而无法用一种可预见的方式将其释放，这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。

为了能够选择一个合适的缓存大小给LruCache, 有以下多个因素应该放入考虑范围内，例如：

• 你的设备可以为每个应用程序分配多大的内存？
• 设备屏幕上一次最多能显示多少张图片？有多少图片需要进行预加载，因为有可能很快也会显示在屏幕上？
• 你的设备的屏幕大小和分辨率分别是多少？一个超高分辨率的设备（例如 Galaxy Nexus) 比起一个较低分辨率的设备（例如 Nexus S），在持有相同数量图片的时候，需要更大的缓存空间。
• 图片的尺寸和大小，还有每张图片会占据多少内存空间。
• 图片被访问的频率有多高？会不会有一些图片的访问频率比其它图片要高？如果有的话，你也许应该让一些图片常驻在内存当中，或者使用多个LruCache 对象来区分不同组的图片。
• 你能维持好数量和质量之间的平衡吗？有些时候，存储多个低像素的图片，而在后台去开线程加载高像素的图片会更加的有效。

并没有一个指定的缓存大小可以满足所有的应用程序，这是由你决定的。你应该去分析程序内存的使用情况，然后制定出一个合适的解决方案。一个太小的缓存空间，有可能造成图片频繁地被释放和重新加载，这并没有好处。而一个太大的缓存空间，则有可能还是会引起 Java.lang.OutOfMemory 的异常。

下面是一个使用 LruCache 来缓存图片的例子：

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;      @Override      protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {          // 获取到可用内存的最大值，使用内存超出这个值会引起OutOfMemory异常。          // LruCache通过构造函数传入缓存值，以KB为单位。          int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);          // 使用最大可用内存值的1/8作为缓存的大小。          int cacheSize = maxMemory / 8;          mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {              @Override              protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {                  // 重写此方法来衡量每张图片的大小，默认返回图片数量。                  return bitmap.getByteCount() / 1024;              }          };      }      public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {          if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {              mMemoryCache.put(key, bitmap);          }      }      public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {          return mMemoryCache.get(key);      }  

在这个例子当中，使用了系统分配给应用程序的八分之一内存来作为缓存大小。在中高配置的手机当中，这大概会有4兆(32/8)的缓存空间。一个全屏幕的 GridView 使用4张 800x480分辨率的图片来填充，则大概会占用1.5兆的空间(800*480*4)。因此，这个缓存大小可以存储2.5页的图片。

当向 ImageView 中加载一张图片时,首先会在 LruCache 的缓存中进行检查。如果找到了相应的键值，则会立刻更新ImageView ，否则开启一个后台线程来加载这张图片。

public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {          final String imageKey = String.valueOf(resId);          final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);          if (bitmap != null) {              imageView.setImageBitmap(bitmap);          } else {              imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);              BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);              task.execute(resId);          }      }  

BitmapWorkerTask 还要把新加载的图片的键值对放到缓存中。

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {          // 在后台加载图片。          @Override          protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {              final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(                      getResources(), params[0], 100, 100);              addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);              return bitmap;          }      }  

使用外部库

上述的所说的，其实都可以由外部库来实现。谷歌官方推荐使用Glide库来加载图片，具体的使用方法可以参考：

http://jcodecraeer.com/a/anzhuokaifa/androidkaifa/2015/0327/2650.html

Glide有个奇怪的地方就是对于有平滑颜色过渡的图片处理的不是很好，会有明显的分隔出现，但是瑕不掩瑜，还是强烈推荐使用。