Android图片三级缓存的原理及其实现

为什么要使用三级缓存

• 如今的 Android App 经常会需要网络交互，通过网络获取图片是再正常不过的事了
• 假如每次启动的时候都从网络拉取图片的话，势必会消耗很多流量。在当前的状况下，对于非wifi用户来说，流量还是很贵的，一个很耗流量的应用，其用户数量级肯定要受到影响
• 特别是，当我们想要重复浏览一些图片时，如果每一次浏览都需要通过网络获取，流量的浪费可想而知
• 所以提出三级缓存策略，通过网络、本地、内存三级缓存图片，来减少不必要的网络交互，避免浪费流量

什么是三级缓存

• 网络缓存, 不优先加载, 速度慢,浪费流量
• 本地缓存, 次优先加载, 速度快
• 内存缓存, 优先加载, 速度最快

三级缓存原理

• 首次加载 Android App 时，肯定要通过网络交互来获取图片，之后我们可以将图片保存至本地SD卡和内存中
• 之后运行 App 时，优先访问内存中的图片缓存，若内存中没有，则加载本地SD卡中的图片
• 总之，只在初次访问新内容时，才通过网络获取图片资源

具体实现及代码

1. 自定义的图片缓存工具类（MyBitmapUtils）

• 通过new MyBitmapUtils().display(ImageView ivPic, String url) 提供给外部方法进行图片缓存的接口
• 参数含义：ivPic 用于显示图片的ImageView，url 获取图片的网络地址

 /**
  * 自定义的BitmapUtils,实现三级缓存
  */
 public class MyBitmapUtils {

  private NetCacheUtils mNetCacheUtils;
  private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
  private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;

  public MyBitmapUtils(){
   mMemoryCacheUtils=new MemoryCacheUtils();
   mLocalCacheUtils=new LocalCacheUtils();
   mNetCacheUtils=new NetCacheUtils(mLocalCacheUtils,mMemoryCacheUtils);
  }

  public void disPlay(ImageView ivPic, String url) {
   ivPic.setImageResource(R.mipmap.pic_item_list_default);
   Bitmap bitmap;
   //内存缓存
   bitmap=mMemoryCacheUtils.getBitmapFromMemory(url);
   if (bitmap!=null){
    ivPic.setImageBitmap(bitmap);
    System.out.println("从内存获取图片啦.....");
    return;
   }

   //本地缓存
   bitmap = mLocalCacheUtils.getBitmapFromLocal(url);
   if(bitmap !=null){
    ivPic.setImageBitmap(bitmap);
    System.out.println("从本地获取图片啦.....");
    //从本地获取图片后,保存至内存中
    mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url,bitmap);
    return;
   }
   //网络缓存
   mNetCacheUtils.getBitmapFromNet(ivPic,url);
  }
 }

2. 网络缓存（NetCacheUtils）

• 网络缓存中主要用到了AsyncTask来进行异步数据的加载
• 简单来说，AsyncTask可以看作是一个对handler和线程池的封装，通常，AsyncTask主要用于数据简单时，handler+thread主要用于数据量多且复杂时，当然这也不是必须的，仁者见仁智者见智
• 同时，为了避免内存溢出的问题，我们可以在获取网络图片后。对其进行图片压缩

 /**
  * 三级缓存之网络缓存
  */
 public class NetCacheUtils {

  private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
  private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;

  public NetCacheUtils(LocalCacheUtils localCacheUtils, MemoryCacheUtils memoryCacheUtils) {
   mLocalCacheUtils = localCacheUtils;
   mMemoryCacheUtils = memoryCacheUtils;
  }

  /**
   * 从网络下载图片
   * @param ivPic 显示图片的imageview
   * @param url 下载图片的网络地址
   */
  public void getBitmapFromNet(ImageView ivPic, String url) {
   new BitmapTask().execute(ivPic, url);//启动AsyncTask

  }

  /**
   * AsyncTask就是对handler和线程池的封装
   * 第一个泛型:参数类型
   * 第二个泛型:更新进度的泛型
   * 第三个泛型:onPostExecute的返回结果
   */
  class BitmapTask extends AsyncTask<Object, Void, Bitmap> {

   private ImageView ivPic;
   private String url;

   /**
    * 后台耗时操作,存在于子线程中
    * @param params
    * @return
    */
   @Override
   protected Bitmap doInBackground(Object[] params) {
    ivPic = (ImageView) params[0];
    url = (String) params[1];

    return downLoadBitmap(url);
   }

   /**
    * 更新进度,在主线程中
    * @param values
    */
   @Override
   protected void onProgressUpdate(Void[] values) {
    super.onProgressUpdate(values);
   }

   /**
    * 耗时方法结束后执行该方法,主线程中
    * @param result
    */
   @Override
   protected void onPostExecute(Bitmap result) {
    if (result != null) {
     ivPic.setImageBitmap(result);
     System.out.println("从网络缓存图片啦.....");

     //从网络获取图片后,保存至本地缓存
     mLocalCacheUtils.setBitmapToLocal(url, result);
     //保存至内存中
     mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url, result);

    }
   }
  }

  /**
   * 网络下载图片
   * @param url
   * @return
   */
  private Bitmap downLoadBitmap(String url) {
   HttpURLConnection conn = null;
   try {
    conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
    conn.setConnectTimeout(5000);
    conn.setReadTimeout(5000);
    conn.setRequestMethod("GET");

    int responseCode = conn.getResponseCode();
    if (responseCode == 200) {
     //图片压缩
     BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
     options.inSampleSize=2;//宽高压缩为原来的1/2
     options.inPreferredConfig=Bitmap.Config.ARGB_4444;
     Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(conn.getInputStream(),null,options);
     return bitmap;
    }
   } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
   } finally {
    conn.disconnect();
   }

   return null;
  }
 }

3. 本地缓存（LocalCacheUtils）

• 在初次通过网络获取图片后，我们可以在本地SD卡中将图片保存起来
• 可以使用MD5加密图片的网络地址，来作为图片的名称保存

 /**
  * 三级缓存之本地缓存
  */
 public class LocalCacheUtils {

  private static final String CACHE_PATH= Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()+"/WerbNews";

  /**
   * 从本地读取图片
   * @param url
   */
  public Bitmap getBitmapFromLocal(String url){
   String fileName = null;//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密
   try {
    fileName = MD5Encoder.encode(url);
    File file=new File(CACHE_PATH,fileName);

    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(file));

    return bitmap;
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }

   return null;
  }

  /**
   * 从网络获取图片后,保存至本地缓存
   * @param url
   * @param bitmap
   */
  public void setBitmapToLocal(String url,Bitmap bitmap){
   try {
    String fileName = MD5Encoder.encode(url);//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密
    File file=new File(CACHE_PATH,fileName);

    //通过得到文件的父文件,判断父文件是否存在
    File parentFile = file.getParentFile();
    if (!parentFile.exists()){
     parentFile.mkdirs();
    }

    //把图片保存至本地
    bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,new FileOutputStream(file));
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }

  }
 }

4. 内存缓存（MemoryCacheUtils）

这是本文中最重要且需要重点介绍的部分

进行内存缓存，就一定要注意一个问题，那就是内存溢出（OutOfMemory）

为什么会造成内存溢出？

• Android 虚拟机默认分配给每个App 16M的内存空间，真机会比16M大，但任会出现内存溢出的情况
• Android 系统在加载图片时是解析每一个像素的信息，再把每一个像素全部保存至内存中
• 图片大小 = 图片的总像素 * 每个像素占用的大小
• > 单色图：每个像素占用1/8个字节，16色图：每个像素占用1/2个字节，256色图：每个像素占用1个字节，24位图：每个像素占用3个字节（常见的rgb构成的图片）
• 例如一张1920x1080的JPG图片，在Android 系统中是以ARGB格式解析的，即一个像素需占用4个字节，图片的大小=1920x1080x4=7M

实现方法：

• 通过 HashMap<String,Bitmap>键值对的方式保存图片，key为地址，value为图片对象，但因是强引用对象，很容易造成内存溢出，可以尝试SoftReference软引用对象
• 通过 HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>SoftReference 为软引用对象（GC垃圾回收会自动回收软引用对象），但在Android2.3+后，系统会优先考虑回收弱引用对象，官方提出使用LruCache
• 通过 LruCache<String,Bitmap> least recentlly use 最少最近使用算法

会将内存控制在一定的大小内, 超出最大值时会自动回收, 这个最大值开发者自己定

 /**
  * 三级缓存之内存缓存
  */
 public class MemoryCacheUtils {

  // private HashMap<String,Bitmap> mMemoryCache=new HashMap<>();//1.因为强引用,容易造成内存溢出，所以考虑使用下面弱引用的方法
  // private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mMemoryCache = new HashMap<>();//2.因为在Android2.3+后,系统会优先考虑回收弱引用对象,官方提出使用LruCache
  private LruCache<String,Bitmap> mMemoryCache;

  public MemoryCacheUtils(){
   long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory()/8;//得到手机最大允许内存的1/8,即超过指定内存,则开始回收
   //需要传入允许的内存最大值,虚拟机默认内存16M,真机不一定相同
   mMemoryCache=new LruCache<String,Bitmap>((int) maxMemory){
    //用于计算每个条目的大小
    @Override
    protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
     int byteCount = value.getByteCount();
     return byteCount;
    }
   };

  }

  /**
   * 从内存中读图片
   * @param url
   */
  public Bitmap getBitmapFromMemory(String url) {
   //Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);//1.强引用方法
   /*2.弱引用方法
   SoftReference<Bitmap> bitmapSoftReference = mMemoryCache.get(url);
   if (bitmapSoftReference != null) {
    Bitmap bitmap = bitmapSoftReference.get();
    return bitmap;
   }
   */
   Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);
   return bitmap;

  }

  /**
   * 往内存中写图片
   * @param url
   * @param bitmap
   */
  public void setBitmapToMemory(String url, Bitmap bitmap) {
   //mMemoryCache.put(url, bitmap);//1.强引用方法
   /*2.弱引用方法
   mMemoryCache.put(url, new SoftReference<>(bitmap));
   */
   mMemoryCache.put(url,bitmap);
  }
 }

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。