设计简单的Android图片加载框架

目前Android 发展至今优秀的图片加载框架太多，例如： Volley ,Picasso,Imageloader，Glide等等。但是作为程序猿，懂得其中的实现原理还是相当重要的，只有懂得才能更好地使用。于是乎，今天我就简单设计一个网络加载图片框架。主要就是熟悉图片的网络加载机制。

一般来说，一个优秀的 图片加载框架(ImageLoader) 应该具备如下功能：

图片压缩

内存缓存

磁盘缓存

图片的同步加载

图片的异步加载

网络拉取

那我们就从以上几个方面进行介绍：

1.图片压缩（有效的降低OOM的发生概率）

图片压缩功能我在Bitmap 的高效加载中已经做了介绍这里不多说直接上代码。这里直接抽象一个类用于完成图片压缩功能。

public class ImageResizer {
 private static final String TAG = "ImageResizer";

 public ImageResizer() {
  super();
  // TODO Auto-generated constructor stub
 }

 public Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,
   int reqWidth, int reqHeight) {
  final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
  options.inJustDecodeBounds = true;
  BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);

  options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
    reqHeight);

  options.inJustDecodeBounds = false;
  return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
 }

 public Bitmap decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(FileDescriptor fd,
   int reqWidth,int reqHeight){
  final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
  options.inJustDecodeBounds = true;

  BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);

  options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
    reqHeight);

  options.inJustDecodeBounds = false;
  return BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
 }

 public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
   int reqWidth, int reqHeight) {

  final int width = options.outWidth;
  final int height = options.outHeight;

  int inSampleSize = 1;
  if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
   final int halfHeight = height / 2;
   final int halfWidth = width / 2;
   while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight
     && (halfWidth / inSampleSize) > halfWidth) {
    inSampleSize *= 2;
   }
  }
  return inSampleSize;

 }

}

2.内存缓存和磁盘缓存

缓存直接选择 LruCache 和 DiskLruCache 来完成内存缓存和磁盘缓存工作。

首先对其初始化：

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
private DiskLruCache mDiskLruCache;

public ImageLoader(Context context) {
  mContext = context.getApplicationContext();
  //分配内存缓存为当前进程的1/8,磁盘缓存容量为50M
  int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() * 1024);
  int cacheSize = maxMemory / 8;
  mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {

   @Override
   protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
    return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
   }

  };

  File diskCacheDir = getDiskChaheDir(mContext, "bitmap");
  if (!diskCacheDir.exists()) {
   diskCacheDir.mkdirs();
  }
  if (getUsableSpace(diskCacheDir) > DISK_CACHE_SIZE) {
   try {
    mDiskLruCache = DiskLruCache.open(diskCacheDir, 1, 1,
      DISK_CACHE_SIZE);
    mIsDiskLruCacheCreated = true;
   } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
 }

创建完毕后，接下来则需要提供方法来视线添加以及获取的功能。首先来看内存缓存。

private void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
  if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
   mMemoryCache.put(key, bitmap);
  }
 }

 private Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
  return mMemoryCache.get(key);
 }

相对来说内存缓存比较简单，而磁盘缓存则复杂的多。磁盘缓存（LruDiskCache）并没有直接提供方法来实现，而是要通过Editor以及Snapshot 来实现对于文件系统的添加以及读取的操作。

首先看一下，Editor，它提供了commit 和 abort 方法来提交和撤销对文件系统的写操作。

//将下载的图片写入文件系统，实现磁盘缓存
 private Bitmap loadBitmapFromHttp(String url, int reqWidth, int reqHeight)
   throws IOException {
  if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
   throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
  }
  if (mDiskLruCache == null)
   return null;
  String key = hashKeyFormUrl(url);
  DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
  if (editor != null) {
   OutputStream outputStream = editor
     .newOutputStream(DISK_CACHE_INDEX);
   if (downloadUrlToStream(url, outputStream)) {
    editor.commit();
   } else {
    editor.abort();
   }

  }
  mDiskLruCache.flush();
  return loadBitmapForDiskCache(url, reqWidth, reqHeight);
 }

Snapshot, 通过它可以获取磁盘缓存对象对应的 FileInputStream，但是FileInputStream 无法便捷的进行压缩，所以通过FileDescriptor 来加载压缩后的图片，最后将加载后的bitmap添加到内存缓存中。

public Bitmap loadBitmapForDiskCache(String url, int reqWidth, int reqHeight)
   throws IOException {
  if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
   Log.w(TAG, "load bitmap from UI Thread , it's not recommended");
  }
  if (mDiskLruCache == null)
   return null;
  Bitmap bitmap = null;
  String key = hashKeyFormUrl(url);
  DiskLruCache.Snapshot snapshot = mDiskLruCache.get(key);
  if (snapshot != null) {
   FileInputStream fileInputStream = (FileInputStream) snapshot
     .getInputStream(DISK_CACHE_INDEX);
   FileDescriptor fileDescriptor = fileInputStream.getFD();
   bitmap = mImageResizer.decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(
     fileDescriptor, reqWidth, reqHeight);
   if (bitmap != null) {
    addBitmapToMemoryCache(key, bitmap);
   }
  }
  return bitmap;
 }

3.同步加载

同步加载的方法需要外部在子线程中调用。

//同步加载
 public Bitmap loadBitmap(String uri, int reqWidth, int reqHeight) {
  Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
  if (bitmap != null) {
   return bitmap;
  }
  try {
   bitmap = loadBitmapForDiskCache(uri, reqWidth, reqHeight);
   if (bitmap != null) {
    return bitmap;
   }
   bitmap = loadBitmapFromHttp(uri, reqWidth, reqHeight);

  } catch (IOException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  if (bitmap == null && !mIsDiskLruCacheCreated) {
   bitmap = downloadBitmapFromUrl(uri);
  }
  return bitmap;
 }

从方法中可以看出工作过程遵循如下几步：

首先尝试从内存缓存中读取图片，接着尝试从磁盘缓存中读取图片，最后才会从网络中拉取。此方法不能再主线程中执行，执行环境的检测是在loadBitmapFromHttp中实现的。

if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
   throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
  }

4.异步加载

//异步加载
 public void bindBitmap(final String uri, final ImageView imageView,
   final int reqWidth, final int reqHeight) {

  imageView.setTag(TAG_KEY_URI, uri);
  Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
  if (bitmap != null) {
   imageView.setImageBitmap(bitmap);
   return;
  }
  Runnable loadBitmapTask = new Runnable() {

   @Override
   public void run() {
    Bitmap bitmap = loadBitmap(uri, reqWidth, reqHeight);
    if (bitmap != null) {
     LoaderResult result = new LoaderResult(imageView, uri,
       bitmap);
     mMainHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT, result)
       .sendToTarget();

    }
   }
  };
  THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(loadBitmapTask);
 }

从bindBitmap的实现来看，bindBitmap 方法会尝试从内存缓存中读取图片，如果读取成功就直接返回结果，否则会在线程池中去调用loadBitmap方法，当图片加载成功后再将图片、图片的地址以及需要绑定的imageView封装成一个LoaderResult对象，然后再通过mMainHandler向主线程发送一个消息，这样就可以在主线程中给imageView设置图片了。

下面来看一下，bindBitmap这个方法中用到的线程池和Handler，首先看一下线程池 THREAD_POOL_EXECUTOR 的实现。

private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime()
   .availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final long KEEP_ALIVE = 10L;

private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
  private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger();

  @Override
  public Thread newThread(Runnable r) {
   // TODO Auto-generated method stub
   return new Thread(r, "ImageLoader#" + mCount.getAndIncrement());
  }
 };

public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
   CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS,
   new LinkedBlockingDeque<Runnable>(), sThreadFactory);

1.使用线程池和handler的原因。

首先不能用普通线程去实现，如果采用普通线程去加载图片，随着列表的滑动可能会产生大量的线程，这样不利于效率的提升。 Handler 的实现 ，直接采用了 主线程的Looper来构造Handler 对象，这就使得 ImageLoader 可以在非主线程构造。另外为了解决由于View复用所导致的列表错位这一问题再给ImageView 设置图片之前会检查他的url有没有发生改变，如果发生改变就不再给它设置图片，这样就解决了列表错位问题。

private Handler mMainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()) {

  @Override
  public void handleMessage(Message msg) {
   LoaderResult result = (LoaderResult) msg.obj;
   ImageView imageView = result.imageView;
   imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
   String uri = (String) imageView.getTag(TAG_KEY_URI);
   if (uri.equals(result.uri)) {
    imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
   } else {
    Log.w(TAG, "set image bitmap,but url has changed , ignored!");
   }
  }

 };

总结：

图片加载的问题 ，尤其是大量图片的加载，对于android 开发者来说一直是比较困扰的问题。本文只是提到了最基础的一种解决方法，用于学习还是不错的。

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。