以下glide源码基于库上最新的4.11版本，
以下很多代码没有写中间的层层调用，因为层级太多了，感兴趣的可以自己通过debugu模式去看或者直接看源码。

上一篇文章说到图片缓存的LRU的原理分析，并简单的说了下glide的使用，今天就开门见山，先看最简单的使用示例：

  Glide.with(this)
  .load(url).diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.ALL)
  .error(R.drawable.icon).placeholder(R.drawable.frank).into(img);

总体介绍

首先看看4.11版本的整体代码：

整体框架图.png

是非常多的，要一个个分析不现实，咱们就抓几个重点理解一下好了。

with()

还是从最初的with方法来分析：

with多种参数类型.png

with可以传入很多种类型的，例如activity，fragment，context，view等，其实都大同小异，都是为了和这个参数类型的生命周期进行绑定。

public static RequestManager with(@NonNull FragmentActivity activity) {
    return getRetriever(activity).get(activity);
  }

先分析下getRetriever(activity)吧：

private static RequestManagerRetriever getRetriever(@Nullable Context context) {
    // 检查context不能为空
    ···
    return Glide.get(context).getRequestManagerRetriever();
  }

这里其实就是先对context做了一个非空判断，继续往下看：

public static Glide get(@NonNull Context context) {
    if (glide == null) {
    //通过反射到GeneratedAppGlideModuleImpl，然后传递给下一个方法
      GeneratedAppGlideModule annotationGeneratedModule =
          getAnnotationGeneratedGlideModules(context.getApplicationContext());
      synchronized (Glide.class) {
        if (glide == null) {
        //初始化glide的各种参数
          checkAndInitializeGlide(context, annotationGeneratedModule);
        }
      }
    }
    return glide;
  }

private static GeneratedAppGlideModule getAnnotationGeneratedGlideModules(Context context) {
      ···
      //通过反射拿到GeneratedAppGlideModuleImpl类
      Class<GeneratedAppGlideModule> clazz =
          (Class<GeneratedAppGlideModule>)
              Class.forName("com.bumptech.glide.GeneratedAppGlideModuleImpl");
      result =
          clazz.getDeclaredConstructor(Context.class).newInstance(context.getApplicationContext());
       ···
    return result;
  }

通过反射拿到了GeneratedAppGlideModuleImpl类，初始化glide的动作，拿到Glide之后，再去获取RequestManagerRetriever。拿到了RequestManagerRetriever之后，要去get了，可以看到get其实就是获取一个requestManager。

public RequestManager get(@NonNull FragmentActivity activity) {
    if (Util.isOnBackgroundThread()) {
    //如果是在子线程，获取全局的context，并获取requestManager
      return get(activity.getApplicationContext());
    } else {
    //如果是在主线程，调用supportFragmentGet获取requestManager
      assertNotDestroyed(activity);
      FragmentManager fm = activity.getSupportFragmentManager();
      return supportFragmentGet(activity, fm, /*parentHint=*/ null, isActivityVisible(activity));
    }
  }

具体一点说，分两步走：

• 1.先会去判断是否在子线程，如果在子线程调用的会去获取一个全局的context，然后用这个全局的context，通过工厂模式拿到requestManager，所以尽量不要在非主线程中去调用。

private RequestManager getApplicationManager(@NonNull Context context) {
    // Either an application context or we're on a background thread.
    if (applicationManager == null) {
      synchronized (this) {
        if (applicationManager == null) {
          Glide glide = Glide.get(context.getApplicationContext());
          //因为正常情况下我们在fragment或activity中可以去绑定生命周期，
          //但是这里是在子线程或者没有拿到全局的context，所以需要手动新建一个全局的生命周期管理
          applicationManager =
              factory.build(
                  glide,
                  new ApplicationLifecycle(),
                  new EmptyRequestManagerTreeNode(),
                  context.getApplicationContext());
        }
      }
    }
    return applicationManager;
  }

• 2.如果是在主线程：

1. ++with的参数是fragmentActivity++：首先获取一个fragmentManager，通过fragmentManager新建一个空的fragment，把这个fragment添加到activity或者fragment中，这样就能感应宿主的生命周期！然后还是一样的，用工厂模式去新建一个requestManager。
2. ++with的参数是fragment++：是获取childFragmentManager，其余流程不变；
3. ++with的参数是Activity++：先获取fragmentManager，然后获取requestManagerFragment和requestMangaer；所以和fragment的区别，其实就是是获取supportFragment，还是fragment...
4. ++with的参数是context或view++：判断context的类型，然后走上面的流程；

以下代码是with参数为fragmentActivity时的示例：

private RequestManager supportFragmentGet(
      @NonNull Context context,
      @NonNull FragmentManager fm,
      @Nullable Fragment parentHint,
      boolean isParentVisible) {
      //获取一个fragment，这个fragment作为感知生命周期的感应者
    SupportRequestManagerFragment current =
        getSupportRequestManagerFragment(fm, parentHint, isParentVisible);
    RequestManager requestManager = current.getRequestManager();
    if (requestManager == null) {
      //获取glide
      Glide glide = Glide.get(context);
      //用工厂模式创建一个manager。
      requestManager =
          factory.build(
              glide, current.getGlideLifecycle(), current.getRequestManagerTreeNode(), context);
      current.setRequestManager(requestManager);
    }
    return requestManager;
  }
  
  private SupportRequestManagerFragment getSupportRequestManagerFragment(
      @NonNull final FragmentManager fm, @Nullable Fragment parentHint, boolean isParentVisible) {
      //获取fragment
    SupportRequestManagerFragment current =
        (SupportRequestManagerFragment) fm.findFragmentByTag(FRAGMENT_TAG);
    if (current == null) {
    //先判断fragments里面是否有了fragment
      current = pendingSupportRequestManagerFragments.get(fm);
      if (current == null) {
      //没有的话new一个fragment
        current = new SupportRequestManagerFragment();
        current.setParentFragmentHint(parentHint);
        if (isParentVisible) {
        //如果父界面是可见的，开始生命周期，并调用onStart;
          current.getGlideLifecycle().onStart();
        }
        //并讲当前的fragment添加到队列中
        pendingSupportRequestManagerFragments.put(fm, current);
        fm.beginTransaction().add(current, FRAGMENT_TAG).commitAllowingStateLoss();
        //这一步是将fragmentmanager remove！
        handler.obtainMessage(ID_REMOVE_SUPPORT_FRAGMENT_MANAGER, fm).sendToTarget();
      }
    }
    return current;
  }

with小结

以上就是Glide.with()发生的事情，稍微小结一下：
with方法会先初始化glide一些所需要的环境，然后调用requestManagerRetriever对象的get，获取requestManager。如果传入的对象是全局的context，则不需要处理生命周期；如果传入的不是全局的context，会添加一个隐藏的fragment去感知生命周期。

下面我们继续分析一个很重要的load()，看看是如何加载资源的：

load()

load同样的，可以传入很多种类型的参数：

load各种参数类型.png

那么可以看到，其实最终都是返回的RequestBuilder。
用file举例：

public RequestBuilder<Drawable> load(@Nullable File file) {
    return asDrawable().load(file);
  }
  public RequestBuilder<Drawable> asDrawable() {
    return as(Drawable.class);
  }
  public <ResourceType> RequestBuilder<ResourceType> as(
      @NonNull Class<ResourceType> resourceClass) {
    return new RequestBuilder<>(glide, this, resourceClass, context);
  }
  public RequestBuilder<TranscodeType> load(@Nullable File file) {
    return loadGeneric(file);
  }

可以看到方法都很短哈，asDrawable就是获取一个RequestBuilder，然后用这个builder去loadGeneric。来看看这个方法是干啥的：

private RequestBuilder<TranscodeType> loadGeneric(@Nullable Object model) {
    this.model = model;
    isModelSet = true;
    return this;
  }

ok...只是赋值了全局变量···初看的时候觉得也有点绕。那我们先跳过这一块，直接进入最终的into();等会会频繁地介绍到requestBuilder这个类；

into()

这里以into(imageview)举例：

public ViewTarget<ImageView, TranscodeType> into(@NonNull ImageView view) {
    Util.assertMainThread();
    ···
    return into(
        glideContext.buildImageViewTarget(view, transcodeClass),
        /*targetListener=*/ null,
        requestOptions,
        Executors.mainThreadExecutor());
  }

省略中间的一大堆代码，我们重点看下最终调用的方法里有个
glideContext.buildImageViewTarget(view, transcodeClass)，这个返回的是DrawableImageViewTarget

public <X> ViewTarget<ImageView, X> buildImageViewTarget(
      @NonNull ImageView imageView, @NonNull Class<X> transcodeClass) {
    return imageViewTargetFactory.buildTarget(imageView, transcodeClass);
  }
  
  public <Z> ViewTarget<ImageView, Z> buildTarget(
      @NonNull ImageView view, @NonNull Class<Z> clazz) {
    if (Bitmap.class.equals(clazz)) {
      return (ViewTarget<ImageView, Z>) new BitmapImageViewTarget(view);
    } else if (Drawable.class.isAssignableFrom(clazz)) {
      return (ViewTarget<ImageView, Z>) new DrawableImageViewTarget(view);
    }
  }

继续看看into():

private <Y extends Target<TranscodeType>> Y into(
      @NonNull Y target,
      @Nullable RequestListener<TranscodeType> targetListener,
      BaseRequestOptions<?> options,
      Executor callbackExecutor) {
    ···
    //初始化一个请求，这里会去判断是否需要缩略图，从而获取的request不一样
    Request request = buildRequest(target, targetListener, options, callbackExecutor);
    //从target中获取request
    Request previous = target.getRequest();
    //检查request和之前的request是否一致
    if (request.isEquivalentTo(previous)
        && !isSkipMemoryCacheWithCompletePreviousRequest(options, previous)) {
      //检查请求是否开始了，如果开始了，则不用new一个，直接执行begin；
      if (!Preconditions.checkNotNull(previous).isRunning()) {
        previous.begin();
      }
      return target;
    }
    //如果之前没有对应的request，则先clear，层层查看发现最终调用的是
    //,request.clear已经将target的request设置为null
    requestManager.clear(target);
    //设置request为刚刚初始化的request，这里setRequest其实看到后面
    //发现是调用的view.setTag，将request和view进行的一个绑定；
    target.setRequest(request);
    //这里的track分两个，一个是targetTrack进行生命周期的绑定
    //还有一个是requestTracker执行了request.track。
    requestManager.track(target, request);

    return target;
  }

上面是into的核心代码，看起来挺简单的，其实实现复杂。首先看buildRequest是如何初始化request的，代码很多，先看些简单的：

manager.track()

synchronized void track(@NonNull Target<?> target, @NonNull Request request) {
    targetTracker.track(target);
    requestTracker.runRequest(request);
  }
  
  public void runRequest(@NonNull Request request) {
    requests.add(request);
    //判断是否界面是否在pause状态，是的话不开始加载，不是的话立刻开始
    if (!isPaused) {
      request.begin();
    } else {
      request.clear();
      if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
        Log.v(TAG, "Paused, delaying request");
      }
      pendingRequests.add(request);
    }
  }

可以看到，这里glide会去判断界面是否在显示中，如果是在显示中，立刻去执行begin，否则执行clear，并将请求放入到队列中。这个设计还是比较巧妙的，节省功耗；

再来看看是如何初始一个request的

buildRequest()

private Request buildRequestRecursive(···
      Executor callbackExecutor) {
    ···
    Request mainRequest =
        buildThumbnailRequestRecursive(···);
    ···

    Request errorRequest =
        errorBuilder.buildRequestRecursive(···);
    errorRequestCoordinator.setRequests(mainRequest, errorRequest);
    return errorRequestCoordinator;
  }

层层查看，发现最终返回的是singleRequest。

private SingleRequest(··Executor callbackExecutor) {
    this.requestLock = requestLock;
    ···
    this.engine = engine;
    this.callbackExecutor = callbackExecutor;
    status = Status.PENDING;
    ···
  }

来看看，先前说的很重要很重要的方法begin是做了哪些事情：

 public void begin() {
    synchronized (requestLock) {
      ···
      if (model == null) {
        ···
        //这个最终调用的是设置错误图片
        onLoadFailed(new GlideException("Received null model"), logLevel);
        return;
      }
      ···
      if (status == Status.COMPLETE) {
        //加载完成了就直接调用onResourceReady
        onResourceReady(resource, DataSource.MEMORY_CACHE);
        return;
      }
     
      status = Status.WAITING_FOR_SIZE;
      if (Util.isValidDimensions(overrideWidth, overrideHeight)) {
        onSizeReady(overrideWidth, overrideHeight);
      } else {
        target.getSize(this);
      }
      if ((status == Status.RUNNING || status == Status.WAITING_FOR_SIZE)
          && canNotifyStatusChanged()) {
        target.onLoadStarted(getPlaceholderDrawable());
      }
      ···
    }
  }

这里出现几个方法，（先说结论，层层查看的代码太多了，哈哈哈）简单地说下几个方法的意义：

• 1.onLoadFailed:当发现model为null时，直接给你报个错，设置个错误图片，model是source来源，所以source都为空了，报错是肯定的啦。
• 2.onResourceReady：通过层层查看，可以看到，最终调用的还是ViewTarget的onResourceReady,这个里面是直接setImageDrawale，最终再去执行engine的release方法；
• 3.onSizeReady：执行engine.load代码
• 4.getSize：最终调用的是view的自己的计算尺寸
• 5.onLoadStarted：view的依附变化回调

下面来验证下我们的结论，看看onSizeReady的源码

public void onSizeReady(int width, int height) {
    stateVerifier.throwIfRecycled();
    synchronized (requestLock) {
    ···
      loadStatus =
          engine.load(
              glideContext,
              model,
              ···
              priority,
              requestOptions.getDiskCacheStrategy(),
              requestOptions.getTransformations(),
              ···
              );
              ···
    }
  }

好家伙，又出来一个新的engine。大胆猜测小心求证，engine应该是真正负责加载图片的工具人，哦不对，工具类！直接看engine.load做了啥：

 public <R> LoadStatus load(···) {
    ···
    EngineResource<?> memoryResource;
    synchronized (this) {
    //先从缓存中去取，有就直接拿，没有就新建
      memoryResource = loadFromMemory(key, isMemoryCacheable, startTime);
      if (memoryResource == null) {
        return waitForExistingOrStartNewJob(
            glideContext,
            model,
            ···);
      }
    }
    //这里也调用了onResourceReady
    cb.onResourceReady(memoryResource, DataSource.MEMORY_CACHE);
    return null;
  }

会先去缓存中取，有就直接用，执行OnResourceReady。
没有，就执行waitForExistingOrStartNewJob()：

private <R> LoadStatus waitForExistingOrStartNewJob(···) {
    ···
    EngineJob<R> engineJob =
        engineJobFactory.build(
            key,
            isMemoryCacheable,···);

    DecodeJob<R> decodeJob =
        decodeJobFactory.build(
            model,
            key,
            ···
            engineJob);

    jobs.put(key, engineJob);

    engineJob.addCallback(cb, callbackExecutor);
    engineJob.start(decodeJob);

    if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
      logWithTimeAndKey("Started new load", startTime, key);
    }
    return new LoadStatus(cb, engineJob);
  }

出现了两个关键的类：
engineJob和decodeJob，先剧透一下，decodeJob是一个runnable，主要负责解析工作，engineJob是负责加载过程中的管理一些回调之类的。先看engineJob.start做了什么：

public synchronized void start(DecodeJob<R> decodeJob) {
    this.decodeJob = decodeJob;
    GlideExecutor executor =
        decodeJob.willDecodeFromCache() ? diskCacheExecutor : getActiveSourceExecutor();
    executor.execute(decodeJob);
  }

GlideExecutor是个继承了ExcutorService的类，很明显是个线程池。而且这里通过decodeJob来判断是不是从缓存中解析，如果是从缓存中解析，调用diskCacheExecutor，否则调用getActiveSourceExecutor;
再来看看decodeJob的run方法:

public void run() {
      ···
      runWrapped();
      ···
      if (stage != Stage.ENCODE) {
        throwables.add(t);
        notifyFailed();
      }
      if (!isCancelled) {
        throw t;
      }
      throw t;
  }

继续看runWrapped():

private void runWrapped() {
    switch (runReason) {
      case INITIALIZE:
        stage = getNextStage(Stage.INITIALIZE);
        currentGenerator = getNextGenerator();
        runGenerators();
        break;
      case SWITCH_TO_SOURCE_SERVICE:
        runGenerators();
        break;
      case DECODE_DATA:
        decodeFromRetrievedData();
        break;
      default:
        throw new IllegalStateException("Unrecognized run reason: " + runReason);
    }
  }

会去判断run的原因：分为三种，初始化，转化为source_service，还有decode_data:
这里我们先看initialize的runGenerators():

private void runGenerators() {
    currentThread = Thread.currentThread();
    startFetchTime = LogTime.getLogTime();
    boolean isStarted = false;
    while (!isCancelled
        && currentGenerator != null
        && !(isStarted = currentGenerator.startNext())) {
      stage = getNextStage(stage);
      currentGenerator = getNextGenerator();

      if (stage == Stage.SOURCE) {
        reschedule();
        return;
      }
      ···
    }
  }

出现了1个新的类：currentGenerator，实现了DataFetcherGenerator的接口，这个接口主要是用来产生一系列的modelLoader和model。哈哈，又来了两个不认识的类，还是先剧透下，这两个类其实就是根据不同的source来判断是选择用哪种方式来加载资源的，后面还会牵扯到一个叫streamFactory的类。

首先目前glide的版本中有三类generator：dataCache,resourceCache,sourceCache，顾名思义，也是根据三种来源的，就先看下source的startnext是如何实现的：

public boolean startNext() {
    if (dataToCache != null) {
      Object data = dataToCache;
      dataToCache = null;
      cacheData(data);
    }

    if (sourceCacheGenerator != null && sourceCacheGenerator.startNext()) {
      return true;
    }
    ···
    return started;
  }

会先去判断，cache如果不为空，则调用cacheData；否则，获取loadData，然后执行startNextLoad()。loadData是什么？我们上面已经有图片了，这里直接说下loadData的fetcher是真正来处理图片的加载的：

private void cacheData(Object dataToCache) {
    ···
    try {
    //获取sourceencoder
      Encoder<Object> encoder = helper.getSourceEncoder(dataToCache);
      //new 一个 dataCacheWriter
      DataCacheWriter<Object> writer =
          new DataCacheWriter<>(encoder, dataToCache, helper.getOptions());
      originalKey = new DataCacheKey(loadData.sourceKey, helper.getSignature());
      helper.getDiskCache().put(originalKey, writer);
      ···
    } finally {
      loadData.fetcher.cleanup();
    }

    sourceCacheGenerator =
        new DataCacheGenerator(Collections.singletonList(loadData.sourceKey), helper, this);
  }

这里先说个结论：调用cacheData会先去清理数据，然后返回一个generator；
finally方法块里最终调用了loadData.fetcher.cleanup();出现了熟悉的身影，loadData，先搞清楚loadData是个啥吧：
ModelLoader.LoadData。这里只截取部分代码图：

modeLoader和loadData.png

前面说过了，loadData和model是将来源和使用方法通过entry绑定在一起的，这里再扩展下，model，loadData是在何时绑定的：

loadData注册时间

在cacheData里出现了getSourceEncoder来获取encoder，从这里开始看：

<X> Encoder<X> getSourceEncoder(X data) throws Registry.NoSourceEncoderAvailableException {
    return glideContext.getRegistry().getSourceEncoder(data);
  }

通过context获取registry，然后再去获取Encoder；

public synchronized <T> Encoder<T> getEncoder(@NonNull Class<T> dataClass) {
    for (Entry<?> entry : encoders) {
      if (entry.handles(dataClass)) {
        return (Encoder<T>) entry.encoder;
      }
    }
    return null;
  }

这个registry是啥呢...我们看看这个类中有两个方法append和prepend：
看看是谁在调用它的,经过层层调查，最终发现是在这调用的：
Glide的构造方法中！调用了好多append，来进行注册动作！

registry
        .append(ByteBuffer.class, new ByteBufferEncoder())
        .append(InputStream.class, new StreamEncoder(arrayPool))
        /* Bitmaps */
        .append(Registry.BUCKET_BITMAP, ByteBuffer.class, Bitmap.class, byteBufferBitmapDecoder)
        .append(Registry.BUCKET_BITMAP, InputStream.class, Bitmap.class, streamBitmapDecoder);

所以回到前面的getSourceEncoder，就是每个数据类型对应一个encoder；

ModelLoader,LoadData

modelLoader是将各种类型的数据转化为resource；
LoadData是modelLoader的内部类；

 class LoadData<Data> {
    public final Key sourceKey;
    public final List<Key> alternateKeys;
    public final DataFetcher<Data> fetcher;
     ···
 }

这个fetcher其实就承担了加载这一块的工作，我们举个例子分析下fetacher的结构：

HttpUrlFetcher

 public void loadData(···DataCallback<? super InputStream> callback) {
    try {
      InputStream result = loadDataWithRedirects(glideUrl.toURL(), 0, null, glideUrl.getHeaders());
      callback.onDataReady(result);
    } finally {···
    }
  }

loadData里调用到了loadDataWithRedirects来获取一个inputStream。

private InputStream loadDataWithRedirects(
      URL url,···, Map<String, String> headers) throws IOException {
   ···

    urlConnection = connectionFactory.build(url);
    ···
    urlConnection.setConnectTimeout(timeout);
   ···
    final int statusCode = urlConnection.getResponseCode();
    if (isHttpOk(statusCode)) {
      return getStreamForSuccessfulRequest(urlConnection);
    }···
  }

省去一大堆的网络通信，咱们知道最后是调用了HttpUrlConnection来获取流的就行了。拿到流后去进行一系列的操作进行设置图片。代码特别多，一篇文章讲不完，这篇文章的源码级解析就先到这了。

总结

Glide的设计是非常完美，非常经典的。glide总体来说不是仅仅想做个图片的框架，它是一个可以将一个资源转换成不同形式的框架。下一篇文章来分析下glide的缓存机制。