简介
这周入手了《Android源码设计模式解析与实战》，将花一段时间去阅读并做上读书笔记。本书的第一章介绍了面向对象的六大原则，这篇文章先介绍前两条：单一职责原则和开闭原则，并观察书中所举的例子，一个写的不错的图片加载器，来看看作者是怎么用代码诠释着两大原则的。
单一职责原则（SRP）
单一职责所表达出的用意就是 "单一" 二字。如何划分一个类、一个函数的职责，每个人都有自己的看法，这需要根据个人经验、具体的业务逻辑而定。但是，它也有一些基本的指导原则，例如，两个完全不一样的功能就不应该放在一个类中。一个类中应该是一组相关性很高的函数、数据的封装。
试想一下，如果所有的功能写在一个类里，那么这个类会越来越大，越来越复杂，越不易修改维护。那么根据功能，各自独立拆分出来，岂不是逻辑会清晰些。比如作者给的例子是一个 ImageLoder 类，和一个 ImageCache 类。
public class ImageCache{
//只负责图片缓存逻辑
}
public class ImageLoader {
//只负责图片的加载逻辑
}
开闭原则 （OCP）#
软件中的对象（类、模块、函数等）应该对于扩展是开放的，但是对于修改是封闭的。当软件需要变化时，我们应该尽量通过扩展的方式实现变化，而不是通过修改原有的代码来实现。因为直接的修改，可能会影响已有的正常代码。不利于出现错误时排除问题。当然实际开发中，修改原有代码与扩展代码是同时存在的。但应尽量以扩展为主。
为了使程序更利于扩展，作者将之前的 ImageCache改造成了一个接口
/**
* 图片缓存接口
*/
public interface ImageCache {
public Bitmap get(String url);
public void put(String url, Bitmap bmp);
}
定义了这样一个接口后，无论是想用内存缓存、SD卡缓存还是双缓存都只需要实现该接口即可。我们看看这几个缓存的实现：
/**
* 内存缓存MemoryCache类
*/
public class MemoryCache implements ImageCache {
private LruCache<String, Bitmap> mMemeryCache;
public MemoryCache() {
initLruCache();
}
//初始化LRU缓存
private void initLruCache() {
//计算可使用的最大内存
final int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
//取出1/4的内存作为缓存
final int cacheSize = maxMemory / 4;
mMemeryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
@Override protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
}
};
}
@Override public Bitmap get(String url) {
return mMemeryCache.get(url);
}
@Override public void put(String url, Bitmap bmp) {
mMemeryCache.put(url, bmp);
}
}
/**
* 将图片缓存到SD卡中
*/
public class DiskCache implements ImageCache {
static String cacheDir = "sdcard/cache/";
//从缓存中获取图片
public Bitmap get(String url) {
return BitmapFactory.decodeFile(cacheDir + url);
}
//将图片存到内存中
public void put(String url, Bitmap bmp) {
FileOutputStream fileOutputStream = null;
try {
fileOutputStream = new FileOutputStream(cacheDir + url);
//30 是压缩率，表示压缩70%; 如果不压缩是100，表示压缩率为0
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, fileOutputStream);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (fileOutputStream != null) {
try {
fileOutputStream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
/**
* 双缓存
*/
public class DoubleCache implements ImageCache {
ImageCache mMemoryCache = new MemoryCache();
DiskCache mDiskCache = new DiskCache();
//先从内存缓存中获取图片，如果没有就从SD卡中获取
public Bitmap get(String url) {
Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);
if (bitmap == null) {
bitmap = mDiskCache.get(url);
}
return bitmap;
}
public void put(String url, Bitmap bmp) {
mMemoryCache.put(url, bmp);
mDiskCache.put(url, bmp);
}
}
在 ImageLoder 中只需要做如下一个小小的改动
public void setmImageCache(ImageCache cache) {
mImageCache = cache;
}
用户可以通过 setmImageCache(ImageCache cache) 方法注入不同的缓存实现，这样不仅能够使 ImageLoder 更简单、健壮，也使得 ImageLoder 的可扩展性、灵活性更高。三个缓存图片的具体实现完全不同，但他们都实现了 ImageCache 接口，就都可以通过 setmImageCache 方法注入到 ImageLoder 中，这样 ImageLoder 就实现了千变万化的缓存策略。
