Android中关于图片的那些事儿

最近在面试中,被频繁询问到关于Android图片处理的问题,对于一个初级Android 开发者来说,只会使用,而不懂得原理是不行的。所以做一下记录:

图片缓存

Java中软引用SoftReference

  • Map<String,SoftReference<Bitmap>> imageCache
  • 原理:对一个需要引用的对象不进行直接引用,而是通过应用一个特定的SoftReference对象,然后再由该对象类去引用实际的对象。
  • 作用:被SoftReference对象引用的实际对象,在Java运行时,如果出现内存紧张的时候,会被适当的回收,释放内存,软引用对于内存较少的设备起到了对内存很好的利用率。
  • 我们从Google官方的Caching Bitmaps了解到,该方案的缓存策略已经被弃用了,只适用于Android2.3之前的设备,因为从Android2.3开始,GC更倾向于回收软、弱引用,这使得会出现以下这种情况,在Listview中使用软引用缓存异步加载图片的情况下,对Listview进行滑动时,还是会进行网络请求,因为软引用中的图片被回收,所以无法命中缓存中的图片。

Note: In the past, a popular memory cache implementation was a SoftReference or WeakReference bitmap cache, however this is not recommended. Starting from Android 2.3 (API Level 9) the garbage collector is more aggressive with collecting soft/weak references which makes them fairly ineffective. In addition, prior to Android 3.0 (API Level 11), the backing data of a bitmap was stored in native memory which is not released in a predictable manner, potentially causing an application to briefly exceed its memory limits and crash.

LruCache和LruMemoryCache

  • LruMemoryCache<String, Bitmap> mMemoryCache = new LruMemoryCache<String, Bitmap>(0.25f)
  • Google推荐使用的方案是:LruCache最少使用算法,当内存达到设定的最大值的时候,会将内存中最近最少使用的对象进行移除,避免OOM。
  • LruMemoryCache比LruCache多增加了一个缓存超期的处理。
LruCache原理

1.LruCache中LRU算法的实现是通过一个LinkedHashMap来实现的。LinkedHashMap继承于HashMap,使用一个双向链表来存储Map中的Enty顺序关系。
2.当我们执行Get方法从LruCache中取出对象时,将该对象移动到链表的末端。
3.当我们执行Put方法从LruCache中增加对象时,插入对象并将对象移动到链表的末端。
4.当设备内存达到设定的最大值时,将链表头部的对象,也就是最近最少使用的对象(最近最多使用的对象都被移动到链表的末端)移除。

图片失真

.9.png图片

  • 对于本地图片,我们采用.9图片,是Android提供的一种特殊的图片技术,将图片横向和纵向同时进行拉伸,以实现在多分辨率下的不失真的效果。

Options.inJustDecodeBounds

  • 对于网络中的图片,我们可以采用压缩图片的方式。我们根据控件的大小(显示到屏幕上的大小)来缩放图片的inSamplesize(ex:显示图片控件大小为12896像素,那么就不需要用到1024768像素)
  • 注意:由于解码会占用内存,通过设置options.inJustDecodeBounds为true,在进行解码就不会申请内存创建Bitmap,会返回一个空的Bitmap,但是可以从中获取到图片的属性。
计算压缩图片的比例
int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,int reqWidth,int reqHeight){
  final int height = options.outHeight;
  final int width = options.outWidth;
  int inSampleSize = 1;
  if(height > reqHeight || width > reqWidth){
      final int heightRatio = Math.round((float)height/(float)reqHeigth);
      final int widhtRatio  = Math.round((float)width/(float)reqWidth);
      inSampleSize = heightRatio < widthRadio ? heightRatio : widthRatio;
  }
  return inSampleSize;
}
对图片进行压缩处理
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeFile(filePath,options);
options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options,480,800);
optons.inJustDecodeBounds = false;
return BtimapFactory.decodeFile(filePath,options);
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