撩一撩B妹(BitMap)

撩一撩B妹(BitMap)

为什么要撩BitMap?

做android必然会撩到BitMap,撩过BitMap的都知道,BitMap可不是你想撩就能撩,她脾气可是很不好的,是一言不合就OOM.So 学好撩妹姿势是多么的重要

历史演进

言归正传,BitMap会出现OOM其实是有历史原因的:

  • 在Android 2.2 (api level 8)以及之前,当垃圾回收和线程是不能并发的,当发生垃圾回收的时候,线程就会被暂停,这就会导致延迟滞后甚至卡顿,系统效率低下。从Android 2.3开始,添加了并发垃圾回收的机制, 这意味着在一个Bitmap不再被引用之后,它所占用的内存会被立即回收。

  • 在Android 2.3.3 (API level 10)以及之前, 一个Bitmap的像素级数据(pixel data)是存放在Native内存空间中的。 这些数据与Bitmap本身是隔离的,Bitmap本身被存放在Dalvik堆中。我们无法预测在Native内存中的像素级数据何时会被释放,这意味着程序容易超过它的内存限制并且崩溃。 自Android 3.0 (API Level 11)开始, 像素级数据则是与Bitmap本身一起存放在Dalvik堆中

介于现在已经minSdk至少在14以上了,所以接下来就不讨论手动回收的问题;

BitMap在到底占多大?

  • 在android 中其实是可以通过api方法来调用获取BitMap大小的

    public final int getByteCount() {
      // int result permits bitmaps up to 46,340 x 46,340
      return getRowBytes() * getHeight();
    }
    
    

    举个栗子在nexus 5x上一张xxhdpi下512*512大小的PNG图片所生成的BitMap 占用大小是802816 在xxxhdpi下占用内存是451584 至于怎么算的具体请看http://bugly.qq.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=498 这个链接有详细解答,涉及到一些native c代码的跟踪,还是值得学习一下; 那么在nexus 5x 上的density 是420(为什么不是480 不是号称是1920X1080?)在xxhdpi上应该是这么算的

    512/480 * 420 * 512/480 * 420 * 4 = 802816
    
    

    计算的过程会有精度丢失,我觉得可以忽略不计算了,在BitMapFactory.cpp中有这么一个计算规则

    scaledWidth = int(scaledWidth * scale + 0.5f);
    scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);
    
    

至于为什么会乘以4,那就看源码吧:

static const uint8_t gSize[] = {
    0,  // Unknown
    1,  // Alpha_8
    2,  // RGB_565
    2,  // ARGB_4444
    4,  // RGBA_8888
    4,  // BGRA_8888
    1,  // kIndex_8
  };

小结

BitMap 的大小涉及到的因素有:

  • 转换色彩的格式是RGB_565 还是ARGB_888等;

  • 所存放资源文件的draweble资源目录;

  • 机器本身的像素密度,密度越大,所占内存越大;

防止她红杏出墙(OOM)

BitMap内存管理

防止BitMap OOM 就应该先了解系统对BitMap的管理,请移驾到:

将oom 降低到最小发生几率

由于android以及第三方手机厂商平台的差异化,oom永远都会是crash上的常客;

图片加载的问题目前开源社区有了很多优秀的depends,例如:fresco ,picaso, glide 。我个人不建议自己从零开始造轮子写加载库,但是可以去查看他们的源码,学习他的实现方式;

如果很不幸,App中会隔三差五来个OOM 那个不要慌张:

  • 操作BitMapFactory

BitmapFactory.Options提供一些附加属性来指定decode的选项,解析Bitmap时用到2个重要参数: 1.inJustDecodeBounds 设置为true后,decode方法解析Bitmap时会返回一个null,只讲这个图片的原始大小(单位是像素)存入BitmapFactory.Options对象的options.outHeight和options.outWidth中,这样可以在不分配内存的情况下得到图片的尺寸信息。 2.inSampleSize 这个参数代表缩小比例,如果是1,代表原始尺寸,如果>1,假设为2,则缩小后图片像素值为原图的1/4(长1/2,宽1/2),同等格式下,占用内存也变为原来的1/4。decoder以2的幂作为系数,接近2的幂的数值都会被处理为最接近的2的幂值,3.4~4,2.1~2,这样。

缩小比例值


public static 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 halfHeight = height / 2;  
        final int halfWidth = width / 2;  

        while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight  
                && (halfWidth / inSampleSize) > reqWidth) {  
            inSampleSize *= 2;  
        }  
    }  

    return inSampleSize;  
}   

在调用以上方法前,记得设置options.inJustDecodeBounds = true; 调用后算出比例后,则调用BitmapFactory.decodexxxx(res, resId, options);

举个栗子

public static 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);  
}  

就可以mImageView.setImageBitmap(decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));

  • 如果非常不幸的是你要操作(缓存)很多BitMap实例(这是有多糟糕)那么请用LruCache;LruCache 采用Lru算法将BitMap用链表的方式存入缓存,可以有效的控制BitMap 大小
int cacheSize = 4 * 1024 * 1024; // 4MiB 一般是可用内存的1/8
LruCache<String, Bitmap> bitmapCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
    protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
        return value.getByteCount();
    }
}

  • 简单粗暴--捕捉错误 其实从根源上来说这不是解决OOM的办法,这是一个不是办法的办法,可以有效规避程序的崩溃,从而不至于严重影响程序的崩溃;

    try {
       ......
    } catch (OutOfMemoryError e) {
        e.printStackTrace();
        ......
    }
    
    

    更详细的Bitmap处理 http://jayfeng.com/2016/03/22/Android-Bitmap%E9%9D%A2%E9%9D%A2%E8%A7%82/

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