在Android ImageLoader框架系列博文中，我们从基本架构到具体实现已经更新了大部分的内容。今天，我们来讲最后一个关键点，即图片的缓存。为了用户体验，通常情况下我们都会将已经下载的图片缓存起来，一般来说内存和本地都会有图片缓存。那既然是框架，必然需要有很好的定制性，这让我们又自然而然的想到了抽象。下面我们就一起来看看缓存的实现吧。
缓存接口
在Android ImageLoader框架之图片加载与加载策略我们聊到了Loader，然后阐述了AbsLoader的基本逻辑，其中就有图片缓存。因此AbsLoader中必然含有缓存对象的引用。我们看看相关代码:
/** * @author mrsimple */ public abstract class AbsLoader implements Loader { /** * 图片缓存 */ private static BitmapCache mCache = SimpleImageLoader.getInstance().getConfig().bitmapCache; // 代码省略 }
AbsLoader中定义了一个static的BitmapCache对象，这个就是图片缓存对象。那为什么是static呢？因为不管Loader有多少个，缓存对象都应该是共享的，也就是缓存只有一份。说了那么多，那我们先来了解一下BitmapCache吧。
public interface BitmapCache {
public Bitmap get(BitmapRequest key);
public void put(BitmapRequest key, Bitmap value);
public void remove(BitmapRequest key);
}
BitmapCache很简单，只声明了获取、添加、移除三个方法来操作图片缓存。这里有依赖了一个BitmapRequest类，这个类代表了一个图片加载请求，该类中有该请求对应的Imageview、图片uri、显示Config等属性。在缓存这块我们主要要使用图片的uri来检索缓存中是否含有该图片，缓存以图片的uri为key,Bitmap为value来关联存储。另外需要BitmapRequest的ImageView宽度和高度，以此来按尺寸加载图片。
定义BitmapCache接口还是为了可扩展性，面向接口的编程的理念又再一次的浮现在你面前。假如是你，你会作何设计呢？自己写代码来练习一下吧，看看自己作何考虑，假如实现，这样你才会从中有更深的领悟。
内存缓存
既然是框架，那就需要接受用户各种各样的需求。但通常来说框架会有一些默认的实现，对于图片缓存来说内存缓存就其中的一个默认实现，它会将已经加载的图片缓存到内存中，大大地提升图片重复加载的速度。内存缓存我们的策略是使用LRU算法，直接使用了support.v4中的LruCache类，相关代码如下。
/** * 图片的内存缓存,key为图片的uri,值为图片本身 * * @author mrsimple */ public class MemoryCache implements BitmapCache { private LruCache<String, Bitmap> mMemeryCache; public MemoryCache() { // 计算可使用的最大内存 final int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); // 取4分之一的可用内存作为缓存 final int cacheSize = maxMemory / 4; mMemeryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) { @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) { return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight() / 1024; } }; } @Override public Bitmap get(BitmapRequest key) { return mMemeryCache.get(key.imageUri); } @Override public void put(BitmapRequest key, Bitmap value) { mMemeryCache.put(key.imageUri, value); } @Override public void remove(BitmapRequest key) { mMemeryCache.remove(key.imageUri); } }
就是简单的实现了BitmapCache接口，然后内部使用LruCache类实现内存缓存。比较简单，就不做说明了。
sd卡缓存
对于图片缓存，内存缓存是不够的，更多的需要是将图片缓存到sd卡中，这样用户在下次进入app时可以直接从本地加载图片，避免重复地从网络上读取图片数据，即耗流量，用户体验又不好。sd卡缓存我们使用了Jake Wharton的DiskLruCache类，我们的sd卡缓存类为DiskCache,代码如下 :
public class DiskCache implements BitmapCache { /** * 1MB */ private static final int MB = 1024 * 1024; /** * cache dir */ private static final String IMAGE_DISK_CACHE = "bitmap"; /** * Disk LRU Cache */ private DiskLruCache mDiskLruCache; /** * Disk Cache Instance */ private static DiskCache mDiskCache; /** * @param context */ private DiskCache(Context context) { initDiskCache(context); } public static DiskCache getDiskCache(Context context) { if (mDiskCache == null) { synchronized (DiskCache.class) { if (mDiskCache == null) { mDiskCache = new DiskCache(context); } } } return mDiskCache; } /** * 初始化sdcard缓存 */ private void initDiskCache(Context context) { try { File cacheDir = getDiskCacheDir(context, IMAGE_DISK_CACHE); if (!cacheDir.exists()) { cacheDir.mkdirs(); } mDiskLruCache = DiskLruCache .open(cacheDir, getAppVersion(context), 1, 50 * MB); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 获取sd缓存的目录,假如挂载了sd卡则使用sd卡缓存，否则使用应用的缓存目录。 * @param context Context * @param uniqueName 缓存目录名,比如bitmap * @return */ public File getDiskCacheDir(Context context, String uniqueName) { String cachePath; if (Environment.MEDIA_MOUNTED.equals(Environment.getExternalStorageState())) { Log.d("", "### context : " + context + ", dir = " + context.getExternalCacheDir()); cachePath = context.getExternalCacheDir().getPath(); } else { cachePath = context.getCacheDir().getPath(); } return new File(cachePath + File.separator + uniqueName); } @Override public synchronized Bitmap get(final BitmapRequest bean) { // 图片解析器 BitmapDecoder decoder = new BitmapDecoder() { @Override public Bitmap decodeBitmapWithOption(Options options) { final InputStream inputStream = getInputStream(bean.imageUriMd5); Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream, null, options); IOUtil.closeQuietly(inputStream); return bitmap; } }; return decoder.decodeBitmap(bean.getImageViewWidth(), bean.getImageViewHeight()); } private InputStream getInputStream(String md5) { Snapshot snapshot; try { snapshot = mDiskLruCache.get(md5); if (snapshot != null) { return snapshot.getInputStream(0); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } public void put(BitmapRequest key, Bitmap value) { // 代码省略 } public void remove(BitmapRequest key) { // 代码省略 } }
代码比较简单，也就是实现BitmapCache，然后包装一下DiskLruCache类的方法实现图片文件的增加、删除、获取方法。这里给大家介绍一个类，是我为了简化图片按ImageView尺寸加载的辅助类，即BitmapDecoder。
BitmapDecoder
BitmapDecoder是一个按ImageView尺寸加载图片的辅助类，一般我加载图片的过程是这样的:
1. 创建BitmapFactory.Options options,设置options.inJustDecodeBounds = true，使得只解析图片尺寸等信息;
2. 根据ImageView的尺寸来检查是否需要缩小要加载的图片以及计算缩放比例;
3. 设置options.inJustDecodeBounds = false,然后按照options设置的缩小比例来加载图片.
BitmapDecoder类使用decodeBitmap方法封装了这个过程 ( 模板方法噢 ),用户只需要实现一个子类，并且覆写BitmapDecoder的decodeBitmapWithOption实现图片加载即可完成这个过程(参考DiskCache中的get方法)。代码如下 :
/** * 封装先加载图片bound，计算出inSmallSize之后再加载图片的逻辑操作 * * @author mrsimple */ public abstract class BitmapDecoder { /** * @param options * @return */ public abstract Bitmap decodeBitmapWithOption(Options options); /** * @param width 图片的目标宽度 * @param height 图片的目标高度 * @return */ public Bitmap decodeBitmap(int width, int height) { // 假如请求原图,则直接加载原图 if (width <= 0 || height <= 0) { return decodeBitmapWithOption(null); } // 1、获取只加载Bitmap宽高等数据的Option, 即设置options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.Options options = getJustDecodeBoundsOptions(); // 2、通过options加载bitmap，此时返回的bitmap为空,数据将存储在options中 decodeBitmapWithOption(options); // 3、计算缩放比例, 并且将options.inJustDecodeBounds设置为false; calculateInSmall(options, width, height); // 4、通过options设置的缩放比例加载图片 return decodeBitmapWithOption(options); } /** * 获取BitmapFactory.Options,设置为只解析图片边界信息 */ private Options getJustDecodeBoundsOptions() { // BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); // 设置为true,表示解析Bitmap对象，该对象不占内存 options.inJustDecodeBounds = true; return options; } protected void calculateInSmall(Options options, int width, int height) { // 设置缩放比例 options.inSampleSize = computeInSmallSize(options, width, height); // 图片质量 options.inPreferredConfig = Config.RGB_565; // 设置为false,解析Bitmap对象加入到内存中 options.inJustDecodeBounds = false; options.inPurgeable = true; options.inInputShareable = true; } private int computeInSmallSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) { // Raw height and width of image final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { // Calculate ratios of height and width to requested height and // width final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight); final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth); inSampleSize = heightRatio < widthRatio heightRatio : widthRatio; final float totalPixels = width * height; // Anything more than 2x the requested pixels we'll sample down // further final float totalReqPixelsCap = reqWidth * reqHeight * 2; while (totalPixels / (inSampleSize * inSampleSize) > totalReqPixelsCap) { inSampleSize++; } } return inSampleSize; } }
在decodeBitmap中，我们首先创建BitmapFactory.Options对象,并且设置options.inJustDecodeBounds = true，然后第一次调用decodeBitmapWithOption(options)，使得只解析图片尺寸等信息;然后调用calculateInSmall方法，该方法会调用computeInSmallSize来根据ImageView的尺寸来检查是否需要缩小要加载的图片以及计算缩放比例，在calculateInSmall方法的最后将 options.inJustDecodeBounds = false，使得下次再次decodeBitmapWithOption(options)时会加载图片；那最后一步必然就是调用decodeBitmapWithOption(options)啦，这样图片就会按照按照options设置的缩小比例来加载图片了。
我们使用这个辅助类封装了这个麻烦、重复的过程，在一定程度上简化了代码，也使得代码的可复用性更高，也是模板方法模式的一个较好的示例。
二级缓存
有了内存和sd卡缓存，其实这还不够。我们的需求很可能就是这个缓存会同时有内存和sd卡缓存，这样上述两种缓存的优点我们就会具备，这里我们把它称为二级缓存。看看代码吧，也很简单。
/** * 综合缓存,内存和sd卡双缓存 * * @author mrsimple */ public class DoubleCache implements BitmapCache { DiskCache mDiskCache; MemoryCache mMemoryCache = new MemoryCache(); public DoubleCache(Context context) { mDiskCache = DiskCache.getDiskCache(context); } @Override public Bitmap get(BitmapRequest key) { Bitmap value = mMemoryCache.get(key); if (value == null) { value = mDiskCache.get(key); saveBitmapIntoMemory(key, value); } return value; } private void saveBitmapIntoMemory(BitmapRequest key, Bitmap bitmap) { // 假如Value从disk中读取,那么存入内存缓存 if (bitmap != null) { mMemoryCache.put(key, bitmap); } } @Override public void put(BitmapRequest key, Bitmap value) { mDiskCache.put(key, value); mMemoryCache.put(key, value); } @Override public void remove(BitmapRequest key) { mDiskCache.remove(key); mMemoryCache.remove(key); } }
其实就是封装了内存缓存和sd卡缓存的相关操作嘛~ 那我就不要再费口舌了
自定义缓存
缓存是有很多实现策略的，既然大家要可扩展性，那就要允许用户注入自己的缓存实现。只要你实现BitmapCache，就可以将它通过ImageLoaderConfig注入到ImageLoader内部。
private void initImageLoader() {
ImageLoaderConfig config = new ImageLoaderConfig()
.setLoadingPlaceholder(R.drawable.loading)
.setNotFoundPlaceholder(R.drawable.not_found)
.setCache(new MyCache())
// 初始化
SimpleImageLoader.getInstance().init(config);
}
MyCache.java
// 自定义缓存实现类 public class MyCache implements BitmapCache { // 代码 @Override public Bitmap get(BitmapRequest key) { // 你的代码 } @Override public void put(BitmapRequest key, Bitmap value) { // 你的代码 } @Override public void remove(BitmapRequest key) { // 你的代码 } }
Github地址
SimpleImageLoader。
总结
ImageLoader系列到这里就算结束了，我们从基本架构、具体实现、设计上面详细的阐述了一个简单、可扩展性较好的ImageLoader实现过程，希望大家看完这个系列之后能够自己去实现一遍，这样你会发现一些具体的问题，领悟能够更加的深刻。假如你在看这系列博客的过程中，真的能够从中体会到面向对象的基本原则、设计思考等东西，而不是说”我擦，我又找到了一个可以copy来用的ImageLoader”,那我就觉得我做的这些分享到达目的了。