高效加載大圖片

(轉(zhuǎn)自)Android高效加載大圖、多圖解決方案，有效避免程序OOM

int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);  
Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB");  

BitmapFactory這個(gè)類提供了多個(gè)解析方法(decodeByteArray, decodeFile, decodeResource等)用于創(chuàng)建Bitmap對象，我們應(yīng)該根據(jù)圖片的來源選擇合適的方法。比如SD卡中的圖片可以使用decodeFile方法，網(wǎng)絡(luò)上的圖片可以使用decodeStream方法，資源文件中的圖片可以使用decodeResource方法。每一種解析方法都提供了一個(gè)可選的BitmapFactory.Options參數(shù)，將這個(gè)參數(shù)的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true就可以讓解析方法禁止為bitmap分配內(nèi)存，返回值也不再是一個(gè)Bitmap對象，而是null。雖然Bitmap是null了，但是BitmapFactory.Options的outWidth、outHeight和outMimeType屬性都會(huì)被賦值。這個(gè)技巧讓我們可以在加載圖片之前就獲取到圖片的長寬值和MIME類型，從而根據(jù)情況對圖片進(jìn)行壓縮。

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
options.inJustDecodeBounds = true;  
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);  
int imageHeight = options.outHeight;  
int imageWidth = options.outWidth;  
String imageType = options.outMimeType;  

現(xiàn)在圖片的大小已經(jīng)知道了，我們就可以決定是把整張圖片加載到內(nèi)存中還是加載一個(gè)壓縮版的圖片到內(nèi)存中。以下幾個(gè)因素是我們需要考慮的：
預(yù)估一下加載整張圖片所需占用的內(nèi)存。
為了加載這一張圖片你所愿意提供多少內(nèi)存。
用于展示這張圖片的控件的實(shí)際大小。
當(dāng)前設(shè)備的屏幕尺寸和分辨率。

通過設(shè)置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就可以實(shí)現(xiàn)。比如我們有一張20481536像素的圖片，將inSampleSize的值設(shè)置為4，就可以把這張圖片壓縮成512384像素。原本加載這張圖片需要占用13M的內(nèi)存，壓縮后就只需要占用0.75M了(假設(shè)圖片是ARGB_8888類型，即每個(gè)像素點(diǎn)占用4個(gè)字節(jié))。下面的方法可以根據(jù)傳入的寬和高，計(jì)算出合適的inSampleSize值：

public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,  
        int reqWidth, int reqHeight) {  
    // 源圖片的高度和寬度  
    final int height = options.outHeight;  
    final int width = options.outWidth;  
    int inSampleSize = 1;  
    if (height > reqHeight || width > reqWidth) {  
        // 計(jì)算出實(shí)際寬高和目標(biāo)寬高的比率  
        final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);  
        final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);  
        // 選擇寬和高中最小的比率作為inSampleSize的值，這樣可以保證最終圖片的寬和高  
        // 一定都會(huì)大于等于目標(biāo)的寬和高。  
        inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;  
    }  
    return inSampleSize;  
}  

使用這個(gè)方法，首先你要將BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true，解析一次圖片。然后將BitmapFactory.Options連同期望的寬度和高度一起傳遞到到calculateInSampleSize方法中，就可以得到合適的inSampleSize值了。之后再解析一次圖片，使用新獲取到的inSampleSize值，并把inJustDecodeBounds設(shè)置為false，就可以得到壓縮后的圖片了。

public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,  
        int reqWidth, int reqHeight) {  
    // 第一次解析將inJustDecodeBounds設(shè)置為true，來獲取圖片大小  
    final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
    options.inJustDecodeBounds = true;  
    BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);  
    // 調(diào)用上面定義的方法計(jì)算inSampleSize值  
    options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);  
    // 使用獲取到的inSampleSize值再次解析圖片  
    options.inJustDecodeBounds = false;  
    return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);  
}  

下面的代碼非常簡單地將任意一張圖片壓縮成100*100的縮略圖，并在ImageView上展示。

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

使用圖片緩存技術(shù) LruCache

在你應(yīng)用程序的UI界面加載一張圖片是一件很簡單的事情，但是當(dāng)你需要在界面上加載一大堆圖片的時(shí)候，情況就變得復(fù)雜起來。在很多情況下，（比如使用ListView, GridView 或者 ViewPager 這樣的組件），屏幕上顯示的圖片可以通過滑動(dòng)屏幕等事件不斷地增加，最終導(dǎo)致OOM。

為了保證內(nèi)存的使用始終維持在一個(gè)合理的范圍，通常會(huì)把被移除屏幕的圖片進(jìn)行回收處理。此時(shí)垃圾回收器也會(huì)認(rèn)為你不再持有這些圖片的引用，從而對這些圖片進(jìn)行GC操作。用這種思路來解決問題是非常好的，可是為了能讓程序快速運(yùn)行，在界面上迅速地加載圖片，你又必須要考慮到某些圖片被回收之后，用戶又將它重新滑入屏幕這種情況。這時(shí)重新去加載一遍剛剛加載過的圖片無疑是性能的瓶頸，你需要想辦法去避免這個(gè)情況的發(fā)生。

這個(gè)時(shí)候，使用內(nèi)存緩存技術(shù)可以很好的解決這個(gè)問題，它可以讓組件快速地重新加載和處理圖片。下面我們就來看一看如何使用內(nèi)存緩存技術(shù)來對圖片進(jìn)行緩存，從而讓你的應(yīng)用程序在加載很多圖片的時(shí)候可以提高響應(yīng)速度和流暢性。

內(nèi)存緩存技術(shù)對那些大量占用應(yīng)用程序?qū)氋F內(nèi)存的圖片提供了快速訪問的方法。其中最核心的類是LruCache (此類在android-support-v4的包中提供) 。這個(gè)類非常適合用來緩存圖片，它的主要算法原理是把最近使用的對象用強(qiáng)引用存儲(chǔ)在 LinkedHashMap 中，并且把最近最少使用的對象在緩存值達(dá)到預(yù)設(shè)定值之前從內(nèi)存中移除。

在過去，我們經(jīng)常會(huì)使用一種非常流行的內(nèi)存緩存技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，即軟引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是現(xiàn)在已經(jīng)不再推薦使用這種方式了，因?yàn)閺?Android 2.3 (API Level 9)開始，垃圾回收器會(huì)更傾向于回收持有軟引用或弱引用的對象，這讓軟引用和弱引用變得不再可靠。另外，Android 3.0 (API Level 11)中，圖片的數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在本地的內(nèi)存當(dāng)中，因而無法用一種可預(yù)見的方式將其釋放，這就有潛在的風(fēng)險(xiǎn)造成應(yīng)用程序的內(nèi)存溢出并崩潰。

為了能夠選擇一個(gè)合適的緩存大小給LruCache, 有以下多個(gè)因素應(yīng)該放入考慮范圍內(nèi)，例如：
你的設(shè)備可以為每個(gè)應(yīng)用程序分配多大的內(nèi)存？
設(shè)備屏幕上一次最多能顯示多少張圖片？有多少圖片需要進(jìn)行預(yù)加載，因?yàn)橛锌赡芎芸煲矔?huì)顯示在屏幕上？
你的設(shè)備的屏幕大小和分辨率分別是多少？一個(gè)超高分辨率的設(shè)備（例如 Galaxy Nexus) 比起一個(gè)較低分辨率的設(shè)備（例如 Nexus S），在持有相同數(shù)量圖片的時(shí)候，需要更大的緩存空間。
圖片的尺寸和大小，還有每張圖片會(huì)占據(jù)多少內(nèi)存空間。
你能維持好數(shù)量和質(zhì)量之間的平衡嗎？有些時(shí)候，存儲(chǔ)多個(gè)低像素的圖片，而在后臺(tái)去開線程加載高像素的圖片會(huì)更加的有效。

下面是一個(gè)使用 LruCache 來緩存圖片的例子：

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;  
@Override  
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
    // 獲取到可用內(nèi)存的最大值，使用內(nèi)存超出這個(gè)值會(huì)引起OutOfMemory異常。  
    // LruCache通過構(gòu)造函數(shù)傳入緩存值，以KB為單位。  
    int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);  
    // 使用最大可用內(nèi)存值的1/8作為緩存的大小。  
    int cacheSize = maxMemory / 8;  
    mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {  
        @Override  
        protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {  
            // 重寫此方法來衡量每張圖片的大小，默認(rèn)返回圖片數(shù)量。  
            return bitmap.getByteCount() / 1024;  
        }  
    };  
}  
  
public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {  
    if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {  
        mMemoryCache.put(key, bitmap);  
    }  
}  
  
public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {  
    return mMemoryCache.get(key);  
}  

在這個(gè)例子當(dāng)中，使用了系統(tǒng)分配給應(yīng)用程序的八分之一內(nèi)存來作為緩存大小。在中高配置的手機(jī)當(dāng)中，這大概會(huì)有4兆(32/8)的緩存空間。一個(gè)全屏幕的 GridView 使用4張 800x480分辨率的圖片來填充，則大概會(huì)占用1.5兆的空間(8004804)。因此，這個(gè)緩存大小可以存儲(chǔ)2.5頁的圖片。當(dāng)向 ImageView 中加載一張圖片時(shí),首先會(huì)在 LruCache 的緩存中進(jìn)行檢查。如果找到了相應(yīng)的鍵值，則會(huì)立刻更新ImageView ，否則開啟一個(gè)后臺(tái)線程來加載這張圖片。

public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {  
    final String imageKey = String.valueOf(resId);  
    final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);  
    if (bitmap != null) {  
        imageView.setImageBitmap(bitmap);  
    } else {  
        imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);  
        BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);  
        task.execute(resId);  
    }  
}  

BitmapWorkerTask 還要把新加載的圖片的鍵值對放到緩存中。

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {  
    // 在后臺(tái)加載圖片。  
    @Override  
    protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {  
        final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(  
                getResources(), params[0], 100, 100);  
        addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);  
        return bitmap;  
    }  
}  

掌握了以上兩種方法，不管是要在程序中加載超大圖片，還是要加載大量圖片，都不用擔(dān)心OOM的問題了!不過僅僅是理論地介紹不知道大家能不能完全理解，在后面的文章中我會(huì)演示如何在實(shí)際程序中靈活運(yùn)用上述技巧來避免程序OOM，感興趣的朋友請繼續(xù)閱讀 Android照片墻應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，再多的圖片也不怕崩潰