目前Android 发展至今优秀的图片加载框架太多，例如： Volley ,Picasso,Imageloader，Glide等等。但是作为程序猿，懂得其中的实现原理还是相当重要的，只有懂得才能更好地使用。于是乎，今天我就简单设计一个网络加载图片框架。主要就是熟悉图片的网络加载机制。
一般来说，一个优秀的 图片加载框架(ImageLoader) 应该具备如下功能：
- 图片压缩
- 内存缓存
- 磁盘缓存
- 图片的同步加载
- 图片的异步加载
- 网络拉取
那我们就从以上几个方面进行介绍：
1.图片压缩（有效的降低OOM的发生概率）
图片压缩功能我在Bitmap 的高效加载中已经做了介绍这里不多说直接上代码。这里直接抽象一个类用于完成图片压缩功能。
public class ImageResizer {
private static final String TAG = "ImageResizer";
public ImageResizer() {
super();
// TODO Auto-generated constructor stub
}
public 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);
}
public Bitmap decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(FileDescriptor fd,
int reqWidth,int reqHeight){
final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
reqHeight);
options.inJustDecodeBounds = false;
return BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
}
public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
int reqWidth, int reqHeight) {
final int width = options.outWidth;
final int height = options.outHeight;
int inSampleSize = 1;
if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
final int halfHeight = height / 2;
final int halfWidth = width / 2;
while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight
&& (halfWidth / inSampleSize) > halfWidth) {
inSampleSize *= 2;
}
}
return inSampleSize;
}
}
2.内存缓存和磁盘缓存
缓存直接选择 LruCache 和 DiskLruCache 来完成内存缓存和磁盘缓存工作。
首先对其初始化：
private LruCache mMemoryCache;
private DiskLruCache mDiskLruCache;
public ImageLoader(Context context) {
mContext = context.getApplicationContext();
//分配内存缓存为当前进程的1/8,磁盘缓存容量为50M
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() * 1024);
int cacheSize = maxMemory / 8;
mMemoryCache = new LruCache(cacheSize) {
@Override
protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
}
};
File diskCacheDir = getDiskChaheDir(mContext, "bitmap");
if (!diskCacheDir.exists()) {
diskCacheDir.mkdirs();
}
if (getUsableSpace(diskCacheDir) > DISK_CACHE_SIZE) {
try {
mDiskLruCache = DiskLruCache.open(diskCacheDir, 1, 1,
DISK_CACHE_SIZE);
mIsDiskLruCacheCreated = true;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
创建完毕后，接下来则需要提供方法来视线添加以及获取的功能。首先来看内存缓存。
private void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
mMemoryCache.put(key, bitmap);
}
}
private Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
return mMemoryCache.get(key);
}
相对来说内存缓存比较简单，而磁盘缓存则复杂的多。磁盘缓存（LruDiskCache）并没有直接提供方法来实现，而是要通过Editor以及Snapshot 来实现对于文件系统的添加以及读取的操作。
首先看一下，Editor，它提供了commit 和 abort 方法来提交和撤销对文件系统的写操作。
//将下载的图片写入文件系统，实现磁盘缓存
private Bitmap loadBitmapFromHttp(String url, int reqWidth, int reqHeight)
throws IOException {
if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
}
if (mDiskLruCache == null)
return null;
String key = hashKeyFormUrl(url);
DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
if (editor != null) {
OutputStream outputStream = editor
.newOutputStream(DISK_CACHE_INDEX);
if (downloadUrlToStream(url, outputStream)) {
editor.commit();
} else {
editor.abort();
}
}
mDiskLruCache.flush();
return loadBitmapForDiskCache(url, reqWidth, reqHeight);
}
Snapshot, 通过它可以获取磁盘缓存对象对应的 FileInputStream，但是FileInputStream 无法便捷的进行压缩，所以通过FileDescriptor 来加载压缩后的图片，最后将加载后的bitmap添加到内存缓存中。
public Bitmap loadBitmapForDiskCache(String url, int reqWidth, int reqHeight)
throws IOException {
if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
Log.w(TAG, "load bitmap from UI Thread , it's not recommended");
}
if (mDiskLruCache == null)
return null;
Bitmap bitmap = null;
String key = hashKeyFormUrl(url);
DiskLruCache.Snapshot snapshot = mDiskLruCache.get(key);
if (snapshot != null) {
FileInputStream fileInputStream = (FileInputStream) snapshot
.getInputStream(DISK_CACHE_INDEX);
FileDescriptor fileDescriptor = fileInputStream.getFD();
bitmap = mImageResizer.decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(
fileDescriptor, reqWidth, reqHeight);
if (bitmap != null) {
addBitmapToMemoryCache(key, bitmap);
}
}
return bitmap;
}
3.同步加载
同步加载的方法需要外部在子线程中调用。
//同步加载
public Bitmap loadBitmap(String uri, int reqWidth, int reqHeight) {
Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
if (bitmap != null) {
return bitmap;
}
try {
bitmap = loadBitmapForDiskCache(uri, reqWidth, reqHeight);
if (bitmap != null) {
return bitmap;
}
bitmap = loadBitmapFromHttp(uri, reqWidth, reqHeight);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
if (bitmap == null && !mIsDiskLruCacheCreated) {
bitmap = downloadBitmapFromUrl(uri);
}
return bitmap;
}
从方法中可以看出工作过程遵循如下几步：
首先尝试从内存缓存中读取图片，接着尝试从磁盘缓存中读取图片，最后才会从网络中拉取。此方法不能再主线程中执行，执行环境的检测是在loadBitmapFromHttp中实现的。
if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
}
4.异步加载
//异步加载
public void bindBitmap(final String uri, final ImageView imageView,
final int reqWidth, final int reqHeight) {
imageView.setTag(TAG_KEY_URI, uri);
Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
if (bitmap != null) {
imageView.setImageBitmap(bitmap);
return;
}
Runnable loadBitmapTask = new Runnable() {
@Override
public void run() {
Bitmap bitmap = loadBitmap(uri, reqWidth, reqHeight);
if (bitmap != null) {
LoaderResult result = new LoaderResult(imageView, uri,
bitmap);
mMainHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT, result)
.sendToTarget();
}
}
};
THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(loadBitmapTask);
}
从bindBitmap的实现来看，bindBitmap 方法会尝试从内存缓存中读取图片，如果读取成功就直接返回结果，否则会在线程池中去调用loadBitmap方法，当图片加载成功后再将图片、图片的地址以及需要绑定的imageView封装成一个LoaderResult对象，然后再通过mMainHandler向主线程发送一个消息，这样就可以在主线程中给imageView设置图片了。
下面来看一下，bindBitmap这个方法中用到的线程池和Handler，首先看一下线程池 THREAD_POOL_EXECUTOR 的实现。
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime()
.availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final long KEEP_ALIVE = 10L;
private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger();
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
// TODO Auto-generated method stub
return new Thread(r, "ImageLoader#" + mCount.getAndIncrement());
}
};
public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingDeque(), sThreadFactory);
1.使用线程池和handler的原因。
首先不能用普通线程去实现，如果采用普通线程去加载图片，随着列表的滑动可能会产生大量的线程，这样不利于效率的提升。 Handler 的实现 ，直接采用了 主线程的Looper来构造Handler 对象，这就使得 ImageLoader 可以在非主线程构造。另外为了解决由于View复用所导致的列表错位这一问题再给ImageView 设置图片之前会检查他的url有没有发生改变，如果发生改变就不再给它设置图片，这样就解决了列表错位问题。
private Handler mMainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()) {
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
LoaderResult result = (LoaderResult) msg.obj;
ImageView imageView = result.imageView;
imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
String uri = (String) imageView.getTag(TAG_KEY_URI);
if (uri.equals(result.uri)) {
imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
} else {
Log.w(TAG, "set image bitmap,but url has changed , ignored!");
}
}
};
总结：
图片加载的问题 ，尤其是大量图片的加载，对于android 开发者来说一直是比较困扰的问题。本文只是提到了最基础的一种解决方法，用于学习还是不错的。
最后结尾不多说，直接上demo：
自定义图片加载框架--运用MVP+Retrofit+Rxjava的应用架构