[Android]《Android 源码设计模式解析与实战》读书笔记 1

简介

这周入手了《Android源码设计模式解析与实战》，将花一段时间去阅读并做上读书笔记。本书的第一章介绍了面向对象的六大原则，这篇文章先介绍前两条：单一职责原则和开闭原则，并观察书中所举的例子，一个写的不错的图片加载器，来看看作者是怎么用代码诠释着两大原则的。

单一职责原则（SRP）

单一职责所表达出的用意就是 "单一" 二字。如何划分一个类、一个函数的职责，每个人都有自己的看法，这需要根据个人经验、具体的业务逻辑而定。但是，它也有一些基本的指导原则，例如，两个完全不一样的功能就不应该放在一个类中。一个类中应该是一组相关性很高的函数、数据的封装。

试想一下，如果所有的功能写在一个类里，那么这个类会越来越大，越来越复杂，越不易修改维护。那么根据功能，各自独立拆分出来，岂不是逻辑会清晰些。比如作者给的例子是一个 ImageLoder 类，和一个 ImageCache 类。

public class ImageCache{
    //只负责图片缓存逻辑
}

public class ImageLoader {
    //只负责图片的加载逻辑
}

开闭原则 （OCP）#

软件中的对象（类、模块、函数等）应该对于扩展是开放的，但是对于修改是封闭的。当软件需要变化时，我们应该尽量通过扩展的方式实现变化，而不是通过修改原有的代码来实现。因为直接的修改，可能会影响已有的正常代码。不利于出现错误时排除问题。当然实际开发中，修改原有代码与扩展代码是同时存在的。但应尽量以扩展为主。

为了使程序更利于扩展，作者将之前的 ImageCache改造成了一个接口

/**
 * 图片缓存接口
 */
public interface ImageCache {
  public Bitmap get(String url);

  public void put(String url, Bitmap bmp);
}

定义了这样一个接口后，无论是想用内存缓存、SD卡缓存还是双缓存都只需要实现该接口即可。我们看看这几个缓存的实现：

/**
 * 内存缓存MemoryCache类
 */
public class MemoryCache implements ImageCache {

  private LruCache mMemeryCache;

  public MemoryCache() {
    initLruCache();
  }

  //初始化LRU缓存
  private void initLruCache() {
    //计算可使用的最大内存
    final int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);

    //取出1/4的内存作为缓存
    final int cacheSize = maxMemory / 4;

    mMemeryCache = new LruCache(cacheSize) {
      @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
        return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
      }
    };
  }

  @Override public Bitmap get(String url) {
    return mMemeryCache.get(url);
  }

  @Override public void put(String url, Bitmap bmp) {
    mMemeryCache.put(url, bmp);
  }
}

/**
 * 将图片缓存到SD卡中
 */
public class DiskCache implements ImageCache {

  static String cacheDir = "sdcard/cache/";

  //从缓存中获取图片
  public Bitmap get(String url) {
    return BitmapFactory.decodeFile(cacheDir + url);
  }

  //将图片存到内存中
  public void put(String url, Bitmap bmp) {
    FileOutputStream fileOutputStream = null;

    try {
      fileOutputStream = new FileOutputStream(cacheDir + url);

      //30 是压缩率，表示压缩70%; 如果不压缩是100，表示压缩率为0
      bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, fileOutputStream);
    } catch (FileNotFoundException e) {
      e.printStackTrace();
    } finally {
      if (fileOutputStream != null) {
        try {
          fileOutputStream.close();
        } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
        }
      }
    }
  }
}

/**
 * 双缓存
 */
public class DoubleCache implements ImageCache {
  ImageCache mMemoryCache = new MemoryCache();
  DiskCache mDiskCache = new DiskCache();

  //先从内存缓存中获取图片，如果没有就从SD卡中获取
  public Bitmap get(String url) {
    Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);
    if (bitmap == null) {
      bitmap = mDiskCache.get(url);
    }
    return bitmap;
  }

  public void put(String url, Bitmap bmp) {
    mMemoryCache.put(url, bmp);
    mDiskCache.put(url, bmp);
  }
}

在 ImageLoder 中只需要做如下一个小小的改动

 public void setmImageCache(ImageCache cache) {
    mImageCache = cache;
  }

用户可以通过 setmImageCache(ImageCache cache) 方法注入不同的缓存实现，这样不仅能够使 ImageLoder 更简单、健壮，也使得 ImageLoder 的可扩展性、灵活性更高。三个缓存图片的具体实现完全不同，但他们都实现了 ImageCache 接口，就都可以通过 setmImageCache 方法注入到 ImageLoder 中，这样 ImageLoder 就实现了千变万化的缓存策略。