Android性能优化-Bitmap优化

简介：在Android开发过程中，Bitmap往往会给开发者带来一些困扰，因为对Bitmap操作不慎，就容易造成OOM(Java.lang.OutofMemoryError - 内存溢出)，因此Bitmap优化对于我们相当重要。

为什么Bitmap会导致OOM？

1.每个机型在编译ROM时都设置了一个应用堆内存VM值上限dalvik.vm.heapgrowthlimit，用来限定每个应用可用的最大内存，超出这个最大值将会报OOM。这个阀值，一般根据手机屏幕dpi大小递增，dpi越小的手机，每个应用可用最大内存就越低。所以当加载图片的数量很多时，就很容易超过这个阀值，造成OOM。

2.图片分辨率越高，消耗的内存越大，当加载高分辨率图片的时候，将会非常占用内存，一旦处理不当就会OOM。例如，一张分辨率为：1920x1080的图片。如果Bitmap使用 ARGB_8888 32位来平铺显示的话，占用的内存是1920x1080x4个字节，占用将近8M内存，可想而知，如果不对图片进行处理的话，就会OOM。

Bitmap基础知识

一张图片Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
而Bitmap.Config，正是指定单位像素占用的字节数的重要参数。

其中，A代表透明度；R代表红色；G代表绿色；B代表蓝色。

ALPHA_8
表示8位Alpha位图,即A=8,一个像素点占用1个字节,它没有颜色,只有透明度
ARGB_4444
表示16位ARGB位图，即A=4,R=4,G=4,B=4,一个像素点占4+4+4+4=16位，2个字节
ARGB_8888
表示32位ARGB位图，即A=8,R=8,G=8,B=8,一个像素点占8+8+8+8=32位，4个字节
RGB_565
表示16位RGB位图,即R=5,G=6,B=5,它没有透明度,一个像素点占5+6+5=16位，2个字节

一张图片Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
根据以上的算法，可以计算出图片占用的内存，以100*100像素的图片为例

image.png

下面我们来开始学习Bitmap的优化方案

一、Bitmap质量压缩

通过Bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);方式降低图片质量

     public static Bitmap compressImage(Bitmap bitmap){  
            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();  
            //质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中  
            bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);  
            int options = 100;  
            //循环判断如果压缩后图片是否大于50kb,大于继续压缩  
            while ( baos.toByteArray().length / 1024>50) {  
                //清空baos  
                baos.reset();  
                bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);  
                options -= 10;//每次都减少10  
            }  
            //把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中  
            ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());  
            //把ByteArrayInputStream数据生成图片  
            Bitmap newBitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, null);  
            return newBitmap;  
        }

二、缩放法压缩

        int ratio = 8;
        //根据参数创建新位图
        Bitmap result = Bitmap.createBitmap(bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio, Bitmap.Config.ARGB_8888);
        Canvas canvas = new Canvas(result);
        Rect rect = new Rect(0, 0, bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio);
        canvas.drawBitmap(bmp, null, rect, null);

        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
        try {
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
            fos.write(baos.toByteArray());
            fos.flush();
            fos.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

三、采样率压缩（大小压缩）

Bitmap优化加载的核心思想就是采用BitmapFactory.Options来加载所需尺寸的图片。
比如通过ImageView来显示图片，很多时候ImageView并没有图片的原始尺寸那么大，如果把整个图片加载进来，再设置给ImageView,ImageView是无法显示原始的图片。通过BitmapFactory.Options就可以按一定的采样率来加载缩小后的图片，将缩小后的图片在ImageView中显示，这样就会降低内存占用从而在一定程度上避免OOM，提高了Bitmap加载时的性能。BitmapFactory提供的加载图片的四个类方法都支持BitmapFactory.Options参数，通过它就可以很方便对一个图片进行采样缩放。
为了避免OOM异常，最好在解析每张图片的时候，先检查一下图片的大小，然后可以决定是把整张图片加载到内存还是把图片压缩后加载到内存。需要考虑以下几个因素：

1.预估一下加载整张图片所需占用的内存
2.为了加载一张图片你所愿意提供多少内存
3.用于展示这张图片的控件的实际的大小
4.当前设备的屏幕尺寸和分辨率

通过BitmapFactory.Options来缩放图片，主要用到了它的inSampleSize参数，即采样率。当inSampleSize为1时，采样后的图片大小为图片的原始大小；当inSampleSize大于1时，比如2，那么采样后的图片宽高均为原图大小的1/2，像素数为原图的1/4，其占有的内存大小也为原图的1/4。
采样率必须是大于1的整数，图片才会有缩小的效果，并且采样率同时作用于宽和高，缩放比例为1/(inSampleSize的2次方)，比如inSampleSize为4，那么缩放比例就是1/16。官方文档指出，inSampleSize的取值为2的指数：1、2、4、8、16等等。

如何获取采样率？

1.将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds参数设为true并加载图片；
2.从BitmapFactory.Options中取出图片的原始宽高信息，它们对应于outWidth和outHeight参数；
3.根据采样率的规则并结合目标View的所需大小计算出采样率inSampleSize；
4.将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds参数设为false，然后重新加载图片。

 /**
     * 按图片尺寸压缩 参数是bitmap
     * @param bitmap
     * @param pixelW
     * @param pixelH
     * @return
     */
    public static Bitmap compressImageFromBitmap(Bitmap bitmap, int pixelW, int pixelH) {
        ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
        bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, os);
        if( os.toByteArray().length / 1024>512) {//判断如果图片大于0.5M,进行压缩避免在生成图片（BitmapFactory.decodeStream）时溢出
            os.reset();
            bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, os);//这里压缩50%，把压缩后的数据存放到baos中
        }
        ByteArrayInputStream is = new ByteArrayInputStream(os.toByteArray());
        BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
//第一次采样
        options.inJustDecodeBounds = true;//只加载bitmap边界，占用部分内存
        options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;//设置色彩模式
        BitmapFactory.decodeStream(is, null, options);//配置首选项
//第二次采样
        options.inJustDecodeBounds = false;
        options.inSampleSize = computeSampleSize(options , pixelH > pixelW ? pixelW : pixelH ,pixelW * pixelH );
        is = new ByteArrayInputStream(os.toByteArray());
//把最终的首选项配置给新的bitmap对象
        Bitmap newBitmap = BitmapFactory.decodeStream(is, null, options);
        return newBitmap;
    }


    /**
     * 动态计算出图片的inSampleSize
     * @param options
     * @param minSideLength
     * @param maxNumOfPixels
     * @return
     */
    public static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options, int minSideLength, int maxNumOfPixels) {
        int initialSize = computeInitialSampleSize(options, minSideLength, maxNumOfPixels);
        int roundedSize;
        if (initialSize <= 8) {
            roundedSize = 1;
            while (roundedSize < initialSize) {
                roundedSize <<= 1;
            }
        } else {
            roundedSize = (initialSize + 7) / 8 * 8;
        }
        return roundedSize;
    }

    private static int computeInitialSampleSize(BitmapFactory.Options options, int minSideLength, int maxNumOfPixels) {
        double w = options.outWidth;
        double h = options.outHeight;
        int lowerBound = (maxNumOfPixels == -1) ? 1 : (int) Math.ceil(Math.sqrt(w * h / maxNumOfPixels));
        int upperBound = (minSideLength == -1) ? 128 :(int) Math.min(Math.floor(w / minSideLength), Math.floor(h / minSideLength));
        if (upperBound < lowerBound) {
            return lowerBound;
        }
        if ((maxNumOfPixels == -1) && (minSideLength == -1)) {
            return 1;
        } else if (minSideLength == -1) {
            return lowerBound;
        } else {
            return upperBound;
        }
    }
}

四、Bitmap色彩模式压缩

Android默认是使用ARGB8888配置来处理色彩，占用4字节，改用RGB565，将只占用2字节，代价是显示的色彩将相对少，适用于对色彩丰富程度要求不高的场景。

 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;//设置色彩模式

五、libjpeg.so库压缩

libjpeg是广泛使用的开源JPEG图像库，安卓也依赖libjpeg来压缩图片。但是安卓并不是直接封装的libjpeg，而是基于了另一个叫Skia的开源项目来作为的图像处理引擎。Skia是谷歌自己维护着的一个大而全的引擎，各种图像处理功能均在其中予以实现，并且广泛的应用于谷歌自己和其它公司的产品中（如：Chrome、Firefox、 Android等）。Skia对libjpeg进行了良好的封装，基于这个引擎可以很方便为操作系统、浏览器等开发图像处理功能。

Java的本地方法如下：
public static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes, boolean optimize);

以下C代码具体步骤如下：

1、将Android的bitmap解码并转换为RGB数据
2、为JPEG对象分配空间并初始化
3、指定压缩数据源
4、获取文件信息
5、为压缩设定参数，包括图像大小，颜色空间
6、开始压缩
7、压缩完毕
8、释放资源

#include 
#include 
#include 
#include "jni.h"
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include "jpeg/android/config.h"

#include "jpeg/jpeglib.h"
#include "jpeg/cdjpeg.h"        /* Common decls for cjpeg/djpeg applications */


#define LOG_TAG "jni"
//#define LOGW(...)  __android_log_write(ANDROID_LOG_WARN,LOG_TAG,__VA_ARGS__)
//#define LOGI(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO,LOG_TAG,__VA_ARGS__)
#define LOGE(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,LOG_TAG,__VA_ARGS__)

#define true 1
#define false 0

typedef uint8_t BYTE;

char *error;
struct my_error_mgr {
    struct jpeg_error_mgr pub;
    jmp_buf setjmp_buffer;
};

typedef struct my_error_mgr * my_error_ptr;

METHODDEF(void)
my_error_exit (j_common_ptr cinfo)
{
my_error_ptr myerr = (my_error_ptr) cinfo->err;
(*cinfo->err->output_message) (cinfo);
error=(char*)myerr->pub.jpeg_message_table[myerr->pub.msg_code];
LOGE("jpeg_message_table[%d]:%s", myerr->pub.msg_code,myerr->pub.jpeg_message_table[myerr->pub.msg_code]);
// LOGE("addon_message_table:%s", myerr->pub.addon_message_table);
//  LOGE("SIZEOF:%d",myerr->pub.msg_parm.i[0]);
//  LOGE("sizeof:%d",myerr->pub.msg_parm.i[1]);
longjmp(myerr->setjmp_buffer, 1);
}

int generateJPEG(BYTE* data, int w, int h, int quality,
                 const char* outfilename, jboolean optimize) {
    int nComponent = 3;
    // jpeg的结构体，保存的比如宽、高、位深、图片格式等信息
    struct jpeg_compress_struct jcs;

    struct my_error_mgr jem;

    jcs.err = jpeg_std_error(&jem.pub);
    jem.pub.error_exit = my_error_exit;
    if (setjmp(jem.setjmp_buffer)) {
        return 0;
    }
    jpeg_create_compress(&jcs);
    // 打开输出文件 wb:可写byte
    FILE* f = fopen(outfilename, "wb");
    if (f == NULL) {
        return 0;
    }
    // 设置结构体的文件路径
    jpeg_stdio_dest(&jcs, f);
    jcs.image_width = w;
    jcs.image_height = h;

    // 设置哈夫曼编码
    jcs.arith_code = false;
    jcs.input_components = nComponent;
    if (nComponent == 1)
        jcs.in_color_space = JCS_GRAYSCALE;
    else
        jcs.in_color_space = JCS_RGB;

    jpeg_set_defaults(&jcs);
    jcs.optimize_coding = optimize;
    jpeg_set_quality(&jcs, quality, true);
    // 开始压缩，写入全部像素
    jpeg_start_compress(&jcs, TRUE);

    JSAMPROW row_pointer[1];
    int row_stride;
    row_stride = jcs.image_width * nComponent;
    while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) {
        row_pointer[0] = &data[jcs.next_scanline * row_stride];
        jpeg_write_scanlines(&jcs, row_pointer, 1);
    }

    jpeg_finish_compress(&jcs);
    jpeg_destroy_compress(&jcs);
    fclose(f);

    return 1;
}

typedef struct {
    uint8_t r;
    uint8_t g;
    uint8_t b;
} rgb;

char* jstrinTostring(JNIEnv* env, jbyteArray barr) {
    char* rtn = NULL;
    jsize alen = (*env)->GetArrayLength(env, barr);
    jbyte* ba = (*env)->GetByteArrayElements(env, barr, 0);
    if (alen > 0) {
        rtn = (char*) malloc(alen + 1);
        memcpy(rtn, ba, alen);
        rtn[alen] = 0;
    }
    (*env)->ReleaseByteArrayElements(env, barr, ba, 0);
    return rtn;
}

jstring Java_com_effective_bitmap_utils_EffectiveBitmapUtils_compressBitmap(JNIEnv* env,
                                                       jobject thiz, jobject bitmapcolor, int w, int h, int quality,
                                                       jbyteArray fileNameStr, jboolean optimize) {

    AndroidBitmapInfo infocolor;
    BYTE* pixelscolor;
    int ret;
    BYTE * data;
    BYTE *tmpdata;
    char * fileName = jstrinTostring(env, fileNameStr);
    if ((ret = AndroidBitmap_getInfo(env, bitmapcolor, &infocolor)) < 0) {
        LOGE("AndroidBitmap_getInfo() failed ! error=%d", ret);
        return (*env)->NewStringUTF(env, "0");;
    }
    if ((ret = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmapcolor, (void**)&pixelscolor)) < 0) {
        LOGE("AndroidBitmap_lockPixels() failed ! error=%d", ret);
    }

    BYTE r, g, b;
    data = NULL;
    data = malloc(w * h * 3);
    tmpdata = data;
    int j = 0, i = 0;
    int color;
    for (i = 0; i < h; i++) {
        for (j = 0; j < w; j++) {
            color = *((int *) pixelscolor);
            r = ((color & 0x00FF0000) >> 16);
            g = ((color & 0x0000FF00) >> 8);
            b = color & 0x000000FF;
            *data = b;
            *(data + 1) = g;
            *(data + 2) = r;
            data = data + 3;
            pixelscolor += 4;

        }

    }
    AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmapcolor);
    int resultCode= generateJPEG(tmpdata, w, h, quality, fileName, optimize);
    free(tmpdata);
    if(resultCode==0){
        jstring result=(*env)->NewStringUTF(env, error);
        error=NULL;
        return result;
    }
    return (*env)->NewStringUTF(env, "1"); //success
}

六、三级缓存（LruCache和DiskLruCache实现）

第一次从网络中载入到图片之后，将图片缓存在内存和sd卡中。这样，我们就不用频繁的去网络中载入图片，为了非常好的控制内存问题，则会考虑使用LruCache作为Bitmap在内存中的存放容器，在sd卡则使用DiskLruCache来统一管理磁盘上的图片缓存。

SoftReference和inBitmap參数的结合

采用这种方式存贮作为被LruCache淘汰掉的复用池

採用LruCache作为存放Bitmap的容器，而在LruCache中有一个方法值得留意，那就是entryRemoved，依照文档给出的说法，在LruCache容器满了须要淘汰存放当中的对象腾出空间的时候会调用此方法（注意。这里仅仅是对象被淘汰出LruCache容器，但并不意味着对象的内存会马上被Dalvik虚拟机回收掉），此时能够在此方法中将Bitmap使用SoftReference包裹起来，并用事先准备好的一个HashSet容器来存放这些即将被回收的Bitmap。有人会问。这样存放有什么意义？之所以会这样存放，还须要再提及到inBitmap參数（在Android3.0才開始有的，详情查阅API中的BitmapFactory.Options參数信息）。这个參数主要是提供给我们进行复用内存中的Bitmap.
在满足以上条件的时候。系统对图片进行decoder的时候会检查内存中是否有可复用的Bitmap。避免我们频繁的去SD卡上载入图片而造成系统性能的下降，毕竟从直接从内存中复用要比在SD卡上进行IO操作的效率要提高几十倍.

关于Bitmap的三级缓存Demo可参考这个
https://github.com/xfhy/PhotoWall

完结

参考详解见：
1.https://www.jianshu.com/p/7643c6aadb53
2.https://www.cnblogs.com/Jason-Jan/p/8461078.html
3.https://www.jianshu.com/p/d5de11f8a6c0?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg
4.https://github.com/xfhy/PhotoWall
5.https://www.bilibili.com/video/BV16T4y1L7i3?p=6(视频)