开发App一定涉及到图片加载、图片处理，那就必须会用到三方的图片框架，要么选择自己封装。至于主流的三方图片框架，就不得不说老牌的ImageLoader、如今更流行的Glide、Picasso和Fresco。但三方的框架本文不会过多介绍。
Glide等框架，毕竟是大神及团队花费很大精力开发和维护的开源框架，他们的设计思路、性能优化、代码规范等等很值得我们学习，之前一段时间也研究过Glide的源码（不得不由衷佩服）。
今天，将自己对于图片加载的思路想法，也借鉴了开源框架的一些好的点，封装了一个图片加载框架——JsLoader。（github地址：https://github.com/shuaijia/JsImageLoader）与大家分享。
文章目录：
前言
至于图片的网络请求，我这里还是使用Android原生提供的HttpUrlConnection；请求网络图片时，开启子线程进行操作，使用线程池对线程进行统一管理；线程间通信还是用了Handler；提到图片加载，大家肯定会立刻想到图片的三级缓存（内存—外存—网络），但我这里提供一个新的思路——四级缓存，与三级缓存不同的是内存又分为了两级，这些稍后会详细介绍到。
本文目的在于和大家分享一个图片框架的封装思路，至于代码的优化，如使用OkHttp替换HttpUrlConnection，使用RxJava替换Handler等，或者有别的不足的地方，也希望大家能够反馈给我，我们一起进步。
先看下整体流程图：
线程池
public class MyThreadFactory {
//Android的线程池类
private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor=null;
//获取当前用户的手机的CPU的核心数
private static int num= Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//用于存储提交任务的任务队列
private static BlockingDeque workQueue=new LinkedBlockingDeque<>(num*50);
private MyThreadFactory(){
}
public static ThreadPoolExecutor getThreadPoolExecutor(){
if(null==threadPoolExecutor){
threadPoolExecutor=new ThreadPoolExecutor(num*2, num*4, 8, TimeUnit.SECONDS, workQueue, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// threadPoolExecutor=new ThreadPoolExecutor(1, 1, 8, TimeUnit.SECONDS, workQueue, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
}
return threadPoolExecutor;
}
}
当前类是一个线程池的管理类。由于当前的线程池，在整个项目中不需要创建多个对象，直接使用单例模式进行创建。
补充：Android中的线程池
在Android中使用线程池的类是：ThreadPoolExecutor；
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maxinumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingDeque workQueue, ThreadFactory threadFactory);
参数：
- int corePoolSize : 线程池中的核心线程数
- int maxinumPoolSize ：线程池中允许的最大线程数目
- long keepAliveTime ：非核心线程的超时时间，超出这个时间非核心线程会被回收
- TimeUnit unit ：非核心线程的超时时间的时间单位
- BlockingDeque
workQueue ： 保存需要线程池执行的任务的列表 - ThreadFactory threadFactory ： 线程工厂，只是一个接口，只有一个方法Thread newThread(Runnable r)
在上文展示的类中，我们获取了手机的CPU核心数num，本线程池的核心线程数为CPU数的2倍，最大线程数为CPU核心数的4倍。
内存一级缓存
private static final HashMap mHardBitmapCache=new LinkedHashMap(
M_LINK_SIZE/2,0.75f,true){
/**
* 这个方法是是put或putAll时调用,默认返回false,表示添加数据时不移除最旧的数据.
* @param eldest
* @return
*/
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Entry eldest) {
if (size() > M_LINK_SIZE) {
// 当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，从而保证mHardBitmapCache的效率
Bitmap value = eldest.getValue();
if (value != null) {
mWeakBitmapCache.put(eldest.getKey(),new SoftReference(value));
}
return true;
}
return false;
}
};
定义的内存中的一级缓存，即保存作为强引用的位置的HashMap。
此处HashMap使用的是LinkedHashMap。LinkedHashMap 是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的。也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比 LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关，而HashMap的遍历速度和他的容量有关。
正是由于LinkedHashMap具有记忆功能，最近插入的最新访问，就符合了我们的最近最多使用的原则。但由于其遍历速度慢，我们对其容量进行设定，最多30和元素。
重写removeEldestEntry方法，当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中（也就是内存第二级缓存），从而保证mHardBitmapCache的效率。
这里我们在Map中是以Url和Bitmap为Key-Value存储的，由于LinkedHashMap存放少，而且插入移出快，所以这里用的是Bitmap的强引用。
如果LinkedHashMap中包含我们需要的图片，则将图片直接返回。但是注意：此时我们认为此图使用频率更高，因此我们需要先将该元素移出，在加入（这是由于该map后插入的遍历时先读取）。
mHardBitmapCache.remove(netUrlKey);
mHardBitmapCache.put(netUrlKey,usefulBitmap);
此为内存的一级缓存。
内存二级缓存
如果内存的LinkedHashMap中未获取到我们想要的图片的话，在二级缓存中进行查找。
private static Map> mWeakBitmapCache = new ConcurrentHashMap>(
M_LINK_SIZE / 2);
这时就用到了ConcurrentHashMap，它的最大特点就是线程安全、高并发、存储量大。由于存储量大，所以我们存放Bitmap时就需要使用其软引用了。
如果此map中含有需要的图片，则先取出其软引用，在从软引用中获取Bitmap对象返回。再将其移至一级缓存中。
内存的读取整体代码如下：
/**
* 这里定义的操作方法完成的是从内存中的Map中获取图片的对象
* 既然已经在内存中了，默认已经完成了压缩
*
* @param netUrlKey 作为图片在Map中唯一标志的网络图片URL
* @return
*/
public static Bitmap getBitmapFromRAM(String netUrlKey){
if(mHardBitmapCache.containsKey(netUrlKey)){
Bitmap usefulBitmap=mHardBitmapCache.get(netUrlKey);
if(null!=usefulBitmap){
//如果存在正在内存中的Bitmap图片，将图片的使用级别向前提，并返回Bitmap对象
mHardBitmapCache.remove(netUrlKey);
mHardBitmapCache.put(netUrlKey,usefulBitmap);
return usefulBitmap;
}else{
//这里的情况是虽然在集合中包含对应的Key但是通过key得不到对应的Bitmap，此时将
//key从Map中清楚，并返回null
mHardBitmapCache.remove(netUrlKey);
return null;
}
}else{
//如果在强引用中不包含对应的key，那么在软引用中进行查找
if(mWeakBitmapCache.containsKey(netUrlKey)){
SoftReference usefulSoftBitmap=mWeakBitmapCache.get(netUrlKey);
if(null!=usefulSoftBitmap){
//从软应用中获取出对应的Bitmap对象
Bitmap usefulBitmap = usefulSoftBitmap.get();
if(null!=usefulBitmap){
//将软引用中的低级别图片转移到强引用中
mHardBitmapCache.put(netUrlKey,usefulBitmap);
return usefulBitmap;
}else{
//软引用中包含key但是获取不到图片
mWeakBitmapCache.remove(netUrlKey);
return null;
}
}else{
//软引用中包含key但是获取不到图片
mWeakBitmapCache.remove(netUrlKey);
return null;
}
}else{
//软引用中也不包括这个key，那么从判断SD卡中是否存在这个资源图片
return null;
}
}
}
特别声明：在存放入内存前，会将图片进行压缩。
SD卡缓存
内存中没有图片的话，就去文件中查找：
/**
* 获取已经保存的数据的位置的路径
*
* @param netUrlorPath
* @return
*/
private static String getSavedPath(String netUrlorPath) {
String savedPath = null;
if (StorageUtil.isPhoneHaveSD()) {
// 创建以SD卡根目录为路径的File对象
File fileBySD = new File(StorageUtil.getPathBySD());
// 创建SD卡根目录下以当前应用包名为文件夹的文件对象，并验证是否存在当前目录
File fileBySDSon = new File(fileBySD, PackageUtil.getAppPackageName());
// File fileBySDSon=new File(fileBySD,"AA");
if (fileBySDSon.exists()) {
String md5Url = EncryptUtil.md5(netUrlorPath);
// 以包名为文件夹的对象存在的时候，通过将文件对象和图片的名称的拼接构建文件对象
File imageFile = new File(fileBySDSon, URLEncoder.encode(md5Url));
if (imageFile.exists()) {
// 图片文件对象存在的时候获取当前的图片对象对应的路径
savedPath = imageFile.getAbsolutePath();
} else {
return null;
}
} else {
return null;
}
} else {
// 创建以Cache根目录为路径的File对象
File fileByCache = new File(StorageUtil.getPathBycache());
// 创建SD卡根目录下以当前应用包名为文件夹的文件对象，并验证是否存在当前目录
File fileByCacheSon = new File(fileByCache, PackageUtil.getAppPackageName());
// File fileByCacheSon=new File(fileByCache,"AA");
if (fileByCacheSon.exists()) {
String md5Url = EncryptUtil.md5(netUrlorPath);
// 以包名为文件夹的对象存在的时候，通过将文件对象和图片的名称的拼接构建文件对象
File imageFile = new File(fileByCacheSon, URLEncoder.encode(md5Url));
if (imageFile.exists()) {
// 图片文件对象存在的时候获取当前的图片对象对应的路径
savedPath = imageFile.getAbsolutePath();
} else {
return null;
}
} else {
return null;
}
}
return savedPath;
}
上方代码是根据图片url获取到图片在文件中的路径。
所以的缓存图片，会保存在本包名文件夹下，以url的md5值为名字的文件中，判断到有此文件的话，将文件路径返回。
/**
* 这里完成的操作是判断传递进来的路径是否包括Bitmap对象，如果存在将Bitmap对象返回 否则返回null
*
* @param saveTime
* 图片的保存时间
* @param netUrl
* 网络图片的网络路径作为文件名称
* @return
*/
public static Bitmap getBitmapFromSD(long saveTime, String netUrl) {
long nativeSaveTime = saveTime > 0 ? saveTime : DATA_DEFAULT_SAVETIME;
long actualSaveTime = 0L;
if (null == netUrl) {
return null;
}
String imageSavePath = getSavedPath(netUrl);
// System.out.println("已经存储的图片的路径：：" + imageSavePath);
if (null == imageSavePath) {
return null;
}
File imageFile = new File(imageSavePath);
if (!imageFile.exists()) {
// throw new StructException("需要的文件不存在！");
return null;
}
actualSaveTime = System.currentTimeMillis() - imageFile.lastModified();
if (actualSaveTime > nativeSaveTime) {
imageFile.delete();
//System.out.println("文件超时了！");
return null;
}
/**
* 这里的逻辑是当文件对象存在的时候将该文件对象获取出来，并生成Bitmap对象并返回
*/
// Bitmap sdBitmap= BitmapFactory.decodeFile(imageSavePath);
// 从SD卡中获取图片的时候直接进行图片的压缩处理防止OOM
//System.out.println("保存的图片的链接：" + imageSavePath);
Bitmap sdBitmap = ImageUtil.getCompressBitmapBYScreen(imageSavePath);
return sdBitmap;
}
判断到文件中有我们需要的图片，会拿到文件路径。但是，我们有设定文件有效时间，超过该时间则视为超时，返回null，否则读取该文件。根据图片的路径和当前手机的默认屏幕分辨率进行图片压缩再返回。
文件中有该图片，那就将该图片移植内存中，以提高优先级，而且内存两级中都放入该图片。
网络获取
以上都没拿到图片的话，那只能从网络来获取啦！
对http还是https进行判断，分别对应使用HttpUrlConnection和HttpsUrlConnection。他们代码类似，就只贴其中一个了。
public static InputStream getHttpIOByGet(String netUrl) throws IOException {
// System.out.println("网络的链接："+netUrl);
URL url = new URL(netUrl);
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setRequestMethod("GET");
conn.setConnectTimeout(5000);
int code = conn.getResponseCode();
// System.out.println("返回码：："+code);
if (code == 200) {
InputStream is = conn.getInputStream();
return is;
}else{
return null;
}
}
返回码200，表示请求成功，就将输入流返回，否则返回null。
Bitmap bitmap= BitmapFactory.decodeStream(inputStream);
获取输入流后，使用上方代码获取Bitmap对象，原因大家懂的。
获取到图片后，再依次存入sd卡和内存中，因为是好是操作，就在子线程中进行了。
new Thread(){
@Override
public void run() {
//3.1、从网络获取图片
//3.2、将图片压缩后的保存到SD卡或机身内存中
FileUtil.putBitmapToSD(netUrl, finalThreeCacheBitmap);
//3.4、将图片保存到Map中
CacheRAM.putBitmapToRAM(netUrl, finalThreeCacheBitmap);
}
}.start();
图片压缩
这里主要想介绍下图片的压缩：因为图片加载很容易造成OOM，所以图片压缩处理显得尤为重要。
提供集中压缩方式：
- 根据期望大小压缩
- 根据期望尺寸压缩
- 根据当前手机的默认屏幕分辨率进行图片的压缩
这里就不再贴代码了，可以去我的github中查看。https://github.com/shuaijia/JsImageLoader/blob/master/jsimageloader/src/main/java/com/jia/jsloader/utils/ImageUtil.java
使用
1、添依赖
allprojects {
repositories {
...
maven { url 'https://www.jitpack.io' }
}
}
dependencies {
compile 'com.github.shuaijia:JsImageLoader:v1.0'
}
2、添权限
3、继承JsApplication
4、请求
JsLoader.with(this)
.load("https://ss2.bdstatic.com/70cFvnSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=699359866,1092793192&fm=27&gp=0.jpg")
.defaultImg(R.mipmap.default)
.errorImg(R.mipmap.error)
.into(imageView);
由于本人水平有限，不免有不对或不足的地方，希望大家能够提出，我们共同进步。
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