三大图片缓存库对比

一、四大图片缓存库基本信息

  ImageLoader                                                                Picasso                                            Glide            Fresco 
作者 nostra13 Square
Sam sjudd
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时间       2011/09 2013/02 2012/12 2015.03
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Universal ImageLoader是很早开源的图片缓存,在早期被很多应用使用。

Picasso是Square开源的项目,且他的主导者是JakeWharton,所以广为人知。

Glide是Google员工的开源项目,被一些Google APP使用,在去年的Google I/O上被推荐,不过目前国内资料不多。

Fresco是Facebook在今年上半年开源的图片缓存,主要特点包括:

(1)两个内存缓存加上Native缓存构成了三级缓存

(2)支持流式,可以类似网页上模糊渐进式显示图片

(3)对多帧动画图片支持更好,如GIF、WebP

鉴于Fresco还没发布正式的1.0版本,后面对比不包括Fresco。

二、基本概念

在正式对比之前,先了解几个图片缓存通用的概念:

(1)RequestManager:请求生成和管理模块

(2)Engine:引擎部分,负责创建任务(获取数据),并调度执行

(3)GetDataInterface:数据获取接口,负责从各个数据源获取数据。比如MemoryCache从内存缓存获取数据、DiskCache从本地缓存获取数据,下载器从网络获取数据等。

(4)Displayer:资源(图片)显示器,用于显示或操作资源。比如ImageView,这几个图片缓存都不仅仅支持ImageView,同时支持其他View以及虚拟的Displayer概念。

(5)Processor:资源(图片)处理器,负责处理资源,比如旋转、压缩、截取等。


以上概念的称呼在不同图片缓存中可能不同,比如Displayer在ImageLoader中叫做ImageAware,在Picasso和Glide中叫做Target。


三、共同优点

1.使用简单

都可以通过一句代码实现图片获取和显示。


2.可配置度高,自适应程度高

图片缓存的下载器(重试机制)、解码器、显示器、处理器、内存缓存、本地缓存、线程池、缓存算法都大都可轻松配置。

自适应程度高,根据系统性能初始化缓存配置、系统信息变更后动态调整策略。比如根据CPU核数确定最大并发数,根据可用内存确定内存缓存大小,网络状态变化时调整最大并发数等。


3.多级缓存

都至少有两级缓存、提高图片加载速度。


4.支持多种数据源

支持多种数据源,网络、本地、资源、Assets等


5.支持多种Displayer

不仅仅支持ImageView,同时支持其他View以及虚拟的Displayer概念。


其他小的共同点包括支持动画】支持Transform处理、获取EXIF信息等。


四、ImageLoader设计及优点

1.总体设计及流程

上面是ImageLoader的总体设计图。整个库分为ImageLoaderEngine,Cache及ImageDownloader,ImageDecoder,BitmapDisplayer,BitmapProcessor五大模块,其中Cache分为MemoryCache和DiskCache两部分。

简单的将就是ImageLoader收到加载及显示图片的任务,并将它交给ImageLoaderEngine,ImageLoaderEngine分发任务到具体线程池去执行,任务通过Cache及ImageDownloader获取图片,中间可能经过BitmapProcessor和ImageDecoder处理,最终转换为Bitmap交给BitmapDisplayer在ImageAware中显示。


2.ImageLoader优缺点

(1)支持下载进度监听

(2)可以在View滚动中暂停图片加载

通过PauseOnScrollListener接口可以在View滚动中暂停图片加载。

(3)默认实现多种内存缓存算法

这几个图片缓存都可以配置缓存算法,不过ImageLoader默认实现了较多的缓存算法,如Size最大先删除、使用最少先删除、最近少使用、先进先删除、时间最长先删除等。

(4)支持本地缓存文件名规则定义

(5)没有对本地文件压缩处理的相关API方法,以及默认都是src模式设置图片,没有针对background属性开放API

五、Picasso设计及优点

1.总体设计及流程

上面是Picasso的总体设计图。整个库分为Dispatcher,RequestHandler及Downloader,PicassoDrawable等模块。

Dispatcher负责分发和处理Action,包括提交、暂停、继续、取消、网络状态变化、重试等等。

简单的将就是Picasso收到加载及显示图片的任务,创建Request并将它交给Dispatcher,Dispatcher分发任务到具体RequestHandler,任务通过MemoryCache及Handler(数据获取接口)获取图片,图片获取成功后通过PicassoDrawable显示到Target中。

需要注意的是上面Data的File System部分,Picasso没有自定义本地缓存的接口,默认使用http的本地缓存,API9以上使用OKHttp,以下使用URLConnection,所以如果需要自定义本地缓存就需要重定义Downloader。


2.Picasso优点

(1)自带统计监控功能

支持图片缓存使用的监控,包括缓存命中率、已使用内存大小、节省的流量等。

(2)支持优先级处理

每次任务调度前会选择优先级高的任务,比如App页面中Banner的优先级高于Icon时就很适用。

(3)支持延迟到图片尺寸计算完成加载

(4)支持飞行模式、并发线程数根据网络类型而变

手机切换到飞行模式或网络类型变换时会自动调整线程池最大并发数,比如WiFi最大并发为4,4g为3,3g为2。

这里Picasso根据网络类型来决定最大并发数,而不是CPU核数。

(5)“无”本地缓存

“无”本地缓存,不是说没有本地缓存,而是Picasso自己没有实现,交给了Square的另外一个网络库okhttp去实现,这样的好处是可以通过请求Response Header中的Cache-Control及Expired控制图片的过期时间。

(6)支持对图片的变换操作,如变换大小、旋转等

(7)在Adapter中回收或取消下载功能

六、Glide设计及优点

1.总体设计及流程

上面是Glide的总体设计图。整个库分为RequestManager(请求管理器),Engine(数据获取引擎)、Fetcher(数据获取器)、MemoryCache(内存缓存)、DiskLRUCache、Transformation(图片处理)、Encoder(本地缓存存储)、Registry(图片类型及解析器配置)、Target(目标)等模块。

简单的将就是Glide收到加载及显示资源的任务,创建Request并将它交给RequestManager,Request启动Engine去数据源获取资源(通过Fetcher),获取到后Transformation处理后交给Target。

Glide依赖于DiskLRUCache、GifDecoder等开源库去完成本地缓存和Gif图片解码工作。


Glide优点

(1)图片缓存->媒体缓存

Glide不仅是一个图片缓存,它支持Gif、WebP、缩略图。甚至是Video,所以更改当做一个媒体缓存。

(2)支持优先级处理

(3)与Activity/Fragment生命周期一致,支持trimMemory

Glide对每个context都保持一个RequestManager,通过FragmentTransaction保持与Activity/Fragment生命周期一致,并且有对应的trimMemory接口实现可供调用。

(4)支持okhttp、Volley
Glide默认通过URLConnection获取数据,可以配合okhttp或是Volley使用。实际ImageLoader、Picasso也都支持okhttp、Volley。
(5)内存友好
①Glide的内存缓存有个active的设计
从内存缓存中取数据时,不像一般的实现用get,而是用remove,再将这个缓存数据放到一个value为软引用的activeResources map中,并计数引用数,在图片加载完成后进行判断,如果引用计数为空则回收掉。
②内存缓存更小图片
Glide以url、view_width、view_height、屏幕分辨率等作为联合key,将处理后的图片缓存在内存缓存中,而不是原始图片以节省大小。
③与Activity/Fragment生命周期一致,支持trimMemory
④图片默认使用RGB_565而不是ARGB_888。
其他:Glide可以通过signature或不使用本地缓存支持url过期

七、汇总
三者总体上来说,ImageLoader的功能以及代码容易理解长度都一般。
Picasso代码虽然只在一个包下,没有严格的包区分,但代码简单、逻辑清晰,一两个小时就能较深入的理解完。
Glide功能强大,但代码量大、流转复杂。在较深掌握的情况下才推荐使用,免得处理问题难以下手解决。

原文来自Trinea的博客,链接:http://www.trinea.cn/android/android-image-cache-compare/

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