Android图片压缩及内存缓存

Android图片压缩

图片BitmapFactory压缩

Android中提供的对图像的解析BitmapFactory类。直接上代码，以作为记录.

/** * 根据普通需要显示的宽和高进行压缩 * * @param path * @param width * @param height * @return */
    protected Bitmap decodeSampledBitmapFromPath(String path, int width,
            int height) {
        // 获取图片的宽和高，并不把图片加载到内存当中
        BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        // true表示禁止系统加载图像到内存
        options.inJustDecodeBounds = true;

        BitmapFactory.decodeFile(path, options);
        options.inSampleSize = caculateInSampleSize(options, width, height);

        // 使用获取到的inSampleSize再次解析图片
        options.inJustDecodeBounds = false;

        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

        return bitmap;
    }

    /** * 根据需求的宽和高以及实际的宽和高计算SampleSize * * @param options * @param width * @param height * @return */
    private int caculateInSampleSize(Options options, int reqWidth,
            int reqHeight) {
        int width = options.outWidth;
        int height = options.outHeight;

        int inSampleSize = 1;
        // 得到一个比例
        if (width > reqWidth || height > reqHeight) {
            int widthRadio = Math.round(width * 1.0f / reqWidth);
            int heightRadio = Math.round(height * 1.0f / reqHeight);

            inSampleSize = Math.max(widthRadio, heightRadio);
        }
        return inSampleSize;
    }

图片缓存LruCache

在过去，我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现，即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了，因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始，垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象，这让软引用和弱引用变得不再可靠。下面是使用LruCache的例子

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;  

@Override  
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
    // 获取到可用内存的最大值，使用内存超出这个值会引起OutOfMemory异常。 
    // LruCache通过构造函数传入缓存值，以KB为单位。 
    int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);  
    // 使用最大可用内存值的1/8作为缓存的大小。 
    int cacheSize = maxMemory / 8;  
    mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {  
        @Override  
        protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {  
            // 重写此方法来衡量每张图片的大小，默认返回图片数量。 
            return value.getRowBytes() * value.getHeight();  
        }  
    };  
}  

public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {  
    if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {  
        mMemoryCache.put(key, bitmap);  
    }  
}  

public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {  
    return mMemoryCache.get(key);  
}

在中高配置的手机当中，这大概会有4兆(32/8)的缓存空间。一个全屏幕的 GridView 使用4张 800x480分辨率的图片来填充，则大概会占用1.5兆的空间(800*480*4)。因此，这个缓存大小可以存储2.5页的图片。

当向 ImageView 中加载一张图片时,首先会在 LruCache 的缓存中进行检查。如果找到了相应的键值，则会立刻更新ImageView ，否则开启一个后台线程来加载这张图片。

public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {  
    final String imageKey = String.valueOf(resId);  
    final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);  
    if (bitmap != null) {  
        imageView.setImageBitmap(bitmap);  
    } else {  
        imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);  
        BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);  
        task.execute(resId);  
    }  
} 

BitmapWorkerTask 还要把新加载的图片的键值对放到缓存中。

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {  
    // 在后台加载图片。 
    @Override  
    protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {  
        final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(  
                getResources(), params[0], 100, 100);  
        addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);  
        return bitmap;  
    }  
}  

图片的压缩及内存缓存这样的方案，在实战中经常使用到，而且OOM问题有效的得到解决。