Android 之 远程图片获取和本地缓存

转自http://blog.csdn.net/xieqibao/article/details/6682128

概述

对于客户端——服务器端应用，从远程获取图片算是经常要用的一个功能，而图片资源往往会消耗比较大的流量，对应用来说，如果处理不好这个问题，那会让用户很崩溃，不知不觉手机流量就用完了，等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话，那么可想而知你的应用将面临什么样的命运。

另外一个问题就是加载速度，如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户同样会等到崩溃。

那么如何处理好图片资源的获取和管理呢？

1. 异步下载
2. 本地缓存

异步下载

大家都知道，在android应用中UI线程5秒没响应的话就会抛出无响应异常，对于远程获取大的资源来说，这种异常还是很容易就会抛出来的，那么怎么避免这种问题的产生。在android中提供两种方法来做这件事情：

1. 启动一个新的线程来获取资源，完成后通过Handler机制发送消息，并在UI线程中处理消息，从而达到在异步线程中获取图片，然后通过Handler Message来更新UI线程的过程。
2. 使用android中提供的AsyncTask来完成。

 

具体的做法这里就不介绍了，查下API就可以了，或者是google、baidu下。这里主要来说本地缓存。

本地缓存

对于图片资源来说，你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载（ListView），这样会浪费资源，但是你又不能让所有图片资源都放到内存中去（虽然这样加载会比较快），因为图片资源往往会占用很大的内存空间，容易导致OOM。那么如果下载下来的图片保存到SDCard中，下次直接从SDCard上去获取呢？这也是一种做法，我看了下，还是有不少应用采用这种方式的。采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部分，这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。另外一种做法是资源直接保存在内存中，然后设置过期时间和LRU规则。

sdcard保存：

1. 在sdcard上开辟一定的空间，需要先判断sdcard上剩余空间是否足够，如果足够的话就可以开辟一些空间，比如10M
2. 当需要获取图片时，就先从sdcard上的目录中去找，如果找到的话，使用该图片，并更新图片最后被使用的时间。如果找不到，通过URL去download
3. 去服务器端下载图片，如果下载成功了，放入到sdcard上，并使用，如果失败了，应该有重试机制。比如3次。
4. 下载成功后保存到sdcard上，需要先判断10M空间是否已经用完，如果没有用完就保存，如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。

关键代码：

• 保存图片到SD卡上

 private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) {
         if (bm == null) {
             Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap");
             return;
         }
          //判断sdcard上的空间
         if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE >freeSpaceOnSd()) {
             Log.w(TAG, "Low free space onsd, do not cache");
             return;
         }
         String filename =convertUrlToFileName(url);
         String dir = getDirectory(filename);
         File file = new File(dir +"/" + filename);
         try {
             file.createNewFile();
             OutputStream outStream = newFileOutputStream(file);
            bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, outStream);
             outStream.flush();
             outStream.close();
             Log.i(TAG, "Image saved tosd");
         } catch (FileNotFoundException e) {
             Log.w(TAG,"FileNotFoundException");
         } catch (IOException e) {
             Log.w(TAG,"IOException");
         }
     }

• 计算sdcard上的空间：
  

 /**
  * 计算sdcard上的剩余空间
  * @return
  */
 private int freeSpaceOnSd() {
     StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());
     double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;
     return (int) sdFreeMB;
 }

• 修改文件的最后修改时间
  

 /**
  * 修改文件的最后修改时间
  * @param dir
  * @param fileName
  */
 private void updateFileTime(String dir,String fileName) {
     File file = new File(dir,fileName);
     long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();
     file.setLastModified(newModifiedTime);
 }

• 本地缓存优化
  

  /**
  *计算存储目录下的文件大小，当文件总大小大于规定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空间小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的规定
  * 那么删除40%最近没有被使用的文件
  * @param dirPath
  * @param filename
  */
 private void removeCache(String dirPath) {
     File dir = new File(dirPath);
     File[] files = dir.listFiles();
     if (files == null) {
         return;
     }
     int dirSize = 0;
     for (int i = 0; i < files.length;i++) {
         if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
             dirSize += files[i].length();
         }
     }
     if (dirSize > CACHE_SIZE * MB ||FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {
         int removeFactor = (int) ((0.4 *files.length) + 1);

         Arrays.sort(files, newFileLastModifSort());

         Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");

         for (int i = 0; i <removeFactor; i++) {

             if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {

                 files[i].delete();

             }

         }

     }

 }
 /**
  * 删除过期文件
  * @param dirPath
  * @param filename
  */
 private void removeExpiredCache(StringdirPath, String filename) {

     File file = new File(dirPath,filename);

     if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) {

         Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");

         file.delete();

     }

 }

• 文件使用时间排序

 /**
  * TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 *
  */
 classFileLastModifSort implements Comparator<File>{
     public int compare(File arg0, File arg1) {
         if (arg0.lastModified() >arg1.lastModified()) {
             return 1;
         } else if (arg0.lastModified() ==arg1.lastModified()) {
             return 0;
         } else {
             return -1;
         }
     }
 }

内存保存：

在内存中保存的话，只能保存一定的量，而不能一直往里面放，需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中（A），不常用的放到另外一个缓存中（B）。当要获取数据时先从A中去获取，如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据，这里的内存回收主要针对B内存，从而保持A中的数据可以有效的被命中。

1. 先定义A缓存：
   

 private final HashMap<String, Bitmap>mHardBitmapCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) {
         @Override
         protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry<String, Bitmap> eldest) {
             if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) {
                //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
                mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
                 return true;
             } else
                 return false;
         }
     };

1. 再定于B缓存：
   

 /**
   *当mHardBitmapCache的key大于30的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的key放入到这个缓存中。
   *Bitmap使用了SoftReference，当内存空间不足时，此cache中的bitmap会被垃圾回收掉
   */
  private final staticConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);

1. 从缓存中获取数据：
   

 /**
      * 从缓存中获取图片
      */
     private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {
         // 先从mHardBitmapCache缓存中获取
         synchronized (mHardBitmapCache) {
             final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);
             if (bitmap != null) {
                 //如果找到的话，把元素移到linkedhashmap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除
                 mHardBitmapCache.remove(url);
                 mHardBitmapCache.put(url,bitmap);
                 return bitmap;
             }
         }
         //如果mHardBitmapCache中找不到，到mSoftBitmapCache中找
         SoftReference<Bitmap>bitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url);
         if (bitmapReference != null) {
             final Bitmap bitmap =bitmapReference.get();
             if (bitmap != null) {
                 return bitmap;
             } else {
                 mSoftBitmapCache.remove(url);
             }
         }
         return null;
     }

1. 如果缓存中不存在，那么就只能去服务器端去下载：

 /**
   * 异步下载图片
   */
  class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask<String, Void, Bitmap> {
      private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024;
      private String url;
      private finalWeakReference<ImageView> imageViewReference;
      public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) {
          imageViewReference = newWeakReference<ImageView>(imageView);
      }

     @Override
      protected BitmapdoInBackground(String... params) {
          final AndroidHttpClient client =AndroidHttpClient.newInstance("Android");
          url = params[0];
          final HttpGet getRequest = newHttpGet(url);
          try {
              HttpResponse response =client.execute(getRequest);
              final int statusCode =response.getStatusLine().getStatusCode();
              if (statusCode !=HttpStatus.SC_OK) {
                  Log.w(TAG, "从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + statusCode);
                  return null;
              }
              final HttpEntity entity =response.getEntity();
              if (entity != null) {
                  InputStream inputStream =null;
                  OutputStream outputStream =null;
                  try {
                      inputStream =entity.getContent();
                      finalByteArrayOutputStream dataStream = new ByteArrayOutputStream();
                      outputStream = newBufferedOutputStream(dataStream, IO_BUFFER_SIZE);
                      copy(inputStream,outputStream);
                      outputStream.flush();
                      final byte[] data =dataStream.toByteArray();
                      final Bitmap bitmap =BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);
                      return bitmap;
                  } finally {
                      if (inputStream !=null) {
                         inputStream.close();
                      }
                      if (outputStream !=null) {
                         outputStream.close();
                      }
                     entity.consumeContent();
                  }
              }
          } catch (IOException e) {
              getRequest.abort();
              Log.w(TAG, "I/O errorwhile retrieving bitmap from " + url, e);
          } catch (IllegalStateException e) {
              getRequest.abort();
              Log.w(TAG, "Incorrect URL:" + url);
          } catch (Exception e) {
              getRequest.abort();
              Log.w(TAG, "Error whileretrieving bitmap from " + url, e);
          } finally {
              if (client != null) {
                  client.close();
              }
          }
          return null;
      }

这是两种做法，还有一些应用在下载的时候使用了线程池和消息队列MQ，对于图片下载的效率要更好一些。有兴趣的同学可以看下。

总结

1. 对于远程图片等相对比较大的资源一定要在异步线程中去获取
2. 本地做缓存