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Android中如何使用Bitmap缓存池

发布时间:2021-06-26 16:30:45 来源:亿速云 阅读:251 作者:Leah 栏目:移动开发

今天就跟大家聊聊有关Android中如何使用Bitmap缓存池,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

使用内存缓存

内存缓存提高了访问图片的速度,但是要占用不少内存。 LruCache类(在API 4之前可以使用Support Library 中的类  )特别适合缓存Bitmap,  把最近使用到的Bitmap对象用强引用保存起来(保存到LinkedHashMap中),当缓存数量达到预定的值的时候,把不经常使用的对象删除。

注意: 过去,实现内存缓存的常用做法是使用SoftReference 或者WeakReference bitmap  缓存,但是不推荐使用这种方式。从Android 2.3 (API Level 9) 开始,垃圾回收开始强制的回收掉 soft/weak 引用  从而导致这些缓存没有任何效率的提升。

另外,在 Android 3.0 (API Level 11)之前,这些缓存的Bitmap数据保存在底层内存(native  memory)中,并且达到预定条件后也不会释放这些对象,从而可能导致程序超过内存限制并崩溃。

在使用 LruCache 的时候,需要考虑如下一些因素来选择一个合适的缓存数量参数:

  • 程序中还有多少内存可用

  • 同时在屏幕上显示多少图片?要先缓存多少图片用来显示到即将看到的屏幕上?

  • 设备的屏幕尺寸和屏幕密度是多少?超高的屏幕密度(xhdpi 例如 Galaxy Nexus)

  • 设备显示同样的图片要比低屏幕密度(hdpi 例如 Nexus S)设备需要更多的内存。

  • 图片的尺寸和格式决定了每个图片需要占用多少内存

  • 图片访问的频率如何?一些图片的访问频率要比其他图片高很多?如果是这样的话,您可能需要把这些经常访问的图片放到内存中。

  • 在质量和数量上如何平衡?有些情况下保存大量的低质量的图片是非常有用的,当需要的情况下使用后台线程来加入一个高质量版本的图片。

这里没有***配方可以适合所有的程序,您需要分析您的使用情况并在指定自己的缓存策略。使用太小的缓存并不能起到应有的效果,而使用太大的缓存会消耗更多

的内存从而有可能导致 java.lang.OutOfMemory 异常或者留下很少的内存供您的程序其他功能使用。

下面是一个使用 LruCache 缓存的示例:

private LruCache<string, bitmap=""> mMemoryCache;   @Override  protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {      ...      // Get memory class of this device, exceeding this amount will throw an      // OutOfMemory exception.      final int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(              Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();       // Use 1/8th of the available memory for this memory cache.      final int cacheSize = 1024 * 1024 * memClass / 8;       mMemoryCache = new LruCache<string, bitmap="">(cacheSize) {          @Override          protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {              // The cache size will be measured in bytes rather than number of items.              return bitmap.getByteCount();          }      };      ...  }                                                                public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {      if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {          mMemoryCache.put(key, bitmap);      }  }                                                                public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {      return mMemoryCache.get(key);  }

注意: 在这个示例中,该程序的1/8内存都用来做缓存用了。在一个normal/hdpi设备中,这至少有4MB(32/8)内存。

在一个分辨率为 800&times;480的设备中,满屏的GridView全部填充上图片将会使用差不多1.5MB(800*480*4  bytes)的内存,所以这样差不多在内存中缓存了2.5页的图片。

当在 ImageView 中显示图片的时候,先检查LruCache  中是否存在。如果存在就使用缓存后的图片,如果不存在就启动后台线程去载入图片并缓存:

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

BitmapWorkerTask 需要把新的图片添加到缓存中:

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<integer, void,="" bitmap=""> {      ...      // Decode image in background.      @Override      protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {          final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(                  getResources(), params[0], 100, 100));          addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);          return bitmap;      }      ...  }

下页将为您介绍其它两种方法使用磁盘缓存和处理配置改变事件

使用磁盘缓存

在访问最近使用过的图片中,内存缓存速度很快,但是您无法确定图片是否在缓存中存在。像GridView  这种控件可能具有很多图片需要显示,很快图片数据就填满了缓存容量。

同时您的程序还可能被其他任务打断,比如打进的电话 &mdash;  当您的程序位于后台的时候,系统可能会清楚到这些图片缓存。一旦用户恢复使用您的程序,您还需要重新处理这些图片。

在这种情况下,可以使用磁盘缓存来保存这些已经处理过的图片,当这些图片在内存缓存中不可用的时候,可以从磁盘缓存中加载从而省略了图片处理过程。

当然, 从磁盘载入图片要比从内存读取慢很多,并且应该在非UI线程中载入磁盘图片。

注意: 如果缓存的图片经常被使用的话,可以考虑使用ContentProvider ,例如在图库程序中就是这样干滴。

在示例代码中有个简单的 DiskLruCache 实现。然后,在Android  4.0中包含了一个更加可靠和推荐使用的DiskLruCache(libcore/luni/src/main/java/libcore/io/DiskLruCache.java)。您可以很容易的把这个实现移植到4.0之前的版本中使用(来  href=”http://www.google.com/search?q=disklrucache”>Google一下  看看其他人是否已经这样干了!)。

这里是一个更新版本的 DiskLruCache :

private DiskLruCache mDiskCache;  private static final int DISK_CACHE_SIZE = 1024 * 1024 * 10; // 10MB  private static final String DISK_CACHE_SUBDIR = "thumbnails";   @Override  protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {      ...      // Initialize memory cache      ...      File cacheDir = getCacheDir(this, DISK_CACHE_SUBDIR);      mDiskCache = DiskLruCache.openCache(this, cacheDir, DISK_CACHE_SIZE);      ...  }                                 class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<integer, void,="" bitmap=""> {      ...      // Decode image in background.      @Override      protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {          final String imageKey = String.valueOf(params[0]);           // Check disk cache in background thread          Bitmap bitmap = getBitmapFromDiskCache(imageKey);           if (bitmap == null) { // Not found in disk cache              // Process as normal              final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(                      getResources(), params[0], 100, 100));          }                                        // Add final bitmap to caches          addBitmapToCache(String.valueOf(imageKey, bitmap);           return bitmap;      }      ...  }                                 public void addBitmapToCache(String key, Bitmap bitmap) {      // Add to memory cache as before      if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {          mMemoryCache.put(key, bitmap);      }                                     // Also add to disk cache      if (!mDiskCache.containsKey(key)) {          mDiskCache.put(key, bitmap);      }  }                                 public Bitmap getBitmapFromDiskCache(String key) {      return mDiskCache.get(key);  }                                 // Creates a unique subdirectory of the designated app cache directory. Tries to use external  // but if not mounted, falls back on internal storage.  public static File getCacheDir(Context context, String uniqueName) {      // Check if media is mounted or storage is built-in, if so, try and use external cache dir      // otherwise use internal cache dir      final String cachePath = Environment.getExternalStorageState() == Environment.MEDIA_MOUNTED              || !Environment.isExternalStorageRemovable() ?                      context.getExternalCacheDir().getPath() : context.getCacheDir().getPath();      return new File(cachePath + File.separator + uniqueName);  }

在UI线程中检测内存缓存,在后台线程中检测磁盘缓存。磁盘操作从来不应该在UI线程中实现。当图片处理完毕后,最终的结果会同时添加到内存缓存和磁盘缓存中以便将来使用。

处理配置改变事件

运行时的配置变更 &mdash; 例如 屏幕方向改变 &mdash; 导致Android摧毁正在运行的Activity,然后使用新的配置从新启动该Activity  (详情,参考这里 Handling Runtime Changes)。

您需要注意避免在配置改变的时候导致重新处理所有的图片,从而提高用户体验。

幸运的是,您在 使用内存缓存 部分已经有一个很好的图片缓存了。该缓存可以通过Fragment  (Fragment会通过setRetainInstance(true)函数保存起来)来传递给新的Activity

当Activity重新启动 后,Fragment 被重新附加到Activity中,您可以通过该Fragment来获取缓存对象。

下面是一个在 Fragment中保存缓存的示例:

private LruCache<string, bitmap=""> mMemoryCache;                   @Override  protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {      ...      RetainFragment mRetainFragment = RetainFragment.findOrCreateRetainFragment(getFragmentManager());      mMemoryCache = RetainFragment.mRetainedCache;      if (mMemoryCache == null) {          mMemoryCache = new LruCache<string, bitmap="">(cacheSize) {              ... // Initialize cache here as usual          }          mRetainFragment.mRetainedCache = mMemoryCache;      }      ...  }                   class RetainFragment extends Fragment {      private static final String TAG = "RetainFragment";      public LruCache<string, bitmap=""> mRetainedCache;       public RetainFragment() {}                       public static RetainFragment findOrCreateRetainFragment(FragmentManager fm) {          RetainFragment fragment = (RetainFragment) fm.findFragmentByTag(TAG);          if (fragment == null) {              fragment = new RetainFragment();          }          return fragment;      }                       @Override      public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {          super.onCreate(savedInstanceState);          <strong>setRetainInstance(true);</strong>      }  }

看完上述内容,你们对Android中如何使用Bitmap缓存池有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。

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