详解Android 图片的三级缓存及图片压缩

为什么需要图片缓存

Android默认给每个应用只分配16M的内存，所以如果加载过多的图片，为了防止内存溢出，应该将图片缓存起来。图片的三级缓存分别是：

内存缓存 本地缓存 网络缓存

其中，内存缓存应优先加载，它速度最快；本地缓存次优先加载，它速度也快；网络缓存不应该优先加载，它走网络，速度慢且耗流量。

三级缓存的具体实现

网络缓存

根据图片的url去加载图片 在本地和内存中缓存

  

 public class NetCacheUtils {
    private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
    private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;
    public NetCacheUtils(LocalCacheUtils localCacheUtils,
        MemoryCacheUtils memoryCacheUtils) {
      mLocalCacheUtils = localCacheUtils;
      mMemoryCacheUtils = memoryCacheUtils;
    }
    
    public void getBitmapFromNet(ImageView ivPic, String url) {
      new BitmapTask().execute(ivPic, url);// 启动AsyncTask,
                          // 参数会在doInbackground中获取
    }
    
    class BitmapTask extends AsyncTask<Object, Void, Bitmap> {
      private ImageView ivPic;
      private String url;
      
      @Override
      protected Bitmap doInBackground(Object... params) {
        ivPic = (ImageView) params[0];
        url = (String) params[1];
        ivPic.setTag(url);// 将url和imageview绑定
        return downloadBitmap(url);
      }
      
      @Override
      protected void onProgressUpdate(Void... values) {
        super.onProgressUpdate(values);
      }
      
      @Override
      protected void onPostExecute(Bitmap result) {
        if (result != null) {
          String bindUrl = (String) ivPic.getTag();
          if (url.equals(bindUrl)) {// 确保图片设定给了正确的imageview
            ivPic.setImageBitmap(result);
            mLocalCacheUtils.setBitmapToLocal(url, result);// 将图片保存在本地
            mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url, result);// 将图片保存在内存
            System.out.println("从网络缓存读取图片啦...");
          }
        }
      }
    }
    
    private Bitmap downloadBitmap(String url) {
      HttpURLConnection conn = null;
      try {
        conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
        conn.setConnectTimeout(5000);
        conn.setReadTimeout(5000);
        conn.setRequestMethod("GET");
        conn.connect();
        int responseCode = conn.getResponseCode();
        if (responseCode == 200) {
          InputStream inputStream = conn.getInputStream();
          //图片压缩处理
          BitmapFactory.Options option = new BitmapFactory.Options();
          option.inSampleSize = 2;//宽高都压缩为原来的二分之一, 此参数需要根据图片要展示的大小来确定
          option.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;//设置图片格式
          Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream, null, option);
          return bitmap;
        }
      } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
      } finally {
        conn.disconnect();
      }
      return null;
    }
  }

本地缓存

两个方法：设置本地缓存，获取本地缓存

  public class LocalCacheUtils {
    public static final String CACHE_PATH = Environment
        .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/local_cache";
    
    public Bitmap getBitmapFromLocal(String url) {
      try {
        String fileName = MD5Encoder.encode(url);
        File file = new File(CACHE_PATH, fileName);
        if (file.exists()) {
          Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(
              file));
          return bitmap;
        }
      } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
      }
      return null;
    }
    
    public void setBitmapToLocal(String url, Bitmap bitmap) {
      try {
        String fileName = MD5Encoder.encode(url);
        File file = new File(CACHE_PATH, fileName);
        File parentFile = file.getParentFile();
        if (!parentFile.exists()) {// 如果文件夹不存在, 创建文件夹
          parentFile.mkdirs();
        }
        // 将图片保存在本地
        bitmap.compress(CompressFORMat.JPEG, 100,
            new FileOutputStream(file));
      } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
  }

内存缓存

两个方法：设置内存缓存，获取内存缓存

问题：

如果使用HashMap存储图片时，当图片越来越多时，会导致内存溢出，因为它是强引用，java的垃圾回收器不会回收。

如若改成软引用SoftReference（内存不够时,垃圾回收器会考虑回收），仍有一个问题：在android2.3+, 系统会优先将SoftReference的对象提前回收掉, 即使内存够用。

解决办法：可以用LruCache来解决上述内存不回收或提前回收的问题。least recentlly use 最少最近使用算法 它会将内存控制在一定的大小内, 超出最大值时会自动回收, 这个最大值开发者自己定
 

    public class MemoryCacheUtils {
      // private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mMemoryCache = new
      // HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>();
      private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
      public MemoryCacheUtils() {
        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 8;// 模拟器默认是16M
        mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>((int) maxMemory) {
          @Override
          protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
            int byteCount = value.getRowBytes() * value.getHeight();// 获取图片占用内存大小
            return byteCount;
          }
        };
      }
      
      public Bitmap getBitmapFromMemory(String url) {
        // SoftReference<Bitmap> softReference = mMemoryCache.get(url);
        // if (softReference != null) {
        // Bitmap bitmap = softReference.get();
        // return bitmap;
        // }
        return mMemoryCache.get(url);
      }
      
      public void setBitmapToMemory(String url, Bitmap bitmap) {
        // SoftReference<Bitmap> softReference = new
        // SoftReference<Bitmap>(bitmap);
        // mMemoryCache.put(url, softReference);
        mMemoryCache.put(url, bitmap);
      }
    }

图片压缩

  //图片压缩处理（在从网络获取图片的时候就进行压缩）
  BitmapFactory.Options option = new BitmapFactory.Options();
  option.inSampleSize = 2;//宽高都压缩为原来的二分之一, 此参数需要根据图片要展示的大小来确定
  option.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;//设置图片格式
  Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream, null, option);

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