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上周为360全景项目引入了图片缓存模块。因为是在Android4.0平台以上运作，出于惯性，都会在设计之前查阅相关资料，尽量避免拿一些以前2.3平台积累的经验来进行类比处理。开发文档中有一个BitmapFun的示例，仔细拜读了一下，虽说围绕着Bitmap的方方面面讲得都很深入，但感觉很难引入到当前项目中去。

现在的图片服务提供者基本上都来源于网络。对于应用平台而言，访问网络属于耗时操作。尤其是在移动终端设备上，它的显著表现为系统的延迟时间变长、用户交互性变差等。可以想象，一个携带着这些问题的应用在市场上是很难与同类产品竞争的。
说明一下，本文借鉴了 Keegan小钢和安卓巴士的处理模板，主要针对的是4.0以上平台应用。2.3以前平台执行效果未知，请斟酌使用或直接略过：），当然更欢迎您把测试结果告知笔者。

1图片加载流程

首先，我们谈谈加载图片的流程，项目中的该模块处理流程如下：

在UI主线程中，从内存缓存中获取图片，找到后返回。找不到进入下一步；
在工作线程中，从磁盘缓存中获取图片，找到即返回并更新内存缓存。找不到进入下一步；
在工作线程中，从网络中获取图片，找到即返回并同时更新内存缓存和磁盘缓存。找不到显示默认以提示。

2内存缓存类（PanoMemCache）

这里使用Android提供的LruCache类，该类保存一个强引用来限制内容数量，每当Item被访问的时候，此Item就会移动到队列的头部。当cache已满的时候加入新的item时，在队列尾部的item会被回收。

public class PanoMemoryCache {// LinkedHashMap初始容量private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;// LinkedHashMap加载因子private static final int LOAD_FACTOR = 0.75f;// LinkedHashMap排序模式private static final boolean ACCESS_ORDER = true;// 软引用缓存private static LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftCache;// 硬引用缓存private static LruCache<String, Bitmap> mLruCache;public PanoMemoryCache() {// 获取单个进程可用内存的最大值// 方式一：使用ActivityManager服务（计量单位为M）/*int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();*/// 方式二：使用Runtime类（计量单位为Byte）final int memClass = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();// 设置为可用内存的1/4（按Byte计算）final int cacheSize = memClass / 4;mLruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {@Overrideprotected int sizeOf(String key, Bitmap value) {if(value != null) {// 计算存储bitmap所占用的字节数return value.getRowBytes() * value.getHeight();} else {return 0;}}@Overrideprotected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {if(oldValue != null) {// 当硬引用缓存容量已满时，会使用LRU算法将最近没有被使用的图片转入软引用缓存mSoftCache.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue));}}};/** 第一个参数：初始容量（默认16）* 第二个参数：加载因子（默认0.75）* 第三个参数：排序模式（true：按访问次数排序；false：按插入顺序排序）*/mSoftCache = new LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>(INITIAL_CAPACITY, LOAD_FACTOR, ACCESS_ORDER) {private static final long serialVersionUID = 7237325113220820312L;@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Entry<String, SoftReference<Bitmap>> eldest) {if(size() > SOFT_CACHE_SIZE) {return true;}return false;}};}/*** 从缓存中获取Bitmap* @param url* @return bitmap*/public Bitmap getBitmapFromMem(String url) {Bitmap bitmap = null;// 先从硬引用缓存中获取synchronized (mLruCache) {bitmap = mLruCache.get(url);if(bitmap != null) {// 找到该Bitmap之后，将其移到LinkedHashMap的最前面，保证它在LRU算法中将被最后删除。mLruCache.remove(url);mLruCache.put(url, bitmap);return bitmap;}}// 再从软引用缓存中获取synchronized (mSoftCache) {SoftReference<Bitmap> bitmapReference = mSoftCache.get(url);if(bitmapReference != null) {bitmap = bitmapReference.get();if(bitmap != null) {// 找到该Bitmap之后，将它移到硬引用缓存。并从软引用缓存中删除。mLruCache.put(url, bitmap);mSoftCache.remove(url);return bitmap;} else {mSoftCache.remove(url);}}}return null;}/*** 添加Bitmap到内存缓存* @param url* @param bitmap*/public void addBitmapToCache(String url, Bitmap bitmap) {if(bitmap != null) {synchronized (mLruCache) {mLruCache.put(url, bitmap);  }}}/*** 清理软引用缓存*/public void clearCache() {mSoftCache.clear();mSoftCache = null;}
}

补充一点，由于4.0平台以后对SoftReference类引用的对象调整了回收策略，所以该类中的软引用缓存实际上没什么效果，可以去掉。2.3以前平台建议保留。

3磁盘缓存类（PanoDiskCache）

public class PanoDiskCache {private static final String TAG = "PanoDiskCache";// 文件缓存目录private static final String CACHE_DIR = "panoCache";private static final String CACHE_FILE_SUFFIX = ".cache";private static final int MB = 1024 * 1024;private static final int CACHE_SIZE = 10; // 10Mprivate static final int SDCARD_CACHE_THRESHOLD = 10;public PanoDiskCache() {// 清理文件缓存removeCache(getDiskCacheDir());}/*** 从磁盘缓存中获取Bitmap* @param url* @return*/public Bitmap getBitmapFromDisk(String url) {String path = getDiskCacheDir() + File.separator + genCacheFileName(url);File file = new File(path);if(file.exists()) {Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path);if(bitmap == null) {file.delete();} else {updateLastModified(path);return bitmap;}}return null;}/*** 将Bitmap写入文件缓存* @param bitmap* @param url*/public void addBitmapToCache(Bitmap bitmap, String url) {if(bitmap == null) {return;}// 判断当前SDCard上的剩余空间是否足够用于文件缓存if(SDCARD_CACHE_THRESHOLD > calculateFreeSpaceOnSd()) {return;}String fileName = genCacheFileName(url);String dir = getDiskCacheDir();File dirFile = new File(dir);if(!dirFile.exists()) {dirFile.mkdirs();}File file = new File(dir + File.separator + fileName);try {file.createNewFile();FileOutputStream out = new FileOutputStream(file);bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out);out.flush();out.close();} catch (FileNotFoundException e) {Log.e(TAG, "FileNotFoundException");} catch (IOException e) {Log.e(TAG, "IOException");}}/*** 清理文件缓存* 当缓存文件总容量超过CACHE_SIZE或SDCard的剩余空间小于SDCARD_CACHE_THRESHOLD时，将删除40%最近没有被使用的文件* @param dirPath* @return*/private boolean removeCache(String dirPath) {File dir = new File(dirPath);File[] files = dir.listFiles();if(files == null || files.length == 0) {return true;}if(!Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED)) {return false;}int dirSize = 0;for (int i = 0; i < files.length; i++) {if(files[i].getName().contains(CACHE_FILE_SUFFIX)) {dirSize += files[i].length();}}if(dirSize > CACHE_SIZE * MB || SDCARD_CACHE_THRESHOLD > calculateFreeSpaceOnSd()) {int removeFactor = (int) (0.4 * files.length + 1);Arrays.sort(files, new FileLastModifiedSort());for (int i = 0; i < removeFactor; i++) {if(files[i].getName().contains(CACHE_FILE_SUFFIX)) {files[i].delete();}}}if(calculateFreeSpaceOnSd() <= SDCARD_CACHE_THRESHOLD) {return false;}return true;}/*** 更新文件的最后修改时间* @param path*/private void updateLastModified(String path) {File file = new File(path);long time = System.currentTimeMillis();file.setLastModified(time);}/*** 计算SDCard上的剩余空间* @return*/private int calculateFreeSpaceOnSd() {StatFs stat = new StatFs(Environment.getExternalStorageDirectory().getPath());double sdFreeMB = ((double) stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;return (int) sdFreeMB;}/*** 生成统一的磁盘文件后缀便于维护* 从URL中得到源文件名称，并为它追加缓存后缀名.cache* @param url* @return 文件存储后的名称*/private String genCacheFileName(String url) {String[] strs = url.split(File.separator);return strs[strs.length - 1] + CACHE_FILE_SUFFIX;}/*** 获取磁盘缓存目录* @return*/private String getDiskCacheDir() {return getSDPath() + File.separator + CACHE_DIR;}/*** 获取SDCard目录* @return*/private String getSDPath() {File sdDir = null;// 判断SDCard是否存在boolean sdCardExist = Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED);if(sdCardExist) {// 获取SDCard根目录sdDir = Environment.getExternalStorageDirectory();}if(sdDir != null) {return sdDir.toString();} else {return "";}}/*** 根据文件最后修改时间进行排序*/private class FileLastModifiedSort implements Comparator<File> {@Overridepublic int compare(File lhs, File rhs) {if(lhs.lastModified() > rhs.lastModified()) {return 1;} else if(lhs.lastModified() == rhs.lastModified()) {return 0;} else {return -1;}}}
}

4图片工具类（PanoUtils）

4.1从网络上获取图片：downloadBitmap()

 /*** 从网络上获取Bitmap，并进行适屏和分辨率处理。* @param context* @param url* @return*/public static Bitmap downloadBitmap(Context context, String url) {HttpClient client = new DefaultHttpClient();HttpGet request = new HttpGet(url);try {HttpResponse response = client.execute(request);int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();if(statusCode != HttpStatus.SC_OK) {Log.e(TAG, "Error " + statusCode + " while retrieving bitmap from " + url);return null;}HttpEntity entity = response.getEntity();if(entity != null) {InputStream in = null;try {in = entity.getContent();return scaleBitmap(context, readInputStream(in));} finally {if(in != null) {in.close();in = null;}entity.consumeContent();}}} catch (IOException e) {request.abort();Log.e(TAG, "I/O error while retrieving bitmap from " + url, e);} catch (IllegalStateException e) {request.abort();Log.e(TAG, "Incorrect URL: " + url);} catch (Exception e) {request.abort();Log.e(TAG, "Error while retrieving bitmap from " + url, e);} finally {client.getConnectionManager().shutdown();}return null;}

4.2从输入流读取字节数组，看起来是不是很眼熟啊！

public static byte[] readInputStream(InputStream in) throws Exception {ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();byte[] buffer = new byte[1024];int len = 0;while((len = in.read(buffer)) != -1) {out.write(buffer, 0, len);}in.close();return out.toByteArray();}

4.3对下载的源图片进行适屏处理，这也是必须的：）

/*** 按使用设备屏幕和纹理尺寸适配Bitmap* @param context* @param in* @return*/private static Bitmap scaleBitmap(Context context, byte[] data) {WindowManager windowMgr = (WindowManager) context.getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE);DisplayMetrics outMetrics = new DisplayMetrics();windowMgr.getDefaultDisplay().getMetrics(outMetrics);int scrWidth = outMetrics.widthPixels;int scrHeight = outMetrics.heightPixels;BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();options.inJustDecodeBounds = true;Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options);int imgWidth = options.outWidth;int imgHeight = options.outHeight;if(imgWidth > scrWidth || imgHeight > scrHeight) {options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, scrWidth, scrHeight);}options.inJustDecodeBounds = false;bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options);// 根据业务的需要，在此处还可以进一步做处理...return bitmap;}/*** 计算Bitmap抽样倍数* @param options* @param reqWidth* @param reqHeight* @return*/public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {// 原始图片宽高final int height = options.outHeight;final int width = options.outWidth;int inSampleSize = 1;if (height > reqHeight || width > reqWidth) {// 计算目标宽高与原始宽高的比值final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);// 选择两个比值中较小的作为inSampleSize的值inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;if(inSampleSize < 1) {inSampleSize = 1;}}return inSampleSize;}

5使用decodeByteArray()还是decodeStream()？

讲到这里，有童鞋可能会问我为什么使用BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, opts)来创建Bitmap，而非使用BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts)。你这样做不是要多写一个静态方法readInputStream()吗？
没错，decodeStream()确实是该使用情景下的首选方法，但是在有些情形下，它会导致图片资源不能即时获取，或者说图片被它偷偷地缓存起来，交还给我们的时间有点长。但是延迟性是致命的，我们等不起。所以在这里选用decodeByteArray()获取，它直接从字节数组中获取，贴近于底层IO、脱离平台限制、使用起来风险更小。

6引入缓存机制后获取图片的方法

/*** 加载Bitmap* @param url* @return*/private Bitmap loadBitmap(String url) {// 从内存缓存中获取，推荐在主UI线程中进行Bitmap bitmap = memCache.getBitmapFromMem(url);if(bitmap == null) {// 从文件缓存中获取，推荐在工作线程中进行bitmap = diskCache.getBitmapFromDisk(url);if(bitmap == null) {// 从网络上获取，不用推荐了吧，地球人都知道~_~bitmap = PanoUtils.downloadBitmap(this, url);if(bitmap != null) {diskCache.addBitmapToCache(bitmap, url);memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);}} else {memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);}}return bitmap;}

7工作线程池化管理

有关多线程的切换问题以及在UI线程中执行loadBitmap()方法无效的问题，请参见另一篇博文：使用严苛模式打破Android4.0以上平台应用中UI主线程的“独断专行”。
有关工作线程的处理方式，这里推荐使用定制线程池的方式，核心代码如下：

// 线程池初始容量
private static final int POOL_SIZE = 4;
private ExecutorService executorService;
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);// 获取当前使用设备的CPU个数int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors();// 预开启线程池数目executorService = Executors.newFixedThreadPool(cpuNums * POOL_SIZE);...executorService.submit(new Runnable() {// 此处执行一些耗时工作，不要涉及UI工作。如果遇到，直接转交UI主线程pano.setImage(loadBitmap(url));});...}

我们知道，线程构造也是比较耗资源的。一定要对其进行有效的管理和维护。千万不要随意而行，一张图片的工作线程不搭理也许没什么，当使用场景变为ListView和GridView时，线程池化工作就显得尤为重要了。Android不是提供了AsyncTask吗？为什么不用它？其实AsyncTask底层也是靠线程池支持的，它默认分配的线程数是128，是远大于我们定制的executorService。

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