Android 图片性能优化：Bitmap

一、引入

图片作为内存消耗大户，一直是开发人员尝试优化的重点对象。Bitmap的内存从3.0以前的位于native，到后来改成jvm，再到8.0又改回到native。jvm每个进程都有内存上限，而native则没有限制（不是没有影响，至少不会oom），所以把内存大户Bitmap挪到native可能是很多人的梦想，但native的管理和实现明显比jvm更为复杂，除非有现成实现，很少有人去动这一块。

二、初识Bitmap

Bitmap是一个final类，因此不能被继承。Bitmap只有一个构造方法，且该构造方法是没有任何访问权限修饰符修饰，也就是说该构造方法是friendly，但是谷歌称Bitmap的构造方法是private（私有的），感觉有点不严谨。不管怎样，一般情况下，我们不能通过构造方法直接新建一个Bitmap对象。

Bitmap是Android系统中的图像处理中最重要类之一。Bitmap可以获取图像文件信息，对图像进行剪切、旋转、缩放，压缩等操作，并可以以指定格式保存图像文件。

三、创建Bitmap对象

既然不能直接通过构造方法创建Bitmap，那怎样才能创建Bitmap对象。通常我们可以利用Bitmap的静态方法createBitmap()和BitmapFactory的decode系列静态方法创建Bitmap对象。

Bitmap的静态方法createBitmap()
BitmapFactory的decode系列静态方法

四、Bitmap的颜色配置信息与压缩方式信息

Bitmap中有两个内部枚举类：Config和CompressFormat，Config是用来设置颜色配置信息的，CompressFormat是用来设置压缩方式的。

Config解析：

Bitmap.Config.ALPHA_8：颜色信息只由透明度组成，占8位。
Bitmap.Config.ARGB_4444：颜色信息由透明度与R（Red），G（Green），B（Blue）四部分组成，每个部分都占4位，总共占16位。
Bitmap.Config.ARGB_8888：颜色信息由透明度与R（Red），G（Green），B（Blue）四部分组成，每个部分都占8位，总共占32位。是Bitmap默认的颜色配置信息，也是最占空间的一种配置。
Bitmap.Config.RGB_565：颜色信息由R（Red），G（Green），B（Blue）三部分组成，R占5位，G占6位，B占5位，总共占16位。

通常我们优化Bitmap时，当需要做性能优化或者防止OOM（Out Of Memory），我们通常会使用Bitmap.Config.RGB_565这个配置，因为Bitmap.Config.ALPHA_8只有透明度，显示一般图片没有意义，Bitmap.Config.ARGB_4444显示图片不清楚，Bitmap.Config.ARGB_8888占用内存最多。

CompressFormat解析：

Bitmap.CompressFormat.JPEG：表示以JPEG压缩算法进行图像压缩，压缩后的格式可以是".jpg"或者".jpeg"，是一种有损压缩。
Bitmap.CompressFormat.PNG：表示以PNG压缩算法进行图像压缩，压缩后的格式可以是".png"，是一种无损压缩。
Bitmap.CompressFormat.WEBP：表示以WebP压缩算法进行图像压缩，压缩后的格式可以是".webp"，是一种有损压缩，质量相同的情况下，WebP格式图像的体积要比JPEG格式图像小40%。美中不足的是，WebP格式图像的编码时间“比JPEG格式图像长8倍”。

五、Bitmap 图片性能优化

方式一：使用inSampleSize采样率压缩，尺寸压缩：

BitmapFactory是通过BitmapFactory.Options对图像进行操作的，然后将操作后的图像生成Bitmap对象或者将操作后的图像用已经存在的Bitmap保存，当不能用之保存时会返回null。
BitmapFactory.Options中常用的字段有：

使用options.inJustDecodeBounds来获取原始尺寸，然后按需使用options.inSampleSize来采样图片到接近view尺寸。

BitmapFactory 在解码图片时，可以带一个Options，有一些比较有用的功能，比如：

inTargetDensity：绘制到目标Bitmap上的像素密度。
inSampleSize：对图像进行压缩，这个值是一个int，当它小于1的时候，将会被当做1处理，如果大于1，那么就会按照比例（1 / inSampleSize）缩小bitmap的宽和高、降低分辨率，大于1时这个值将会被处置为2的整数次幂或者接近2的整数次幂。例如，width=100，height=100，inSampleSize=2(设置为2时)，那么就会将bitmap处理为，width=50，height=50，宽高降为1 / 2，像素数降为1 / 4
inJustDecodeBounds：如果设置成true，表示获取Bitmap对象信息，但是不将其像素加载到内存。有时如果只是为了获取图片的大小就可以用这个，而不必直接加载整张图片。
inPreferredConfig：Bitmap对象颜色配置信息，默认会使用Bitmap.Config.ARGB_8888，在这个模式下一个像素点将会占用4个byte(8+8+8+8=32位(4字节))，而对一些没有透明度要求或者图片质量要求不高的图片，可以使用RGB_565，一个像素只会占用2个byte(5+6+5=16位(2字节))，一下可以省下50%内存。
inPurgeable和inInputShareable这两个需要一起使用，BitmapFactory.java的源码里面有注释，大致意思是表示在系统内存不足时是否可以回收这个bitmap，有点类似软引用，但是实际在5.0以后这两个属性已经被忽略，因为系统认为回收后再解码实际会反而可能导致性能问题
inBitmap：官方推荐使用的参数，表示重复利用图片内存，减少内存分配，在4.4以前只有相同大小的图片内存区域可以复用，4.4以后只要原有的图片比将要解码的图片大既可以复用了。
inDensity：给Bitmap对象设置的密度，如果inScaled为true（这是默认的），而若inDensity与inTargetDensity不匹配，那么就会在Bitmap对象返回前将其缩放到匹配inTargetDensity。
inDither：是否对图像进行抖动处理，默认值是false。
inScaled：设置是否缩放。
outHeight：Bitmap对象的高度。
outWidth：Bitmap对象的宽度。

方式二：合理选择Bitmap的像素格式

ARGB8888格式的图片，每像素占用 4 Byte(8+8+8+8=32位(4字节))，而 RGB565则是 2 Byte(5+6+5=16位(2字节))。如果是 ARGB8888 那么就是一个像素4个字节，如果是 RGB565 那就是2个字节。

格式	描述
ALPHA_8	只有一个alpha通道，每个像素用一个字节（8位）存储
ARGB_4444	这个从API 13开始不建议使用，因为质量太差
ARGB_8888	ARGB四个通道，每个像素用四个字节（32位）存储
RGB_565	每个像素占2字节，其中红色占5bit，绿色占6bit，蓝色占5bit

ALPHA8 没必要用，因为我们随便用个颜色就可以搞定的。

ARGB4444 虽然占用内存只有 ARGB8888 的一半，不过已经被官方嫌弃。

ARGB8888、RGB565：默认会使用ARGB_8888，在这个模式下一个像素点将会占用4个byte，而对一些没有透明度要求或者图片质量要求不高的图片，可以使用RGB_565，一个像素只会占用2个byte，一下可以省下50%内存。

方式三：将图片放到合适的文件夹下：

同一张图片，放在不同目录下，会生成不同大小的bitmap，因为它的宽高都被缩放了，所以图片资源应该尽可能放在高密度的资源文件夹下，这样可以节省图片的内存开支，一般建议放在xxhdpi下，目前主流手机都是这个dpi，并且UI给我们提供切图时也应该尽量面向高密度的屏幕设备来提供

jpg 是一种有损压缩的图片存储格式，而 png 则是无损压缩的图片存储格式，显而易见，jpg 会比 png 小.

Bitmap 在内存当中占用的大小其实取决于：

色彩格式，前面我们已经提到，如果是 ARGB8888 那么就是一个像素4个字节(8+8+8+8=32位(4字节))，如果是 RGB565 那就是2个字节(5+6+5=16位(2字节))；
原始文件存放的资源目录（是hdpi还是 xhdpi 还是 xxhdpi 可不能傻傻分不清楚）；
目标屏幕的密度（所以同等条件下，红米在资源方面消耗的内存肯定是要小于三星S6的）；

方式四：设计合理的缓存机制（内存缓存，复用池，硬盘缓存）

内存缓存：可以使用官方已经帮我们实现好的LurCache；

复用池：用来装载内存缓存LRU中被抛弃掉的，但是可能又会马上使用到的那些图片，我们在复用池中缓存下来，防止立马被GC回收掉；

硬盘缓存：有 JakeWharton 大神实现的 DiskLruCache ，下载地址：https://github.com/JakeWharton/DiskLruCache

为什么要设置复用池呢？

因为在官方8.0Android系统中，将图片放在native层中进行了处理，例如回收机制，在java层我们无法进行干预，为了能够不立即将图片交给native层处理，我们利用复用池中的弱引用暂时保存在java层中，以方便我们需要使用刚刚被内存缓存LRU放弃掉的图片，而不是重复decode图片再放入到LRU队列中，降低性能消耗。

六、Bitmap 图片性能优化代码

图片优化需要做三件事情：

像素点的压缩（格式转换）
内存复用
三级缓存设计（内存、磁盘、网络）

像素点的压缩

// 用来优化图片(像素点的压缩(格式转换))
public class ImageResize {// int maxW,int maxH ———— 限定像素点的宽和高public static Bitmap resizeBitmap(Context context, int id, int maxW, int maxH, boolean hasAlpha) {Resources resources = context.getResources();BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
//        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources,R.drawable.logo);// 只解码出相关参数信息(宽、高信息等)，不会真实产生图片options.inJustDecodeBounds = true; // 解码动作开关（开）BitmapFactory.decodeResource(resources, id, options);int w = options.outWidth;  // 图片真实输出的宽int h = options.outHeight; // 图片真实输出的高// 设置缩放系数(见图片)options.inSampleSize = calcuteInSampleSize(w, h, maxW, maxH);if (!hasAlpha) {// 不需要透明度，使用 RGB_565(5+6+5=16位)options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;}options.inJustDecodeBounds = false; // 处理完进行关闭// 返回设置过后的真实图片return BitmapFactory.decodeResource(resources, id, options);}// 计算缩放系数// w,h：原图的宽和高// maxW,maxH：缩放后的宽和高private static int calcuteInSampleSize(int w, int h, int maxW, int maxH) {int inSampleSize = 1;if (w > maxW && h > maxH) {inSampleSize = 2;while ((w / inSampleSize > maxW) && (h / inSampleSize > maxH)) {inSampleSize *= 2;}}return inSampleSize;}
}

像素点的压缩+内存复用

public class ImageResize {// int maxW,int maxH ———— 限定像素点的宽和高// reusable：内存复用位置public static Bitmap resizeBitmap(Context context, int id, int maxW, int maxH, boolean hasAlpha,Bitmap reusable) {Resources resources = context.getResources();BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
//        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources,R.drawable.logo);// 只解码出相关参数信息(宽、高信息等)，不会真实产生图片options.inJustDecodeBounds = true; // 解码动作开关（开）BitmapFactory.decodeResource(resources, id, options);int w = options.outWidth;  // 图片真实输出的宽int h = options.outHeight; // 图片真实输出的高// 设置缩放系数(见图片)options.inSampleSize = calcuteInSampleSize(w, h, maxW, maxH);if (!hasAlpha) {// 不需要透明度，使用 RGB_565(5+6+5=16位)options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;}options.inJustDecodeBounds = false; // 处理完进行关闭// 设置成能复用options.inMutable=true;// 设置复用需要的内存位置options.inBitmap = reusable;// 返回设置过后的真实图片return BitmapFactory.decodeResource(resources, id, options);}// 计算缩放系数// w,h：原图的宽和高// maxW,maxH：缩放后的宽和高private static int calcuteInSampleSize(int w, int h, int maxW, int maxH) {int inSampleSize = 1;if (w > maxW && h > maxH) {inSampleSize = 2;while ((w / inSampleSize > maxW) && (h / inSampleSize > maxH)) {inSampleSize *= 2;}}return inSampleSize;}
}

bitmap 对象在内存中申请一块内存，bitmap2 需要使用时直接复用 bitmap 申请的内存（也可以直接覆盖掉bitmap的内容）

三级缓存机制：内存缓存、复用池、磁盘缓存（内存、磁盘、网络）

public class ImageCache {public static final String TAG = "ImageCache";private static ImageCache instance;private Context context;public static ImageCache getInstance() {if (null == instance) {synchronized (ImageCache.class) {if (null == instance) {instance = new ImageCache();}}}return instance;}// 内存缓存private LruCache<String, Bitmap> memoryCache;// 磁盘缓存private DiskLruCache diskLruCache;BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();// 复用池public static Set<WeakReference<Bitmap>> reuseablePool;// 参数 dir 就是最后存储的磁盘缓存的路径public void init(Context context, String dir) {this.context = context.getApplicationContext();// synchronizedSet：带锁的集合reuseablePool = Collections.synchronizedSet(new HashSet<WeakReference<Bitmap>>());ActivityManager am = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);int memoryClass = am.getMemoryClass();// 虚拟机提供的可用内存(APP可用的内存)memoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(memoryClass / 8 * 1024 * 1024) {// 1/8的可用内存用于图片的缓存（APP可用的内存里取1/8）/**  return    value占用的内存大小*/@Override// sizeOf方法用于计算图片大小protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {// 为了兼容 Android 3.0以前（19以前和以后）if (Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.KITKAT) {// 大于 19 以后（可以压缩复用）return value.getAllocationByteCount();}// 19 以前复用内存只能使用同样大小的图片才能复用内存return value.getByteCount();}@Override// LruCache放满后一些数据会挤出(在 oldValue 挤出)// newValue：队头 放入的对象// oldValue：队尾 挤出的对象protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {// oldValue需要放入到复用池if (oldValue.isMutable()) {// 用 WeakReference 与 引用队列(ReferenceQueue)进行关联reuseablePool.add(new WeakReference<Bitmap>(oldValue, getReferenceQueue()));} else {oldValue.recycle();}}};try {// 手机上打开一个目录// 参数三：1 个文件diskLruCache = DiskLruCache.open(new File(dir), 1, 1, 10 * 1024 * 1024);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}// 引用队列ReferenceQueue referenceQueue;Thread clearReferenceQueue;boolean shutDown;// 用于主动监听GC的API，加快回收（可以兼容不同的Android版本）private ReferenceQueue<Bitmap> getReferenceQueue() {if (null == referenceQueue){referenceQueue = new ReferenceQueue<Bitmap>();// 单开一个线程，去扫描引用队列中GC扫到的内容，交到native层去释放clearReferenceQueue = new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {while (!shutDown){try {// remove带阻塞功能的Reference<Bitmap> reference = referenceQueue.remove();Bitmap bitmap = reference.get();if (null!=bitmap && !bitmap.isRecycled()){bitmap.recycle(); // 提高加快回收动作（转到 native 层进行回收）}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}});clearReferenceQueue.start();}return referenceQueue;}/*** 加入内存缓存*/public void putBitmapToMemeory(String key,Bitmap bitmap){memoryCache.put(key,bitmap);}public Bitmap getBitmapFromMemory(String key){return memoryCache.get(key);}public void clearMemoryCache(){memoryCache.evictAll();}// 获取复用池中的内容public Bitmap getReuseable(int w,int h,int inSampleSize){// 3.0以下不理会if (Build.VERSION.SDK_INT<Build.VERSION_CODES.HONEYCOMB){return null;}Bitmap reuseable = null;// 通过迭代器Iterator<WeakReference<Bitmap>> iterator = reuseablePool.iterator();while (iterator.hasNext()){Bitmap bitmap = iterator.next().get();if (null!=bitmap){// 可以复用if (checkInBitmap(bitmap,w,h,inSampleSize)){reuseable = bitmap;iterator.remove();Log.i(TAG, "复用池中找到了");break;}else {iterator.remove();}}}return reuseable;}// 检测能不能复用private boolean checkInBitmap(Bitmap bitmap, int w, int h, int inSampleSize) {if (Build.VERSION.SDK_INT<Build.VERSION_CODES.KITKAT){return bitmap.getWidth()==w && bitmap.getHeight()==h && inSampleSize == 1;}// 缩放系数大于 1 的就是可以复用if (inSampleSize>=1){w/=inSampleSize;h/=inSampleSize;}int byteCount = w*h*getPixelsCount(bitmap.getConfig());return byteCount<=bitmap.getAllocationByteCount();}/**  用于获取像素点的不同的格式所需要的字节数*/private int getPixelsCount(Bitmap.Config config) {if (config == Bitmap.Config.ARGB_8888){return 4;}return 2;}// 磁盘缓存的处理/**  加入磁盘缓存*/public void putBitMapToDisk(String key,Bitmap bitmap){DiskLruCache.Snapshot snapshot = null;OutputStream os = null;try {snapshot = diskLruCache.get(key);// 如果缓存中已经有这个文件   不理他if (null==snapshot){// 如果没有这个文件，就生成这个文件DiskLruCache.Editor editor = diskLruCache.edit(key);if (null!=editor){os = editor.newOutputStream(0);bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,50,os);editor.commit();}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}finally {if (null!=snapshot){snapshot.close();}if (null!=os){try {os.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}}/**  从磁盘缓存中取*/public Bitmap getBitmapFromDisk(String key,Bitmap reuseable){DiskLruCache.Snapshot snapshot = null;Bitmap bitmap = null;try {snapshot = diskLruCache.get(key);if (null==snapshot){return null;}// 获取文件输入流，读取 bitmapInputStream is = snapshot.getInputStream(0);// 解码个图片，写入options.inMutable = true;options.inBitmap = reuseable;bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is,null,options);if (null != bitmap){memoryCache.put(key,bitmap);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}finally {if (null!=snapshot){snapshot.close();}}return bitmap;}
}

完整代码

BitMapAppDemo

参考

性能优化专题三–内存优化（图片三级缓存）
玩转Android Bitmap