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Android 图片缓存处理
阅读量:6508 次
发布时间:2019-06-24

本文共 8467 字,大约阅读时间需要 28 分钟。

  1. 异步下载 / 本地缓存

异步下载

大家都知道,在应用中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 
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
{ 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
mHardBitmapCache = new LinkedHashMap
(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) { @Override protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry
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
(eldest.getValue())); return true; } else return false; } };

       2.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
> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap
>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);

        3.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
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
{ private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024; private String url; private finalWeakReference
imageViewReference; public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) { imageViewReference = newWeakReference
(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

转载地址:http://cdbfo.baihongyu.com/

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