为什么要使用三层缓存

  • 如今的 Android App 经常会需要网络交互,通过网络获取图片是再正常不过的事了
  • 假如每次启动的时候都从网络拉取图片的话,势必会消耗很多流量。在当前的状况下,对于非wifi用户来说,流量还是很贵的,一个很耗流量的应用,其用户数量级肯定要受到影响
  • 特别是,当我们想要重复浏览一些图片时,如果每一次浏览都需要通过网络获取,流量的浪费可想而知
  • 所以提出三层缓存策略,通过网络、本地、内存三层缓存图片,来减少不必要的网络交互,避免浪费流量

什么是三层缓存

  • 网络缓存, 不优先加载, 速度慢,浪费流量
  • 本地缓存, 次优先加载, 速度快
  • 内存缓存, 优先加载, 速度最快

三层缓存原理

  • 首次加载 Android App 时,肯定要通过网络交互来获取图片,之后我们可以将图片保存至本地SD卡和内存中
  • 之后运行 App 时,优先访问内存中的图片缓存,若内存中没有,则加载本地SD卡中的图片
  • 总之,只在初次访问新内容时,才通过网络获取图片资源

具体实现及代码

1. 自定义的图片缓存工具类(MyBitmapUtils)

通过 new MyBitmapUtils().display(ImageView ivPic, String url) 提供给外部方法进行图片缓存的接口

参数含义:ivPic 用于显示图片的ImageView,url 获取图片的网络地址

/**
* 自定义的BitmapUtils,实现三层缓存
*/
public class MyBitmapUtils {
private NetCacheUtils mNetCacheUtils;
private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;
public MyBitmapUtils(){
    mMemoryCacheUtils=new MemoryCacheUtils();
    mLocalCacheUtils=new LocalCacheUtils();
    mNetCacheUtils=new NetCacheUtils(mLocalCacheUtils,mMemoryCacheUtils);
}
public void disPlay(ImageView ivPic, String url) {
    ivPic.setImageResource(R.mipmap.pic_item_list_default);
    Bitmap bitmap;
    //内存缓存
    bitmap=mMemoryCacheUtils.getBitmapFromMemory(url);
    if (bitmap!=null){
        ivPic.setImageBitmap(bitmap);
        System.out.println("从内存获取图片啦.....");
        return;
    }
    //本地缓存
    bitmap = mLocalCacheUtils.getBitmapFromLocal(url);
    if(bitmap !=null){
        ivPic.setImageBitmap(bitmap);
        System.out.println("从本地获取图片啦.....");
        //从本地获取图片后,保存至内存中
        mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url,bitmap);
        return;
    }
    //网络缓存
    mNetCacheUtils.getBitmapFromNet(ivPic,url);
}
}

2. 网络缓存(NetCacheUtils)

网络缓存中主要用到了AsyncTask来进行异步数据的加载

简单来说,AsyncTask可以看作是一个对handler和线程池的封装,通常,AsyncTask主要用于数据简单时,handler+thread主要用于数据量多且复杂时,当然这也不是必须的,仁者见仁智者见智

同时,为了避免内存溢出的问题,我们可以在获取网络图片后。对其进行图片压缩

/**
* 三层缓存之网络缓存
*/
public class NetCacheUtils {
private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;
public NetCacheUtils(LocalCacheUtils localCacheUtils, MemoryCacheUtils memoryCacheUtils) {
    mLocalCacheUtils = localCacheUtils;
    mMemoryCacheUtils = memoryCacheUtils;
}
/**
    * 从网络下载图片
    * @param ivPic 显示图片的imageview
    * @param url   下载图片的网络地址
    */
public void getBitmapFromNet(ImageView ivPic, String url) {
    new BitmapTask().execute(ivPic, url);//启动AsyncTask
}
/**
    * AsyncTask就是对handler和线程池的封装
    * 第一个泛型:参数类型
    * 第二个泛型:更新进度的泛型
    * 第三个泛型:onPostExecute的返回结果
    */
class BitmapTask extends AsyncTask<Object, Void, Bitmap> {
    private ImageView ivPic;
    private String url;
    /**
        * 后台耗时操作,存在于子线程中
        * @param params
        * @return
        */
    @Override
    protected Bitmap doInBackground(Object[] params) {
        ivPic = (ImageView) params[0];
        url = (String) params[1];
        return downLoadBitmap(url);
    }
    /**
        * 更新进度,在主线程中
        * @param values
        */
    @Override
    protected void onProgressUpdate(Void[] values) {
        super.onProgressUpdate(values);
    }
    /**
        * 耗时方法结束后执行该方法,主线程中
        * @param result
        */
    @Override
    protected void onPostExecute(Bitmap result) {
        if (result != null) {
            ivPic.setImageBitmap(result);
            System.out.println("从网络缓存图片啦.....");
            //从网络获取图片后,保存至本地缓存
            mLocalCacheUtils.setBitmapToLocal(url, result);
            //保存至内存中
            mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url, result);
        }
    }
}

/**
    * 网络下载图片
    * @param url
    * @return
    */
private Bitmap downLoadBitmap(String url) {
    HttpURLConnection conn = null;
    try {
        conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
        conn.setConnectTimeout(5000);
        conn.setReadTimeout(5000);
        conn.setRequestMethod("GET");
        int responseCode = conn.getResponseCode();
        if (responseCode == 200) {
            //图片压缩
            BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
            options.inSampleSize=2;//宽高压缩为原来的1/2
            options.inPreferredConfig=Bitmap.Config.ARGB_4444;
            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(conn.getInputStream(),null,options);
            return bitmap;
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        conn.disconnect();
    }
    return null;
}
}

3. 本地缓存(LocalCacheUtils)

在初次通过网络获取图片后,我们可以在本地SD卡中将图片保存起来

可以使用MD5加密图片的网络地址,来作为图片的名称保存

/**
* 三层缓存之本地缓存
*/
public class LocalCacheUtils {
private static final String CACHE_PATH= Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()+"/WerbNews";
/**
    * 从本地读取图片
    * @param url
    */
public Bitmap getBitmapFromLocal(String url){
    String fileName = null;//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密
    try {
        fileName = MD5Encoder.encode(url);
        File file=new File(CACHE_PATH,fileName);
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(file));
        return bitmap;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}
/**
    * 从网络获取图片后,保存至本地缓存
    * @param url
    * @param bitmap
    */
public void setBitmapToLocal(String url,Bitmap bitmap){
    try {
        String fileName = MD5Encoder.encode(url);//把图片的url当做文件名,并进行MD5加密
        File file=new File(CACHE_PATH,fileName);
        //通过得到文件的父文件,判断父文件是否存在
        File parentFile = file.getParentFile();
        if (!parentFile.exists()){
            parentFile.mkdirs();
        }
        //把图片保存至本地
        bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,new FileOutputStream(file));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
}

4. 内存缓存(MemoryCacheUtils)

  • 这是本文中最重要且需要重点介绍的部分
  • 进行内存缓存,就一定要注意一个问题,那就是内存溢出(OutOfMemory)
  • 为什么会造成内存溢出?
  • Android 虚拟机默认分配给每个App 16M的内存空间,真机会比16M大,但任会出现内存溢出的情况

  • Android 系统在加载图片时是解析每一个像素的信息,再把每一个像素全部保存至内存中
  • 图片大小 = 图片的总像素 * 每个像素占用的大小

单色图:每个像素占用1/8个字节,16色图:每个像素占用1/2个字节,256色图:每个像素占用1个字节,24位图:每个像素占用3个字节(常见的rgb构成的图片) * 例如一张1920×1080的JPG图片,在Android 系统中是以ARGB格式解析的,即一个像素需占用4个字节,图片的大小=1920x1080x4=7M * 实现方法:

  1. 通过 HashMap 键值对的方式保存图片,key为地址,value为图片对象,但因是强引用对象,很容易造成内存溢出可以尝试SoftReference软引用对象
  2. 通过 HashMap> SoftReference 为软引用对象(GC垃圾回收会自动回收软引用对象),但在Android2.3+后,系统会优先考虑回收弱引用对象,官方提出使用LruCache
  3. 通过 LruCache least recentlly use 最少最近使用算法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
    /**
    * 三层缓存之内存缓存
    */
    public class MemoryCacheUtils {
        // private HashMap<String,Bitmap> mMemoryCache=new HashMap<>();//1.因为强引用,容易造成内存溢出,所以考虑使用下面弱引用的方法
        // private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mMemoryCache = new HashMap<>();//2.因为在Android2.3+后,系统会优先考虑回收弱引用对象,官方提出使用LruCache
        private LruCache<String,Bitmap> mMemoryCache;
        public MemoryCacheUtils(){
            long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory()/8;//得到手机最大允许内存的1/8,即超过指定内存,则开始回收
            //需要传入允许的内存最大值,虚拟机默认内存16M,真机不一定相同
            mMemoryCache=new LruCache<String,Bitmap>((int) maxMemory){
                //用于计算每个条目的大小
                @Override
                protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
                    int byteCount = value.getByteCount();
                    return byteCount;
                }
            };
        }
        /**
        * 从内存中读图片
        * @param url
        */
        public Bitmap getBitmapFromMemory(String url) {
            //Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);//1.强引用方法
            /*2.弱引用方法
            SoftReference<Bitmap> bitmapSoftReference = mMemoryCache.get(url);
            if (bitmapSoftReference != null) {
                Bitmap bitmap = bitmapSoftReference.get();
                return bitmap;
            }
            */
            Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(url);
            return bitmap;
        }
        /**
        * 往内存中写图片
        * @param url
        * @param bitmap
        */
        public void setBitmapToMemory(String url, Bitmap bitmap) {
            //mMemoryCache.put(url, bitmap);//1.强引用方法
            /*2.弱引用方法
            mMemoryCache.put(url, new SoftReference<>(bitmap));
            */
            mMemoryCache.put(url,bitmap);
        }
    }
    
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这家伙太懒了,什么都没留下
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