设计简单的Android图片加载框架

目前Android 发展至今优秀的图片加载框架太多，例如： Volley ,Picasso,Imageloader，Glide等等。但是作为程序猿，懂得其中的实现原理还是相当重要的，只有懂得才能更好地使用。于是乎，今天我就简单设计一个网络加载图片框架。主要就是熟悉图片的网络加载机制。

一般来说，一个优秀的 图片加载框架(ImageLoader) 应该具备如下功能：

图片压缩

内存缓存

磁盘缓存

图片的同步加载

图片的异步加载

网络拉取

那我们就从以上几个方面进行介绍：

1.图片压缩（有效的降低OOM的发生概率）

图片压缩功能我在Bitmap 的高效加载中已经做了介绍这里不多说直接上代码。这里直接抽象一个类用于完成图片压缩功能。

public class ImageResizer {
private static final String TAG = "ImageResizer";

public ImageResizer() {
 super();
 // TODO Auto-generated constructor stub
}

public Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,
  int reqWidth, int reqHeight) {
 final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;
 BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);

options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
   reqHeight);

options.inJustDecodeBounds = false;
 return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
}

public Bitmap decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(FileDescriptor fd,
  int reqWidth,int reqHeight){
 final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;

BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);

options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
   reqHeight);

options.inJustDecodeBounds = false;
 return BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
}

public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
  int reqWidth, int reqHeight) {

final int width = options.outWidth;
 final int height = options.outHeight;

int inSampleSize = 1;
 if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
  final int halfHeight = height / 2;
  final int halfWidth = width / 2;
  while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight
    && (halfWidth / inSampleSize) > halfWidth) {
   inSampleSize *= 2;
  }
 }
 return inSampleSize;

}

}

2.内存缓存和磁盘缓存

缓存直接选择 LruCache 和 DiskLruCache 来完成内存缓存和磁盘缓存工作。

首先对其初始化：

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
private DiskLruCache mDiskLruCache;

public ImageLoader(Context context) {
 mContext = context.getApplicationContext();
 //分配内存缓存为当前进程的1/8,磁盘缓存容量为50M
 int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() * 1024);
 int cacheSize = maxMemory / 8;
 mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {

@Override
  protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
   return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
  }

};

File diskCacheDir = getDiskChaheDir(mContext, "bitmap");
 if (!diskCacheDir.exists()) {
  diskCacheDir.mkdirs();
 }
 if (getUsableSpace(diskCacheDir) > DISK_CACHE_SIZE) {
  try {
   mDiskLruCache = DiskLruCache.open(diskCacheDir, 1, 1,
     DISK_CACHE_SIZE);
   mIsDiskLruCacheCreated = true;
  } catch (IOException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
}

创建完毕后，接下来则需要提供方法来视线添加以及获取的功能。首先来看内存缓存。

private void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
 if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
  mMemoryCache.put(key, bitmap);
 }
}

private Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
 return mMemoryCache.get(key);
}

相对来说内存缓存比较简单，而磁盘缓存则复杂的多。磁盘缓存（LruDiskCache）并没有直接提供方法来实现，而是要通过Editor以及Snapshot 来实现对于文件系统的添加以及读取的操作。

首先看一下，Editor，它提供了commit 和 abort 方法来提交和撤销对文件系统的写操作。

//将下载的图片写入文件系统，实现磁盘缓存
private Bitmap loadBitmapFromHttp(String url, int reqWidth, int reqHeight)
  throws IOException {
 if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
  throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
 }
 if (mDiskLruCache == null)
  return null;
 String key = hashKeyFormUrl(url);
 DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
 if (editor != null) {
  OutputStream outputStream = editor
    .newOutputStream(DISK_CACHE_INDEX);
  if (downloadUrlToStream(url, outputStream)) {
   editor.commit();
  } else {
   editor.abort();
  }

}
 mDiskLruCache.flush();
 return loadBitmapForDiskCache(url, reqWidth, reqHeight);
}

Snapshot, 通过它可以获取磁盘缓存对象对应的 FileInputStream，但是FileInputStream 无法便捷的进行压缩，所以通过FileDescriptor 来加载压缩后的图片，最后将加载后的bitmap添加到内存缓存中。

public Bitmap loadBitmapForDiskCache(String url, int reqWidth, int reqHeight)
  throws IOException {
 if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
  Log.w(TAG, "load bitmap from UI Thread , it's not recommended");
 }
 if (mDiskLruCache == null)
  return null;
 Bitmap bitmap = null;
 String key = hashKeyFormUrl(url);
 DiskLruCache.Snapshot snapshot = mDiskLruCache.get(key);
 if (snapshot != null) {
  FileInputStream fileInputStream = (FileInputStream) snapshot
    .getInputStream(DISK_CACHE_INDEX);
  FileDescriptor fileDescriptor = fileInputStream.getFD();
  bitmap = mImageResizer.decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(
    fileDescriptor, reqWidth, reqHeight);
  if (bitmap != null) {
   addBitmapToMemoryCache(key, bitmap);
  }
 }
 return bitmap;
}

3.同步加载

同步加载的方法需要外部在子线程中调用。

//同步加载
public Bitmap loadBitmap(String uri, int reqWidth, int reqHeight) {
 Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
 if (bitmap != null) {
  return bitmap;
 }
 try {
  bitmap = loadBitmapForDiskCache(uri, reqWidth, reqHeight);
  if (bitmap != null) {
   return bitmap;
  }
  bitmap = loadBitmapFromHttp(uri, reqWidth, reqHeight);

} catch (IOException e) {
  e.printStackTrace();
 }
 if (bitmap == null && !mIsDiskLruCacheCreated) {
  bitmap = downloadBitmapFromUrl(uri);
 }
 return bitmap;
}

从方法中可以看出工作过程遵循如下几步：

首先尝试从内存缓存中读取图片，接着尝试从磁盘缓存中读取图片，最后才会从网络中拉取。此方法不能再主线程中执行，执行环境的检测是在loadBitmapFromHttp中实现的。

if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
  throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
 }

4.异步加载

//异步加载
public void bindBitmap(final String uri, final ImageView imageView,
  final int reqWidth, final int reqHeight) {

imageView.setTag(TAG_KEY_URI, uri);
 Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
 if (bitmap != null) {
  imageView.setImageBitmap(bitmap);
  return;
 }
 Runnable loadBitmapTask = new Runnable() {

@Override
  public void run() {
   Bitmap bitmap = loadBitmap(uri, reqWidth, reqHeight);
   if (bitmap != null) {
    LoaderResult result = new LoaderResult(imageView, uri,
      bitmap);
    mMainHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT, result)
      .sendToTarget();

}
  }
 };
 THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(loadBitmapTask);
}

从bindBitmap的实现来看，bindBitmap 方法会尝试从内存缓存中读取图片，如果读取成功就直接返回结果，否则会在线程池中去调用loadBitmap方法，当图片加载成功后再将图片、图片的地址以及需要绑定的imageView封装成一个LoaderResult对象，然后再通过mMainHandler向主线程发送一个消息，这样就可以在主线程中给imageView设置图片了。

下面来看一下，bindBitmap这个方法中用到的线程池和Handler，首先看一下线程池 THREAD_POOL_EXECUTOR 的实现。

private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime()
  .availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final long KEEP_ALIVE = 10L;

private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
 private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger();

@Override
 public Thread newThread(Runnable r) {
  // TODO Auto-generated method stub
  return new Thread(r, "ImageLoader#" + mCount.getAndIncrement());
 }
};

public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
  CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS,
  new LinkedBlockingDeque<Runnable>(), sThreadFactory);

1.使用线程池和handler的原因。

首先不能用普通线程去实现，如果采用普通线程去加载图片，随着列表的滑动可能会产生大量的线程，这样不利于效率的提升。 Handler 的实现 ，直接采用了 主线程的Looper来构造Handler 对象，这就使得 ImageLoader 可以在非主线程构造。另外为了解决由于View复用所导致的列表错位这一问题再给ImageView 设置图片之前会检查他的url有没有发生改变，如果发生改变就不再给它设置图片，这样就解决了列表错位问题。

private Handler mMainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()) {

@Override
 public void handleMessage(Message msg) {
  LoaderResult result = (LoaderResult) msg.obj;
  ImageView imageView = result.imageView;
  imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
  String uri = (String) imageView.getTag(TAG_KEY_URI);
  if (uri.equals(result.uri)) {
   imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
  } else {
   Log.w(TAG, "set image bitmap,but url has changed , ignored!");
  }
 }

};

总结：

图片加载的问题 ，尤其是大量图片的加载，对于android 开发者来说一直是比较困扰的问题。本文只是提到了最基础的一种解决方法，用于学习还是不错的。