Android高效加載大圖、多圖解決方案，有效避免程序OOM
比如說系統(tǒng)圖片庫(kù)里展示的圖片大都是用手機(jī)攝像頭拍出來的，這些圖片的分辨率會(huì)比我們手機(jī)屏幕的分辨率高得多。大家應(yīng)該知道，我們編寫的應(yīng)用程序都是有一定內(nèi)存限制的，程序占用了過高的內(nèi)存就容易出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常。
我們可以通過下面的代碼看出每個(gè)應(yīng)用程序最高可用內(nèi)存是多少。
- int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
- Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB");
因此在展示高分辨率圖片的時(shí)候，最好先將圖片進(jìn)行壓縮。壓縮后的圖片大小應(yīng)該和用來展示它的控件大小相近，在一個(gè)很小的ImageView上顯示一張超大的圖片不會(huì)帶來任何視覺上的好處，但卻會(huì)占用我們相當(dāng)多寶貴的內(nèi)存，而且在性能上還可能會(huì)帶來負(fù)面影響。下面我們就來看一看，如何對(duì)一張大圖片進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s，讓它能夠以最佳大小顯示的同時(shí)，還能防止OOM的出現(xiàn)。
BitmapFactory這個(gè)類提供了多個(gè)解析方法(decodeByteArray, decodeFile, decodeResource等)用于創(chuàng)建Bitmap對(duì)象，我們應(yīng)該根據(jù)圖片的來源選擇合適的方法。比如SD卡中的圖片可以使用decodeFile方法，網(wǎng)絡(luò)上的圖片可以使用decodeStream方法，資源文件中的圖片可以使用decodeResource方法。這些方法會(huì)嘗試為已經(jīng)構(gòu)建的bitmap分配內(nèi)存，這時(shí)就會(huì)很容易導(dǎo)致OOM出現(xiàn)。為此每一種解析方法都提供了一個(gè)可選的BitmapFactory.Options參數(shù)，將這個(gè)參數(shù)的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true就可以讓解析方法禁止為bitmap分配內(nèi)存，返回值也不再是一個(gè)Bitmap對(duì)象，而是null。雖然Bitmap是null了，但是BitmapFactory.Options的outWidth、outHeight和outMimeType屬性都會(huì)被賦值。這個(gè)技巧讓我們可以在加載圖片之前就獲取到圖片的長(zhǎng)寬值和MIME類型，從而根據(jù)情況對(duì)圖片進(jìn)行壓縮。如下代碼所示：
- BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
- options.inJustDecodeBounds = true;
- BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);
- int imageHeight = options.outHeight;
- int imageWidth = options.outWidth;
- String imageType = options.outMimeType;
為了避免OOM異常，最好在解析每張圖片的時(shí)候都先檢查一下圖片的大小，除非你非常信任圖片的來源，保證這些圖片都不會(huì)超出你程序的可用內(nèi)存。
現(xiàn)在圖片的大小已經(jīng)知道了，我們就可以決定是把整張圖片加載到內(nèi)存中還是加載一個(gè)壓縮版的圖片到內(nèi)存中。以下幾個(gè)因素是我們需要考慮的：
預(yù)估一下加載整張圖片所需占用的內(nèi)存。
為了加載這一張圖片你所愿意提供多少內(nèi)存。
用于展示這張圖片的控件的實(shí)際大小。
當(dāng)前設(shè)備的屏幕尺寸和分辨率。
比如，你的ImageView只有128*96像素的大小，只是為了顯示一張縮略圖，這時(shí)候把一張1024*768像素的圖片完全加載到內(nèi)存中顯然是不值得的。
那我們?cè)鯓硬拍軐?duì)圖片進(jìn)行壓縮呢？
通過設(shè)置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就可以實(shí)現(xiàn)。比如我們有一張2048*1536像素的圖片，將inSampleSize的值設(shè)置為4，就可以把這張圖片壓縮成512*384像素。原本加載這張圖片需要占用13M的內(nèi)存，壓縮后就只需要占用0.75M了(假設(shè)圖片是ARGB_8888類型，即每個(gè)像素點(diǎn)占用4個(gè)字節(jié))。下面的方法可以根據(jù)傳入的寬和高，計(jì)算出合適的inSampleSize值：
- public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
- int reqWidth, int reqHeight) {
- // 源圖片的高度和寬度
- final int height = options.outHeight;
- final int width = options.outWidth;
- int inSampleSize = 1;
- if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
- // 計(jì)算出實(shí)際寬高和目標(biāo)寬高的比率
- final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);
- final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
- // 選擇寬和高中最小的比率作為inSampleSize的值，這樣可以保證最終圖片的寬和高
- // 一定都會(huì)大于等于目標(biāo)的寬和高。
- inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;
- }
- return inSampleSize;
- }
使用這個(gè)方法，首先你要將BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true，解析一次圖片。然后將BitmapFactory.Options連同期望的寬度和高度一起傳遞到到calculateInSampleSize方法中，就可以得到合適的inSampleSize值了。之后再解析一次圖片，使用新獲取到的inSampleSize值，并把inJustDecodeBounds設(shè)置為false，就可以得到壓縮后的圖片了。
- public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,
- int reqWidth, int reqHeight) {
- // 第一次解析將inJustDecodeBounds設(shè)置為true，來獲取圖片大小
- final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
- options.inJustDecodeBounds = true;
- BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
- // 調(diào)用上面定義的方法計(jì)算inSampleSize值
- options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
- // 使用獲取到的inSampleSize值再次解析圖片
- options.inJustDecodeBounds = false;
- return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
- }
- 下面的代碼非常簡(jiǎn)單地將任意一張圖片壓縮成100*100的縮略圖，并在ImageView上展示。
- [java] view plaincopy
- mImageView.setImageBitmap(
- decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));
使用圖片緩存技術(shù)
在你應(yīng)用程序的UI界面加載一張圖片是一件很簡(jiǎn)單的事情，但是當(dāng)你需要在界面上加載一大堆圖片的時(shí)候，情況就變得復(fù)雜起來。在很多情況下，（比如使用ListView, GridView 或者 ViewPager 這樣的組件），屏幕上顯示的圖片可以通過滑動(dòng)屏幕等事件不斷地增加，最終導(dǎo)致OOM。
為了保證內(nèi)存的使用始終維持在一個(gè)合理的范圍，通常會(huì)把被移除屏幕的圖片進(jìn)行回收處理。此時(shí)垃圾回收器也會(huì)認(rèn)為你不再持有這些圖片的引用，從而對(duì)這些圖片進(jìn)行GC操作。用這種思路來解決問題是非常好的，可是為了能讓程序快速運(yùn)行，在界面上迅速地加載圖片，你又必須要考慮到某些圖片被回收之后，用戶又將它重新滑入屏幕這種情況。這時(shí)重新去加載一遍剛剛加載過的圖片無疑是性能的瓶頸，你需要想辦法去避免這個(gè)情況的發(fā)生。
這個(gè)時(shí)候，使用內(nèi)存緩存技術(shù)可以很好的解決這個(gè)問題，它可以讓組件快速地重新加載和處理圖片。下面我們就來看一看如何使用內(nèi)存緩存技術(shù)來對(duì)圖片進(jìn)行緩存，從而讓你的應(yīng)用程序在加載很多圖片的時(shí)候可以提高響應(yīng)速度和流暢性。
內(nèi)存緩存技術(shù)對(duì)那些大量占用應(yīng)用程序?qū)氋F內(nèi)存的圖片提供了快速訪問的方法。其中最核心的類是LruCache (此類在android-support-v4的包中提供) 。這個(gè)類非常適合用來緩存圖片，它的主要算法原理是把最近使用的對(duì)象用強(qiáng)引用存儲(chǔ)在 LinkedHashMap 中，并且把最近最少使用的對(duì)象在緩存值達(dá)到預(yù)設(shè)定值之前從內(nèi)存中移除。
在過去，我們經(jīng)常會(huì)使用一種非常流行的內(nèi)存緩存技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，即軟引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是現(xiàn)在已經(jīng)不再推薦使用這種方式了，因?yàn)閺?Android 2.3 (API Level 9)開始，垃圾回收器會(huì)更傾向于回收持有軟引用或弱引用的對(duì)象，這讓軟引用和弱引用變得不再可靠。另外，Android 3.0 (API Level 11)中，圖片的數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在本地的內(nèi)存當(dāng)中，因而無法用一種可預(yù)見的方式將其釋放，這就有潛在的風(fēng)險(xiǎn)造成應(yīng)用程序的內(nèi)存溢出并崩潰。
為了能夠選擇一個(gè)合適的緩存大小給LruCache, 有以下多個(gè)因素應(yīng)該放入考慮范圍內(nèi)，例如：
你的設(shè)備可以為每個(gè)應(yīng)用程序分配多大的內(nèi)存？
設(shè)備屏幕上一次最多能顯示多少?gòu)垐D片？有多少圖片需要進(jìn)行預(yù)加載，因?yàn)橛锌赡芎芸煲矔?huì)顯示在屏幕上？
你的設(shè)備的屏幕大小和分辨率分別是多少？一個(gè)超高分辨率的設(shè)備（例如 Galaxy Nexus) 比起一個(gè)較低分辨率的設(shè)備（例如 Nexus S），在持有相同數(shù)量圖片的時(shí)候，需要更大的緩存空間。
圖片的尺寸和大小，還有每張圖片會(huì)占據(jù)多少內(nèi)存空間。
圖片被訪問的頻率有多高？會(huì)不會(huì)有一些圖片的訪問頻率比其它圖片要高？如果有的話，你也許應(yīng)該讓一些圖片常駐在內(nèi)存當(dāng)中，或者使用多個(gè)LruCache 對(duì)象來區(qū)分不同組的圖片。
你能維持好數(shù)量和質(zhì)量之間的平衡嗎？有些時(shí)候，存儲(chǔ)多個(gè)低像素的圖片，而在后臺(tái)去開線程加載高像素的圖片會(huì)更加的有效。
并沒有一個(gè)指定的緩存大小可以滿足所有的應(yīng)用程序，這是由你決定的。你應(yīng)該去分析程序內(nèi)存的使用情況，然后制定出一個(gè)合適的解決方案。一個(gè)太小的緩存空間，有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新加載，這并沒有好處。而一個(gè)太大的緩存空間，則有可能還是會(huì)引起 java.lang.OutOfMemory 的異常。
下面是一個(gè)使用 LruCache 來緩存圖片的例子：
- private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
- @Override
- protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
- // 獲取到可用內(nèi)存的最大值，使用內(nèi)存超出這個(gè)值會(huì)引起OutOfMemory異常。
- // LruCache通過構(gòu)造函數(shù)傳入緩存值，以KB為單位。
- int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
- // 使用最大可用內(nèi)存值的1/8作為緩存的大小。
- int cacheSize = maxMemory / 8;
- mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
- @Override
- protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
- // 重寫此方法來衡量每張圖片的大小，默認(rèn)返回圖片數(shù)量。
- return bitmap.getByteCount() / 1024;
- }
- };
- }
- public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
- if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
- mMemoryCache.put(key, bitmap);
- }
- }
- public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
- return mMemoryCache.get(key);
- }
在這個(gè)例子當(dāng)中，使用了系統(tǒng)分配給應(yīng)用程序的八分之一內(nèi)存來作為緩存大小。在中高配置的手機(jī)當(dāng)中，這大概會(huì)有4兆(32/8)的緩存空間。一個(gè)全屏幕的 GridView 使用4張 800x480分辨率的圖片來填充，則大概會(huì)占用1.5兆的空間(800*480*4)。因此，這個(gè)緩存大小可以存儲(chǔ)2.5頁的圖片。
當(dāng)向 ImageView 中加載一張圖片時(shí),首先會(huì)在 LruCache 的緩存中進(jìn)行檢查。如果找到了相應(yīng)的鍵值，則會(huì)立刻更新ImageView ，否則開啟一個(gè)后臺(tái)線程來加載這張圖片。
- public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {
- final String imageKey = String.valueOf(resId);
- final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);
- if (bitmap != null) {
- imageView.setImageBitmap(bitmap);
- } else {
- imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);
- BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);
- task.execute(resId);
- }
- }
- BitmapWorkerTask 還要把新加載的圖片的鍵值對(duì)放到緩存中。
- class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {
- // 在后臺(tái)加載圖片。
- @Override
- protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {
- final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(
- getResources(), params[0], 100, 100);
- addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);
- return bitmap;
- }
- }
掌握了以上兩種方法，不管是要在程序中加載超大圖片，還是要加載大量圖片，都不用擔(dān)心OOM的問題了!不過僅僅是理論地介紹不知道大家能不能完全理解，在后面的文章中我會(huì)演示如何在實(shí)際程序中靈活運(yùn)用上述技巧來避免程序OOM，敬請(qǐng)期待。
