概述
對於客戶端——服務器端應 用，從遠程獲取圖片算是經常要用的一個功能，而圖片資源往往會消耗比較大的流量，對應用來說，如果處理不好這個問題，那會讓用戶很崩潰，不知不覺手機流量 就用完瞭，等用戶發現是你的應用消耗掉瞭他手機流量的話，那麼可想而知你的應用將面臨什麼樣的命運。
另外一個問題就是加載速度，如果應用中圖片加載速度很慢的話，那麼用戶同樣會等到崩潰。
那麼如何處理好圖片資源的獲取和管理呢？
異步下載
本地緩存
異步下載
大傢都知道，在android應用中UI線程5秒沒響應的話就會拋出無響應異常，對於遠程獲取大的資源來說，這種異常還是很容易就會拋出來的，那麼怎麼避免這種問題的產生。在android中提供兩種方法來做這件事情：
啟動一個新的線程來獲取資源，完成後通過Handler機制發送消息，並在UI線程中處理消息，從而達到在異步線程中獲取圖片，然後通過Handler Message來更新UI線程的過程。
使用android中提供的AsyncTask來完成。
具體的做法這裡就不介紹瞭，查下API就可以瞭，或者是google、baidu下。這裡主要來說本地緩存。
本地緩存
對於圖片資源來說，你不可能讓應用每次獲取的時候都重新到遠程去下載（ListView），這樣會浪費資源，但是你又不能讓所有圖片資源都放到內存 中去（雖然這樣加載會比較快），因為圖片資源往往會占用很大的內存空間，容易導致OOM。那麼如果下載下來的圖片保存到SDCard中，下次直接從 SDCard上去獲取呢？這也是一種做法，我看瞭下，還是有不少應用采用這種方式的。采用LRU等一些算法可以保證sdcard被占用的空間隻有一小部 分，這樣既保證瞭圖片的加載、節省瞭流量、又使SDCard的空間隻占用瞭一小部分。另外一種做法是資源直接保存在內存中，然後設置過期時間和LRU規 則。
sdcard保存：
在sdcard上開辟一定的空間，需要先判斷sdcard上剩餘空間是否足夠，如果足夠的話就可以開辟一些空間，比如10M
當需要獲取圖片時，就先從sdcard上的目錄中去找，如果找到的話，使用該圖片，並更新圖片最後被使用的時間。如果找不到，通過URL去download
去服務器端下載圖片，如果下載成功瞭，放入到sdcard上，並使用，如果失敗瞭，應該有重試機制。比如3次。
下載成功後保存到sdcard上，需要先判斷10M空間是否已經用完，如果沒有用完就保存，如果空間不足就根據LRU規則刪除一些最近沒有被用戶的資源。
關鍵代碼：
保存圖片到SD卡上
private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) {
if (bm == null) {
Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap");
return;
}
//判斷sdcard上的空間
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");
}
}
保存圖片到SD卡上
/**
* 計算sdcard上的剩餘空間
* @return
*/
private int freeSpaceOnSd() {
StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());
double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;
return (int) sdFreeMB;
}修改文件的最後修改時間
/**
* 修改文件的最後修改時間
* @param dir
* @param fileName
*/
private void updateFileTime(String dir,String fileName) {
File file = new File(dir,fileName);
long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();
file.setLastModified(newModifiedTime);
}
本地緩存優化
/**
*計算存儲目錄下的文件大小，當文件總大小大於規定的CACHE_SIZE或者sdcard剩餘空間小於FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的規定
* 那麼刪除40%最近沒有被使用的文件
* @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 <removeFactor; i++) {
if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
files[i].delete();
}
}
}
}
/**
* 刪除過期文件
* @param dirPath
* @param filename
*/
private void removeExpiredCache(StringdirPath, String filename) {
File file = new File(dirPath,filename);
if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) {
Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
file.delete();
}
}
文件使用時間排序/**
* TODO 根據文件的最後修改時間進行排序 *
*/
classFileLastModifSort implements Comparator<File>{
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;
}
}
}
內存保存：
在內存中保存的話，隻能保存一定的量，而不能一直往裡面放，需要設置數據的過期時間、LRU等算法。這裡有一個方法是把常用的數據放到一個緩存中 （A），不常用的放到另外一個緩存中（B）。當要獲取數據時先從A中去獲取，如果A中不存在那麼再去B中獲取。B中的數據主要是A中LRU出來的數據，這 裡的內存回收主要針對B內存，從而保持A中的數據可以有效的被命中。1.先定義A緩存：
private final HashMap<String, Bitmap>mHardBitmapCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) {
@Override
protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry<String, Bitmap> eldest) {
if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) {
//當map的size大於30時，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，從而保證mHardBitmapCache的效率 www.aiwalls.com
mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
return true;
} else
return false;
}
};
2.再定於B緩存：
/**
*當mHardBitmapCache的key大於30的時候，會根據LRU算法把最近沒有被使用的key放入到這個緩存中。
*Bitmap使用瞭SoftReference，當內存空間不足時，此cache中的bitmap會被垃圾回收掉
*/
private final staticConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);3.從緩存中獲取數據：
/**
* 從緩存中獲取圖片
*/
private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {
// 先從mHardBitmapCache緩存中獲取
synchronized (mHardBitmapCache) {
final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);
if (bitmap != null) {
//如果找到的話，把元素移到linkedhashmap的最前面，從而保證在LRU算法中是最後被刪除
mHardBitmapCache.remove(url);
mHardBitmapCache.put(url,bitmap);
return bitmap;
}
}
//如果mHardBitmapCache中找不到，到mSoftBitmapCache中找
SoftReference<Bitmap>bitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url);
if (bitmapReference != null) {
final Bitmap bitmap =bitmapReference.get();
if (bitmap != null) {
return bitmap;
} else {
mSoftBitmapCache.remove(url);
}
}
return null;
}4.如果緩存中不存在，那麼就隻能去服務器端去下載：
/**
* 異步下載圖片
*/
class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask<String, Void, Bitmap> {
private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024;
private String url;
private finalWeakReference<ImageView> imageViewReference;
public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) {
imageViewReference = newWeakReference<ImageView>(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, "從" +url + "中下載圖片時出錯!,錯誤碼:" + 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;
}
這是兩種做法，還有一些應用在下載的時候使用瞭線程池和消息隊列MQ，對於圖片下載的效率要更好一些。有興趣的同學可以看下。
總結
對於遠程圖片等相對比較大的資源一定要在異步線程中去獲取
本地做緩存
摘自 與時俱進
