概述
對于客戶端——服務(wù)器端應(yīng)用,，從遠程獲取圖片算是經(jīng)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(yīng)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了,，等用戶發(fā)現(xiàn)是你的應(yīng)用消耗掉了他手機流量的話，那么可想而知你的應(yīng)用將面臨什么樣的命運,。
另外一個問題就是加載速度,，如果應(yīng)用中圖片加載速度很慢的話，那么用戶同樣會等到崩潰,。
那么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
大家都知道，在android應(yīng)用中UI線程5秒沒響應(yīng)的話就會拋出無響應(yīng)異常,，對于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，那么怎么避免這種問題的產(chǎn)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,，完成后通過Handler機制發(fā)送消息,，并在UI線程中處理消息，從而達到在異步線程中獲取圖片,，然后通過Handler Message來更新UI線程的過程,。
使用android中提供的AsyncTask來完成。
具體的做法這里就不介紹了,，查下API就可以了,，或者是google、baidu下,。這里主要來說本地緩存,。
本地緩存
對于圖片資源來說，你不可能讓應(yīng)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(nèi)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(nèi)存空間,，容易導致OOM,。那么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，我看了下,，還是有不少應(yīng)用采用這種方式的,。采用LRU等一些算法可以保證sdcard被占用的空間只有一小部分，這樣既保證了圖片的加載,、節(jié)省了流量,、又使SDCard的空間只占用了一小部分。另外一種做法是資源直接保存在內(nèi)存中,，然后設(shè)置過期時間和LRU規(guī)則,。
sdcard保存：
在sdcard上開辟一定的空間，需要先判斷sdcard上剩余空間是否足夠,，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，并更新圖片最后被使用的時間,。如果找不到,，通過URL去download
去服務(wù)器端下載圖片，如果下載成功了,，放入到sdcard上,，并使用,，如果失敗了，應(yīng)該有重試機制,。比如3次,。
下載成功后保存到sdcard上，需要先判斷10M空間是否已經(jīng)用完,，如果沒有用完就保存,，如果空間不足就根據(jù)LRU規(guī)則刪除一些最近沒有被用戶的資源。
關(guān)鍵代碼：
保存圖片到SD卡上
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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");
}
} |
計算sdcard上的空間：
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/**
* 計算sdcard上的剩余空間
* @return
*/
private int freeSpaceOnSd() {
StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());
double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;
return (int) sdFreeMB;
} |
修改文件的最后修改時間
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/**
* 修改文件的最后修改時間
* @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(yōu)化
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/**
*計算存儲目錄下的文件大小,，當文件總大小大于規(guī)定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空間小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的規(guī)定
* 那么刪除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
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/**
* TODO 根據(jù)文件的最后修改時間進行排序 *
*/
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(nèi)存保存：
在內(nèi)存中保存的話,，只能保存一定的量，而不能一直往里面放,，需要設(shè)置數(shù)據(jù)的過期時間,、LRU等算法。這里有一個方法是把常用的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時先從A中去獲取，如果A中不存在那么再去B中獲取,。B中的數(shù)據(jù)主要是A中LRU出來的數(shù)據(jù),，這里的內(nèi)存回收主要針對B內(nèi)存，從而保持A中的數(shù)據(jù)可以有效的被命中,。
先定義A緩存：
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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大于30時,，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，從而保證mHardBitmapCache的效率
mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
return true;
} else
return false;
}
}; |
再定于B緩存：
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/**
*當mHardBitmapCache的key大于30的時候,，會根據(jù)LRU算法把最近沒有被使用的key放入到這個緩存中,。
*Bitmap使用了SoftReference，當內(nèi)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); |
從緩存中獲取數(shù)據(jù)：
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/**
* 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算法中是最后被刪除
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;
} |
如果緩存中不存在,，那么就只能去服務(wù)器端去下載：
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/**
* 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(yīng)用在下載的時候使用了線程池和消息隊列MQ,，對于圖片下載的效率要更好一些,。有興趣的同學可以看下。
總結(jié)
對于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
原文鏈接：http://blog.csdn.net/xieqibao/article/details/6682128
