Android 使用 LruCache 緩衝圖片

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在你應用程式的 UI 介面載入一張圖片是一件很簡單的事情，但是當你需要在介面上載入一大堆圖片的時候，情況就變得複雜起來。在很多情況下，（比如使用 ListView, GridView 或者 ViewPager 這樣的組件），螢幕上顯示的圖片可以通過滑動螢幕等事件不斷地增加，最終導致 OOM。為了保證記憶體的使用始終維持在一個合理的範圍，通常會把被移除螢幕的圖片進行回收處理。此時記憶體回收行程也會認為你不再持有這些圖片的引用，從而對這些圖片進行 GC 操作。用這種思路來解決問題是非常好的，可是為了能讓程式快速運行，在介面上迅速地載入圖片，你又必須要考慮到某些圖片被回收之後，使用者又將它重新滑入螢幕這種情況。這時重新去載入一遍剛剛載入過的圖片無疑是效能的瓶頸，你需要想辦法去避免這個情況的發生。

這個時候，使用記憶體緩衝技術可以很好的解決這個問題，它可以讓組件快速地重新載入和處理圖片。下面我們就來看一看如何使用記憶體緩衝技術來對圖片進行緩衝，從而讓你的應用程式在載入很多圖片的時候可以提高響應速度和流暢性。記憶體緩衝技術對那些大量佔用應用程式寶貴記憶體的圖片提供了快速存取的方法。其中最核心的類是 LruCache ( 此類在 android-support-v4 的包中提供 ) 。這個類非常適合用來緩衝圖片，它的主要演算法原理是把最近使用的對象用強引用儲存在 LinkedHashMap 中，並且把最近最少使用的對象在緩衝值達到預設定值之前從記憶體中移除。

在過去，我們經常會使用一種非常流行的記憶體緩衝技術的實現，即軟引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是現在已經不再推薦使用這種方式了，因為從 Android 2.3 (API Level 9)開始，記憶體回收行程會更傾向於回收持有軟引用或弱引用的對象，這讓軟引用和弱引用變得不再可靠。另外，Android 3.0 (API Level 11)中，圖片的資料會儲存在本地的記憶體當中，因而無法用一種可預見的方式將其釋放，這就有潛在的風險造成應用程式的記憶體溢出並崩潰。為了能夠選擇一個合適的緩衝大小給 LruCache, 有以下多個因素應該放入考慮範圍內，例如：

1. 你的裝置可以為每個應用程式分配多大的記憶體？
2. 裝置螢幕上一次最多能顯示多少張圖片？
3. 有多少圖片需要進行預先載入，因為有可能很快也會顯示在螢幕上？
4. 你的裝置的螢幕大小和解析度分別是多少？一個超高解析度的裝置（例如 Galaxy Nexus）比起一個較低解析度的裝置（例如 Nexus S），在持有相同數量圖片的時候，需要更大的緩衝空間。
5. 圖片的尺寸和大小，還有每張圖片會佔據多少記憶體空間？
6. 圖片被訪問的頻率有多高？會不會有一些圖片的訪問頻率比其它圖片要高？如果有的話，你也許應該讓一些圖片常駐在記憶體當中，或者使用多個 LruCache 對象來區分不同組的圖片。
7. 你能維持好數量和品質之間的平衡嗎？有些時候，儲存多個低像素的圖片，而在後台去開線程載入高像素的圖片會更加的有效。

並沒有一個指定的緩衝大小可以滿足所有的應用程式，這是由你決定的。你應該去剖析器記憶體的使用方式，然後制定出一個合適的解決方案。一個太小的緩衝空間，有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新載入，這並沒有好處。而一個太大的緩衝空間，則有可能還是會引起 java.lang.OutOfMemory 的異常。

下面是一個使用 LruCache 來緩衝圖片的例子：

 

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {    // 擷取到可用記憶體的最大值，使用記憶體超出這個值會引起OutOfMemory異常。    // LruCache通過建構函式傳入緩衝值，以KB為單位。    int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);    // 使用最大可用記憶體值的1/8作為緩衝的大小。    int cacheSize = maxMemory / 8;    mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {        protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {            // 重寫此方法來衡量每張圖片的大小，預設返回圖片數量。            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);}

在這個例子當中，使用了系統分配給應用程式的八分之一記憶體來作為緩衝大小。在中高配置的手機當中，這大概會有4兆(32/8)的緩衝空間。一個全螢幕的 GridView 使用 4 張 800x480 解析度的圖片來填充，則大概會佔用 1.5 兆的空間 (800*480*4)。因此，這個緩衝大小可以儲存 2.5 頁的圖片。當向 ImageView 中載入一張圖片時,首先會在 LruCache 的緩衝中進行檢查。如果找到了相應的索引值，則會立刻更新 ImageView ，否則開啟一個後台線程來載入這張圖片。

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 還要把新載入的圖片的索引值對放到緩衝中。

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {     // 在後台載入圖片。 protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {         final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(                 getResources(), params[0], 100, 100);         addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);         return bitmap;     } }

 

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