直觉得项目中使用的Image Loader适用性不强,昨晚在github随便逛逛,发现一个开源项目Android-Universal-Image-Loader十分火热。代码并不十分复杂,却写的不错,决定记录和分享一下。
Android-Universal-Image-Loader是一个针对图片加载、缓存的开源项目。github: https://github.com/nostra13/Android-Universal-Image-Loader
@author nostra13频繁的更新记录来看,Android-Universal-Image-Loader的后期维护比较好。从 Applications using Universal Image Loader来看,还是相当强大的,如:EyeEm Camera, UPnP/DLNA Browser, Facebook Photo/Album,淘宝天猫,京东商城等。到底有何种魅力让大家纷至沓来?
01. 项目包结构
图 1
去掉无实际意义的包名:com.nostra13.universalimageloader,一切变显得比较清楚了。
(1)cache主要是磁盘缓存及内存缓存预定的接口和常规实现类,包含的算法较多(并不复杂),如FIFO算法、LRU算法等。
(2)core明显是整个Image Loader的核心包,图片下载、适配显示,并向上层应用提供各种接口,默认模板,还包括很多关键枚举类、工具类。
(3)utils比较简单些,常规工具类,如ImageSizeUtils、StorageUtils等。
02. 文件存储策略
针对手机,流量、电量及体验的要求,不断向网络发起重复的请求,都是不恰当的。常规存储方式包括:文件存储、数据库存储、 SharedPreference、云存储(网络存储)及保存至内存等几种手段。显然,需要在本地进行持久化,就图片而已,以文件的方式保存无疑是最好的 选择。至此,完成了云端-->本地的持久化,但是如果简单的每次都去”本地存储“请求,请求不到再到云端请求,无疑无法解决频繁请求图片所需要的速 度和体验。请记住,用户对图片的渴望程序是相当高,试想一下,ListView上下滚动时,每次直接到”本地存储“请求时,整个界面多处在 Loading,显然体验效果比较一般。因此,图片一般都会存储至内存中。从内存中读取图片的速度比本地加载的快得多,体验也会更好。这就是平时通常说的 三步:内存-->本地文件-->云端。
在Android-Universal-Image-Loader,单纯从包结构上就可以看出,cache.disc是负责硬盘存储,而 cache.memory是负责内存存储的(ps.具体存储实现方式还是在core包内)。而网络请求应该在core.download中,core包在 Part3.2会深入分析。
事实上,我们似乎忽略了一些东西,如果我发起请求的是本地图片呢?如果是R.drawable.*的图片呢?优点1:Android- Universal-Image-Loader设计得比较细致,在ImageDownloader接口枚举类Scheme,明确指出所支持的请求类型:
HTTP("http"), HTTPS("https"), FILE("file"), CONTENT("content"), ASSETS("assets"), DRAWABLE("drawable"), UNKNOWN("");
021. 存储空间、时间、数量策略
在cache.disc下,有着比较完整的存储策略,根据预先指定的空间大小,使用频率(生命周期),文件个数的约束条件,都有着对应的实现策略。最基础的接口DiscCacheAware和抽象类BaseDiscCache。简单类图如下:
图2
从类图中,明显可以看出,整个disc存储的实现方式有四种:文件总数,文件总大小(或目录),生命周期,无限制(即空间、时间维度的限制)。分析重点,是接口/抽象类。
public interface DiscCacheAware { /** * This method must not to save file on file system in fact. It is called after image was cached in cache directory * and it was decoded to bitmap in memory. Such order is required to prevent possible deletion of file after it was * cached on disc and before it was tried to decode to bitmap. */ void put(String key, File file); /** * Returns {@linkplain File file object} appropriate incoming key.<br /> * <b>NOTE:</b> Must <b>not to return</b> a null. Method must return specific {@linkplain File file object} for * incoming key whether file exists or not. */ File get(String key); /** Clears cache directory */ void clear(); }
具体看英文注释,比较好理解,此处就不翻译了。
022. 图片文件的命名
如果你是心思细腻的用户,在图片浏览器中是否会经常看到一些小图片甚至于广告图片。在一定程序上,本人挺鄙视这些图片来源的应用。为什么把一些 临时下载的图片,并无实际意义的图片,占据如此重要的位置。对此,我只想说:我会直接删掉这个目录,如果知道是哪个应用的话,估计我也会卸载。我不禁猜 想:如果所有应用缓存的图片,都是可以被媒体库扫描出来的话,这是什么境况呢?慢,肯定的。
因此,图片保存时,以什么样的文件名进行存储是相当重要的。这个必须要根据需求进行定制生成的策略。举三个例子:
(1)如果要做一个“云相册”,保存图片后,当然希望能够使用“美图秀秀”、“相机360”等进行编辑。
(2)如果要做一个“淘宝客户端”,所有浏览过的商品图片都存储,并可被其它图片浏览器感知,这似乎不恰当吧。
(3)如果要做一个“私密相册”,保存本地的图片,自然不希望别人去感知。
结论:用户有意识去保存的图片,应该可被感知;用户无意识缓存的图片,不应该被“外界”感知,但也有例外如第3种。当然,第三种权限的控制也是可行的。
Android-Universal-Image-Loader在保存图片时,需要一个FileNameGenerator(译:文件名生产者)。抽象类BaseDiscCache中存在两个构造器:
public BaseDiscCache(File cacheDir) { this(cacheDir, DefaultConfigurationFactory.createFileNameGenerator()); } public BaseDiscCache(File cacheDir, FileNameGenerator fileNameGenerator) { if (cacheDir == null) { throw new IllegalArgumentException(String.format(ERROR_ARG_NULL, "cacheDir")); } if (fileNameGenerator == null) { throw new IllegalArgumentException(String.format(ERROR_ARG_NULL, "fileNameGenerator")); } this.cacheDir = cacheDir; this.fileNameGenerator = fileNameGenerator; }
DefaultConfigurationFactory提供默认文件名生产者为HashCodeFileNameGenerator,默认实现比较简单:返回字符串的hashCode。
核心类图:
图3
Md5FileNameGenerator相关原理可查询MD5加密算法,JDK自带类java.security.MessageDigest。
03. 内存存储
这部分涉及的知识面比较多,算法、链表、堆栈、队列、泛型等。Android-Universal-Image-Loader在“开闭原则”上做得很好,接口简洁、实用,基于接口,都可以自行扩展功能。
直接看下接口MemoryCacheAware的定义:
public interface MemoryCacheAware<K, V> { /** * Puts value into cache by key * * @return <b>true</b> - if value was put into cache successfully, <b>false</b> - if value was <b>not</b> put into * cache */ boolean put(K key, V value); /** Returns value by key. If there is no value for key then null will be returned. */ V get(K key); /** Removes item by key */ void remove(K key); /** Returns all keys of cache */ Collection<K> keys(); /** Remove all items from cache */ void clear(); }
如果不熟悉泛型的话,建议复习一下,或者直接把MemoryCacheAware<K, V>当MemoryCacheAware<String, Bitmap>看,会方便些。
核心类图:
图4
大体结构上以文件存储比较相近,关键性的区别在于BaseMemoryCache子类使 用的都是WeakReference(弱引用),FuzzyKeyMemoryCache、LimitedAgeMemoryCache、 LruMemoryCache使用的是强引用。本节对内存存储方式,比较关键的概念:强引用、软引用、弱引用及虚引用。
回顾:
(1)StrongReference(强引用)
强引用就是平时经常使用的,如常规new Object()。如果一个对象具有强引用,那垃圾回收器绝不会回收。内存不足,甚至出现OOM时,也不会随意回收强引用的对象。
(2)SoftReference(软引用)
在内存空间足够,垃圾回收器不会回收它;如果内存空间不足,垃圾回收器就会回收软引用的对象。
(3)WeakReference(弱引用)
弱引用相对软引用,具有更短暂的生命周期。常规的GC,只要被扫描到,都会直接被回收。
(4)PhantomReference(虚引用)
虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用,那么它就和没有任何引用一样,在任何时候都可能被垃圾回收器回收。虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收器回收的活动。没用过。。。
选其一FIFOLimitedMemoryCache进行分析,构造时,必须要指定大小(单位:字节)。当设置的大小超过16MB(Android默认分配的大小好像也是这个)时,会有警告。
public LimitedMemoryCache(int sizeLimit) { this.sizeLimit = sizeLimit; cacheSize = new AtomicInteger(); if (sizeLimit > MAX_NORMAL_CACHE_SIZE) { L.w("You set too large memory cache size (more than %1$d Mb)", MAX_NORMAL_CACHE_SIZE_IN_MB); } }
而FIFOLimitedMemoryCache的实现也相对简单,只要你清楚FIFO的基本概念:先进先出。
public class FIFOLimitedMemoryCache extends LimitedMemoryCache<String, Bitmap> { private final List<Bitmap> queue = Collections.synchronizedList(new LinkedList<Bitmap>()); public FIFOLimitedMemoryCache(int sizeLimit) { super(sizeLimit); } @Override public boolean put(String key, Bitmap value) { if (super.put(key, value)) { queue.add(value); return true; } else { return false; } } @Override public void remove(String key) { Bitmap value = super.get(key); if (value != null) { queue.remove(value); } super.remove(key); } @Override public void clear() { queue.clear(); super.clear(); } @Override protected int getSize(Bitmap value) { return value.getRowBytes() * value.getHeight(); } @Override protected Bitmap removeNext() { return queue.remove(0); } @Override protected Reference<Bitmap> createReference(Bitmap value) { return new WeakReference<Bitmap>(value); } }
在removeNext()方法中,可以看到每次都是移除队列中的第一个对象。
Part3.1就此结束。
原来,用心写一篇文章,还是相当的困难。前前后后,走读,分析,类图,补充部分遗漏的知识点,足足用了半天的时间。不过,收获良多。
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