Android之远程图片获取和本地缓存

http://www.cnblogs.com/top5/archive/2012/04/10/2440614.html

概述

对于客户端——服务器端应 用，从远程获取图片算是经常要用的一个功能，而图片资源往往会消耗比较大的流量，对应用来说，如果处理不好这个问题，那会让用户很崩溃，不知不觉手机流量 就用完了，等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话，那么可想而知你的应用将面临什么样的命运。

另外一个问题就是加载速度，如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户同样会等到崩溃。

那么如何处理好图片资源的获取和管理呢？

异步下载

本地缓存

异步下载

大家都知道，在android应用中UI线程5秒没响应的话就会抛出无响应异常，对于远程获取大的资源来说，这种异常还是很容易就会抛出来的，那么怎么避免这种问题的产生。在android中提供两种方法来做这件事情：

启动一个新的线程来获取资源，完成后通过Handler机制发送消息，并在UI线程中处理消息，从而达到在异步线程中获取图片，然后通过Handler Message来更新UI线程的过程。

使用android中提供的AsyncTask来完成。

具体的做法这里就不介绍了，查下API就可以了，或者是google、baidu下。这里主要来说本地缓存。

本地缓存

对于图片资源来说，你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载（ListView），这样会浪费资源，但是你又不能让所有图片资源都放到内存 中去（虽然这样加载会比较快），因为图片资源往往会占用很大的内存空间，容易导致OOM。那么如果下载下来的图片保存到SDCard中，下次直接从 SDCard上去获取呢？这也是一种做法，我看了下，还是有不少应用采用这种方式的。采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部 分，这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。另外一种做法是资源直接保存在内存中，然后设置过期时间和LRU规 则。

sdcard保存：

在sdcard上开辟一定的空间，需要先判断sdcard上剩余空间是否足够，如果足够的话就可以开辟一些空间，比如10M

当需要获取图片时，就先从sdcard上的目录中去找，如果找到的话，使用该图片，并更新图片最后被使用的时间。如果找不到，通过URL去download

去服务器端下载图片，如果下载成功了，放入到sdcard上，并使用，如果失败了，应该有重试机制。比如3次。

下载成功后保存到sdcard上，需要先判断10M空间是否已经用完，如果没有用完就保存，如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。

关键代码：

保存图片到SD卡上

private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) {

        if (bm == null) {

            Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap");

            return;

        }

         //判断sdcard上的空间

        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");

        }

    }

保存图片到SD卡上

    /**

     * 计算sdcard上的剩余空间

     * @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时间

    /**

     * 修改文件的最后修改时间

     * @param dir

     * @param fileName

     */

    private void updateFileTime(String dir,String fileName) {

        File file = new File(dir,fileName);       

        long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();

        file.setLastModified(newModifiedTime);

    }

本地缓存优化

     /**

     *计算存储目录下的文件大小，当文件总大小大于规定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空间小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的规定

     * 那么删除40%最近没有被使用的文件

     * @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();

                }

            }

        }

    }

    /**

     * 删除过期文件

     * @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();

        }

    }

文件使用时间排序/**

 * TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 *

 */

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;

        }

    }

}

内存保存：

在内存中保存的话，只能保存一定的量，而不能一直往里面放，需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中 （A），不常用的放到另外一个缓存中（B）。当要获取数据时先从A中去获取，如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据，这 里的内存回收主要针对B内存，从而保持A中的数据可以有效的被命中。1.先定义A缓存：

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) {

               //当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，从而保证mHardBitmapCache的效率

               mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));

                return true;

            } else

                return false;

        }

    };

2.再定于B缓存：

   /**

     *当mHardBitmapCache的key大于30的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的key放入到这个缓存中。

     *Bitmap使用了SoftReference，当内存空间不足时，此cache中的bitmap会被垃圾回收掉

     */

    private final staticConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);3.从缓存中获取数据：

   /**

     * 从缓存中获取图片

     */

    private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {

        // 先从mHardBitmapCache缓存中获取

        synchronized (mHardBitmapCache) {

            final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);

            if (bitmap != null) {

                //如果找到的话，把元素移到linkedhashmap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除

                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.如果缓存中不存在，那么就只能去服务器端去下载：

   /**

     * 异步下载图片

     */

    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, "从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + 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;

        }

这是两种做法，还有一些应用在下载的时候使用了线程池和消息队列MQ，对于图片下载的效率要更好一些。有兴趣的同学可以看下。

总结

对于远程图片等相对比较大的资源一定要在异步线程中去获取

本地做缓存