Android图片压缩及内存缓存

Android图片压缩

图片BitmapFactory压缩

Android中提供的对图像的解析BitmapFactory类。直接上代码，以作为记录.

/**
* 根据普通需要显示的宽和高进行压缩
*
* @param path
* @param width
* @param height
* @return
*/
protected Bitmap decodeSampledBitmapFromPath(String path, int width,
int height) {
// 获取图片的宽和高，并不把图片加载到内存当中
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
// true表示禁止系统加载图像到内存
options.inJustDecodeBounds = true;

BitmapFactory.decodeFile(path, options);
options.inSampleSize = caculateInSampleSize(options, width, height);

// 使用获取到的inSampleSize再次解析图片
options.inJustDecodeBounds = false;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

return bitmap;
}

/**
* 根据需求的宽和高以及实际的宽和高计算SampleSize
*
* @param options
* @param width
* @param height
* @return
*/
private int caculateInSampleSize(Options options, int reqWidth,
int reqHeight) {
int width = options.outWidth;
int height = options.outHeight;

int inSampleSize = 1;
// 得到一个比例
if (width > reqWidth || height > reqHeight) {
int widthRadio = Math.round(width * 1.0f / reqWidth);
int heightRadio = Math.round(height * 1.0f / reqHeight);

inSampleSize = Math.max(widthRadio, heightRadio);
}
return inSampleSize;
}

图片缓存LruCache

在过去，我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现，即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了，因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始，垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象，这让软引用和弱引用变得不再可靠。下面是使用LruCache的例子

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
// 获取到可用内存的最大值，使用内存超出这个值会引起OutOfMemory异常。
// LruCache通过构造函数传入缓存值，以KB为单位。
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
// 使用最大可用内存值的1/8作为缓存的大小。
int cacheSize = maxMemory / 8;
mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
@Override
protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
// 重写此方法来衡量每张图片的大小，默认返回图片数量。
return value.getRowBytes() * value.getHeight();
}
};
}

public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
mMemoryCache.put(key, bitmap);
}
}

public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
return mMemoryCache.get(key);
}

在中高配置的手机当中，这大概会有4兆(32/8)的缓存空间。一个全屏幕的 GridView 使用4张 800x480分辨率的图片来填充，则大概会占用1.5兆的空间(800*480*4)。因此，这个缓存大小可以存储2.5页的图片。

当向 ImageView 中加载一张图片时,首先会在 LruCache 的缓存中进行检查。如果找到了相应的键值，则会立刻更新ImageView ，否则开启一个后台线程来加载这张图片。

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 还要把新加载的图片的键值对放到缓存中。

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {
// 在后台加载图片。
@Override
protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {
final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(
getResources(), params[0], 100, 100);
addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);
return bitmap;
}
}

图片的压缩及内存缓存这样的方案，在实战中经常使用到，而且OOM问题有效的得到解决。