Android 大圖片加載 避免OOM
來源：程序員人生 發布時間：2015-02-03 08:59:15 閱讀次數：3793次
文章來自郭大神：=======
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本篇文章主要內容來自于Android Doc，我翻譯以后又做了些加工，英文好的朋友也能夠直接去讀原文。
http://developer.android.com/training/displaying-bitmaps/index.html
高效加載大圖片
我們在編寫Android程序的時候常常要用到許多圖片，不同圖片總是會有不同的形狀、不同的大小，但在大多數情況下，這些圖片都會大于我們程序所需要的大小。比如說系統圖片庫里展現的圖片大都是用手機攝像頭拍出來的，這些圖片的分辨率會比我們手機屏幕的分辨率高很多。大家應當知道，我們編寫的利用程序都是有1定內存限制的，程序占用了太高的內存就容易出現OOM(OutOfMemory)異常。我們可以通過下面的代碼看出每一個利用程序最高可用內存是多少。
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int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
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Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB");
因此在展現高分辨率圖片的時候，最好先將圖片進行緊縮。緊縮后的圖片大小應當和用來展現它的控件大小相近，在1個很小的ImageView上顯示1張超大的圖片不會帶來任何視覺上的好處，但卻會占用我們相當多寶貴的內存，而且在性能上還可能會帶來負面影響。下面我們就來看1看，如何對1張大圖片進行適當的緊縮，讓它能夠以最好大小顯示的同時，還能避免OOM的出現。
BitmapFactory這個類提供了多個解析方法(decodeByteArray, decodeFile, decodeResource等)用于創建Bitmap對象，我們應當根據圖片的來源選擇適合的方法。比如SD卡中的圖片可使用decodeFile方法，網絡上的圖片可使用decodeStream方法，資源文件中的圖片可使用decodeResource方法。這些方法會嘗試為已構建的bitmap分配內存，這時候就會很容易致使OOM出現。為此每種解析方法都提供了1個可選的BitmapFactory.Options參數，將這個參數的inJustDecodeBounds屬性設置為true就能夠讓解析方法制止為bitmap分配內存，返回值也不再是1個Bitmap對象，而是null。雖然Bitmap是null了，但是BitmapFactory.Options的outWidth、outHeight和outMimeType屬性都會被賦值。這個技能讓我們可以在加載圖片之前就獲得到圖片的長寬值和MIME類型，從而根據情況對圖片進行緊縮。以下代碼所示：
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BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
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options.inJustDecodeBounds = true;
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BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);
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int imageHeight = options.outHeight;
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int imageWidth = options.outWidth;
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String imageType = options.outMimeType;
為了不OOM異常，最好在解析每張圖片的時候都先檢查1下圖片的大小，除非你非常信任圖片的來源，保證這些圖片都不會超越你程序的可用內存。
現在圖片的大小已知道了，我們就能夠決定是把整張圖片加載到內存中還是加載1個緊縮版的圖片到內存中。以下幾個因素是我們需要斟酌的：
- 預估1下加載整張圖片所需占用的內存。
- 為了加載這1張圖片你所愿意提供多少內存。
- 用于展現這張圖片的控件的實際大小。
- 當前裝備的屏幕尺寸和分辨率。
比如，你的ImageView只有128*96像素的大小，只是為了顯示1張縮略圖，這時候候把1張1024*768像素的圖片完全加載到內存中明顯是不值得的。
那我們怎樣才能對圖片進行緊縮呢？通過設置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就能夠實現。比如我們有1張2048*1536像素的圖片，將inSampleSize的值設置為4，就能夠把這張圖片緊縮成512*384像素。本來加載這張圖片需要占用13M的內存，緊縮后就只需要占用0.75M了(假定圖片是ARGB_8888類型，即每一個像素點占用4個字節)。下面的方法可以根據傳入的寬和高，計算出適合的inSampleSize值：
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public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
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int reqWidth, int reqHeight) {
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final int height = options.outHeight;
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final int width = options.outWidth;
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int inSampleSize = 1;
-
if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
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final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);
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final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
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inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;
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}
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return inSampleSize;
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}
使用這個方法，首先你要將BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds屬性設置為true，解析1次圖片。然后將BitmapFactory.Options連同期望的寬度和高度1起傳遞到到calculateInSampleSize方法中，就能夠得到適合的inSampleSize值了。以后再解析1次圖片，使用新獲得到的inSampleSize值，并把inJustDecodeBounds設置為false，就能夠得到緊縮后的圖片了。
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public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,
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int reqWidth, int reqHeight) {
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final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
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options.inJustDecodeBounds = true;
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BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
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options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
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options.inJustDecodeBounds = false;
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return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
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}
下面的代碼非常簡單地將任意1張圖片緊縮成100*100的縮略圖，并在ImageView上展現。
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mImageView.setImageBitmap(
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decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));
使用圖片緩存技術
在你利用程序的UI界面加載1張圖片是1件很簡單的事情，但是當你需要在界面上加載1大堆圖片的時候，情況就變得復雜起來。在很多情況下，（比如使用ListView, GridView 或 ViewPager 這樣的組件），屏幕上顯示的圖片可以通過滑動屏幕等事件不斷地增加，終究致使OOM。
為了保證內存的使用始終保持在1個公道的范圍，通常會把被移除屏幕的圖片進行回收處理。此時垃圾回收器也會認為你不再持有這些圖片的援用，從而對這些圖片進行GC操作。用這類思路來解決問題是非常好的，可是為了能讓程序快速運行，在界面上迅速地加載圖片，你又必須要斟酌到某些圖片被回收以后，用戶又將它重新滑入屏幕這類情況。這時候重新去加載1遍剛剛加載過的圖片無疑是性能的瓶頸，你需要想辦法去避免這個情況的產生。
這個時候，使用內存緩存技術可以很好的解決這個問題，它可讓組件快速地重新加載和處理圖片。下面我們就來看1看如何使用內存緩存技術來對圖片進行緩存，從而讓你的利用程序在加載很多圖片的時候可以提高響應速度和流暢性。
內存緩存技術對那些大量占用利用程序寶貴內存的圖片提供了快速訪問的方法。其中最核心的類是LruCache (此類在android-support-v4的包中提供) 。這個類非常合適用來緩存圖片，它的主要算法原理是把最近使用的對象用強援用存儲在 LinkedHashMap 中，并且把最近最少使用的對象在緩存值到達預設定值之前從內存中移除。
在過去，我們常常會使用1種非常流行的內存緩存技術的實現，即軟援用或弱援用 (SoftReference or WeakReference)。但是現在已不再推薦使用這類方式了，由于從 Android 2.3 (API Level 9)開始，垃圾回收器會更偏向于回收持有軟援用或弱援用的對象，這讓軟援用和弱援用變得不再可靠。另外，Android 3.0 (API Level 11)中，圖片的數據會存儲在本地的內存當中，因此沒法用1種可預感的方式將其釋放，這就有潛伏的風險造成利用程序的內存溢出并崩潰。
為了能夠選擇1個適合的緩存大小給LruCache, 有以下多個因素應當放入斟酌范圍內，例如：
- 你的裝備可以為每一個利用程序分配多大的內存？
- 裝備屏幕上1次最多能顯示多少張圖片？有多少圖片需要進行預加載，由于有可能很快也會顯示在屏幕上？
- 你的裝備的屏幕大小和分辨率分別是多少？1個超高分辨率的裝備（例如 Galaxy Nexus) 比起1個較低分辨率的裝備（例如 Nexus S），在持有相同數量圖片的時候，需要更大的緩存空間。
- 圖片的尺寸和大小，還有每張圖片會占據多少內存空間。
- 圖片被訪問的頻率有多高？會不會有1些圖片的訪問頻率比其它圖片要高？如果有的話，你或許應當讓1些圖片常駐在內存當中，或使用多個LruCache 對象來辨別不同組的圖片。
- 你能保持好數量和質量之間的平衡嗎？有些時候，存儲多個低像素的圖片，而在后臺去開線程加載高像素的圖片會更加的有效。
并沒有1個指定的緩存大小可以滿足所有的利用程序，這是由你決定的。你應當去分析程序內存的使用情況，然后制定出1個適合的解決方案。1個太小的緩存空間，有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新加載，這并沒有好處。而1個太大的緩存空間，則有可能還是會引發 java.lang.OutOfMemory 的異常。
下面是1個使用 LruCache 來緩存圖片的例子：
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private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
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@Override
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protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
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int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
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int cacheSize = maxMemory / 8;
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mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
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@Override
-
protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
-
-
return bitmap.getByteCount() / 1024;
-
}
-
};
-
}
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public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
-
if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
-
mMemoryCache.put(key, bitmap);
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}
-
}
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public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
-
return mMemoryCache.get(key);
-
}
在這個例子當中，使用了系統分配給利用程序的8分之1內存來作為緩存大小。在中高配置的手機當中，這大概會有4兆(32/8)的緩存空間。1個全屏幕的 GridView 使用4張 800x480分辨率的圖片來填充，則大概會占用1.5兆的空間(800*480*4)。因此，這個緩存大小可以存儲2.5頁的圖片。
當向 ImageView 中加載1張圖片時,首先會在 LruCache 的緩存中進行檢查。如果找到了相應的鍵值，則會立刻更新ImageView ，否則開啟1個后臺線程來加載這張圖片。
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public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {
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final String imageKey = String.valueOf(resId);
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