Android中的Bitmap缓存池使用详解

本文介绍了如何使用缓存来提高UI的载入输入和滑动的流畅性。使用内存缓存、使用磁盘缓存、处理配置改变事件等方法将会有效的解决这个问题。

在您的UI中显示单个图片是非常简单的,如果您需要一次显示很多图片就有点复杂了。在很多情况下(例如使用 ListView, GridView 或者 ViewPager控件),显示在屏幕上的图片以及即将显示在屏幕上的图片数量是非常大的(例如在图库中浏览大量图片)。

在这些控件中,当一个子控件不显示的时候,系统会重用该控件来循环显示 以便减少对内存的消耗。同时垃圾回收机制还会释放那些已经载入内存中的Bitmap资源(假设您没有强引用这些Bitmap)。一般来说这样都是不错的,但是在用户来回滑动屏幕的时候,为了保证UI的流畅性和载入图片的效率,您需要避免重复的处理这些需要显示的图片。 使用内存缓存和磁盘缓存可以解决这个问题,使用缓存可以让控件快速的加载已经处理过的图片。

本文介绍如何使用缓存来提高UI的载入输入和滑动的流畅性。

使用内存缓存

内存缓存提高了访问图片的速度,但是要占用不少内存。 LruCache

类(在API 4之前可以使用Support Library 中的类 )特别适合缓存Bitmap, 把最近使用到的

Bitmap对象用强引用保存起来(保存到LinkedHashMap中),当缓存数量达到预定的值的时候,把

不经常使用的对象删除。

注意: 过去,实现内存缓存的常用做法是使用

SoftReference 或者

WeakReference bitmap 缓存,

但是不推荐使用这种方式。从Android 2.3 (API Level 9) 开始,垃圾回收开始强制的回收掉 soft/weak 引用 从而导致这些缓存没有任何效率的提升。

另外,在 Android 3.0 (API Level 11)之前,这些缓存的Bitmap数据保存在底层内存(native memory)中,并且达到预定条件后也不会释放这些对象,从而可能导致

程序超过内存限制并崩溃。

在使用 LruCache 的时候,需要考虑如下一些因素来选择一个合适的缓存数量参数:

1.程序中还有多少内存可用

2.同时在屏幕上显示多少图片?要先缓存多少图片用来显示到即将看到的屏幕上?

3.设备的屏幕尺寸和屏幕密度是多少?超高的屏幕密度(xhdpi 例如 Galaxy Nexus)

4.设备显示同样的图片要比低屏幕密度(hdpi 例如 Nexus S)设备需要更多的内存。

5.图片的尺寸和格式决定了每个图片需要占用多少内存

6.图片访问的频率如何?一些图片的访问频率要比其他图片高很多?如果是这样的话,您可能需要把这些经常访问的图片放到内存中。

7.在质量和数量上如何平衡?有些情况下保存大量的低质量的图片是非常有用的,当需要的情况下使用后台线程来加入一个高质量版本的图片。

这里没有万能配方可以适合所有的程序,您需要分析您的使用情况并在指定自己的缓存策略。使用太小的缓存并不能起到应有的效果,而使用太大的缓存会消耗更多

的内存从而有可能导致 java.lang.OutOfMemory 异常或者留下很少的内存供您的程序其他功能使用。

下面是一个使用 LruCache 缓存的示例:

private LruCache<string, bitmap=""> mMemoryCache;

@Override

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

    ...

    // Get memory class of this device, exceeding this amount will throw an

    // OutOfMemory exception.

    final int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(

            Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();

    // Use 1/8th of the available memory for this memory cache.

    final int cacheSize = 1024 * 1024 * memClass / 8;

    mMemoryCache = new LruCache<string, bitmap="">(cacheSize) {

        @Override

        protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {

            // The cache size will be measured in bytes rather than number of items.

            return bitmap.getByteCount();

        }

    };

    ...

}                                                              

public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {

    if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {

        mMemoryCache.put(key, bitmap);

    }

}                                                              

public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {

    return mMemoryCache.get(key);

}

以上是 Android中的Bitmap缓存池使用详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/355889.html

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