Android使用緩存技術加載多圖

在你應用程序的UI界面加載一張圖片是一件很簡單的事情，但是當你需要在界面上加載一大堆圖片的時候比如實現照片牆或者瀑布流，情況就變得複雜起來，一不小心就會OOM（Outof Memory）。在很多情況下，（比如使用 ListView, GridView 或者 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，最終導致OOM。
爲了保證內存的使用始終維持在一個合理的範圍，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爲你不再持有這些圖片的引用，從而對這些圖片進行GC操作。用這種思路來解決問題是非常好的，可是爲了能讓程序快速運行，在界面上迅速地加載圖片，你又必須要考慮到某些圖片被回收之後，用戶又將它重新滑入屏幕這種情況。比如照片牆當用戶看完下面照片後又返回上一頁查看上一頁的圖片，這時候你就會發現加載上一頁速度非常快，而加載下一頁就會緩衝一會，就是這個理兒。倘若在這時重新去加載一遍剛剛加載過的圖片無疑是性能的瓶頸，這個時候，就應該使用內存緩存技術，它可以很好的解決這個問題，它可以讓組件快速地重新加載和處理圖片。從而讓你的應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佔用應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)。這個類非常適合用來緩存圖片，它的主要算法原理是把最近使用的對象用強引用存儲在 LinkedHashMap中，並且把最近最少使用的對象在緩存值達到預設定值之前從內存中移除。

在過去，我們經常會使用一種非 常流行的內存緩存技術的實現，即軟引用或弱引用 (SoftReference orWeakReference)。但是現在已經不再推薦使用這種方式了，因爲從 Android 2.3 (API Level9)開始，垃圾回收器會更傾向於回收持有軟引用或弱引用的對象，這讓軟引用和弱引用變得不再可靠。另外，Android 3.0 (APILevel11)中，圖片的數據會存儲在本地的內存當中，因而無法用一種可預見的方式將其釋放，這就有潛在的風險造成應用程序的內存溢出並崩潰。

爲了能夠選擇一個合適的緩存大小給LruCache, 有以下多個因素應該放入考慮範圍內，例如：

• 你的設備可以爲每個應用程序分配多大的內存？
• 設備屏幕上一次最多能顯示多少張圖片？有多少圖片需要進行預加載，因爲有可能很快也會顯示在屏幕上？
• 你的設備的屏幕大小和分辨率分別是多少？一個超高分辨率的設備（例如 Galaxy Nexus) 比起一個較低分辨率的設備（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，還有每張圖片會佔據多少內存空間。
• 圖片被訪問的頻率有多高？會不會有一些圖片的訪問頻率比其它圖片要高？如果有的話，你也許應該讓一些圖片常駐在內存當中，或者使用多個LruCache對象來區分不同組的圖片。
• 你能維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，而在後臺去開線程加載高像素的圖片會更加的有效。

並沒有一個指定的緩存大小可以滿足所有的應用程序，這是由你決定的。你應該去分析程序內存的使用情況，然後制定出一個合適的解決方案。一個太小的緩存空間，有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新加載，這並沒有好處。而一個太大的緩存空間，則有可能還是會引起java.lang.OutOfMemory 的異常。

下面是一個使用 LruCache 來緩存圖片的例子：

private LruCache mMemoryCache;

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    //獲取到可用內存的最大值，使用內存超出這個值會引起OutOfMemory異常。
    //LruCache通過構造函數傳入緩存值，以KB爲單位。
    intmaxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
    //使用最大可用內存值的1/8作爲緩存的大小。
    intcacheSize = maxMemory / 8;
    mMemoryCache= new LruCache(cacheSize) {
      @Override
       protectedint sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
          //重寫此方法來衡量每張圖片的大小，默認返回圖片數量。
          returnbitmap.getByteCount() / 1024;
       }
    };
}

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

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

在這個例子當中，使用了系統分配給應用程序的八分之一內存來作爲緩存大小。在中高配置的手機當中，這大概會有4兆(32/8)的緩存空間。一個全屏幕的GridView 使用4張800x480分辨率的圖片來填充，則大概會佔用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 中加載一張圖片時,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 ，否則開啓一個後臺線程來加載這張圖片。

public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {
    final StringimageKey = String.valueOf(resId);
    final Bitmapbitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);
    if (bitmap!= null) {
      imageView.setImageBitmap(bitmap);
    } else{
      imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);
      BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);
      task.execute(resId);
    }
}
BitmapWorkerTask 還要把新加載的圖片的鍵值對放到緩存中。
class BitmapWorkerTask extends AsyncTask {
    //在後臺加載圖片。
   @Override
    protectedBitmap doInBackground(Integer... params) {
       final Bitmapbitmap = decodeSampledBitmapFromResource(
            getResources(), params[0], 100, 100);
      addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);
       returnbitmap;
    }
}

參考自：http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/9316683