整理了几篇文章总结：
缓存有啥作用：
- 最简单一种，一张相同的图片出现在不同的地方，缓存可以保证使用的是一个Bitmap对象，而不是每个出现的地方都是不同的对象，毕竟Bitmap是内存大户，少伺候一个是一个。
- 从文件或者网络读取图片，流量和时间成本都高，如果按照url或者path缓存，就可以节省资源。
- 内存缓存多用LruCache的，软引用和弱引用已经不被推荐，因为官网说GC更激进，对以上两种引用的回收可能性增大，这样就达不到缓存的目的了。
- 如果自己要做缓存，一定要考虑好回收策略和缓存空间的大小。
Bitmap到底占用了多少内存
BitmapFactory中的以下几个变量的注释中解释了各自的作用，大概说来就是他们和inScaled变量一起确定了返回的bitmap的缩放情况，也就是影响实际读取到内存中的大小。
inTargetDensity：application实际运行时获取到的设备的dpi信息。是影响bitmap读取时scale的关键。
inScreenDensity：设备的dpi，也就是显示屏幕的dpi。
inDensity：一个跟drawable所属dpi有关的值，如果没有相应的dpi归类，则被设置为默认值DENSITY_MEDIUM也就是160。
参考一段BitmapFactory中的代码：
/**
* Decode a new Bitmap from an InputStream. This InputStream was obtained from
* resources, which we pass to be able to scale the bitmap accordingly.
*/
public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res, TypedValue value,
InputStream is, Rect pad, Options opts) {
if (opts == null) {
opts = new Options();
}
if (opts.inDensity == 0 && value != null) {
final int density = value.density;
if (density == TypedValue.DENSITY_DEFAULT) {
opts.inDensity = DisplayMetrics.DENSITY_DEFAULT;
} else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE) {
opts.inDensity = density;
}
}
if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
}
return decodeStream(is, pad, opts);
}
对于读取文件生成的bitmap到底占用了你多少资源，这篇blog[1]
从源代码的角度说的比较清楚了。不过除此之外，我的理解，如果放到了assets或者直接读取文件，也就是不从drawable中取得的话，需要看decode的时候怎么设置的BitmapFactory.Options，如果opt是null，inDensity应该是默认值mediumDpi也就是160。BitmapFactory和Bitmap类里对这一部分比较清楚，关键点还是去看源代码比较好。
小结：影响Bitmap占用内存的几个点：
- 色彩格式：ARGB8888，RGB565
- 原始文件存放的资源目录：hdpi，xhdpi等，从相应资源文件夹下读取到的图片资源会将这个dpi信息传递给
opts.inTargetDensity。 - 目标屏幕的密度。
减少Bitmap的内存占用，防止OOM
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针对不同场景合适的选用jpg或者png
- 需要alpha通道只能用png。
- 色值丰富，那么用jpg，如果作为按钮的背景，请用png。
- 目标用户的 cpu 是否强劲？jpg 的图像压缩算法比png耗时。
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使用inSampleSize压缩图片
对原始图片比较大但是显示质量要求并不严格的可使用采样加载，如果采样率为2，则最中读入内存的只有原始大小的1/4。
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灵活使用矩阵：大图小用用采样，小图大用用矩阵
Matrix有很多变换，结合Canvas和ImageView使用达到图片各种操作。
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尽量用自定义View代替帧动画
比如需要多个drawable资源做帧的loading效果完全可以用自定义view替换。
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及时回收Bitmap的内存
如果能够获得Bitmap对象的引用，就需要及时的调用Bitmap的recycle()方法来释放Bitmap占用的内存空间，而不要等Android系统来进行释放，参考解析Android开发优化之:对Bitmap的内存优化详解 [2]。
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合理使用Bitmap缓存
经常使用的Bitmap对象使用缓存。很多开源缓存工具比如ImageLoader、Picasso、Glide、Fresco等，这有简要对比【MDCC 2015】开源选型之Android三大图片缓存原理、特性对比[3]。
使用内存、文件、网络缓存的策略减少重复加载，基础的缓存方式是LRU算法。当然也可以根据业务需求使用合适的缓存或者加载策略，如有有个场景频繁读入bitmap并不确定性相互切换，但是并不是每张都重复使用，比如目前比较火的类似FaceU的动态贴纸选择。此时就不能直接将这些图片全都缓存，否则会由于命中率低造成巨大的内存浪费。
关于内存分析的方法，可以参考这篇Android最佳性能实践(二)——分析内存的使用情况[4]。
