图片缓存原理作为android进阶的必备知识，是一名中高级开发人员必须掌握的，也经常在面试中被问到，故做一下记录。
众所周知，为避免内存溢出，图片有三级缓存的说法，即内存，硬盘，网络。
内存缓存技术
核心类是LruCache，它的算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在LinkedHashMap中，并且把最近最少使用的对象在缓存值达到预设值之前从内存中移除。
代码解释：
// 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 bitmap.getByteCount() / 1024;
}
};
public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
mMemoryCache.put(key, bitmap);
}
}
public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
return mMemoryCache.get(key);
}
当向ImageView中加载图片的时候，首先会在缓存中检查是否存在，如果根据key值找到该图片会立即更新，否则开启一条线程加载这张图片。
如下：
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;
}
}
硬盘缓存
核心类DiskLruCache。
DiskLruCache并没有限制数据的缓存位置，可以自由地进行设定，但是通常情况下多数应用程序都会将缓存的位置选择为 /sdcard/Android/data/<application package>/cache 这个路径。选择在这个位置有两点好处：第一，这是存储在SD卡上的，因此即使缓存再多的数据也不会对手机的内置存储空间有任何影响，只要SD卡空间足够就行。第二，这个路径被Android系统认定为应用程序的缓存路径，当程序被卸载的时候，这里的数据也会一起被清除掉，这样就不会出现删除程序之后手机上还有很多残留数据的问题。
DiskLruCache是不能new出实例的，如果我们要创建一个DiskLruCache的实例，则需要调用它的open()方法。
public static DiskLruCache open(File directory, int appVersion, int valueCount, long maxSize)
open()方法接收四个参数，第一个参数指定的是数据的缓存地址，第二个参数指定当前应用程序的版本号，第三个参数指定同一个key可以对应多少个缓存文件，基本都是传1，第四个参数指定最多可以缓存多少字节的数据。
获取缓存地址方法：
public File getDiskCacheDir(Context context, String uniqueName) {
String cachePath;
if(Environment.MEDIA_MOUNTED.equals(Environment.getExternalStorageState())
|| !Environment.isExternalStorageRemovable()) {
cachePath = context.getExternalCacheDir().getPath();
} else {
cachePath = context.getCacheDir().getPath();
}
return new File(cachePath + File.separator + uniqueName);
}
接着又将获取到的路径和一个uniqueName进行拼接，作为最终的缓存路径返回。那么这个uniqueName又是什么呢？其实这就是为了对不同类型的数据进行区分而设定的一个唯一值，比如说在网易新闻缓存路径下看到的bitmap、object等文件夹。
获取版本号代码：
public int getAppVersion(Context context) {
try {
PackageInfo info = context.getPackageManager().getPackageInfo(context.getPackageName(), 0);
return info.versionCode;
} catch (NameNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
return 1;
}
需要注意的是，每当版本号改变，缓存路径下存储的所有数据都会被清除掉，因为DiskLruCache认为当应用程序有版本更新的时候，所有的数据都应该从网上重新获取。
后面两个参数就没什么需要解释的了，第三个参数传1，第四个参数通常传入10M的大小就够了，这个可以根据自身的情况进行调节。
综上所述，一个标准的open方法可以这样写：
DiskLruCache mDiskLruCache = null;
try {
File cacheDir = getDiskCacheDir(context, "bitmap");
if (!cacheDir.exists()) {
cacheDir.mkdirs();
}
mDiskLruCache = DiskLruCache.open(cacheDir, getAppVersion(context), 1, 10 * 1024 * 1024);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
有了DiskLruCache的实例之后，我们就可以对缓存的数据进行操作了，操作类型主要包括写入、访问、移除等。
- 写入
写入的操作是借助DiskLruCache.Editor这个类完成的。类似地，这个类也是不能new的，需要调用DiskLruCache的edit()方法来获取实例，接口如下所示：
public Editor edit(String key) throws IOException
可以看到，edit()方法接收一个参数key，这个key将会成为缓存文件的文件名，并且必须要和图片的URL是一一对应的。那么怎样才能让key和图片的URL能够一一对应呢？直接使用URL来作为key？不太合适，因为图片URL中可能包含一些特殊字符，这些字符有可能在命名文件时是不合法的。其实最简单的做法就是将图片的URL进行MD5编码，编码后的字符串肯定是唯一的，并且只会包含0-F这样的字符，完全符合文件的命名规则。
public String hashKeyForDisk(String key) {
String cacheKey;
try {
final MessageDigest mDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
mDigest.update(key.getBytes());
cacheKey = bytesToHexString(mDigest.digest());
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
cacheKey = String.valueOf(key.hashCode());
}
return cacheKey;
}
private String bytesToHexString(byte[] bytes) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < bytes.length; i++) {
String hex = Integer.toHexString(0xFF & bytes[i]);
if (hex.length() == 1) {
sb.append('0');
}
sb.append(hex);
}
return sb.toString();
}
因此，现在就可以这样写来得到一个DiskLruCache.Editor的实例：
String imageUrl = "http://img.my.csdn.net/uploads/201309/01/1378037235_7476.jpg";
String key = hashKeyForDisk(imageUrl);
DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
有了DiskLruCache.Editor的实例之后，我们可以调用它的newOutputStream()方法来创建一个输出流。
完整的写入操作：
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
String imageUrl = "http://img.my.csdn.net/uploads/201309/01/1378037235_7476.jpg";
String key = hashKeyForDisk(imageUrl);
DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
if (editor != null) {
OutputStream outputStream = editor.newOutputStream(0);
if (downloadUrlToStream(imageUrl, outputStream)) {
editor.commit();
} else {
editor.abort();
}
}
mDiskLruCache.flush();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
-
读取
完整的读取缓存代码如下：try { String imageUrl = "http://img.my.csdn.net/uploads/201309/01/1378037235_7476.jpg"; String key = hashKeyForDisk(imageUrl); DiskLruCache.Snapshot snapShot = mDiskLruCache.get(key); if (snapShot != null) { InputStream is = snapShot.getInputStream(0); Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is); mImage.setImageBitmap(bitmap); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } -
移除
try { String imageUrl = "http://img.my.csdn.net/uploads/201309/01/1378037235_7476.jpg"; String key = hashKeyForDisk(imageUrl); mDiskLruCache.remove(key); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
用法虽然简单，但是你要知道，这个方法我们并不应该经常去调用它。因为你完全不需要担心缓存的数据过多从而占用SD卡太多空间的问题，DiskLruCache会根据我们在调用open()方法时设定的缓存最大值来自动删除多余的缓存。只有你确定某个key对应的缓存内容已经过期，需要从网络获取最新数据的时候才应该调用remove()方法来移除缓存。
两者的融合使用参考：http://blog.csdn.net/boyupeng/article/details/47127605
