ListView异步加载网络图片完美版之双缓存技术

时间:2023-03-08 16:33:38

本示例参考学习了一个国外的示例:http://code.google.com/p/android-imagedownloader/,有兴趣的同学下载研究一下。
问题描述:在这一篇博客中将会为大家讲解如何将下载回来的图片进行缓存,为了节约流量,并且提高下一次显示图片的速度,提高用户体验,所以不能够每次调用getView的时候都去从网络下载图片,就必须用到缓存。
缓存的重点问题:如何控制缓存的大小,如果我们一直向缓存中筛数据,而没有对缓存的大小进行控制,那么最终会导致OOM
解决方案:设置两级缓存,第一级用LinkedHashMap<String,Bitmap>保留Bitmap的强引用,但是控制缓存的大小MAX_CAPACITY=10,当继续向该缓存中存数据的时候,将会把一级缓存中的最近最少使用的元素放入二级缓存ConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>,二级缓存中保留的Bitmap的软引用。
SoftReference:它保存的对象实例,除非JVM即将OutOfMemory,否则不会被GC回收。这个特性使得它特别适合设计对象Cache。对于Cache,我们希望被缓存的对象最好始终常驻内存,但是如果JVM内存吃紧,为了不发生OutOfMemoryError导致系统崩溃,必要的时候也允许JVM回收Cache的内存,待后续合适的时机再把数据重新Load到Cache中。这样可以系统设计得更具弹性。

  1. // 0.75是加载因子为经验值,true则表示按照最近访问量的高低排序,false则表示按照插入顺序排序
  2. private HashMap<String, Bitmap> mFirstLevelCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(
  3. MAX_CAPACITY / 2, 0.75f, true) {
  4. private static final long serialVersionUID = 1L;
  5. protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, Bitmap> eldest) {
  6. if (size() > MAX_CAPACITY) {// 当超过一级缓存阈值的时候,将老的值从一级缓存搬到二级缓存
  7. mSecondLevelCache.put(eldest.getKey(),
  8. new SoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
  9. return true;
  10. }
  11. return false;
  12. };
  13. };
// 0.75是加载因子为经验值,true则表示按照最近访问量的高低排序,false则表示按照插入顺序排序
private HashMap<String, Bitmap> mFirstLevelCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(
MAX_CAPACITY / 2, 0.75f, true) {
private static final long serialVersionUID = 1L;
protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, Bitmap> eldest) {
if (size() > MAX_CAPACITY) {// 当超过一级缓存阈值的时候,将老的值从一级缓存搬到二级缓存
mSecondLevelCache.put(eldest.getKey(),
new SoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
return true;
}
return false;
};
};

加载图片:先读缓存,缓存么有就开启异步任务从网络下载

  1. /**
  2. * 加载图片,如果缓存中有就直接从缓存中拿,缓存中没有就下载
  3. * @param url
  4. * @param adapter
  5. * @param holder
  6. */
  7. public void loadImage(String url, BaseAdapter adapter, ViewHolder holder) {
  8. resetPurgeTimer();
  9. Bitmap bitmap = getBitmapFromCache(url);// 从缓存中读取
  10. if (bitmap == null) {
  11. holder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);//缓存没有设为默认图片
  12. ImageLoadTask imageLoadTask = new ImageLoadTask();
  13. imageLoadTask.execute(url, adapter, holder);//执行异步任务
  14. } else {
  15. holder.mImageView.setImageBitmap(bitmap);//设为缓存图片
  16. }
  17. }
/**
* 加载图片,如果缓存中有就直接从缓存中拿,缓存中没有就下载
* @param url
* @param adapter
* @param holder
*/
public void loadImage(String url, BaseAdapter adapter, ViewHolder holder) {
resetPurgeTimer();
Bitmap bitmap = getBitmapFromCache(url);// 从缓存中读取
if (bitmap == null) {
holder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);//缓存没有设为默认图片
ImageLoadTask imageLoadTask = new ImageLoadTask();
imageLoadTask.execute(url, adapter, holder);//执行异步任务
} else {
holder.mImageView.setImageBitmap(bitmap);//设为缓存图片
} }

读取缓存的代码:

  1. public Bitmap getBitmapFromCache(String url) {
  2. Bitmap bitmap = null;
  3. bitmap = getFromFirstLevelCache(url);// 从一级缓存中拿
  4. if (bitmap != null) {
  5. return bitmap;
  6. }
  7. bitmap = getFromSecondLevelCache(url);//从二级缓存中拿
  8. return bitmap;
  9. }
  10. private Bitmap getFromFirstLevelCache(String url) {
  11. Bitmap bitmap = null;
  12. synchronized (mFirstLevelCache) {
  13. bitmap = mFirstLevelCache.get(url);
  14. if (bitmap != null) {// 将最近访问的元素放到链的头部,提高下一次访问该元素的检索速度(LRU算法)
  15. mFirstLevelCache.remove(url);
  16. mFirstLevelCache.put(url, bitmap);
  17. }
  18. }
  19. return bitmap;
  20. }
  21. private Bitmap getFromSecondLevelCache(String url) {
  22. Bitmap bitmap = null;
  23. SoftReference<Bitmap> softReference = mSecondLevelCache.get(url);
  24. if (softReference != null) {
  25. bitmap = softReference.get();
  26. if (bitmap == null) {// 由于内存吃紧,软引用已经被gc回收了
  27. mSecondLevelCache.remove(url);
  28. }
  29. }
  30. return bitmap;
  31. }
public Bitmap getBitmapFromCache(String url) {
Bitmap bitmap = null;
bitmap = getFromFirstLevelCache(url);// 从一级缓存中拿
if (bitmap != null) {
return bitmap;
}
bitmap = getFromSecondLevelCache(url);//从二级缓存中拿
return bitmap;
}
private Bitmap getFromFirstLevelCache(String url) {
Bitmap bitmap = null;
synchronized (mFirstLevelCache) {
bitmap = mFirstLevelCache.get(url);
if (bitmap != null) {// 将最近访问的元素放到链的头部,提高下一次访问该元素的检索速度(LRU算法)
mFirstLevelCache.remove(url);
mFirstLevelCache.put(url, bitmap);
}
}
return bitmap;
}
private Bitmap getFromSecondLevelCache(String url) {
Bitmap bitmap = null;
SoftReference<Bitmap> softReference = mSecondLevelCache.get(url);
if (softReference != null) {
bitmap = softReference.get();
if (bitmap == null) {// 由于内存吃紧,软引用已经被gc回收了
mSecondLevelCache.remove(url);
}
}
return bitmap;
}

定期清理缓存

  1. // 定时清理缓存
  2. private Runnable mClearCache = new Runnable() {
  3. @Override
  4. public void run() {
  5. clear();
  6. }
  7. };
  8. private Handler mPurgeHandler = new Handler();
  9. // 重置缓存清理的timer
  10. private void resetPurgeTimer() {
  11. mPurgeHandler.removeCallbacks(mClearCache);
  12. mPurgeHandler.postDelayed(mClearCache, DELAY_BEFORE_PURGE);
  13. }
  14. /**
  15. * 清理缓存
  16. */
  17. private void clear() {
  18. mFirstLevelCache.clear();
  19. mSecondLevelCache.clear();
  20. }
// 定时清理缓存
private Runnable mClearCache = new Runnable() {
@Override
public void run() {
clear();
}
};
private Handler mPurgeHandler = new Handler(); // 重置缓存清理的timer
private void resetPurgeTimer() {
mPurgeHandler.removeCallbacks(mClearCache);
mPurgeHandler.postDelayed(mClearCache, DELAY_BEFORE_PURGE);
} /**
* 清理缓存
*/
private void clear() {
mFirstLevelCache.clear();
mSecondLevelCache.clear();
}

总结:这篇文章主要讲了图片的缓存技巧,拿来主义,学习从别人的代码中吸取精华,代码我也上传了,并且附有详细的注释,这里的缓存都是在内存当中,适合短期有效的缓存,如果是长期有效的图片,我们可以采用文件存储的方式,再设一级文件缓存,有兴趣的同学可以研究一下。
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