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ImageLoader学习笔记

栏目:综合技术时间:2015-08-17 08:41:06

这是根据ImageLoader画的1张类图,可以帮助我们更好地理解这个开源库。


这个开源库的优点:1、支持多线程下载图片。2、实现图片的两级缓存。
3、可以根据控件大小对Bitmap进行裁剪,减少Bitmap占用过量的内存
4、提供在较慢的网络对图片进行加载
5、较好的控制图片的加载进程,例如,滑动进程暂停加载图片,停止滑动的时候
去加载图片。


ImageLoader里面的getInstance()方法里面用到了单例设计模式。通过双层是不是为null判断提高性能。
ImageLoaderConfigurationFactory用到了工厂模式
LimitedAgeMemoryCache是MemoryCache的装潢者,相当于为MemoryCache添加了1个特性。
ContentLengthInputStream是InputStream的装潢者,可以通过available()函数得到InputStream对应数据源的长度


ImageLoaderConfiguration里面的threadPollSize设置的是线程池的大小,这里设置的是3

在项目中用到了ListView显示图片的模块,平常加载图片都是通过HttpUrlConnection去进行网络要求,然后下载图片并显示在Activity上,但这类方法对
ListView来讲明显是不现实的,因此在网络找到了1个开源的库ImageLoader,里面除能够实现基本功能以外,还实现了图片缓存(3级缓存,内存、sdcard,
网络(其实真正意义上只是两级)),读了其他人对ImageLoader的解析,对ImageLoader的实现原理也理解了很多,做个笔记,可以留作以后温习,顺便巩固下
学到的知识。


最少被访问的实现利用的是两个泛型,1个存储key和Bitmap类型的value,另外1个存储key还有long类型的value,当需要删除的时候就进行迭代,取得最少
被使用的key然后去删除对应的value。LimitedAgeMemoryCache的实现也是一样的道理。


这个库加载图片也是利用HttpClient,网络延迟的时候抛出异常,网络比较慢的时候调用SlowNetworkImageDownloader,它实现了ImageDownloader接口,


之前不是1直想弄明白是怎样实现缓存的?怎想实现LRU和FIFO,后来才知道原来是利用了LinkList和LinkHashMap,LinkList可以当做队列那模样用,
因此很容易就能够实现先来先删除的功能,而LinkHashMap有迭代排序的功能,默许的是插入排序,还有另外1种是访问排序,就是被访问到的那个图片
会将它的Key寄存在表尾,并从原来位置删除,这模样每次都删除第1个的话就是删了那个最久没被访问到的图片。

public class LruMemoryCache implements MemoryCacheAware<String, Bitmap> { private final LinkedHashMap<String, Bitmap> map; //利用LinkHashMap来存储对应的数据 private final int maxSize; /** Size of this cache in bytes */ private int size; /** @param maxSize Maximum sum of the sizes of the Bitmaps in this cache */ public LruMemoryCache(int maxSize) { if (maxSize <= 0) { throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0"); } this.maxSize = maxSize; this.map = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(0, 0.75f, true); } /** * Returns the Bitmap for {@code key} if it exists in the cache. If a Bitmap was returned, it is moved to the head * of the queue. This returns null if a Bitmap is not cached. */ @Override public final Bitmap get(String key) { if (key == null) { throw new NullPointerException("key == null"); } synchronized (this) { return map.get(key); } } /** Caches {@code Bitmap} for {@code key}. The Bitmap is moved to the head of the queue. */ @Override public final boolean put(String key, Bitmap value) { //把key和value存进去 if (key == null || value == null) { throw new NullPointerException("key == null || value == null"); } synchronized (this) { size += sizeOf(key, value); Bitmap previous = map.put(key, value); if (previous != null) { size -= sizeOf(key, previous); } } trimToSize(maxSize); return true; } /** * Remove the eldest entries until the total of remaining entries is at or below the requested size. * * @param maxSize the maximum size of the cache before returning. May be ⑴ to evict even 0-sized elements. */ private void trimToSize(int maxSize) { while (true) { String key; Bitmap value; synchronized (this) { if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) { throw new IllegalStateException(getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!"); } if (size <= maxSize || map.isEmpty()) { break; } Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator().next(); if (toEvict == null) { break; } key = toEvict.getKey(); value = toEvict.getValue(); map.remove(key); size -= sizeOf(key, value); } } } /** Removes the entry for {@code key} if it exists. */ //将对应的key(其实就是第1个元素)移除 @Override public final void remove(String key) { if (key == null) { throw new NullPointerException("key == null"); } synchronized (this) { Bitmap previous = map.remove(key); if (previous != null) { size -= sizeOf(key, previous); } } } @Override public Collection<String> keys() { synchronized (this) { return new HashSet<String>(map.keySet()); } } @Override public void clear() { trimToSize(⑴); // ⑴ will evict 0-sized elements } /** * Returns the size {@code Bitmap} in bytes. * <p/> * An entry's size must not change while it is in the cache. */ private int sizeOf(String key, Bitmap value) { return value.getRowBytes() * value.getHeight(); } @Override public synchronized final String toString() { return String.format("LruCache[maxSize=%d]", maxSize); } }


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