a、获得imageview想要显示的大小 想要压缩，我们第一步应该是获得imageview想要显示的大小，没大小肯定没办法压缩？ 那么如何获得imageview想要显示的大小呢？
/**
* 根据ImageView获适当的压缩的宽和高
*
* @param imageView
* @return
*/
public static ImageSize getImageViewSize(ImageView imageView)
{
ImageSize imageSize = new ImageSize();
DisplayMetrics displayMetrics = imageView.getContext().getResources()
.getDisplayMetrics();
LayoutParams lp = imageView.getLayoutParams();
int width = imageView.getWidth();
// 获取imageview的实际宽度
if (width <= 0)
{
width = lp.width;
// 获取imageview在layout中声明的宽度
}
if (width <= 0)
{
// width = imageView.getMaxWidth();// 检查最大值
width = getImageViewFieldValue(imageView, "mMaxWidth");
}
if (width <= 0)
{
width = displayMetrics.widthPixels;
}
int height = imageView.getHeight();
// 获取imageview的实际高度
if (height <= 0)
{
height = lp.height;
// 获取imageview在layout中声明的宽度
}
if (height <= 0)
{
height = getImageViewFieldValue(imageView, "mMaxHeight");
// 检查最大值
}
if (height <= 0)
{
height = displayMetrics.heightPixels;
}
imageSize.width = width;
imageSize.height = height;
return imageSize;
}
public static class ImageSize
{
int width;
int height;
}
可以看到，我们拿到imageview以后：
首先企图通过getWidth获取显示的宽；有些时候，这个getWidth返回的是0；
那么我们再去看看它有没有在布局文件中书写宽；
如果布局文件中也没有精确值，那么我们再去看看它有没有设置最大值；
如果最大值也没设置，那么我们只有拿出我们的终极方案，使用我们的屏幕宽度；
总之，不能让它任性，我们一定要拿到一个合适的显示值。
可以看到这里或者最大宽度，我们用的反射，而不是getMaxWidth()；维萨呢，因为getMaxWidth竟然要API 16，我也是醉了；为了兼容性，我们采用反射的方案。反射的代码就不贴了。
b、设置合适的inSampleSize 我们获得想要显示的大小，为了什么，还不是为了和图片的真正的宽高做比较，拿到一个合适的inSampleSize，去对图片进行压缩么。
那么首先应该是拿到图片的宽和高：
/ 获得图片的宽和高，并不把图片加载到内存中
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeFile(path, options);
这三行就成功获取图片真正的宽和高了，存在我们的options里面；
然后我们就可以happy的去计算inSampleSize了：
/**
* 根据需求的宽和高以及图片实际的宽和高计算SampleSize
*
* @param options
* @param width
* @param height
* @return
*/
public static int caculateInSampleSize(Options options, int reqWidth,
int reqHeight)
{
int width = options.outWidth;
int height = options.outHeight;
int inSampleSize = 1;
if (width > reqWidth || height > reqHeight)
{
int widthRadio = Math.round(width * 1.0f / reqWidth);
int heightRadio = Math.round(height * 1.0f / reqHeight);
inSampleSize = Math.max(widthRadio, heightRadio);
}
return inSampleSize;
}
options里面存了实际的宽和高；reqWidth和reqHeight就是我们之前得到的想要显示的大小；经过比较，得到一个合适的inSampleSize;
有了inSampleSize:
options.inSampleSize = ImageSizeUtil.caculateInSampleSize(options,
width, height);
// 使用获得到的InSampleSize再次解析图片
options.inJustDecodeBounds = false;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);
return bitmap;
经过这几行，就完成图片的压缩了。
上述是本地图片的压缩，那么如果是网络图片呢？
a、直接下载存到sd卡，然后采用本地的压缩方案。这种方式当前是在硬盘缓存开启的情况下，如果没有开启呢？
b、使用BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts);
/**
* 根据url下载图片在指定的文件
*
* @param urlStr
* @param file
* @return
*/
public static Bitmap downloadImgByUrl(String urlStr, ImageView imageview)
{
FileOutputStream fos = null;
InputStream is = null;
try
{
URL url = new URL(urlStr);
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
is = new BufferedInputStream(conn.getInputStream());
is.mark(is.available());
Options opts = new Options();
opts.inJustDecodeBounds = true;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts);
//获取imageview想要显示的宽和高
ImageSize imageViewSize = ImageSizeUtil.getImageViewSize(imageview);
opts.inSampleSize = ImageSizeUtil.caculateInSampleSize(opts,
imageViewSize.width, imageViewSize.height);
opts.inJustDecodeBounds = false;
is.reset();
bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts);
conn.disconnect();
return bitmap;
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
} finally
{
try
{
if (is != null)
is.close();
} catch (IOException e)
{
}
try
{
if (fos != null)
fos.close();
} catch (IOException e)
{
}
}
return null;
}
基本和本地压缩差不多，也是两次取样，当然需要注意一点，我们的is进行了包装，以便可以进行reset()；直接返回的is是不能使用两次的。
到此，图片压缩说完了。
我们的图片压缩加载完了，那么就应该放入我们的LruCache，然后设置到我们的ImageView上。
好了，接下来我们来说说我们的这个框架的架构；
1、单例，包含一个LruCache用于管理我们的图片；
2、任务队列，我们每来一次加载图片的请求，我们会封装成Task存入我们的TaskQueue;
3、包含一个后台线程，这个线程在第一次初始化实例的时候启动，然后会一直在后台运行；任务呢？还记得我们有个任务队列么，有队列存任务，得有人干活呀；所以，当每来一次加载图片请求的时候，我们同时发一个消息到后台线程，后台线程去使用线程池去TaskQueue去取一个任务执行；
4、调度策略；3中说了，后台线程去TaskQueue去取一个任务，这个任务不是随便取的，有策略可以选择，一个是FIFO，一个是LIFO，我倾向于后者。
好了，基本就这些结构，接下来看我们具体的实现。
1、构造方法
public static ImageLoader getInstance(int threadCount, Type type)
{
if (mInstance == null)
{
synchronized (ImageLoader.class)
{
if (mInstance == null)
{
mInstance = new ImageLoader(threadCount, type);
}
}
}
return mInstance;
}
这个就不用说了，重点看我们的构造方法
/**
* 图片加载类
*
* @author zhy
*
*/
public class ImageLoader
{
private static ImageLoader mInstance;
/**
* 图片缓存的核心对象
*/
private LruCache<String, Bitmap> mLruCache;
/**
* 线程池
*/
private ExecutorService mThreadPool;
private static final int DEAFULT_THREAD_COUNT = 1;
/**
* 队列的调度方式
*/
private Type mType = Type.LIFO;
/**
* 任务队列
*/
private LinkedList<Runnable> mTaskQueue;
/**
* 后台轮询线程
*/
private Thread mPoolThread;
private Handler mPoolThreadHandler;
/**
* UI线程中的Handler
*/
private Handler mUIHandler;
private Semaphore mSemaphorePoolThreadHandler = new Semaphore(0);
private Semaphore mSemaphoreThreadPool;
private boolean isDiskCacheEnable = true;
private static final String TAG = "ImageLoader";
public enum Type
{
FIFO, LIFO;
}
private ImageLoader(int threadCount, Type type)
{
init(threadCount, type);
}
/**
* 初始化
*
* @param threadCount
* @param type
*/
private void init(int threadCount, Type type)
{
initBackThread();
// 获取我们应用的最大可用内存
int maxMemory = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();
int cacheMemory = maxMemory / 8;
mLruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheMemory)
{
@Override
protected int sizeOf(String key, Bitmap value)
{
return value.getRowBytes() * value.getHeight();
}
};
// 创建线程池
mThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
mTaskQueue = new LinkedList<Runnable>();
mType = type;
mSemaphoreThreadPool = new Semaphore(threadCount);
}
/**
* 初始化后台轮询线程
*/
private void initBackThread()
{
// 后台轮询线程
mPoolThread = new Thread()
{
@Override
public void run()
{
Looper.prepare();
mPoolThreadHandler = new Handler()
{
@Override
public void handleMessage(Message msg)
{
// 线程池去取出一个任务进行执行
mThreadPool.execute(getTask());
try
{
mSemaphoreThreadPool.acquire();
} catch (InterruptedException e)
{
}
}
};
// 释放一个信号量
mSemaphorePoolThreadHandler.release();
Looper.loop();
};
};
mPoolThread.start();
}
在贴构造的时候，顺便贴出所有的成员变量；
在构造中我们调用init，init中可以设置后台加载图片线程数量和加载策略；init中首先初始化后台线程initBackThread(),可以看到这个后台线程，实际上是个Looper最终在那不断的loop，我们还初始化了一个mPoolThreadHandler用于发送消息到此线程；
接下来就是初始化mLruCache ， mThreadPool ，mTaskQueue 等；
2、loadImage
构造完成以后，当然是使用了，用户调用loadImage传入(final String path, final ImageView imageView,final boolean isFromNet)就可以完成本地或者网络图片的加载。
/**
* 根据path为imageview设置图片
*
* @param path
* @param imageView
*/
public void loadImage(final String path, final ImageView imageView,
final boolean isFromNet)
{
imageView.setTag(path);
if (mUIHandler == null)
{
mUIHandler = new Handler()
{
public void handleMessage(Message msg)
{
// 获取得到图片，为imageview回调设置图片
ImgBeanHolder holder = (ImgBeanHolder) msg.obj;
Bitmap bm = holder.bitmap;
ImageView imageview = holder.imageView;
String path = holder.path;
// 将path与getTag存储路径进行比较
if (imageview.getTag().toString().equals(path))
{
imageview.setImageBitmap(bm);
}
};
};
}
// 根据path在缓存中获取bitmap
Bitmap bm = getBitmapFromLruCache(path);
if (bm != null)
{
refreashBitmap(path, imageView, bm);
} else
{
addTask(buildTask(path, imageView, isFromNet));
}
}
首先我们为imageview.setTag；然后初始化一个mUIHandler，不用猜，这个mUIHandler用户更新我们的imageview，因为这个方法肯定是主线程调用的。
然后调用：getBitmapFromLruCache(path);根据path在缓存中获取bitmap；如果找到那么直接去设置我们的图片；
private void refreashBitmap(final String path, final ImageView imageView,
Bitmap bm)
{
Message message = Message.obtain();
ImgBeanHolder holder = new ImgBeanHolder();
holder.bitmap = bm;
holder.path = path;
holder.imageView = imageView;
message.obj = holder;
mUIHandler.sendMessage(message);
}
可以看到，如果找到图片，则直接使用UIHandler去发送一个消息，当然了携带了一些必要的参数，然后UIHandler的handleMessage中完成图片的设置；
handleMessage中拿到path,bitmap,imageview；记得必须要：
// 将path与getTag存储路径进行比较
if (imageview.getTag().toString().equals(path))
{
imageview.setImageBitmap(bm);
}
否则会造成图片混乱。
如果没找到，则通过buildTask去新建一个任务，在addTask到任务队列。
buildTask就比较复杂了，因为还涉及到本地和网络，所以我们先看addTask代码：
private synchronized void addTask(Runnable runnable)
{
mTaskQueue.add(runnable);
// if(mPoolThreadHandler==null)wait();
try
{
if (mPoolThreadHandler == null)
mSemaphorePoolThreadHandler.acquire();
} catch (InterruptedException e)
{
}
mPoolThreadHandler.sendEmptyMessage(0x110);
}
很简单，就是runnable加入TaskQueue，与此同时使用mPoolThreadHandler（这个handler还记得么，用于和我们后台线程交互。）去发送一个消息给后台线程，叫它去取出一个任务执行；具体代码：
mPoolThreadHandler = new Handler()
{
@Override
public void handleMessage(Message msg)
{
// 线程池去取出一个任务进行执行 mThreadPool.execute(getTask()); 直接使用mThreadPool线程池，然后使用getTask去取一个任务。
/**
* 从任务队列取出一个方法
*
* @return
*/
private Runnable getTask()
{
if (mType == Type.FIFO)
{
return mTaskQueue.removeFirst();
} else if (mType == Type.LIFO)
{
return mTaskQueue.removeLast();
}
return null;
}
getTask代码也比较简单，就是根据Type从任务队列头或者尾进行取任务。
现在你会不会好奇，任务里面到底什么代码？其实我们也就剩最后一段代码了buildTask
/**
* 根据传入的参数，新建一个任务
*
* @param path
* @param imageView
* @param isFromNet
* @return
*/
private Runnable buildTask(final String path, final ImageView imageView,
final boolean isFromNet)
{
return new Runnable()
{
@Override
public void run()
{
Bitmap bm = null;
if (isFromNet)
{
File file = getDiskCacheDir(imageView.getContext(),
md5(path));
if (file.exists())
// 如果在缓存文件中发现
{
Log.e(TAG, "find image :" + path + " in disk cache .");
bm = loadImageFromLocal(file.getAbsolutePath(),
imageView);
} else
{
if (isDiskCacheEnable)
// 检测是否开启硬盘缓存
{
boolean downloadState = DownloadImgUtils
.downloadImgByUrl(path, file);
if (downloadState)
// 如果下载成功
{
Log.e(TAG,
"download image :" + path
+ " to disk cache . path is "
+ file.getAbsolutePath());
bm = loadImageFromLocal(file.getAbsolutePath(),
imageView);
}
} else
// 直接从网络加载
{
Log.e(TAG, "load image :" + path + " to memory.");
bm = DownloadImgUtils.downloadImgByUrl(path,
imageView);
}
}
} else
{
bm = loadImageFromLocal(path, imageView);
}
// 3、把图片加入到缓存
addBitmapToLruCache(path, bm);
refreashBitmap(path, imageView, bm);
mSemaphoreThreadPool.release();
}
};
}
private Bitmap loadImageFromLocal(final String path,
final ImageView imageView)
{
Bitmap bm;
// 加载图片
// 图片的压缩
// 1、获得图片需要显示的大小
ImageSize imageSize = ImageSizeUtil.getImageViewSize(imageView);
// 2、压缩图片
bm = decodeSampledBitmapFromPath(path, imageSize.width,
imageSize.height);
return bm;
}
我们新建任务，说明在内存中没有找到缓存的bitmap；我们的任务就是去根据path加载压缩后的bitmap返回即可，然后加入LruCache，设置回调显示。
首先我们判断是否是网络任务？
如果是，首先去硬盘缓存中找一下，（硬盘中文件名为：根据path生成的md5为名称）。
如果硬盘缓存中没有，那么去判断是否开启了硬盘缓存：
开启了的话：下载图片，使用loadImageFromLocal本地加载图片的方式进行加载（压缩的代码前面已经详细说过）；
如果没有开启：则直接从网络获取（压缩获取的代码，前面详细说过）；
如果不是网络图片：直接loadImageFromLocal本地加载图片的方式进行加载
经过上面，就获得了bitmap；然后加入addBitmapToLruCache，refreashBitmap回调显示图片。
/**
* 将图片加入LruCache
*
* @param path
* @param bm
*/
protected void addBitmapToLruCache(String path, Bitmap bm)
{
if (getBitmapFromLruCache(path) == null)
{
if (bm != null)
mLruCache.put(path, bm);
}
}
到此，我们所有的代码就分析完成了；
缓存的图片位置：在SD卡的Android/data/项目packageName/cache中：