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  • 【软引用】弱引用 图片的加载与缓存 OOM

    在java.lang.ref包中提供了几个类:SoftReference类、WeakReference类和PhantomReference类,它们分别代表软引用、弱引用和虚引用。
    ReferenceQueue类表示引用队列,它可以和这三种引用类联合使用,以便跟踪Java虚拟机回收所引用的对象的活动。

    在Android应用的开发中,为了防止内存溢出,在处理一些占用内存大而且声明周期较长的对象时候,可以尽量应用软引用和弱引用技术。假设我们的应用会用到大量的默认图片,比如应用中有默认的头像,默认游戏图标等等,这些图片很多地方会用到。如果每次都去读取图片,由于读取文件需要硬件操作,速度较慢,会导致性能较低。所以我们考虑将图片缓存起来,需要的时候直接从内存中读取。但是,由于图片占用内存空间比较大,缓存很多图片需要很多的内存,就可能比较容易发生OutOfMemory异常。这时,我们可以考虑使用【软引用】技术来避免这个问题发生。使用软引用以后,在OutOfMemory异常发生之前,这些缓存的图片资源的内存空间可以被释放掉的,从而避免内存达到上限,避免Crash发生。

    强引用   

    Java从JDK1.2版本开始,就把对象的引用分为四种级别,从而使程序能更加灵活的控制对象的生命周期。这四种级别由高到低依次为:强引用、【软引用】、弱引用和虚引用。
    强引用其实相对而言非常的简单,也就是我们一般实例化对象后,对对象的一个引用就属于强引用,并且只要这个引用存在,那么GC(垃圾回收器)也就绝对不会去回收当前被引用的对象...如果将这个对象的引用设置为null,那么就代表GC可以对这个对象进行回收了...

    软引用 SoftReference

    如果一个对象只具有软引用,那么如果内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它;如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它,该对象就可以被程序使用。

    需要注意的是,在垃圾回收器对这个Java对象回收前,SoftReference类所提供的get方法会返回Java对象的强引用,一旦垃圾线程回收该Java对象之后,get方法将返回null。所以在获取软引用对象的代码中,一定要判断是否为null,以免出现NullPointerException导致应用崩溃。

    软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。
    软引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果软引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。

    弱引用 WeakReference

    如果一个对象只具有弱引用,那么在垃圾回收器线程扫描的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。不过,由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程,因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

    弱引用与软引用的根本区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期,可能随时被回收;而只具有软引用的对象只有当内存不够的时候才被回收,在内存足够的时候,通常不被回收。

    弱引用也可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

    软引用与OOM

            软引用的使用是与【内存】挂钩的一个引用类,主要应用于内存敏感的高速缓存,其实在Android中是经常使用的到的,由于Android的虚拟机是基于寄存器的Dalvik,它的堆大小只有16M,我们都清楚无论是Android应用程序,还是Java应用程序,在实例化对象的时候都是在堆中完成的...因此在Android中这个堆的大小要求确实是很苛刻的,一旦我们读取的资源数据过大,或者是内存里的对象由于声明的周期太长,没有被及时的释放,那么就很有可能造成OOM的发生...我们都知道GC的回收机制在正常的情况下并不是时时刻刻都在工作的,它的工作时间是不定期的,因此如果在GC不工作的期间我们的内存已经爆表,那就必定导致OOM,OOM在Android是经常见到的一种情况,对象的不及时释放,static关键字的使用,线程不可控,还有最常见的就是在读取Bitmap的时候导致这种情况的发生...

        OOM是一个非常严重的问题,但是如果内存得不到充分的使用,这个其实也是一个潜在的问题,SoftReference(软引用),其实给我的感觉就是为了解决这样的问题,每一个对象通过软引用进行实例化,那么这个对象的数据也就会被保存起来,当需要再次调用这个对象中的数据的时候,只需要通过对象的get()方法就可以获取到该对象所保存的数据信息,其实也会是我们所说的cache,当内存快要不足的时候,GC会迅速的把所有的软引用清除掉,释放内存空间...这样不仅结合了对象的cache,同时还解决了OOM的发生,一举两得...虽然说是一举两得的东西,保证了内存能够安全的被使用,那么相反就要牺牲效率,在每一个软引用对象被实例化的时候,其实还是需要耗费许多的时间的...因此到底如何运用,取决于我们遇到的问题.
          在Android中,其实有一些时候还是由于Bitmap的问题导致内存不足的发生,图片相对而言还是比较大的,像素高的图片在读取的情况下是非常耗费内存的,如果读取的图片过多的话,那就更加的显而易见了,图片过多,内存会被吃的非常的紧,因此我们需要在Bitmap中去使用软引用,这样就可以避免OOM的发生...还可以有效的去使用内存...

    示例代码

    public class MainActivity extends ListActivity {
        private TextView tv_info;
        private ImageView imageView;
        public static final String BIG_IMAGE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/big.jpg";
        public static final String SMALL_IMAGE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/small.png";
        private Bitmap smallBitmap;
        private Bitmap bigBitmap;
        private Bitmap weakBitmap;
        //定义一个HashMap,保存软引用的Bitmap对象,可防止OOM
        private Map<String, SoftReference<Bitmap>> imageCaches = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>());
        //弱引用可以在未被GC回收之前的获取到其中的Bitmap...一旦GC将其回收,那么就获取不到这个对象中的Bitmap了。该回收的时候,GC会自动的将其回收
        private WeakReference<Bitmap> weakReference;

        protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
            super.onCreate(savedInstanceState);
            String[] array = { "加载压缩后的大图到内存""加载一张6000*8000(183M)的原图到内存"//
                    "保存Bitmap的【SoftReference】到HashMap""获得缓存到HashMap的Bitmap对象",//
                    "保存Bitmap的【WeakReference】到HashMap""获得WeakReference中的Bitmap对象", };
            setListAdapter(new ArrayAdapter<String>(this, android.R.layout.simple_list_item_1new ArrayList<String>(Arrays.asList(array))));
            tv_info = new TextView(this);
            tv_info.setTextColor(Color.BLUE);
            tv_info.setTextSize(TypedValue.COMPLEX_UNIT_SP, 16);
            tv_info.setPadding(20, 10, 20, 10);
            getListView().addFooterView(tv_info);
            imageView = new ImageView(this);
            getListView().addFooterView(imageView);
        }

        private int clickCount;
        @Override
        protected void onListItemClick(ListView l, View v, int position, long id) {
            clickCount++;
            if (clickCount % 2 == 0) {//大小图轮流显示
                smallBitmap = BitmapFactory.decodeFile(SMALL_IMAGE_PATH);
                imageView.setImageBitmap(smallBitmap);
                tv_info.setText(formatInfo(smallBitmap));
            } else {
                switch (position) {
                case 0:
                    bigBitmap = decodeSampledBitmapFromFile(BIG_IMAGE_PATH, 1080, 1920);//每次都是重新加载的,从点击后响应速度就可以看得出来
                    break;
                case 1:
                    bigBitmap = BitmapFactory.decodeFile(BIG_IMAGE_PATH);//图片有多大就实际加载多大。第一次还能扛得住,但第二次点击时就会OOM
                    break;
                case 2:
                    addBitmapToCache(BIG_IMAGE_PATH);//只要第一次不OOM,以后点击(相当于替换掉旧的Bitmap)也都不会OOM
                    return;//直接返回
                case 3:
                    bigBitmap = getBitmapFromCache(BIG_IMAGE_PATH);//直接从缓存中取得,可以看到点击后响应非常快
                    break;
                case 4:
                    weakBitmap = BitmapFactory.decodeFile(BIG_IMAGE_PATH);
                    weakReference = new WeakReference<Bitmap>(weakBitmap);//此后将weakBitmap置为null也不影响weakReference中的Bitmap
                    return;//直接返回
                case 5:
                    bigBitmap = weakReference.get();//同样响应非常快
                    break;
                }
                if (bigBitmap != null) {
                    imageView.setImageBitmap(bigBitmap);
                    tv_info.setText(formatInfo(bigBitmap));
                } else Toast.makeText(this"文件或缓存不存在", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        }

        private String formatInfo(Bitmap bitmap) {
            StringBuffer buffer = new StringBuffer();
            buffer.append("内存中bitmap的大小为:" + bitmap.getByteCount() + " = " + bitmap.getByteCount() / 1024 / 1024 + "M");
            buffer.append(" 宽" + bitmap.getWidth() + " * 高" + bitmap.getHeight() + " * 参数" + 4 + " = " + bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4);
            return buffer.toString();
        }
        /**按照指定的大小加载图片到内存,实际大小基本上不可能是指定的这个大小,因为图片会按照自己的规则进行缩放*/
        public Bitmap decodeSampledBitmapFromFile(String pathName, int reqWidth, int reqHeight) {
            BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
            options.inJustDecodeBounds = true;
            BitmapFactory.decodeFile(pathName, options);
            options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
            options.inJustDecodeBounds = false;
            return BitmapFactory.decodeFile(pathName, options);
        }
        /**在保证解析出的bitmap宽高分别大于目标尺寸宽高的前提下,取可能的inSampleSize的最大值*/
        public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {
            int width = options.outWidth;
            int height = options.outHeight;
            tv_info.setText("原始图片的宽高:" + width + "-" + height);//3600-5400
            int inSampleSize = 1;
            if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
                int halfHeight = height / 2;
                int halfWidth = width / 2;
                while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight && (halfWidth / inSampleSize) > reqWidth) {
                    inSampleSize *= 2;
                }
            }
            return inSampleSize;
        }

        /**添加软引用Bitmap到Map中,使其缓存*/
        public void addBitmapToCache(String path) {
            imageCaches.put(path, new SoftReference<Bitmap>(BitmapFactory.decodeFile(path)));
        }
        /** 从缓存中取软引用的Bitmap对象*/
        public Bitmap getBitmapFromCache(String path) {
            SoftReference<Bitmap> softBitmap = imageCaches.get(path);
            if (softBitmap != null) {//如果软引用还存在,那么直接就可以获取这个对象的相关数据...这样就实现了cache...
                return softBitmap.get();
            } else {//如果已经不存在,表示GC已经将其回收,我们需要重新实例化对象,获取数据信息(一般直接返回null)
                //addBitmapToCache(path);
                //return getBitmapFromCache(path);
                return null;
            }
        }
        public void clearCache() {
            imageCaches.clear();
        }
    }

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