概述
对于客户端——服务器端应用，从远程获取图片算是经常要用的一个功能，而图片资源往往会消耗比较大的流量，对应用来说，如果处理不好这个问题，那会让用户很崩溃，不知不觉手机流量就用完了，等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话，那么可想而知你的应用将面临什么样的命运。
另外一个问题就是加载速度，如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户同样会等到崩溃。
那么如何处理好图片资源的获取和管理呢：异步下载 本地缓存
异步下载
大家都知道，在android应用中UI线程5秒没响应的话就会抛出无响应异常，对于远程获取大的资源来说，这种异常还是很容易就会抛出来的，那么怎么避免这种问题的产生。在android中提供两种方法来做这件事情：
启动一个新的线程来获取资源，完成后通过Handler机制发送消息，并在UI线程中处理消息，从而达到在异步线程中获取图片，然后通过Handler Message来更新UI线程的过程。
使用android中提供的AsyncTask来完成。
具体的做法这里就不介绍了，查下API就可以了，或者是google、baidu下。这里主要来说本地缓存。
本地缓存
对于图片资源来说，你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载（ListView），这样会浪费资源，但是你又不能让所有图片资源都放到内存中去（虽然这样加载会比较快），因为图片资源往往会占用很大的内存空间，容易导致OOM。那么如果下载下来的图片保存到SDCard中，下次直接从SDCard上去获取呢？这也是一种做法，我看了下，还是有不少应用采用这种方式的。采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部分，这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。另外一种做法是资源直接保存在内存中，然后设置过期时间和LRU规则。
sdcard保存：
在sdcard上开辟一定的空间，需要先判断sdcard上剩余空间是否足够，如果足够的话就可以开辟一些空间，比如10M
当需要获取图片时，就先从sdcard上的目录中去找，如果找到的话，使用该图片，并更新图片最后被使用的时间。如果找不到，通过URL去
去服务器端下载图片，如果下载成功了，放入到sdcard上，并使用，如果失败了，应该有重试机制。比如3次。
下载成功后保存到sdcard上，需要先判断10M空间是否已经用完，如果没有用完就保存，如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。
关键代码：
保存图片到SD卡上
private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) {
if (bm == null) {
Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap");
return;
}
//判断sdcard上的空间
if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE >freeSpaceOnSd()) {
Log.w(TAG, "Low free space onsd, do not cache");
return;
}
String filename =convertUrlToFileName(url);
String dir = getDirectory(filename);
File file = new File(dir +"/" + filename);
try {
file.createNewFile();
OutputStream outStream = newFileOutputStream(file);
bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, outStream);
outStream.flush();
outStream.close();
Log.i(TAG, "Image saved tosd");
} catch (FileNotFoundException e) {
Log.w(TAG,"FileNotFoundException");
} catch (IOException e) {
Log.w(TAG,"IOException");
}
}
计算sdcard上的空间：
/**
* 计算sdcard上的剩余空间
* @return
*/
private int freeSpaceOnSd() {
StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());
double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;
return (int) sdFreeMB;
}
修改文件的最后修改时间
/**
* 修改文件的最后修改时间
* @param dir
* @param fileName
*/
private void updateFileTime(String dir,String fileName) {
File file = new File(dir,fileName);
long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();
file.setLastModified(newModifiedTime);
}
本地缓存优化
/**
*计算存储目录下的文件大小，当文件总大小大于规定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空间小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的规定
* 那么删除40%最近没有被使用的文件
* @param dirPath
* @param filename
*/
private void removeCache(String dirPath) {
File dir = new File(dirPath);
File[] files = dir.listFiles();
if (files == null) {
return;
}
int dirSize = 0;
for (int i = 0; i < files.length;i++) {
if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
dirSize += files[i].length();
}
}
if (dirSize > CACHE_SIZE * MB ||FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {
int removeFactor = (int) ((0.4 *files.length) + 1);
Arrays.sort(files, newFileLastModifSort());
Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
for (int i = 0; i <removeFactor; i++) {
if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
files[i].delete();
}
}
}
}
删除过期文件
/**
* 删除过期文件
* @param dirPath
* @param filename
*/
private void removeExpiredCache(StringdirPath, String filename) {
File file = new File(dirPath,filename);
if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) {
Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
file.delete();
}
}
文件使用时间排序
/**
* TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 *
*/
classFileLastModifSort implements Comparator<File>{
public int compare(File arg0, File arg1) {
if (arg0.lastModified() >arg1.lastModified()) {
return 1;
} else if (arg0.lastModified() ==arg1.lastModified()) {
return 0;
} else {
return -1;
}
}
}
内存保存：
在内存中保存的话，只能保存一定的量，而不能一直往里面放，需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中（A），不常用的放到另外一个缓存中（B）。当要获取数据时先从A中去获取，如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据，这里的内存回收主要针对B内存，从而保持A中的数据可以有效的被命中。
先定义A缓存：
private final HashMap<String, Bitmap>mHardBitmapCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) {
@Override
protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry<String, Bitmap> eldest) {
if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) {
//当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，从而保证mHardBitmapCache的效率
mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
return true;
} else
return false;
}
};
再定于B缓存：
/**
*当mHardBitmapCache的key大于30的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的key放入到这个缓存中。
*Bitmap使用了SoftReference，当内存空间不足时，此cache中的bitmap会被垃圾回收掉
*/
private final staticConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);
从缓存中获取数据：
/**
* 从缓存中获取图片
*/
private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {
// 先从mHardBitmapCache缓存中获取
synchronized (mHardBitmapCache) {
final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);
if (bitmap != null) {
//如果找到的话，把元素移到linkedhashmap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除
mHardBitmapCache.remove(url);
mHardBitmapCache.put(url,bitmap);
return bitmap;
}
}
//如果mHardBitmapCache中找不到，到mSoftBitmapCache中找
SoftReference<Bitmap>bitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url);
if (bitmapReference != null) {
final Bitmap bitmap =bitmapReference.get();
if (bitmap != null) {
return bitmap;
} else {
mSoftBitmapCache.remove(url);
}
}
return null;
}
如果缓存中不存在，那么就只能去服务器端去下载：
/**
* 异步下载图片
*/
class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask<String, Void, Bitmap> {
private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024;
private String url;
private finalWeakReference<ImageView> imageViewReference;
public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) {
imageViewReference = newWeakReference<ImageView>(imageView);
}
@Override
protected BitmapdoInBackground(String... params) {
final AndroidHttpClient client =AndroidHttpClient.newInstance("Android");
url = params[0];
final HttpGet getRequest = newHttpGet(url);
try {
HttpResponse response =client.execute(getRequest);
final int statusCode =response.getStatusLine().getStatusCode();
if (statusCode !=HttpStatus.SC_OK) {
Log.w(TAG, "从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + statusCode);
return null;
}
final HttpEntity entity =response.getEntity();
if (entity != null) {
InputStream inputStream =null;
OutputStream outputStream =null;
try {
inputStream =entity.getContent();
finalByteArrayOutputStream dataStream = new ByteArrayOutputStream();
outputStream = newBufferedOutputStream(dataStream, IO_BUFFER_SIZE);
copy(inputStream,outputStream);
outputStream.flush();
final byte[] data =dataStream.toByteArray();
final Bitmap bitmap =BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);
return bitmap;
} finally {
if (inputStream !=null) {
inputStream.close();
}
if (outputStream !=null) {
outputStream.close();
}
entity.consumeContent();
}
}
} catch (IOException e) {
getRequest.abort();
Log.w(TAG, "I/O errorwhile retrieving bitmap from " + url, e);
} catch (IllegalStateException e) {
getRequest.abort();
Log.w(TAG, "Incorrect URL:" + url);
} catch (Exception e) {
getRequest.abort();
Log.w(TAG, "Error whileretrieving bitmap from " + url, e);
} finally {
if (client != null) {
client.close();
}
}
return null;
}
这是两种做法，还有一些应用在下载的时候使用了线程池和消息队列MQ，对于图片下载的效率要更好一些。有兴趣的同学可以看下。
总结：对于远程图片等相对比较大的资源一定要在异步线程中去获取
源自：http://blog.csdn.net/xieqibao/article/details/6682128