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Android性能优化—图片优化

图片优化是内存优化中很重要的一部分,加载Bitmap时往往需要消耗大量的内存,稍不注意就容易导致内存溢出(OOM)。

一、图片OOM问题产生

1、 一个页面一次加载过多图片;

2、加载大图片没有进行压缩(尺寸,质量);

3、列表页面加载大量bitmap没有使用缓存。

了解图片产生OOM问题的原因,接下来我们将要通过这几个方面对图片进行优化,在此之前我们还需要知道加载一张图片到APP中需要消耗多大的内存,是什么计算的?

二、获取Bitmap的大小

1、getByteCount()

getByteCount()方法是在API12加入的,代表存储Bitmap的色素需要的最少内存。API19开始
getAllocationByteCount()方法代替了getByteCount()。

2、getAllocationByteCount()

API19之后,Bitmap加了一个Api:getAllocationByteCount();代表在内存中为Bitmap分配的内存大小。

public final int getAllocationByteCount() {if (mBuffer == null) {//mBuffer代表存储Bitmap像素数据的字节数组。return getByteCount();}return mBuffer.length;
}

3、getByteCount()与getAllocationByteCount()的区别

一般情况下两者是相等的;通过复用Bitmap来解码图片,如果被复用的Bitmap的内存比待分配内存的Bitmap大,那么getByteCount()表示新解码图片占用内存的大小(并非实际内存大小,实际大小是复用的那个Bitmap的大小),getAllocationByteCount()表示被复用Bitmap真实占用的内存大小(即mBuffer的长度)。

三、Bitmap占用内存大小计算

Bitmap作为位图,需要读入一张图片每一个像素点的数据,其主要占用内存的地方也正是这些像素数据。对于像素数据总大小,我们可以猜想为:像素总数量 × 每个像素的字节大小,而像素总数量在矩形屏幕表现下,应该是:横向像素数量 × 纵向像素数量,

结合得到:

Bitmap内存占用 ≈ 像素数据总大小 = 横向像素数量 × 纵向像素数量 × 每个像素的字节大小

注意:上面的计算方法适用于网络和本地等图片计算,不适用于加载APP项目的drawable和mipmap文件的图片。

在android源码中,加载drawable和mipmap图片,跟density有关,而density和图片存放的资源文件的目录有关,同一张图片放置在不同目录下会有不同的值:

可以验证几个结论:

1. 图片放在drawable中,等同于放在drawable-mdpi中,原因为:drawable目录不具有屏幕密度特
性,所以采用基准值,即mdpi

2. 图片放在某个特定drawable中,比如drawable-hdpi,如果设备的屏幕密度高于当前drawable目
录所代表的密度,则图片会被放大,否则会被缩小放大或缩小比例 = 设备屏幕密度 / drawable目录所代表的屏幕密度因此,关于Bitmap占用内存大小的公式,

从之前:

Bitmap内存占用 ≈ 像素数据总大小 = 横向像素数量 × 纵向像素数量 × 每个像素的字节大小

可以更细化为:

Bitmap内存占用 ≈ 像素数据总大小 = 图片宽 × 图片高× (设备分辨率/资源目录分辨率)^2 × 每个像
素的字节大小 

知道图片内存大小的计算后,我们便可以从图片宽、高和每个像素点占用的字节数等方面对图片进行压缩优化处理。

四、图片存储优化

Android系统加载Bitmap给我们提供了很多API,常用的BitmapFactory工厂类:

Option 参数类:

public boolean inJustDecodeBounds

如果设置为 true ,在不获取图片,不分配内存时,可以返回图片的高度宽度信息。即设置为 true ,在解码的时将不会返回 bitmap ,只返回这个 bitmap 的尺寸。

public int inSampleSize

图片缩放的倍数, 这个值是一个 int ,当它小于1的时候,将会被当做1处理,如果大于1,那么就会按照比例 (1 / inSampleSize) 缩小 bitmap 的宽和高、降低分辨率,inSampleSize只能设置为2的倍数。

public int outWidth

获取图片的宽度值

public int outHeight

获取图片的高度值 ,表示这个 Bitmap 的宽和高,一般和inJustDecodeBounds 一起使用来获得 Bitmap 的宽高,但是不加载到内存。

public Bitmap.Config inPreferredConfig

设置解码器,这个值是设置色彩模式,默认值是 ARGB_8888 ,在这个模式下,一个像素点占用4bytes空间,一般对透明度不做要求的话,一般采用 RGB_565 模式,这个模式下一个像素点占用2bytes。

Bitmap类:

bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 30, baos);

30 是压缩率,表示压缩70%; 如果不压缩是100,表示压缩率为0。

BitmapRegionDecoder类:

decoder.decodeRegion(rect, null);

按坐标分部加载需要显示的部分图像。

1、尺寸(采样率)压缩

我们在加载Bitmap显示到ImageView的时候往往是不需要加载原图的,当ImageView宽高小于Bitmap时,我们可以将Bitmap宽高压缩到mageView宽高相似大小,再加载到内存中。

代码实现:

public static Bitmap pathToBitmap(String srcPath) {BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();// 开始读入图片,此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了newOpts.inJustDecodeBounds = true;Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts);// 此时返回bm为空int w = newOpts.outWidth;int h = newOpts.outHeight;// 假设这里ImageView的宽高为400*400,这里可以根据ImageView动态计算float hh = 400f;float ww = 400f;// 缩放比。由于是固定比例缩放,只用高或者宽其中一个数据进行计算即可int be = 1;// be=1表示不缩放if (w > h && w > ww) {// 如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放be = (int) (newOpts.outWidth / ww);} else if (w < h && h > hh) {// 如果高度高的话根据宽度固定大小缩放be = (int) (newOpts.outHeight / hh);}if (be <= 0)be = 1;newOpts.inSampleSize = be;// 设置缩放比例newOpts.inJustDecodeBounds = false;// 重新读入图片,注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts);return bitmap;}

2、解码率压缩

Bitmap解码器默认是 ARGB_8888 ,我们可以将解码器设置为RGB_565,再减少一倍的内存。

public static Bitmap pathToBitmap(String srcPath) {BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();// 开始读入图片,此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了newOpts.inJustDecodeBounds = true;Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts);// 此时返回bm为空int w = newOpts.outWidth;int h = newOpts.outHeight;// 假设这里ImageView的宽高为400*400,这里可以根据ImageView动态计算float hh = 400f;float ww = 400f;// 缩放比。由于是固定比例缩放,只用高或者宽其中一个数据进行计算即可int be = 1;// be=1表示不缩放if (w > h && w > ww) {// 如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放be = (int) (newOpts.outWidth / ww);} else if (w < h && h > hh) {// 如果高度高的话根据宽度固定大小缩放be = (int) (newOpts.outHeight / hh);}if (be <= 0)be = 1;newOpts.inSampleSize = be;// 设置缩放比例newOpts.inPreferredConfig = Config.RGB_565; // 降低图片从ARGB888到RGB565newOpts.inJustDecodeBounds = false;// 重新读入图片,注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts);return bitmap;}

3、质量压缩

质量压缩法:不减少图片本身的像素,它在保持像素的前提下该变图片的位深以及透明度,来达到压缩图片的目的,压缩后的文件大小会有所改变,但是导入成 bitmap后所占内存是不会变化的。

public static Bitmap zipBitmap(Bitmap image, int size) {try {ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();image.compress(CompressFormat.JPEG, 100, baos);int options = 100;System.out.println("options" + options + ",baos" + baos.toByteArray().length / 1024);while (baos.toByteArray().length / 1024 > size) {    //循环判断如果压缩后图片是否大于size kb,大于继续压缩baos.reset();//重置baos即清空baosoptions -= 10;//每次都减少10image.compress(CompressFormat.JPEG, options, baos);//这里压缩options%,把压缩后的数据存放到baos中}ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, null);return bitmap;//压缩好比例大小后再进行质量压缩} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return image;}

注意:第一个参数不能为CompressFormat.PNG,PNG格式是无损的,它无法再进行质量压缩,quality这个参数就没有作用了,会被忽略,所以最后图片保存成的文件大小不会有变化;
可以设置为CompressFormat.JPEG和CompressFormat.WEBP;质量压缩不会改变Bitmap本身的内存大小,改变的是压缩后保存成文件的大小。

4、分部加载超大图:

在特殊场景我们需要清晰的显示一张超大图的时候,我们可以使用自定义View,通过滑动去分部加载超大图。避免一次性将整张大图加载到内存中而导致OOM问题。

InputStream inputStream = ...; // 输入流,可以是网络流或本地文件流
BitmapRegionDecoder decoder = BitmapRegionDecoder.newInstance(inputStream, false); // 创建BitmapRegionDecoder对象
int width = decoder.getWidth(); // 获取完整图像的宽度
int height = decoder.getHeight(); // 获取完整图像的高度
Rect rect = new Rect(0, 0, width / 2, height / 2); // 需要显示的部分图像的矩形范围
Bitmap bitmap = decoder.decodeRegion(rect, null); // 加载需要显示的部分图像
imageView.setImageBitmap(bitmap); // 显示加载的部分图像

5、多级缓存

使用图片缓存:通过使用图片缓存,可以避免重复加载图片,从而提高应用程序的性能。可以使用LruCache或DiskLruCache来实现图片缓存。 

1)LruCache

LruCache是Android中的缓存类,用于缓存对象并在缓存满时自动移除最近最少使用的对象。LruCache使用了LRU(Least Recently Used)算法来维护缓存的对象,即将最近最少使用的对象移除,以便为新对象腾出空间。

LruCache的实现代码:

int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); // 获取应用程序最大可用内存
int cacheSize = maxMemory / 8; // 设置缓存大小为最大可用内存的1/8
LruCache<String, Bitmap> memoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {@Overrideprotected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {return bitmap.getByteCount() / 1024; // 返回图片占用的内存大小(单位:KB)}
}; // 创建LruCache对象String url = "http://www.example.com/image.jpg";
Bitmap bitmap = memoryCache.get(url); // 从缓存中获取图片
if (bitmap == null) {// 如果缓存中不存在该图片,则从网络加载该图片bitmap = loadImageFromNetwork(url);// 将加载的图片添加到缓存中memoryCache.put(url, bitmap);
}
imageView.setImageBitmap(bitmap); // 显示图片
2)DiskLruCache

DiskLruCache是一个非Google官方编写,但获得官方认证的三方库,用于缓存数据到磁盘上,并在缓存满时自动移除最近最少使用的数据。与LruCache类似,DiskLruCache也使用了LRU(Least Recently Used)算法来维护缓存的数据。

DiskLruCache的使用代码:

File cacheDir = getExternalCacheDir(); // 缓存目录
int cacheVersion = 1; // 缓存版本号
long cacheSize = 10 * 1024 * 1024; // 缓存大小(10MB)DiskLruCache diskCache = DiskLruCache.open(cacheDir, cacheVersion, 1, cacheSize); // 创建DiskLruCache对象String key = "example";
String value = "Hello, world!";// 将数据添加到缓存中
DiskLruCache.Editor editor = diskCache.edit(key);
OutputStream os = editor.newOutputStream(0);
os.write(value.getBytes());
editor.commit();// 从缓存中获取数据
DiskLruCache.Snapshot snapshot = diskCache.get(key);
if (snapshot != null) {String result = snapshot.getString(0);Log.d("DiskLruCache", result);
}
3)三方图片加载库

除了使用上述的图片优化方法,在项目开发中,我们可以使用常用的三方图片加载库包括Glide和Picasso等,来帮助应用程序更高效地加载图片,并自动处理图片的优化和缓存。

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