Android 加載大圖及多圖避免程序出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常
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1、高效加載大圖片
我們?cè)诰帉?xiě)Android程序的時(shí)候經(jīng)常要用到許多圖片,不同圖片總是會(huì)有不同的形狀、不同的大小,但在大多數(shù)情況下,這些圖片都會(huì)大于我們程序所需要的大小。比如說(shuō)系統(tǒng)圖片庫(kù)里展示的圖片大都是用手機(jī)攝像頭拍出來(lái)的,這些圖片的分辨率會(huì)比我們手機(jī)屏幕的分辨率高得多。大家應(yīng)該知道,我們編寫(xiě)的應(yīng)用程序都是有一定內(nèi)存限制的,程序占用了過(guò)高的內(nèi)存就容易出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常。我們可以通過(guò)下面的代碼看出每個(gè)應(yīng)用程序最高可用內(nèi)存是多少。
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB");
因此在展示高分辨率圖片的時(shí)候,最好先將圖片進(jìn)行壓縮。壓縮后的圖片大小應(yīng)該和用來(lái)展示它的控件大小相近,在一個(gè)很小的ImageView上顯示一張超大的圖片不會(huì)帶來(lái)任何視覺(jué)上的好處,但卻會(huì)占用我們相當(dāng)多寶貴的內(nèi)存,而且在性能上還可能會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。下面我們就來(lái)看一看,如何對(duì)一張大圖片進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s,讓它能夠以最佳大小顯示的同時(shí),還能防止OOM的出現(xiàn)。
圖片壓縮就要用到這個(gè)類BitmapFactory,想了解更多請(qǐng)移步到另一篇文章Bitmap詳解與Bitmap的內(nèi)存優(yōu)化。
BitmapFactory這個(gè)類提供了多個(gè)解析方法(decodeByteArray, decodeFile, decodeResource等)用于創(chuàng)建Bitmap對(duì)象,我們應(yīng)該根據(jù)圖片的來(lái)源選擇合適的方法。比如:
這些方法會(huì)嘗試為已經(jīng)構(gòu)建的bitmap分配內(nèi)存,這時(shí)就會(huì)很容易導(dǎo)致OOM出現(xiàn)。為此每一種解析方法都提供了一個(gè)可選的BitmapFactory.Options參數(shù),將這個(gè)參數(shù)的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true就可以讓解析方法禁止為bitmap分配內(nèi)存,返回值也不再是一個(gè)Bitmap對(duì)象,而是null。雖然Bitmap是null了,但是BitmapFactory.Options的outWidth、outHeight和outMimeType屬性都會(huì)被賦值。這個(gè)技巧讓我們可以在加載圖片之前就獲取到圖片的長(zhǎng)寬值和MIME類型,從而根據(jù)情況對(duì)圖片進(jìn)行壓縮。如下代碼所示:
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options); int imageHeight = options.outHeight; int imageWidth = options.outWidth; String imageType = options.outMimeType;
為了避免OOM異常,最好在解析每張圖片的時(shí)候都先檢查一下圖片的大小,除非你非常信任圖片的來(lái)源,保證這些圖片都不會(huì)超出你程序的可用內(nèi)存。
現(xiàn)在圖片的大小已經(jīng)知道了,我們就可以決定是把整張圖片加載到內(nèi)存中還是加載一個(gè)壓縮版的圖片到內(nèi)存中。以下幾個(gè)因素是我們需要考慮的:
比如,你的ImageView只有128*96像素的大小,只是為了顯示一張縮略圖,這時(shí)候把一張1024*768像素的圖片完全加載到內(nèi)存中顯然是不值得的。
那我們?cè)鯓硬拍軐?duì)圖片進(jìn)行壓縮呢?通過(guò)設(shè)置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就可以實(shí)現(xiàn)。比如我們有一張2048*1536像素的圖片,將inSampleSize的值設(shè)置為4,就可以把這張圖片壓縮成512*384像素。原本加載這張圖片需要占用13M的內(nèi)存,壓縮后就只需要占用0.75M了(假設(shè)圖片是ARGB_8888類型,即每個(gè)像素點(diǎn)占用4個(gè)字節(jié))。下面的方法可以根據(jù)傳入的寬和高,計(jì)算出合適的inSampleSize值:
public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) { // 源圖片的高度和寬度 final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { // 計(jì)算出實(shí)際寬高和目標(biāo)寬高的比率 final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight); final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth); // 選擇寬和高中最小的比率作為inSampleSize的值,這樣可以保證最終圖片的寬和高 // 一定都會(huì)大于等于目標(biāo)的寬和高。 inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio; } return inSampleSize; }
使用這個(gè)方法,首先你要將BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true,解析一次圖片。然后將BitmapFactory.Options連同期望的寬度和高度一起傳遞到到calculateInSampleSize方法中,就可以得到合適的inSampleSize值了。之后再解析一次圖片,使用新獲取到的inSampleSize值,并把inJustDecodeBounds設(shè)置為false,就可以得到壓縮后的圖片了。
public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId, int reqWidth, int reqHeight) { // 第一次解析將inJustDecodeBounds設(shè)置為true,來(lái)獲取圖片大小 final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options); // 調(diào)用上面定義的方法計(jì)算inSampleSize值 options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight); // 使用獲取到的inSampleSize值再次解析圖片 options.inJustDecodeBounds = false; return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options); }
下面的代碼非常簡(jiǎn)單地將任意一張圖片壓縮成100*100的縮略圖,并在ImageView上展示。
mImageView.setImageBitmap(decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));
2、使用圖片緩存技術(shù)
在你應(yīng)用程序的UI界面加載一張圖片是一件很簡(jiǎn)單的事情,但是當(dāng)你需要在界面上加載一大堆圖片的時(shí)候,情況就變得復(fù)雜起來(lái)。在很多情況下,(比如使用ListView, GridView 或者 ViewPager 這樣的組件),屏幕上顯示的圖片可以通過(guò)滑動(dòng)屏幕等事件不斷地增加,最終導(dǎo)致OOM。
為了保證內(nèi)存的使用始終維持在一個(gè)合理的范圍,通常會(huì)把被移除屏幕的圖片進(jìn)行回收處理。此時(shí)垃圾回收器也會(huì)認(rèn)為你不再持有這些圖片的引用,從而對(duì)這些圖片進(jìn)行GC操作。用這種思路來(lái)解決問(wèn)題是非常好的,可是為了能讓程序快速運(yùn)行,在界面上迅速地加載圖片,你又必須要考慮到某些圖片被回收之后,用戶又將它重新滑入屏幕這種情況。這時(shí)重新去加載一遍剛剛加載過(guò)的圖片無(wú)疑是性能的瓶頸,你需要想辦法去避免這個(gè)情況的發(fā)生。
這個(gè)時(shí)候,使用內(nèi)存緩存技術(shù)可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題,它可以讓組件快速地重新加載和處理圖片。下面我們就來(lái)看一看如何使用內(nèi)存緩存技術(shù)來(lái)對(duì)圖片進(jìn)行緩存,從而讓你的應(yīng)用程序在加載很多圖片的時(shí)候可以提高響應(yīng)速度和流暢性。
內(nèi)存緩存技術(shù)對(duì)那些大量占用應(yīng)用程序?qū)氋F內(nèi)存的圖片提供了快速訪問(wèn)的方法。其中最核心的類是LruCache (此類在android-support-v4的包中提供) 。這個(gè)類非常適合用來(lái)緩存圖片,它的主要算法原理是把最近使用的對(duì)象用強(qiáng)引用存儲(chǔ)在 LinkedHashMap 中,并且把最近最少使用的對(duì)象在緩存值達(dá)到預(yù)設(shè)定值之前從內(nèi)存中移除。
在過(guò)去,我們經(jīng)常會(huì)使用一種非常流行的內(nèi)存緩存技術(shù)的實(shí)現(xiàn),即軟引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是現(xiàn)在已經(jīng)不再推薦使用這種方式了,因?yàn)閺?Android 2.3 (API Level 9)開(kāi)始,垃圾回收器會(huì)更傾向于回收持有軟引用或弱引用的對(duì)象,這讓軟引用和弱引用變得不再可靠。另外,Android 3.0 (API Level 11)中,圖片的數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在本地的內(nèi)存當(dāng)中,因而無(wú)法用一種可預(yù)見(jiàn)的方式將其釋放,這就有潛在的風(fēng)險(xiǎn)造成應(yīng)用程序的內(nèi)存溢出并崩潰。
為了能夠選擇一個(gè)合適的緩存大小給LruCache, 有以下多個(gè)因素應(yīng)該放入考慮范圍內(nèi),例如:
并沒(méi)有一個(gè)指定的緩存大小可以滿足所有的應(yīng)用程序,這是由你決定的。你應(yīng)該去分析程序內(nèi)存的使用情況,然后制定出一個(gè)合適的解決方案。一個(gè)太小的緩存空間,有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新加載,這并沒(méi)有好處。而一個(gè)太大的緩存空間,則有可能還是會(huì)引起 Java.lang.OutOfMemory 的異常。
下面是一個(gè)使用 LruCache 來(lái)緩存圖片的例子:
private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { // 獲取到可用內(nèi)存的最大值,使用內(nèi)存超出這個(gè)值會(huì)引起OutOfMemory異常。 // LruCache通過(guò)構(gòu)造函數(shù)傳入緩存值,以KB為單位。 int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); // 使用最大可用內(nèi)存值的1/8作為緩存的大小。 int cacheSize = maxMemory / 8; mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) { @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) { // 重寫(xiě)此方法來(lái)衡量每張圖片的大小,默認(rèn)返回圖片數(shù)量。 return bitmap.getByteCount() / 1024; } }; } public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) { if (getBitmapFromMemCache(key) == null) { mMemoryCache.put(key, bitmap); } } public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) { return mMemoryCache.get(key); }
在這個(gè)例子當(dāng)中,使用了系統(tǒng)分配給應(yīng)用程序的八分之一內(nèi)存來(lái)作為緩存大小。在中高配置的手機(jī)當(dāng)中,這大概會(huì)有4兆(32/8)的緩存空間。一個(gè)全屏幕的 GridView 使用4張 800x480分辨率的圖片來(lái)填充,則大概會(huì)占用1.5兆的空間(800*480*4)。因此,這個(gè)緩存大小可以存儲(chǔ)2.5頁(yè)的圖片。
當(dāng)向 ImageView 中加載一張圖片時(shí),首先會(huì)在 LruCache 的緩存中進(jìn)行檢查。如果找到了相應(yīng)的鍵值,則會(huì)立刻更新ImageView ,否則開(kāi)啟一個(gè)后臺(tái)線程來(lái)加載這張圖片。
public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) { final String imageKey = String.valueOf(resId); final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey); if (bitmap != null) { imageView.setImageBitmap(bitmap); } else { imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder); BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView); task.execute(resId); } }
BitmapWorkerTask 還要把新加載的圖片的鍵值對(duì)放到緩存中。
class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> { // 在后臺(tái)加載圖片。 @Override protected Bitmap doInBackground(Integer... params) { final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource( getResources(), params[0], 100, 100); addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap); return bitmap; } }
掌握了以上兩種方法,不管是要在程序中加載超大圖片,還是要加載大量圖片,都不用擔(dān)心OOM的問(wèn)題了!
感謝閱讀,希望能幫助到大家,謝謝大家對(duì)本站的支持!
當(dāng)前名稱:Android加載大圖及多圖避免程序出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常
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